Hace unos días publiqué algo sobre GitHub Copilot. Hoy quiero hablar del primo menos entendido pero igual de potente: Microsoft 365 Copilot. La diferencia central es que GitHub Copilot vive en tu IDE y te ayuda a escribir código, mientras que Microsoft 365 Copilot vive dentro de Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams y SharePoint, y trabaja con los datos reales del negocio. Para quienes desarrollamos, eso abre una superficie de extensibilidad enorme que no termina de explicarse en los anuncios de marketing. Este post intenta dar una imagen precisa de qué podés construir hoy, qué herramientas usar y qué decisiones técnicas vas a tener que tomar.
La división fundamental, declarative agents vs custom engine agents
Microsoft tiene dos formas de extender Copilot, y elegir la correcta es la decisión más importante del proyecto.
Un declarative agent es una versión personalizada de Microsoft 365 Copilot. Vos no traés tu propio modelo ni tu propia orquestación: usás el orquestador, los modelos foundation y la infraestructura de Copilot, pero le declarás instrucciones específicas, conocimiento adicional y acciones que puede ejecutar. En la práctica, es un archivo JSON, el manifest, que le dice a Copilot cómo comportarse para un escenario concreto. No requiere hosting propio, hereda toda la seguridad y compliance de Microsoft 365, y se siente como Copilot porque corre dentro de la misma interfaz.
Un custom engine agent es lo opuesto en términos de control. Vos traés tu propio orquestador, podés elegir el modelo (Azure OpenAI, otro modelo de Foundry, lo que sea), usar frameworks como Semantic Kernel o LangChain, y desplegarlo a múltiples canales: Microsoft 365 Copilot, Teams, web, custom apps. Requiere hosting propio en Azure, lo pagás vos, y tenés que asegurar compliance y políticas de IA responsable por tu cuenta.
La regla práctica que sigo: si la pregunta es responder algo basado en datos de la organización con tono y reglas específicas, declarative agent. Si necesitás workflows multi-paso complejos, mensajes proactivos sin que el usuario haga nada, UI custom con Adaptive Cards interactivas, o usuarios sin licencia de Copilot, custom engine agent.
Lo que cambió fuerte en 2026
El primer cambio de fondo es el soporte oficial de Model Context Protocol (MCP) dentro de declarative agents. Hasta hace poco, conectar tu agente a un servicio externo significaba escribir un OpenAPI spec, configurar autenticación a mano, y rezar para que el orchestrator lo invocara. Con MCP, le pasás al Agents Toolkit la URL de tu MCP server, el toolkit descubre las tools disponibles, genera el plugin spec y conecta todo. La barrera de entrada para integrar un servicio externo bajó de "una semana de configuración" a "unos minutos".
El segundo cambio relevante es MCP Apps y OpenAI Apps SDK. Ahora podés agregar widgets de UI interactivos a tus declarative agents extendiendo acciones basadas en MCP servers. Los widgets se renderizan inline o en pantalla completa dentro de Microsoft 365 Copilot. Esto resuelve una de las grandes limitaciones históricas de los declarative agents, que eran solo texto.
El tercer cambio es el plugin Microsoft 365 Agents Toolkit para Claude Code y GitHub Copilot CLI, parte del paquete microsoft/work-iq. Te permite hacer scaffolding, configurar y desplegar un declarative agent completo (incluido MCP server, autenticación y widget) usando lenguaje natural en la terminal. Está en preview, requiere consentimiento de admin, pero cambia el dev loop radicalmente.
El cuarto detalle importante es que el TeamsFx SDK está siendo deprecado. Su deprecación completa está planeada para julio de 2026. Si arrancás un proyecto nuevo, no uses TeamsFx, usá Microsoft 365 Agents SDK directamente.
Las herramientas que vas a usar
Microsoft 365 Agents Toolkit es la extensión para Visual Studio Code y Visual Studio. Es una evolución del antes llamado Teams Toolkit. Incluye scaffolding, debugging, deployment, integración con Microsoft 365 Agents SDK, Azure AI Foundry y TypeSpec para Copilot. Si vas pro-code, este es el punto de entrada.
Microsoft 365 Agents SDK es el framework para construir custom engine agents full-stack y multicanal. Es agnóstico al modelo de IA, así que podés combinar Azure OpenAI, modelos open source de Foundry, o lo que necesites. El repositorio oficial está en github.com/microsoft/Agents.
Copilot Studio es la opción low-code. Funciona como SaaS gestionado, no necesitás manejar infraestructura, y es ideal cuando el equipo no es full developer o cuando querés iterar rápido. Soporta tanto declarative agents como custom engine agents.
Microsoft 365 Agents Playground es un entorno sandbox web para testear agentes localmente sin necesidad de un tenant de developer ni servicios de tunneling. Esto soluciona un dolor de cabeza histórico de Teams development.
El stack mental para tomar decisiones
Antes de elegir tooling, conviene responder cuatro preguntas en orden.
Primero, ¿tus usuarios tienen licencia de Microsoft 365 Copilot? Si la respuesta es no para una porción significativa, los declarative agents quedan limitados o directamente fuera de juego, y vas a custom engine agents donde el costo se mide por consumo de Azure.
Segundo, ¿necesitás un modelo específico distinto de los que usa Copilot? Si la respuesta es sí, custom engine. Si los modelos que ya trae Copilot te alcanzan, declarative simplifica todo.
Tercero, ¿el agente necesita iniciar conversaciones por su cuenta o ejecutar acciones sin que el usuario lo invoque? Si la respuesta es sí, custom engine, porque los declarative agents son siempre user-initiated.
Cuarto, ¿el agente tiene que correr fuera del ecosistema Microsoft 365? Si necesitás soporte de portales custom, web pública, canales externos, custom engine te lo permite, declarative no.
Cuando las cuatro respuestas apuntan a declarative, declarative gana sin discusión, porque es más rápido de construir, más barato, y hereda toda la seguridad de Microsoft 365 sin que vos tengas que diseñar nada.
Costos sin maquillaje
Los declarative agents no incurren costos adicionales de hosting porque corren sobre la infraestructura de Copilot. Los usuarios sin licencia de Copilot pueden acceder a custom engine agents en Microsoft 365 Copilot Chat, pero pueden incurrir cargos pay-as-you-go si el agente interactúa con datos del tenant (SharePoint o Microsoft 365 Copilot connectors), basado en los meters de Copilot Studio.
Los custom engine agents corren con tu propia orquestación y modelos, así que pagás Azure AI Services por la inferencia, Azure App Service o equivalente para hosting, y opcionalmente Azure Bot Service si los publicás en múltiples canales. El costo total varía con la complejidad de orquestación y el volumen de inferencias.
Para builders que están armando declarative agents, no necesitás una licencia de Copilot Studio si solo construís agentes. Si querés grounding en datos organizacionales, necesitás licencia o consumo metering en el tenant.
Qué stack elegir hoy según tu caso
Si arrancás de cero y tu agente vive dentro del ecosistema Microsoft 365, abrí Visual Studio Code con la extensión Microsoft 365 Agents Toolkit, elegí declarative agent, conectalo a un MCP server si necesitás integraciones externas, y desplegalo. Es el camino más rápido.
Si necesitás integrar modelos custom o lógica compleja, usá Microsoft 365 Agents SDK con TypeScript o Python, montalo en Azure App Service con Azure AI Foundry como backend de modelos, y publicalo a Microsoft 365 Copilot, Teams y los canales que precises. El SDK ya trae los componentes para state, storage, y manejo de actividades.
Si el equipo no es full developer pero el caso de uso es claro, Copilot Studio te lleva de cero a producción sin escribir tanto código. Es especialmente potente para agentes conversacionales con flujos definidos.
El detalle que casi nadie menciona
Microsoft 365 Copilot no es solo una herramienta de productividad, es una plataforma de extensibilidad. La mayoría de los artículos que leés online se quedan en la capa de usuario final, mostrando cómo Copilot resume reuniones o redacta correos. La capa de developer es donde está el trabajo serio: agentes que conectan datos de línea de negocio, automatizan workflows que antes requerían ingeniería compleja, y exponen capacidades de IA dentro del flujo natural del trabajo.
Para quienes venimos del mundo de Azure AI, esto representa una continuidad lógica. Las certificaciones AI-102 y la próxima AI-103 cubren exactamente este territorio: cómo orquestar IA en escenarios de negocio reales. Y Microsoft 365 Copilot es uno de los lugares más concretos donde esa orquestación se traduce en valor inmediato.
Si querés explorar la documentación oficial de extensibilidad de Microsoft 365 Copilot, este es el punto de entrada con todos los recursos para developers, agentes, MCP, conectores y más:
👉 https://learn.microsoft.com/microsoft-365/copilot/?wt.mc_id=studentamb_510930
This article was originally published by DEV Community and written by Carlos José Castro Galante.
Read original article on DEV Community