En este artículo describimos cómo crear una Logic App agentica que decide si aprobar, escalar o denegar un reembolso combinando políticas claras con intervención humana cuando hace falta. El agente aplica la política, pausa para una aprobación humana cuando es necesario y notifica por correo electrónico al cliente con la decisión final, ofreciendo un flujo auditable y determinista ideal para procesos de atención al cliente y gestión de devoluciones.
Arquitectura general: el flujo comienza con un disparador HTTP POST que recibe la solicitud de reembolso en formato JSON similar a este { requestId : REQ-2025-0918-001 , customerEmail : alex@example.com , orderId : ORD-992311 , reason : Item arrived damaged. Screen was cracked. , amount : 149.99 }. La Logic App usa una acción Agent configurada con Azure OpenAI gpt-4.1-mini llamada RefundAgent que puede razonar, invocar herramientas y controlar el flujo. Las herramientas principales son Send_Email_For_Action para pausar y esperar un aprobador humano, Send_Final_Status_Email para notificar al cliente, y EndWorkflow para terminar la ejecución con estado Succeeded.
Política de decisión sugerida: aprobar automáticamente cuando el importe es menor o igual a 200 y la razón contiene palabras como damaged, defective o never arrived; escalar a humano cuando el importe supera 200 o la razón es ambigua o fuera de política; denegar cuando la razón viola la política, por ejemplo arrepentimiento del comprador fuera del periodo permitido. Este esquema permite automatizar la mayoría de casos comunes y reservar la intervención humana para los casos límite.
Cómo piensa el Agente: en la configuración del Agent incluye un system message con la política y el formato esperado para que el agente devuelva un JSON determinista con la decisión y las instrucciones de siguiente paso. El user message inyecta el cuerpo crudo del trigger para que el agente vea requestId, customerEmail, reason y amount y elija la herramienta adecuada. Reglas de uso de herramientas: llamar a Send_Email_For_Action solo cuando se requiere decisión humana; en caso contrario, saltar a Send_Final_Status_Email con un mensaje claro y amigable para el cliente; terminar con EndWorkflow al completar el objetivo.
Mecanismo Human-in-the-Loop: la herramienta Send_Email_For_Action utiliza Outlook Mail with Options para enviar un correo accionable al aprobador con opciones como Approve y Deny. Para que el agente espere en tiempo real a la respuesta del aprobador es imprescindible habilitar la opción Allow both input and output channels en la pestaña Channels de la acción Agent. Así la respuesta del aprobador se publica en la URL de callback y el agente puede reanudar el flujo sin reiniciar la ejecución. Si no se activa esta opción, el flujo terminaría y no se podría mantener la interacción HITL en tiempo real.
Configuración de herramientas: Send_Email_For_Action envía el correo al aprobador con asunto y cuerpo definidos por agentParameters y opciones de usuario como Approve, Deny. Send_Final_Status_Email notifica al cliente con un subject y body amigable y puede parametrizarse para usar customerEmail desde el payload. EndWorkflow finaliza limpiamente la ejecución con estado Succeeded cuando se alcanza la decisión final.
Validación y auditoría: la Run History de Logic Apps es clave para depurar y auditar. Cada ejecución muestra a la izquierda los pasos del flujo: trigger, RefundAgent y herramientas invocadas; a la derecha aparece el log del agente con su razonamiento, el payload recibido y el JSON determinista generado. Esto aporta transparencia y trazabilidad, muy importante en escenarios con intervención humana y cumplimiento normativo.
Ejemplo de comportamiento: para un reembolso de 275.50 con razón defectuoso el agente detecta que la razón es válida pero como el importe supera 200 escala a humano y se ejecuta Send_Email_For_Action. Para un reembolso de 145.00 con razón item damaged el agente aprueba automáticamente y dispara Send_Final_Status_Email al cliente.
Beneficios prácticos: reduce tiempos de resolución, minimiza errores humanos en casos rutinarios, mantiene auditoría completa del razonamiento del agente y permite combinar la velocidad de la automatización con la discreción humana cuando hace falta.
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Conclusión: este patrón de Logic Apps con un Agent que combina políticas automáticas y Human-in-the-Loop proporciona un flujo de reembolsos determinista, auditable y escalable. Si quieres implementar un sistema así en tu organización o necesitas consultoría para adaptar la solución a tus procesos, Q2BSTUDIO ofrece servicios integrales desde el diseño hasta la operación en producción.