En los últimos meses hemos observado un aumento notable en las solicitudes de clientes y socios de Microsoft que buscan orientación para diseñar y desplegar soluciones con agentes a distintas escalas. Con el auge de la inteligencia generativa, la sustitución de APIs tradicionales por agentes es cada vez más habitual. A continuación se describen las opciones disponibles en Azure hoy, con recomendaciones prácticas y consideraciones para elegir la solución más adecuada.

Azure OpenAI Assistants API: Esta característica dentro de Azure OpenAI Service permitía crear asistentes conversacionales basados en modelos como GPT-3.5 y GPT-4, con soporte para memoria, llamadas a herramientas/funciones y mecanismos de retrieval para búsquedas documentales. Sin embargo Microsoft ha declarado la deprecación de la versión 1 de Assistants API y la versión 2 se encuentra en preview. Además OpenAI ha anunciado el retiro gradual de la Assistants API y recomienda usar la moderna Response API. Por estas razones no es aconsejable construir nuevos agentes sobre la Assistants API; la recomendación es migrar a Azure AI Agent Service dentro de Azure AI Foundry.

Workflows con agentes y modelos en Azure Logic Apps en preview: Disponible actualmente en public preview para Logic Apps Standard y no para el plan consumo, esta opción permite incorporar capacidades agenticas dentro de flujos declarativos. Por ejemplo en un proceso de gestión de visados un agente puede decidir prioridades según tipo de solicitud, nacionalidad, verificación de antecedentes y contenido de una base de conocimiento, luego enrutar casos y preparar notificaciones. Los workflows pueden exponerse como chat assistant o como APIs. Es una gran alternativa si tu proyecto es dependiente de workflows y buscas una aproximación declarativa sin código. Limitaciones actuales incluyen selección reducida de modelos y disponibilidad regional. Para CI/CD existe una plantilla de Azure Logic Apps Standard para VS Code que facilita la integración.

Azure AI Agent Service: Parte de Azure AI Foundry, Agent Service es la apuesta principal de Microsoft para agentes en Azure. Permite aprovisionar agentes de forma declarativa desde la interfaz, consumir modelos OpenAI (y próximamente otros proveedores), y conectar fuentes de conocimiento como archivos, Azure AI Search, SharePoint y Fabric. Soporta composición de agentes y dependencias jerárquicas entre ellos. Se proporcionan SDKs en Python C# y Java para construir capacidad agentica dentro del servicio. Microsoft gestiona la infraestructura con contenedores aislados, ofrece control de acceso por roles integración con MS Entra ID y opciones para traer tu propio almacenamiento para estados de agente y claves en Azure Key Vault. Los agentes pueden invocar instancias de Logic Apps y también pueden ser disparados desde Logic Apps. Microsoft recomienda Agent Service/Azure Foundry como destino prioritario ya que es el foco de inversión y mejoras continuas.

Orquestadores de agentes: Si necesitas control total sobre creación despliegue y orquestación existen excelentes orquestadores de código abierto y bibliotecas como LlamaIndex LangGraph LangChain y soluciones de Microsoft como Semantic Kernel y AutoGen. Estas opciones son ideales para desarrolladores que desean definir arquitecturas complejas de agentes multilayer y gestionar hosting en servicios Azure como AKS o App Service. No suelen incluir UI (salvo algunas ayudas en AutoGen Studio) por lo que requieren expertise de ingeniería. También es posible combinar: crear agentes con Agent Service y orquestarlos con cualquiera de estos frameworks.

Cómo elegir la solución adecuada: La elección depende de múltiples factores: preferencia por código o no código necesidad del cliente control sobre la plataforma de hosting escalabilidad mantenimiento complejidad de orquestación seguridad y coste. Recomendaciones prácticas: si los agentes deben integrarse en un workflow usa AI Agents en Logic Apps; si buscas una solución no code para workflows Logic Apps es adecuada; para escenarios generales y sin mantener infraestructura propia prioriza Azure AI Agent Service; si necesitas máxima flexibilidad y versionado CI/CD robusto opta por orquestadores personalizados como Semantic Kernel o AutoGen y hospeda en AKS o App Service. En cuanto a versionado y pipelines CI/CD los orquestadores ofrecen actualmente mejores garantías; Agent Service aún necesita mayor claridad en esta área aunque existen soluciones paliativas.

Resumen: Para la mayoría de escenarios en Azure la recomendación actual es adoptar Azure AI Agent Service dentro de Azure Foundry como plataforma central de agentes. Para proyectos centrados en procesos y automatización declarativa considera Logic Apps con capacidades agenticas. Los equipos avanzados que requieran control total pueden recurrir a orquestadores externos y soluciones de hosting en AKS o App Service. En la parte 2 titulada Seleccionando la Solución Agente Correcta en Azure - Parte 2 abordaremos en profundidad los aspectos de seguridad y cumplimiento para cada opción.

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