Standardowi agenci w Microsoft Copilot Studio

Standardowy agent w Microsoft Copilot Studio to dobry wybór, gdy firma zna główne pytania użytkowników, ścieżki rozmowy i reguły przekazania sprawy. Standard harness pozwala budować przewidywalne zachowanie z instrukcji, tematów, wiedzy i narzędzi. Microsoft porównuje harnessy: złożone, wieloetapowe zadania z elastycznym planowaniem mogą lepiej pasować do GitHub Copilot harness, ale prostszy agent nie staje się gorszy tylko dlatego, że ma mniej autonomii.

To instrukcja dla standardowego doświadczenia Copilot Studio. Decyzję, czy w ogóle tworzyć własnego agenta, rozwija poradnik wyboru Copilot Studio. Nowości i różnice trybów zbiera artykuł o nowym Copilot Studio w filarze Microsoft AI.

Zdefiniuj jedną usługę agenta

Przykład hipotetyczny: agent HR odpowiada na pytania o urlopy i wskazuje formularz wniosku. Przed budową określ grupę użytkowników, obowiązującą politykę urlopową, pytania poza zakresem oraz punkt przekazania do człowieka. Nie dodawaj automatycznego zatwierdzania wniosku tylko dlatego, że interfejs pozwala dodać akcję. To osobny proces z osobnymi uprawnieniami.

Utwórz prostą listę testów jeszcze przed otwarciem edytora: odpowiedź na pytanie typowe, pytanie o wyjątek, pytanie bez danych i prośba o działanie niedozwolone. Dzięki temu demo nie będzie jedynym kryterium jakości.

Utwórz agenta i dodaj wiedzę

Według przewodnika Microsoft w Copilot Studio należy przejść do standardowego doświadczenia, wybrać środowisko i opisać cel agenta. Interfejs może wygenerować nazwę, opis, instrukcje oraz propozycje źródeł. Po utworzeniu sprawdź każdą sugestię. Uzupełnij wiedzę o zatwierdzone dokumenty, ustaw instrukcje i przetestuj odpowiedzi na własnych pytaniach.

W standardowym agencie warto jawnie opracować tematy dla powtarzalnych scenariuszy: powitanie, rozpoznanie rodzaju sprawy, odpowiedź, wyjątek i przekazanie. Wiedza może dostarczyć faktów, ale nie powinna zastępować reguł uprawnienia. Dokument zawierający informację „menedżer zatwierdza urlop” nie daje agentowi prawa do zatwierdzenia go za menedżera.

Ustal, jak agent ma odpowiadać na pytania spoza zakresu. Przykład: pytanie o politykę urlopową powinno prowadzić do zatwierdzonej instrukcji, ale pytanie o prywatną sytuację zdrowotną współpracownika nie powinno powodować wyszukiwania w dokumentach HR. Taki przypadek wymaga jasnej odmowy i wskazania właściwej ścieżki kontaktu. Testuj go z rolą użytkownika, której agent będzie rzeczywiście dostępny.

Dodaj działanie tylko wtedy, gdy jest potrzebne

Jeśli agent ma wykonać powtarzalny proces, możesz dołączyć agent flow jako narzędzie. Dokumentacja Microsoft wymaga opublikowanego przepływu z wyzwalaczem When an agent calls the flow i akcją Respond to the agent. Pełną procedurę znajdziesz w artykule o standardowych agent flows. Dla agenta informacyjnego taki krok może być zbędny.

Test i publikacja

Sprawdź nie tylko poprawne odpowiedzi, lecz także brak odpowiedzi, nieaktualne źródło, próbę obejścia instrukcji i zachowanie po zmianie dokumentu. Publikacja przenosi wersję roboczą do kanału dostępnego użytkownikom; Microsoft opisuje osobno publikowanie i konfigurację kanałów. Po każdej istotnej zmianie powtórz testy i opublikuj nową wersję.

Przygotuj próbkę pytań zapisaną w arkuszu lub systemie testowym. Każdy wiersz powinien zawierać pytanie, oczekiwaną informację, dopuszczalne źródło, rolę użytkownika i decyzję o eskalacji. Zaznacz błędy krytyczne: ujawnienie danych poza rolą, zmyśloną regułę, błędny adres procedury i nieuprawnione działanie. Sam procent „trafnych odpowiedzi” ukrywa takie różnice, dlatego raport pilota powinien pokazywać rodzaje błędów.

Po wdrożeniu nadaj komuś odpowiedzialność za aktualizację wiedzy i przegląd zgłoszeń bez rozwiązania. Jeżeli przez miesiąc zmienia się polityka urlopowa, agent musi otrzymać nowe źródło i przejść ponowną próbę. W przeciwnym razie działający interfejs może rozpowszechniać historyczną instrukcję, co jest bardziej szkodliwe niż chwilowy brak odpowiedzi.

Właściciel agenta powinien śledzić pytania bez odpowiedzi, błędne odpowiedzi i zgłoszenia przekazane człowiekowi. Dopiero ten wynik pozwala rozstrzygnąć, czy agent pomaga użytkownikom. Jeśli celem jest proces z wieloma nieprzewidzianymi krokami i narzędziami, porównaj go z agentem na GitHub Copilot harness, zamiast dopisywać coraz więcej wyjątków do jednej ścieżki.