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Der Bau-Tab in Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness in Microsoft Copilot Studio betrieben werden, ist die zentrale Oberfläche zur Konfiguration deines Agenten. Hier definieren Sie Ihren Agenten, was er weiß, was er tun kann und wo seine Grenzen liegen.
Note
Die Funktionen in diesem Artikel werden vom GitHub Copilot-Harness unterstützt, das Copilot Credits für nutzungsbasierte Abrechnung verwendet. Erfahren Sie mehr über Copilot-Credits in Überblick über die Abrechnung von Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness betrieben werden.
Nutzungsbasierte Abrechnung gilt für die Nutzung, den Bau, das Testen und die Bewertung von Agenten. Diese Aktionen könnten Copilot-Credits verbrauchen.
Was ist die Build-Registerkarte?
Die Build-Registerkarte vereint die zentralen Elemente der Agentenerstellung an einem Ort. Anstatt explizite Themenflüsse und verzweigte Logik zu entwerfen, beschreiben Sie Ihren Agenten in natürlicher Sprache und verknüpfen die Ressourcen, die er benötigt, um zu reagieren und zu handeln.
Während Sie Ihren Agent erstellst, nutzen Sie die Registerkarte Build um:
- Definieren Sie die Details, das Verhalten und den Aufgabenbereich Ihres Agenten.
- Verbinden Sie die Wissensquellen, auf die Ihr Agent zurückgreifen kann.
- Fügen Sie Tools hinzu, die Ihr Agent zur Ausführung von Aktionen verwenden kann.
- Setzen Sie Verhaltensbeschränkungen durch Anweisungen für den Agenten.
- Wählen Sie das KI-Modell aus, das Ihr Agent verwendet.
- Überprüfen Sie die Komponenten, die Teil Ihres Agenten sind.
Wichtige Bereiche auf der Build-Registerkarte
Die Build-Registerkarte ist in zwei Hauptbereiche unterteilt: den Anweisungseditor und der Komponentenbereich.
Anleitungseditor
Der Anweisungseditor enthält:
- Agentname: Ein editierbares Feld, in dem Sie den Anzeigenamen des Agenten festlegen.
- Agentsymbol: Ein Symbol für Ihren Agenten. Sie können das Standardsymbol und dessen Farbe durch etwas Repräsentativeres ersetzen.
- Anweisungen: Ein Rich-Text-Editor, in dem Sie das Verhalten des Agenten in natürlicher Sprache definieren. Verwenden Sie Anweisungen, um die Rolle, den Ton, die Ziele, die Grenzen und den Antwortstil des Agenten zu beschreiben. Erfahren Sie mehr unter Agentendetails und Anweisungen konfigurieren (Vorschauversion).
Komponentenbereich
Im Komponentenbereich konfigurieren Sie die Ressourcen und Fähigkeiten, die Ihrem Agenten zur Verfügung stehen:
- Modell: Wählen Sie das KI-Modell aus, das Ihr Agent für Schlussfolgerungen und Antworten verwendet. Erfahren Sie mehr unter Modell für einen Agenten auswählen.
- Skills: Definieren Sie Verhaltensweisen durch strukturierte Anweisungen. Weitere Informationen finden Sie in Übersicht über Fähigkeiten für Agenten (Vorschauversion).
- Tools: Verbinden Sie den Agenten mit externen Systemen und Aktionen wie Konnektoren, MCP-Server, REST-APIs und Workflows. Weitere Informationen finden Sie in Übersicht über Tools für Agenten (Vorschauversion).
- Wissen: Bieten Sie vertrauenswürdigen Kontext zur Entscheidungsfindung, indem Sie Quellen wie SharePoint, hochgeladene Dateien und Webseiten verbinden. Weitere Informationen finden Sie unter Wissensquellen zu Ihrem Agenten hinzufügen (Vorschauversion).
- Verbundene Agenten: Fügen Sie weitere Agenten hinzu, um die Zusammenarbeit zwischen Agenten zu ermöglichen und Aufgaben gemeinsam zu erledigen. Erfahren Sie mehr unter Verbundene Agenten hinzufügen (Vorschauversion).
- Speicher: Aktivieren Sie den Speicher, um Kontext zu bewahren und Interaktionen über Unterhaltungen hinweg zu personalisieren.
Wie sich der Bau-Tab vom Standardgeschirr unterscheidet
Im Standard-Harness prägen explizite Themen, Auslöser und verzweigte Gesprächsflüsse das Verhalten des Agenten. In Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness betrieben werden, erstellst du mit dem Build-Tab den natürlich-sprachorientierten Ansatz des Build-Tabs Agenten, die auf verbesserte Orchestrierung angewiesen sind, um deine Anweisungen zu interpretieren, zu entscheiden, wann Wissen genutzt werden und wann Werkzeuge aktiviert werden.
Dieser Ansatz verringert die Notwendigkeit, im Voraus detaillierte Ablauflogik zu erstellen. Stattdessen konzentrieren Sie sich darauf, Ihren Agenten zu beschreiben, die richtigen Komponenten zu verbinden und die Grenzen festzulegen, die sein Verhalten steuern.