Übersicht über benutzerdefinierte Engine-Agents für Microsoft 365
Benutzerdefinierte Engine-Agents sind Konversations-Teams-Bots, die entwickelt wurden, um die leistungsstarken Funktionen von Large Language Models (LLMs) für eine nahtlose Benutzerinteraktion zu nutzen. Diese erweiterten Bots stellen eine erhebliche Abweichung von herkömmlichen Bots dar und bieten eine umfangreiche Palette von Funktionen, die die Allgemeine Benutzererfahrung verbessern.
Benutzerdefinierte Engine-Agents nutzen LLM-Technologie im Kern, die es ihnen ermöglicht, Benutzerabfragen einfach zu verstehen und darauf zu reagieren, wodurch dynamische und immersive Interaktionen entstehen. Benutzerdefinierte Engine-Agents bieten auch erweiterte Funktionen wie Benutzeroberflächenbearbeitung, Aufgabenausführung und Inhaltserstellung, sodass sie unverzichtbare Tools für die Optimierung von Workflows und die Steigerung der Produktivität sind.
Wichtig
- Benutzerdefinierte Engine-Copiloten sind Konversations-Teams-Bots mit benutzerdefinierter LLM, daher benötigen sie keine Copilot for Microsoft 365-Lizenz zum Erstellen, Debuggen und Bereitstellen.
- Die Kosten eines benutzerdefinierten Engine-Copiloten hängen von den Azure-Diensten ab, die in der App genutzt werden. Informationen zum Schätzen der Kosten finden Sie im Azure-Preisrechner.
Erstellen benutzerdefinierter Engine-Agents
Für Unternehmen, die Botlösungen suchen, die genau an die Anforderungen und Szenarien der Benutzer angepasst sind, ist die Verwendung der Teams KI-Bibliothek zur Verwendung von LLMs, die den UX-Prinzipien von Microsoft entsprechen und mit Teams und Microsoft 365 kompatibel sind, eine gute Wahl. Die Entwicklung benutzerdefinierter Engine-Agents mit der Teams KI-Bibliothek kann natürlichere, intuitivere und spezialisiertere Benutzerinteraktionen bieten. Diese Option ist vorteilhaft für Entwickler, die die Modellauswahl und -orchestrierung anpassen möchten, vorherige Erfahrungen in der Teams-Botentwicklung anwenden oder die Barrierefreiheit für alle Microsoft 365-Benutzer sicherstellen möchten.
Entwickler können auch das Teams Toolkit verwenden, um ihre Projekte einfach zu erstellen, indem sie die vordefinierten Vorlagen für einen nahtlosen Projektstart nutzen, was eine ideale Lösung für schnelle Starts, einfaches Debuggen und Bereitstellung bietet.
Erkunden von Vorlagen für die ersten Schritte
Beginnen Sie mit dem Erstellen Ihrer benutzerdefinierten Engine-Agents mithilfe der Teams KI-Bibliothek mit den vordefinierten Vorlagen, die im Teams-Toolkit verfügbar sind:
| Vorlage | Beschreibung |
|---|---|
| Einfacher KI-ChatBot | Erstellen Sie mithilfe der KI-Bibliothek von Teams einen einfachen KI-Chatbot für Teams. |
| KI-Agent ChatBot | Erstellen Sie einen KI-Agent-Chatbot für Teams, der Basierend auf LLM-Überlegungen Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen kann. Die KI-Agent-Vorlage verfügt über Optionen, um von Grund auf neu zu beginnen oder die OpenAI-Assistenten-API zu verwenden. |
| Chatten mit Ihren Daten | Erweitern Sie das Wissen des KI-Bots mit Ihren Inhalten, um genauere Antworten auf Ihre Fragen zu erhalten. Chatten mit Ihren Daten unterstützt Azure KI Search, Microsoft Graph Search mit Microsoft 365- und SharePoint-Inhalten sowie benutzerdefinierte OpenAPI- und Datenerfassungsoptionen. |
Machen Sie sich einen Überblick über die Beispielszenarien
Sehen Sie sich Beispielszenarien an, die im GitHub-Repository der KI-Bibliothek für Teams verfügbar sind, um mehr über die Funktionen zu erfahren, die Sie in Ihren benutzerdefinierten Engine-Agents hinzufügen können:
| Beispiel | Beschreibung | C# | JS | Python |
|---|---|---|---|---|
| Bot auflisten | Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von KI, vereinfachen Sie Ihren Workflow und bringen Sie Ordnung in Ihre täglichen Aufgaben mit Aktionskettenfunktionen. | C# | JS | Python |
| DevOps-Bot | Ausführen von DevOps-Aktionen wie Erstellen, Aktualisieren, Selektieren und Zusammenfassen von Arbeitselementen. | C# | JS | Python |
| Bot mit zwanzig Fragen | Verwenden Sie LLM-Funktionen und das Konzept der Benutzerabsicht, indem Sie Benutzer innerhalb von 20 Fragen ein Geheimnis erraten lassen und den Chatbot mit einigen Fragen und Antworten als Datenquelle erden. | C# | JS | Python |
| Mathelehrer Assistent | Verwenden Sie die Assistenten-API von OpenAI mit dem Codeinterpreter-Tool, und erstellen Sie eine Assistent, die ein Experte für Mathematik ist. | C# | JS | Python |
| Assistent | Rufen Sie Aktionen auf, um Essen aus einem fiktiven Restaurant namens The Pub mit komplexen Interaktionen zu bestellen. | C# | JS | Python |
Nächste Schritte
Entdecken Sie die Möglichkeiten von benutzerdefinierten Engine-Agents mit einem genaueren Blick auf die Teams KI-Bibliothek.