Summary
Microsoft Copilot Studio est une plateforme puissante à faible code qui permet aux organisations de créer des agents intelligents sans expertise approfondie en programmation. Dans ce module, vous avez exploré l’étendue complète des fonctionnalités que Copilot Studio fournit, de la définition des cas d’usage de l’agent au déploiement, à la surveillance et à l’amélioration des agents au fil du temps.
Vous avez appris que Copilot Studio prend en charge deux catégories d’agents : les agents conversationnels qui engagent les utilisateurs par le biais de dialogues en langage naturel et les agents autonomes qui prennent des mesures de manière proactive en fonction des planifications ou des déclencheurs. Les organisations comme Contoso Professional Services utilisent les deux types pour réduire la charge du support technique tout en améliorant l’expérience des employés.
Vous avez exploré comment Copilot Studio protège les données organisationnelles par le biais de son engagement à ne pas utiliser d’invites ou de réponses pour former des modèles de base, Retrieval-Augmented Génération pour les réponses ancrées, les contrôles de résidence des données géographiques et la sécurité au niveau de l’utilisateur qui empêche les agents d’accéder aux données au-delà de ce que l’utilisateur connecté peut voir. Vous avez ensuite suivi le flux de données du runtime de bout en bout, à partir de la réception des messages par le biais de l’orchestration, de la récupération des connaissances, de l’exécution des outils, de la génération de réponse et de la remise, et appris comment un seul agent peut être publié dans Teams, Microsoft 365 Copilot, SharePoint, sites web et canaux personnalisés simultanément.
Vous avez appris que les sources de connaissances donnent aux agents quelque chose à lire, tandis que les outils donnent des agents quelque chose à faire, et que, avec l’orchestration générative activée, le modèle IA décide dynamiquement de la combinaison à utiliser au moment de l’exécution. Les serveurs MCP étendent cela en connectant des agents à des données d’entreprise actives à partir de systèmes tels que Dataverse, ServiceNow, GitHub et SAP via un protocole flexible et natif ia.
Vous avez examiné les fonctionnalités d’analyse qui aident les fabricants à mesurer l’adoption et à identifier les lacunes ( métriques de vue d’ensemble, analyse des rubriques, scores CSAT, tendances utilisateur actives et métriques personnalisées) et appris comment les flux d’agent fournissent une automatisation déterministe et auditable pour les processus qui doivent toujours suivre une séquence exacte.
Vous avez suivi le processus de développement en cinq étapes ( envisagez et concevez, générez, évaluez, déployez et surveillez) que Microsoft recommande de fournir des agents qui répondent constamment aux résultats métier. Au sein de l’étape d’évaluation, vous avez exploré comment les jeux de tests et les classateurs valident la récupération des connaissances, la qualité de la réponse et le comportement des outils avant le déploiement et en continu.
Enfin, vous avez vu comment l’expérience de création dans Copilot Studio réunit toutes ces fonctionnalités : un créateur peut décrire un agent en langage naturel, configurer ses instructions et son identité, connecter des sources de connaissances et des outils, tester itérativement, évaluer la qualité et publier pour les utilisateurs, dans un environnement à faible code unique.