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Plan- und Designintegrationsstrategien

Agenten, die in Copilot Studio eingebaut sind, erhalten neue Fähigkeiten durch Integration mit anderen Online-Diensten. Diese Dienste können Microsoft-Dienste wie SharePoint und Dataverse, Drittanbieterdienste wie ServiceNow, Salesforce und Databricks sowie benutzerdefinierte APIs umfassen. Power Platform bietet ein reichhaltiges Ökosystem integrierter Connectors, die Copilot Studio zur Verfügung stehen, sodass Sie sie nicht selbst bauen müssen. Es gibt auch verschiedene Möglichkeiten, benutzerdefinierte Integrationen mit Low-Code oder Pro-Code zu erstellen. Agenten können ihre Fähigkeiten durch das Model Context Protocol (MCP) erweitern, um mit externen Werkzeugen und Daten auf standardisierte, skalierbare Weise zu interagieren oder durch Computernutzung, um Web- und Desktop-Anwendungen direkt von einer virtuellen Maschine zu automatisieren – was breitere Integrationsszenarien ermöglicht, auch wenn keine API verfügbar ist.

Durch die Nutzung von Integrationen werden Agenten zu einer bequemen Schnittstelle für den Zugriff auf die Funktionalität mehrerer Systeme. Benutzer können viele verschiedene Operationen ausführen, ohne sich vom Agenten wegzubewegen. Zum Beispiel kann ein einzelner Agent, der in Copilot Studio entworfen wurde, verwendet werden, um:

  • Lesen, erstellen und aktualisieren Sie Einträge in einer SharePoint-Liste.
  • Senden Sie eine E-Mail über Office 365 Outlook.
  • Eröffnen Sie ein neues Support-Ticket bei ServiceNow.

Überlegungen zu Integrationsmustern

Copilot Studio unterstützt die Integration über Power Platform-Connectoren, HTTP-Anfragen, Agent-Flows, Bot-Framework-Fähigkeiten und mehr. Die Wahl des richtigen Integrationsmusters hängt von den Anforderungen des Projekts ab.

Power Platform-Konnektor

Connectors ermöglichen es Agenten, mit einem zugrundeliegenden Dienst zu interagieren. Sie sind eine Reihe von Aktionen und Auslösern, die über eine Low-Code-Schnittstelle offengelegt werden. Aktionen sind Operationen, die von einem Agenten gesteuert werden, wie Lesen, Schreiben oder Aktualisieren. Auslöser benachrichtigen den Agenten, wenn ein Ereignis in einem anderen Dienst auftritt.

Verwenden Sie vorgefertigte und individuelle Steckverbinder:

  • Vorgefertigte Steckverbinder: Microsoft bietet ein großes Ökosystem von Software-as-a-Service-(SaaS)-Connectoren an, die mit Copilot Studio einsatzbereit sind.
  • Individuelle Steckverbinder: Wenn kein vorgefertigter Stecker verfügbar ist, kannst du deinen eigenen Stecker für einen Service bauen. Sie sind ein No-Code- oder Low-Code-Wrapper für REST-APIs.

Power Platform-Stecker erfüllen folgende Anforderungen:

  • Hersteller, die mit Power Platform bauen, sind mit No-Code- oder Low-Code-Steckern vertraut.
  • Power FX-Code wird unterstützt, einschließlich Variablen, Bedingungen, Parameter und mehr.
  • Parsing und Fehlerbehandlung sind integriert.
  • Vorgefertigte Steckverbinder erfordern nur Konfiguration, ohne Entwicklungszeit.
  • Individuelle Connectors können einmal erstellt und über viele Agenten verwendet werden.
  • Fähigkeit, Aktivitäten im Rahmen der Copilot Studio-Integration mit Application Insights (eine Funktion von Azure Monitor) zu überwachen.
  • Einige Steckverbinder und maßgeschneiderte Steckverbinder unterstützen virtuelle Netzwerke.

Wenn Sie Power Platform-Stecker für die Integration verwenden, berücksichtigen Sie folgende Punkte:

  • Das Zurückgeben von Hunderten von Ergebnissen verursacht eine erhebliche Verzögerung in der Antwort des Agenten auf den Nutzer.
  • Drittanbieter-Connectoren fordern die Nutzer auf, ihre Zugangsdaten einzugeben, bevor sie sich mit dem Dienst verbinden können. Ein Nutzer versteht vielleicht nicht, wie man die Verbindung ohne Anleitung herstellt. Erwägen Sie, Maker-Zugangsdaten zu verwenden, wenn der Nutzer nicht über die nötigen Informationen verfügt, um die Verbindung herzustellen.

HTTP-Anforderungen

Agenten können sich mit einem anderen Dienst integrieren, indem sie eine HTTP-Anfrage stellen. Der Entwickler muss diese Werte jedes Mal angeben, wenn er eine HTTP-Anfrage stellt:

  • URI
  • Methode (HOLEN, POSTEN, PATCHEN usw.)
  • Headers
  • Body

HTTP-Anfragen erfüllen folgende Anforderungen:

  • Fähigkeit, sich mit Diensten zu verbinden und Aktionen auszuführen, die nicht in der Liste der vorgefertigten Connectors zu finden sind.
  • Weniger Entwicklungszeit als bei einem maßgeschneiderten Steckverbinder.

Wenn Sie HTTP-Anfragen verwenden, berücksichtigen Sie folgende Faktoren:

  • Viele Low-Code- und No-Code-Hersteller verstehen nicht, wie man eine HTTP-Anfrage konfiguriert, und haben Schwierigkeiten, sie zu unterstützen.
  • Du kannst es nicht in deiner Organisation für die Wiederverwendung wie benutzerdefinierte Connectors teilen.

Agent-Flows

Agentenflüsse führen eine Reihe von Aktionen in einer vordefinierten Reihenfolge aus. Sie verwenden die Low-Code-Aktionen, die in Power Platform-Steckern zu finden sind. Agenten können Werte als Eingabe an einen Agentenfluss weitergeben und deren Ausgaben empfangen.

Agentenflüsse ähneln funktional den Cloud-Flows von Power Automate, mit einigen wichtigen Unterschieden:

  • Agentenflüsse können einen hohen Durchsatz und geringe Latenz ermöglichen.
  • Agentenflüsse bieten mehr Funktionen als Power Automate-Flüsse, wie zum Beispiel "Mensch-in-der-Schleife"-Aktionen.
  • Agentenströme verbrauchen Copilot-Credits basierend auf ihrer Nutzung. Power Automate-Flows laufen typischerweise nach einem Lizenzmodell pro Benutzer oder einem Pro-Prozess-Modell.

Agentenflüsse erfüllen folgende Anforderungen:

  • No-Code oder Low-Code.
  • Deterministische Verkettung von Handlungen.
  • Die Aktivität kann separat überwacht werden.
  • Verbirgt sensible Werte wie Schlüssel und Geheimnisse in Flussaktionen. Erhält Zugangsdaten von Azure Key Vault zur Authentifizierung.
  • Verarbeitet große Datenmengen und Dateigrößen.
  • Verwendet Nebenlauf- und parallele Ausführungsthreads, um eine bessere Leistung zu ermöglichen.
  • Bestehende Cloud-Flows von Power Automate können in Agent-Flows umgewandelt werden.

Beim Entwerfen eines Agentens, der Agentenflüsse verwendet, sollten Sie folgende Punkte berücksichtigen:

  • Die Leistung wird durch die API-Grenzen der Dienste und der enthaltenen Aktionen begrenzt.
  • Der Entwickler muss ein Fehlerbehandlungsmuster entwerfen, damit der Agent weiß, wie er mit Ausnahmen umgehen muss.
  • Die Reaktion des Flusses auf das Mittel hat eine Größenbegrenzung.
  • Länger laufende Logik kann nach der Aktion "Respond To Agent" weiterhin ausgeführt werden.

Bot Framework-Skills

Fähigkeiten sind wiederverwendbare, konversationelle Fertigkeiten, die du mit dem Bot Framework aufbaust. Setzen Sie Fähigkeiten durch Pro-Code um. Registrieren Sie Fähigkeiten in Copilot Studio , um sie zu nutzen. Nachdem du eine Fähigkeit im Copilot registriert hast, kannst du sie als Knoten in einem Gesprächsthema auslösen.

Bot-Framework-Fähigkeiten erfüllen folgende Anforderungen:

  • Synchrone Ausführung.
  • Unterstützung für private Endpunkte.
  • Bestehende Bot-Framework-Fähigkeiten können in Copilot Studio wiederverwendet werden.

Wenn Sie Bot-Framework-Fähigkeiten nutzen, berücksichtigen Sie folgende Faktoren:

  • Benötigt Pro-Code für laufende Entwicklung und Support (zum Beispiel C#).
  • Wird im Azure KI Bot Service ausgeführt.
  • In Azure entstehen zusätzliche Kosten, die du mit einem Azure-Abonnement abdecken musst.
  • Application Lifecycle Management (ALM) liegt außerhalb der Power Platform.

Weitere Überlegungen zu Integrationsmustern

Berücksichtigen Sie zusammen mit den Leitlinien für jeden Integrationstyp die folgenden Punkte für eine Gesamtintegrationsstrategie:

  • Copilot Studio-Integrationsmuster sind nicht exklusiv und können kombiniert werden.
  • Integrationen sind nur so schnell wie die Endpunkte, mit denen sie verbunden sind.
  • Optimieren Sie Anfragen stets so, dass sie so schnell wie möglich Ergebnisse liefern und so ein gutes Gesprächserlebnis bieten.
  • Wenn Agent Flows und Copilot Studio Logik nicht schnell genug ausführen, sollten Sie folgende Optionen in Betracht ziehen:
    • Benutzerdefinierte Dataverse-APIs
    • Dataverse-Low-Code-Plugins
    • Azure Functions
  • Spezifische Szenarien erfordern, dass die Datenintegration in einer mittleren Ebene erfolgt, die Nachrichten während der Weiterleitung verändert.

Integration zu einem Agenten hinzufügen

Fügen Sie einem Agenten Integrationen mit folgenden Methoden hinzu:

  • Werkzeuge

    • Verbinden Sie die Integration als Werkzeug, um die Funktionalität eines Agenten zu erweitern.
    • Verwenden Sie natürliche Sprache, um zu beschreiben, wann der Orchestrator das Werkzeug auswählen soll, um eine Aufgabe zu erfüllen.
    • Definieren Sie, wie der Agent die Eingabewerte des Tools bestimmen und wie die Ausgabe aussehen soll. Generative KI kann Eingaben dynamisch basierend auf einer Beschreibung ausfüllen, oder man kann Werte und Formeln manuell definieren.
    • Rufen Sie es als Teil eines durch generativer Orchestrierung erstellten Plans auf.

  • Themen

    • Rufen Sie eine Integration über einen Topic-Knoten auf. Führt jedes Mal an derselben Stelle in der Themenreihenfolge aus.
    • Geben Sie dem Knoten Eingaben mit Power Fx bereit.

  • Agenten

    • Erstellen Sie einen Child Agent, der einen eigenen Satz von Anweisungen hat, und definieren Sie den Zugriff auf Wissen und Werkzeuge, die dem Elternagenten zur Verfügung stehen.
    • Alternativ verbinden Sie sich mit einem bestehenden Agenten in Copilot Studio, Microsoft 365 SDK, Microsoft Foundry, Fabric, Agent-to-Agent und so weiter.

Kontingente und Grenzwerte

Überprüfen Sie die aktuellen Servicelimits für Copilot Studio und Power Platform:

Sie müssen die API-Limits für diese Dienste separat bestimmen:

  • OpenAI-Kapazität: Ratenlimits sind nicht dokumentiert.
  • Fähigkeiten im Bot-Framework: Überprüfen Sie die Azure-Dokumentation für die spezifischen verwendeten Dienste.

Beispiel für Integrationsplanung

Bei der Planung von Integrationen mit Copilot Studio sollten Sie für jeden Dienst folgende Informationen bestimmen:

  • Verbundenes System: Der Dienst, mit dem du dich verbindest.
  • Berufen von: Die Bot-Komponente in Copilot Studio, die den Dienst aufruft.
  • Angerufen mit: Der gewählte Integrationstyp.
  • Erwartetes Tagesvolumen: Die durchschnittliche Anzahl der Anfragen.
  • Erwarteter Höhepunkt: Die höchste erwartete Anzahl täglicher Anfragen.
  • Details: Weitere Informationen zur Integration.

Hier ist ein Beispiel für einen Agenten mit mehreren Integrationen:

Verbundenes System Angerufen von Riefen mit Erwartetes Tagesvolumen Erwarteter Höhepunkt API-Aufrufe pro Minute Details
ServiceNow Service Desk KB-Thema Arbeitsablauf 5.000 1.000 600 Die Benutzeranfrage wird als Eingabe verwendet, um eine Abfrage auf der ServiceNow-Wissensdatenbank mithilfe des Standard-Connectors auszuführen. Ein JSON von Ergebnissen wird an Copilot Studio zurückgegeben, um benutzerdefinierte generative Aktionen zu erhalten.
Contoso-Website Wissen Generative Antworten 1.000 100 N/A https://contoso.com/en-us/FAQ wobei /en-us/ dynamisch basierend auf der Benutzerlokal-Variable gesetzt wird.
Interne Verzeichnis-API Thema Gesprächsbeginn Arbeitsablauf 15,000 5.000 N/A Verwendung von benutzerdefinierten Connectors, die im Kontext eines Azure Virtual-Netzwerks laufen, um sich mit einer internen API zu verbinden.
Wetter-API Wetterthema HTTP 500 100 N/A GET-Anfrage zu einer REST-basierten API.
Mannschaften Thema der Meetingbuchung Tools 1,500 300 100 Erstellen Sie ein Teams-Meeting basierend auf Gesprächseingaben.
SAFT Alle 24 Stunden Arbeitsablauf 20.000 - 2\.500 Tägliche Batch-Synchronisation des Produktkatalogs von SAP zu Dataverse.

Nächster Schritt

Erfahren Sie, wie KI-Prompts, Model Context Protocol und Computernutz-Agenten die Fähigkeiten Ihres Agenten erweitern können.

Nutzen Sie Agenten-Tools, um Ihre Agenten zu erweitern, zu automatisieren und zu verbessern

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