Discutimos la implementación de un conjunto de diagnósticos virtuales en la instalación FACET-II que actualmente se encuentra en fase de comisionado en el Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC. Los diagnósticos se utilizarán para la predicción del espacio de fase longitudinal a lo largo del linac, la reconstrucción espectral del perfil del haz y la inferencia no destructiva de la calidad del haz transversal (emisión) utilizando radiación de borde en las ubicaciones del dogleg del inyector y del compresor de bunches. Estas mediciones se integrarán en retroalimentaciones adaptativas y controles de aprendizaje por refuerzo basados en Machine Learning (ML) para mejorar la estabilidad y optimizar el rendimiento de la máquina para diferentes configuraciones experimentales. En este documento describimos cada uno de estos diagnósticos con resultados de medición esperados que se basan en datos de simulación y discutimos el progreso hacia la implementación en operaciones regulares.