Partager via

Publiez des agents auprès des chaînes et clients

Lorsque vous publiez un agent Copilot Studio, vous le déployez sur les canaux que vous sélectionnez. Un canal est le point d’intégration où un utilisateur final peut interagir avec un agent de Copilot Studio. Le client est l’interface par laquelle les utilisateurs interagissent avec l’agent, comme une fenêtre de chat dans Microsoft Teams ou une application personnalisée.

Déploiement des agents vers les canaux et les clients

Vous pouvez déployer un agent sur un canal après l’avoir publié. Copilot Studio déploie nativement des agents sur de nombreux canaux, tels que Teams, Microsoft 365 Copilot Chat, SharePoint, Power Pages, et bien d’autres. Vous pouvez utiliser des scénarios avancés tels que des applications personnalisées ou des clients web en utilisant l’API Direct Line.

L’API Direct Line permet la communication avec un agent Copilot Studio via une API REST. Il prend en charge à la fois les requêtes HTTP GET pour demander explicitement des messages et WebSocket pour la livraison en temps réel sans nécessiter de requêtes côté client. Lorsque plusieurs conversations ont lieu entre les canaux Azure Bot Service et une connexion Direct Line à l’agent Copilot Studio, chaque conversation externe doit être cartographiée et relayée afin que les deux entités restent synchronisées.

Vous pouvez choisir parmi de nombreux clients, notamment React Web Chat et WebChat JS. Vous devez sélectionner un client lorsque vous déployez sur le web ou les canaux d’applications personnalisées car ces canaux n’ont pas de client intégré. Les chaînes natives que Copilot Studio déploie pour avoir déjà un client.

Selon le client et le canal, la prise en charge de Markdown, Adaptive Cards et d’autres formats de message peut ne pas être disponible.

Confiez une conversation à un agent en direct

Les agents de Copilot Studio peuvent passer à un agent en direct , qui prend le contrôle de la conversation. Le transfert nécessite Dynamics 365 Omnichannel ou une autre solution de hub d’engagement.

Un transfert complet vers un hub d’engagement suit le modèle suivant :

  1. Un utilisateur final interagit avec la toile de discussion du hub d’engagement.
  2. Le hub d’engagement redirige le chat entrant via ses capacités de routage.
  3. Un adaptateur personnalisé transmet les messages de chat entrants à l’agent du Copilot Studio.
  4. Une fois que l’utilisateur final déclenche un transfert, Copilot Studio lance le transfert avec un contexte de chat complet.
  5. L’adaptateur personnalisé intercepte le message de transfert et le contexte, puis aroute la conversation sans interruption vers un agent.
  6. Le chat de l’utilisateur final est transmis à un agent, qui peut reprendre la conversation.

Choisir une approche permettant de transférer à un agent en activité

Vous pouvez utiliser deux approches pour connecter Copilot Studio à un hub d’engagement afin qu’ils travaillent ensemble pour gérer les conversations.

Motif 1 : Bot -as-an- Agent — Centre d’engagement à l’avant, Copilot Studio à l’arrière

Utilisez le Engagement Hub Chat Canvas à l’avant pour gérer les échanges de conversation à un agent en direct. La plupart des intégrations standard avec des centres de contact de première ou tierce partie utilisent cette approche.

Schéma du flux de messages de l’utilisateur final dans Engagement Hub Chat Canvas vers Copilot Studio via un adaptateur, montrant l’escalade vers un agent en direct.

  1. L’utilisateur discute en utilisant le Canvas de Chat du Hub d’Engagement. Un adaptateur transmet les messages entre l’utilisateur et un agent Copilot Studio via les API Direct Line.
  2. Lorsque les API agents de Copilot Studio envoient un événement d’escalade, l’Engagement Hub prend le contrôle de la conversation.
  3. Un agent en direct reprend la discussion avec l’utilisateur.

Avantages

  • Plus facile à configurer en configuration front-end sans trop de surcharge.
  • La messagerie et les capacités des agents sont maintenues en pleine fidélité.
  • Les capacités existantes du hub d’engagement (prise de contrôle des agents, analyse de sentiment, supervision, etc.) continuent de fonctionner as-is.

Limites

  • Aucune possibilité d’intercepter les messages d’agents humains lors de l’escalade à moins que le hub d’engagement ne prenne en charge une API.
  • Pas de mode chuchotement à moins que le hub d’engagement ne le supporte.
  • Aucun contrôle sur l’expérience utilisateur des réponses (messages, cartes adaptatives) émises par le bot.
  • Certaines fonctionnalités spécifiques, comme le pouce levé et le pouce bas, ne sont pas prises en charge.

Motif 2 : Bot-in-the-Loop—Copilot Studio à l’avant, hub d’engagement à l’arrière

Une autre approche pour permettre le transfert à un agent en direct est d’utiliser Copilot Studio en tête et d’intégrer via les API du hub d’engagement avec une compétence. Cette approche est plus complexe et nécessite une personnalisation importante.

Diagramme du flux de transfert de conversation de Copilot Studio montrant l’escalade de l’utilisateur final vers un agent en direct via les API Azure Bot Service et Engagement Hub.

  1. L’utilisateur discute avec l’agent Copilot Studio via le Chat Canvas (le standard ou un modèle personnalisé qui s’intègre aux terminaux standards de Copilot Studio).
  2. Lorsqu’un événement d’escalade se produit, Copilot Studio déclenche une compétence Microsoft 365 Agent SDK, qui est acheminée via la compétence Microsoft Bot Framework dans Azure AI Bot Service.
  3. La compétence transmet des messages entre l’agent en direct du centre de contact et l’utilisateur via les API du Engagement Hub.

Avantages

  • Copilot Studio est toujours au courant, y compris les messages des agents.
  • Vous avez un contrôle total sur la façon dont les réponses (messages, cartes adaptatives, et plus encore) que le bot envoie à l’utilisateur sont affichées.
  • L’agent peut obtenir de l’aide en mode chuchotement (également appelé assistant d’agent).
  • Le bot peut se diriger vers le bon agent en fonction de sa compétence.

Limites

  • Le moyeu d’engagement doit être suffisamment extensible pour supporter ce schéma.
  • Beaucoup de sauts entre les systèmes.
  • Nécessite une approche pro-développeur et Platform as a Service (PaaS) pour la compétence Bot Framework.
  • Lourdes charges et intégrations du hub avec Copilot Studio.
  • L’agent en direct est limité à utiliser un canvas de chat compatible.
  • Le fournisseur de canal ne peut pas personnaliser les messages de ses agents pour qu’ils apparaissent dans le canevas.
  • La prise de contrôle des agents et les capacités de superviseur ne sont probablement pas possibles.
  • Les crédits continuent d’être consommés lors de discussions avec un agent en direct.
  • Last updated on