Vue d’ensemble de l’orchestrateur Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot est votre assistant personnel pour le travail. Il aide à effectuer diverses tâches générales, telles que l’écriture, la synthèse, la recherche, etc. Copilot a des compétences différentes qui correspondent à ces différents types de tâches. Par exemple, Copilot peut résumer les éléments d’action d’une réunion, suggérer des modifications à un fichier ou rechercher des ressources et des experts sur un sujet donné dans votre organization. Chaque compétence a ses propres paramètres et sorties qui sont adaptés à la tâche spécifique.

Comme tout copilote, Microsoft 365 Copilot est entraîné avec des données à un moment donné. Pour récupérer et traiter de nouvelles informations en temps réel, en particulier des données spécifiques à vos organization et workflows, les agents nécessitent des actions. Les actions au sein d’un agent étendent les compétences et l’utilité de Microsoft 365 Copilot pour les utilisateurs finaux, ce qui lui permet de choisir la compétence appropriée à partir de son répertoire complet.

Mais comment votre agent sait-il quelle compétence utiliser lorsque vous demandez de l’aide ? Comment interprète-t-il votre demande et la met-elle en correspondance avec la meilleure compétence disponible ? C’est le travail de l’orchestrateur Microsoft 365 Copilot.

Cet article explique la logique derrière le processus de sélection des compétences de Copilot et comment vous pouvez vous assurer que Copilot utilise l’action appropriée de votre agent à chaque occasion pour bénéficier à vos utilisateurs.

Importante

• Les plug-ins d’API sont actuellement uniquement pris en charge en tant qu’actions au sein d’agents déclaratifs. Ils ne sont pas activés dans Microsoft 365 Copilot. Pour obtenir un exemple montrant comment ajouter un plug-in d’API à un agent déclaratif, consultez Ajouter un plug-in d’API en tant qu’action personnalisée à l’agent.
• La fonctionnalité est activée par défaut dans tous les locataires sous licence Microsoft 365 Copilot. Les administrateurs peuvent désactiver cette fonctionnalité sur une base d’utilisateur et de groupe et contrôler la façon dont les plug-ins individuels sont approuvés pour l’utilisation et quels plug-ins sont activés. Pour plus d’informations, consultez Gérer les agents dans les applications intégrées.

Orchestrateur Copilot

Entre l’entrée en langage naturel de l’utilisateur et la sortie en langage naturel de Copilot, l’orchestrateur Copilot travaille en arrière-plan pour sélectionner et exécuter les compétences appropriées à partir des actions appropriées au sein de votre agent.

La couche d’orchestration représente l’interface entre les modèles LLM (Large Language Models) de base et les nombreuses façons dont vous pouvez étendre, enrichir et personnaliser Copilot en fonction de la façon dont vos clients travaillent.

Le diagramme suivant illustre la façon dont l’orchestrateur de Microsoft 365 Copilot sélectionne l’action appropriée, avec la compétence appropriée, au bon moment, même s’il existe plusieurs options à choisir.

1. Entrée en langage naturel : l’utilisateur envoie une requête à votre agent, telle que « Quels sont les tickets qui m’ont été attribués pour l’instant ? »

2. Vérifications préliminaires : Copilot effectue plusieurs vérifications sur la requête, notamment des vérifications d’IA responsable et des mesures de sécurité pour s’assurer qu’elle ne présente aucun risque. Si la requête échoue à l’une de ces vérifications, Copilot met fin à l’interaction.

3. Raisonnement : l’orchestrateur Copilot formule un plan composé de plusieurs actions qu’il effectue dans le but de répondre à l’invite de l’utilisateur.

   1. Sélection du contexte et de l’outil : l’orchestrateur récupère le contexte de conversation de l’utilisateur à partir du magasin de contexte et intègre les données de Microsoft Graph pour affiner le contexte. Il ajuste ensuite la requête initiale en fonction de ce contexte mis à jour et la transfère au LLM (modèle de langage volumineux) pour guider les étapes suivantes.

      Le LLM peut continuer à générer une réponse à l’aide des fonctionnalités intégrées de Copilot, ou il peut déterminer que des données supplémentaires sont nécessaires.

      Si plus d’informations sont nécessaires, l’orchestrateur effectue une recherche pour les actions avec la compétence appropriée pour la tâche à partir des actions activées de l’agent en fonction des descriptions des actions et de leurs fonctions.

   2. Correspondance de fonction et détermination des paramètres : l’orchestrateur formule une nouvelle invite qui incorpore la requête initiale de l’utilisateur, le contexte mis à jour et les actions sélectionnées, et la présente au LLM. Le LLM évalue l’entrée et spécifie l’action et la fonction optimales au sein de cette action pour traiter la tâche. Il fournit ensuite à l’orchestrateur les détails de la fonction et les paramètres nécessaires pour collecter les informations nécessaires.

   3. Initiation de l’outil : l’orchestrateur utilise la réponse du LLM pour construire une demande d’API et envoyer la requête à l’initiateur de l’outil, qui récupère en toute sécurité les informations demandées situées en dehors de l’infrastructure de Copilot. Il exécute la requête et renvoie les résultats à l’orchestrateur pour un traitement ultérieur.

   4. Analyse des résultats et formulation de la réponse : l’orchestrateur intègre la réponse de l’API dans le contexte en cours et consulte le LLM dans une boucle de raisonnement continue jusqu’à ce que le LLM juge approprié pour générer une réponse finale.

4. Réponse : l’orchestrateur compile toutes les informations collectées pendant le processus de raisonnement et les soumet au LLM pour créer une réponse finale. Après s’être assuré que la réponse est conforme aux instructions d’IA responsable, elle renvoie la réponse à l’orchestrateur, qui la consigne dans le magasin de contexte et la remet à l’utilisateur via l’interface utilisateur Copilot.

5. Sortie en langage naturel : Enfin, l’orchestrateur fournit la réponse à l’utilisateur et met à jour l’état de la conversation. Copilot est prêt pour sa prochaine invite.

Importante

Les agents déclaratifs peuvent cesser de répondre quand au moins trois actions d’API différentes sont déclenchées au sein d’un seul utilisateur. Dans ce cas, le troisième appel d’API peut se terminer correctement sur le back-end, mais l’orchestrateur ne retourne pas de réponse à l’utilisateur.

Pour réduire ce comportement, fractionnez le flux de travail sur plusieurs tours utilisateur ou réduisez le nombre d’actions d’API différentes que vous appelez en un seul tour. Cette approche permet de s’assurer que toutes les réponses d’API sont traitées de manière fiable.

Comment l’orchestrateur de Copilot met en correspondance les actions aux requêtes utilisateur

Lorsqu’un utilisateur envoie une requête à votre agent, l’orchestrateur recherche le catalogue complet de compétences (fonctions) de l’agent à partir des actions installées pour identifier jusqu’à cinq compétences qui correspondent le mieux à la requête. L’orchestrateur tente d’abord de faire correspondre des mots exacts (correspondance lexicale) et étend son étendue de recherche en fonction des besoins pour inclure des correspondances sur des significations descriptives (correspondance sémantique), allant des noms de fonctions spécifiques aux descriptions d’action générales, jusqu’à ce que les cinq emplacements candidats de fonction soient remplis. Plus précisément, la liste suivante présente la hiérarchie des mécanismes de correspondance pour la sélection de la fonction d’action Copilot :

1. Correspondance lexicale sur le nom de la fonction.
2. Correspondance sémantique sur la description de la fonction.
3. Correspondance lexicale sur le nom de l’action (ajoute toutes les fonctions d’action à la liste des candidats).
4. Correspondance sémantique sur le nom de l’action (ajoute toutes les fonctions d’action à la liste des candidats).

L’orchestrateur fonctionne dans cette liste jusqu’à ce que les cinq emplacements candidats de fonction soient remplis.

Consultez les instructions de validation pour les agents pour en savoir plus sur l’écriture de bonnes descriptions afin de vous assurer que Copilot choisit la compétence appropriée pour chaque requête utilisateur à votre agent.