AB-620 · CHEAT SHEET

Microsoft Certified: AI Agent Builder Associate

Conceptos clave agrupados según el peso oficial del examen.

1. Plan and configure agent solutions

30–35%

Diseña cómo el agente se conecta con sistemas empresariales, seleccionando conectores, API, flujos u otros patrones según seguridad, latencia y mantenimiento.
Define autenticación, autorización e identidad de usuario o autor para que cada interacción aplique los permisos adecuados y el principio de mínimo privilegio.
Selecciona canales y entornos de despliegue según la audiencia, autenticación, capacidades compatibles, gobierno y ciclo de publicación.
Planifica controles de IA responsable para seguridad, transparencia, privacidad, supervisión humana, límites de uso y evaluación continua del agente.
Evalúa riesgos de seguridad y gobierno, incluidas directivas de datos, permisos, exposición de información, conectores y publicación en canales.

Crea un flujo de agente con desencadenadores, entradas, lógica, acciones y salidas bien definidas para automatizar procesos deterministas.
Incorpora aprobación o intervención humana en puntos de decisión de alto impacto, excepciones o acciones que requieren revisión.
Configura acciones y conectores con contratos claros, conexiones válidas, autenticación apropiada y parámetros que el agente pueda utilizar de forma fiable.
Supervisa ejecuciones, duración, errores y dependencias de los flujos para detectar fallos, cuellos de botella y regresiones operativas.
Define parámetros de entrada y salida con nombres, tipos y descripciones inequívocos para intercambiar datos correctamente entre agente y flujo.

Agrega un flujo a un tema, asigna sus entradas y salidas y utiliza los resultados en los pasos posteriores de la conversación.
Da formato a las respuestas del agente mediante texto, listas, tablas, variables o estructuras adecuadas al canal y a la necesidad del usuario.
Añade herramientas dentro de un tema y configura cuándo se invocan, qué datos reciben y cómo se procesan sus resultados.
Crea prompts personalizados con instrucciones, entradas, salidas, modelo y pruebas adecuados para producir respuestas avanzadas y consistentes.
Integra fuentes de conocimiento personalizadas y transforma resultados al formato esperado para fundamentar respuestas generativas controladas.

40–45%

Conecta fuentes empresariales externas indexadas mediante conectores de Microsoft Copilot, conservando permisos y configurando la autenticación necesaria.
Usa conectores de Power Platform como herramientas o conocimiento en tiempo real, eligiendo conexiones, credenciales, tablas y políticas adecuadas.
Conecta Azure AI Search para recuperar contenido relevante de índices empresariales y fundamentar las respuestas del agente con resultados autorizados.

Configura computer use para automatizar aplicaciones web o Windows sin una API adecuada y supervisa sus ejecuciones, credenciales y errores.
Agrega servidores MCP como herramientas, autoriza conexiones, revisa recursos y limita las herramientas habilitadas según necesidad y gobierno.
Reutiliza conectores personalizados existentes como herramientas, configurando acciones, parámetros, autenticación, referencias de conexión y dependencias.
Agrega una API REST mediante un contrato claro, operaciones descritas, esquemas estables, autenticación segura y respuestas estructuradas.

Diseña soluciones multiagente con responsabilidades separadas, criterios de delegación claros, mínimo privilegio, observabilidad y control del contexto transferido.
Conecta un agente de Microsoft Foundry mediante su proyecto e identificador, define metadatos de enrutamiento y valida seguridad, calidad y tratamiento de datos.
Conecta un agente existente de Copilot Studio que esté publicado, accesible y en el mismo entorno, configurando descripción e historial compartido.
Integra un agente de datos de Fabric publicado para responder sobre datos de OneLake, eligiendo autenticación de usuario o creador según permisos.
Usa el protocolo Agent2Agent para conectar y orquestar agentes externos compatibles, configurando autenticación y validando la delegación de extremo a extremo.

Combina Azure AI Search con Microsoft Foundry para recuperar conocimiento relevante y generar respuestas fundamentadas con una arquitectura evaluable y segura.
Configura prompts con modelos del catálogo de Microsoft Foundry, usando implementaciones compatibles, puntos de chat completions y modalidades admitidas.
Integra Application Insights para correlacionar solicitudes, dependencias, duración, excepciones y fallos y así diagnosticar el comportamiento del agente.

20–25%

Crea conjuntos de pruebas representativos con solicitudes, respuestas esperadas, criterios de aceptación, perfiles y casos positivos, negativos y de riesgo.
Elige métodos de evaluación como coincidencia de texto, similitud o calidad general según si el resultado esperado es exacto, semántico o abierto.
Analiza aprobados, fallos, errores, respuestas, actividad, latencia y comparación entre ejecuciones para detectar causas y regresiones.

Crea una solución no administrada en desarrollo con editor y versión adecuados para agrupar, mantener y transportar el agente y sus componentes.
Agrega agentes existentes y todos sus objetos necesarios a soluciones, comprobando temas, flujos, conectores, referencias y dependencias antes de exportar.
Usa variables de entorno para separar valores específicos de cada entorno del diseño de la solución, administrando definiciones, valores predeterminados y actuales.
Implementa y amplía canalizaciones de Power Platform para despliegues ordenados, validaciones previas, aprobaciones, valores de destino y gobierno centralizado.