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Les agents déclaratifs sont des assistants IA qui personnalisent Microsoft 365 Copilot pour des scénarios métier spécifiques via des instructions personnalisées, des sources de connaissances et des actions. Cet article récapitule les meilleures pratiques pour la création d’agents déclaratifs adaptés aux besoins uniques de votre entreprise.
Composants de l’agent déclaratif
Un agent déclaratif se compose de plusieurs composants. Il est important d’appliquer les meilleures pratiques à votre conception pour chaque composant de votre agent. Le tableau suivant présente les meilleures pratiques recommandées pour chaque composant d’agent.
| Composant | Description | Meilleures pratiques |
|---|---|---|
| Nom | Nom complet de l’agent. | Assurez-vous que votre nom d’affichage indique l’objectif de votre agent pour la découverte des utilisateurs dans le magasin d’agents. Le nom doit respecter les limites de caractères en fonction de l’outil de développement :
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| Description | Bref résumé de ce que fait l’agent. | Indiquez clairement l’objectif et le domaine de l’agent. Par exemple : « Utiliser l’agent de projet dans Microsoft 365 Copilot pour rechercher et synthétiser vos documents de projet ». Mentionnez que l’agent fonctionne dans Microsoft 365 Copilot. Restez concis (quelques phrases, ≤ 1 000 caractères) et limitez les instructions à ce que l’agent doit faire, plutôt qu’à ce qu’il ne doit pas faire. |
| Instructions | Recommandations comportementales principales pour l’agent. Les instructions sont l’invite clé qui oriente les réponses de l’agent. | Fournissez jusqu’à 8 000 caractères d’instructions détaillées sur le comportement de l’agent, les tâches qu’il peut effectuer et les règles ou styles qu’il doit suivre. Pour plus d’informations, consultez Écrire des instructions effectives. |
| Les sources de connaissances | Contenu d’entreprise ou données externes que l’agent peut utiliser pour la base de ses réponses. Configuré dans la section Connaissances dans Microsoft 365 Copilot ou dans le manifeste. | Ajoutez uniquement les connaissances pertinentes dont l’agent a besoin. Vous pouvez ajouter des sites, des dossiers ou des fichiers SharePoint ; conversations Teams spécifiques ; e-mail Outlook ; et les URL web publiques en tant que sources. Lors de l’ajout de fichiers, moins est plus : Copilot fonctionne mieux lorsque les documents sont de taille raisonnable et ciblés. Assurez-vous également que le contenu est à jour et exact, car l’agent utilise le contenu de ses sources de connaissances dans ses réponses. |
| Fonctionnalités | Fonctionnalités d’IA intégrées facultatives (telles que l’interpréteur de code et le générateur d’images). | Les fonctionnalités donnent à votre agent des compétences supplémentaires, telles que l’exécution de code Python ou la génération d’images à partir d’invites. Ajoutez uniquement des fonctionnalités qui s’alignent sur les objectifs de votre agent. Par exemple, l’interpréteur de code peut être idéal pour un agent d’analyse des données. |
| Actions (API/plug-ins) | Actions externes que l’agent peut effectuer via des plug-ins d’API (connecteurs Copilot, API web personnalisées et connecteurs Power Platform), définies dans le manifeste de l’agent. | Si votre agent doit interroger des systèmes externes ou effectuer des transactions, vous pouvez intégrer des plug-ins basés sur une API. Chaque action correspond à une opération d’API. Concevez les actions avec soin : fournissez un document OpenAPI avec des descriptions d’opérations claires et ajoutez ces actions dans le manifeste de l’agent. Pour chaque action, notez si elle est consécutive (c’est-à-dire, écrit ou modifie des données externes). Toute action de type de création/mise à jour/suppression doit avoir isConsequential: true. Les requêtes en lecture seule peuvent être marquées comme non essentielles. |
| Démarrages de conversation (exemples d’invites) | Exemples de requêtes qu’un utilisateur peut demander à l’agent, présentés sous forme de suggestions ou de conseils d’aide. | Incluez au moins trois exemples d’invites qui reflètent les principales fonctionnalités de votre agent. Ceux-ci aident les utilisateurs à comprendre comment utiliser l’agent. Par exemple :
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Meilleures pratiques pour les instructions de l’agent
Les instructions que vous fournissez déterminent le comportement de votre agent et l’aident à fournir des réponses précises et utiles. Des instructions mal conçues peuvent entraîner des ambiguïtés, des sorties incohérentes ou des actions involontaires. En général, appliquez les meilleures pratiques définies dans l’article Écrire des instructions effectives pour les agents déclaratifs lorsque vous développez votre agent.
Le tableau suivant fournit des informations sur la façon dont vous pouvez planifier, tester et itérer pour améliorer le comportement de votre agent.
| Zone de focus | Aide | Objectif |
|---|---|---|
| Stratégie d’instruction | Définissez clairement le rôle et les objectifs de l’agent. Planifiez les scénarios courants et les scénarios de périphérie. Donnez à l’agent suffisamment de flexibilité pour agir, mais définissez des limites pour guider le comportement | Aide les agents à répondre de manière appropriée et cohérente dans différentes situations. |
| Intelligence contextuelle | Ajustez les instructions en fonction de l’emplacement et de la façon dont l’agent sera utilisé, par exemple dans Word, Teams ou Outlook. Tenez compte des rôles d’utilisateur et des besoins temporels. | Garantit que les instructions restent pertinentes et efficaces dans les applications où elles sont utilisées. |
| Itération collaborative | Collaborez avec des collègues interfonctionnalistes, tels que des chefs de produit, des rédacteurs et des ingénieurs, pour passer en revue et améliorer les instructions. Testez le comportement des instructions dans différentes applications et conservez un enregistrement des modifications. | Améliore la qualité des instructions grâce au travail d’équipe et contribue à maintenir la cohérence au fil du temps. |
| Diagnostics d’instructions | Pour comprendre le fonctionnement des instructions, utilisez des outils tels que les journaux et les commentaires des utilisateurs. Recherchez les modèles où les réponses de l’agent ne sont pas utiles et modifiez les instructions pour améliorer les réponses. | Vous aide à améliorer les instructions en fonction de l’utilisation réelle et de l’expérience utilisateur. |
| Architecture d’instruction | Décomposez les instructions en parties plus petites et réutilisables. Utilisez des balises et des modèles pour rester organisé et appliquer des modèles cohérents entre les agents. | Facilite la gestion des instructions et leur réutilisation dans plusieurs agents et scénarios. |
Pour plus d’informations et pour obtenir des conseils spécifiques sur la création d’instructions d’agent, consultez Écrire des instructions efficaces pour les agents déclaratifs.
Choisir les bonnes sources de connaissances
Vous pouvez baser vos agents déclaratifs sur des connaissances publiques et organisationnelles, telles que du contenu SharePoint, des données utilisateur telles que des e-mails et des conversations, et des sites web publics.
Gardez à l’esprit les points clés suivants lors du choix des sources de connaissances pour votre agent :
Pertinence par rapport à la quantité : Soyez sélectif sur les connaissances que vous ajoutez. Déterminez si la source aidera l’agent à répondre aux types de questions que vous attendez des utilisateurs.
Utilisez SharePoint et les connecteurs pour les données structurées : Pour des connaissances plus statiques ou structurées, SharePoint est idéal. Si vous avez un base de connaissances dans des documents PDF ou Office, hébergez-les sur un site SharePoint et ajoutez ce site en tant que source. Si vous avez besoin d’autres systèmes (comme des enregistrements de base de données ou des données CRM), vérifiez s’il existe un connecteur Copilot pour eux ou ajoutez un plug-in d’API.
Considérations relatives aux licences et à l’accès : Certaines fonctionnalités de connaissances nécessitent que l’utilisateur dispose d’une licence Microsoft 365 Copilot. Gardez cela à l’esprit si vous envisagez de partager l’agent. Si une personne sans licence Copilot tente de l’utiliser, ces sources de connaissances personnelles ne fonctionneront pas pour elle. En outre, les autorisations sont importantes : l’agent peut uniquement récupérer le contenu auquel l’utilisateur a accès.
Actualisation et maintenance des données : Connaissance par l’agent des mises à jour des sources ajoutées au fil du temps. Passez en revue et actualisez régulièrement les sources de connaissances.
Étendue des conversations d’équipe : Si vous ajoutez des conversations d’équipe, vous avez deux options : toutes vos conversations/réunions d’équipe, ou des conversations spécifiques. En règle générale, l’ajout de threads de conversation spécifiques produit des résultats plus ciblés et moins de bruit. Par exemple, la mise à l’terre d’un agent dans l’historique d’un canal de projet particulier, plutôt que de passer au crible chaque conversation que vous avez eue, l’aidera à répondre plus précisément aux questions spécifiques au projet.
Utilisez SharePoint et les connecteurs pour les données structurées : Pour des connaissances plus statiques ou structurées, SharePoint est idéal. Si vous avez un base de connaissances dans des documents PDF ou Office, hébergez-les sur un site SharePoint et ajoutez ce site en tant que source. Si vous avez besoin d’autres systèmes, tels que des enregistrements de base de données ou des données CRM, vérifiez s’il existe un connecteur Copilot pour eux ou ajoutez un plug-in d’API.
Testez les réponses avec et sans connaissance : Testez certaines requêtes avant et après l’ajout de sources de connaissances. Par exemple, posez une question à laquelle vous devez répondre à partir d’un document particulier. Sans le document, l’agent rencontre-t-il des difficultés ou génère-t-il de fausses informations ? Après avoir ajouté le document, l’agent trouve-t-il la réponse ? Si vous remarquez que l’agent n’utilise toujours pas les informations, vous devrez peut-être ajuster vos instructions. Ou, si l’agent utilise surutilisation d’une source de connaissances, envisagez de supprimer cette source ou d’affiner les instructions pour l’utiliser uniquement dans le contexte.
Tester et itérer
Même après avoir suivi toutes les bonnes pratiques et instructions de conception, testez minutieusement votre agent pour vérifier qu’il fonctionne comme prévu. Appliquez les meilleures pratiques suivantes pour tester et itérer sur votre agent :
Utilisez la conversation de test intégrée : Dans le volet droit du Générateur d’agents dans Microsoft 365 Copilot, vous pouvez discuter avec un aperçu en direct de votre agent lors de sa création. Effectuez cette opération fréquemment. Essayez tous vos starters de conversation et exemples d’invites. En outre, testez des questions de périphérie, des questions longues, des questions non pertinentes, etc. pour voir comment l’agent répond. Si quelque chose se produit, affinez vos instructions ou sources de connaissances et testez à nouveau.
Testez dans plusieurs applications : Si vous avez accès à l’expérience Microsoft 365 Copilot dans les applications Microsoft 365, telles que Word, Excel, Teams et Outlook, ajoutez votre agent à chacun de ces emplacements pour voir comment il se comporte en dehors de l’environnement de création. Vous remarquerez peut-être que dans Word, par exemple, certaines réponses, telles que les actions suggérées, se comportent différemment de celles de Teams. Détectez ces écarts tôt. Votre agent doit être fonctionnel sur toutes les applications Microsoft 365.
Vérifiez les flux de confirmation : Si votre agent utilise des fonctions actionnables qui nécessitent des confirmations, testez entièrement ces boucles. Par exemple, tapez une requête qui déclenche l’action, vérifiez que le texte de l’invite de confirmation est clair, sélectionnez Autoriser (ou ce que le bouton indique), puis case activée le résultat. Testez également l’option Annuler/Refuser pour voir comment l’agent réagit.
Test de charge (si possible) : En tant que développeur, il se peut que vous ne simuliez pas facilement une charge importante ; Toutefois, réfléchissez à ce qui se passe si l’agent se fait poser plusieurs questions rapidement, ou si plusieurs utilisateurs l’utilisent tous en même temps. Si vous disposez d’un composant d’API, utilisez le profilage ou les journaux pour vous assurer que votre agent répond sans délai.
Test d’homologue ou utilisateur : Si vous le pouvez, faites tester l’agent par un collègue. Ils peuvent demander des choses que vous ne vous attendiez pas et trouver des lacunes dans les instructions ou les connaissances. Un nouvel utilisateur peut utiliser des mots différents auxquels l’agent ne répond pas également. C’est également un bon moyen d’intercepter les problèmes de facilité d’utilisation. Par exemple, si un testeur ne sait pas quoi demander à votre agent, vous devrez peut-être ajouter d’autres démarreurs de conversation.
Valider la précision des sorties : Étant donné que les agents déclaratifs répondent souvent en fonction de sources de connaissances, spot-case activée les réponses qu’ils donnent par rapport au matériau source. Si l’agent résume un document, vérifiez que le résumé est correct. S’il cite une stratégie, vérifiez qu’elle a cité le bon détail. Assurez-vous que pour toute requête factuelle, l’agent préfère les sources de connaissances fournies.