הערה
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות להיכנס או לשנות מדריכי כתובות.
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות לשנות מדריכי כתובות.
סוכנים הופכים לחזקים יותר כשמציידים אותם בכלים ייעודיים שמרחיבים את יכולות הליבה שלהם. Copilot Studio מספק שלוש קטגוריות עיקריות של כלי סוכנים:
- הנחיות בינה מלאכותית ליצירת תגובות חכמות
- פרוטוקול Model Context Protocol (MCP) עבור אינטגרציות רגילות
- כלי שימוש במחשב לאוטומציה של תהליכים במחשב שולחני
מאמר זה בוחן כיצד כל סוג כלי פועל, מתי להשתמש בו וכיצד הוא יכול לעזור לך לבנות סוכנים יעילים ומסוגלים יותר. אתה גם לומד על ההבדלים בין מכונות מאוחסנות לבין מכונות שמביאים בעצמך לתרחישי שימוש במחשב וכן הנחיות לבחירה בין גישות מסורתיות לאוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) לבין גישות באמצעות סוכני מחשב (CUA).
יצירת תגובה באמצעות הנחיות של בינה מלאכותית
הנחיות בינה מלאכותית משתמשות בערכת הוראות כדי לייצר תגובה מתוך מודל AI. אפשר להוסיף משתנים שמכניסים טקסט או מסמכים נוספים להנחיות האלה. הפלט מסופק בדרך כלל בפורמט טקסט פשוט או בפורמט JSON. אתה יכול לבחור כל מודל בינה מלאכותית מובנה ב-Copilot Studio או כזה שמופעל דרך Microsoft Foundry כדי לייצר את התגובה.
ניתן להפעיל הנחיות ככלי סוכן או מתוך נושא. כל הנחיות נשמרות בספריית ההנחיות ותומכות בניהול מחזור חיים של יישומים, בקרת גישה מבוססת תפקידים ובשיתוף.
מידע נוסף אודות שימוש בהנחיות כדי לגרום לסוכן לבצע משימות ספציפיות.
קביעה מתי להשתמש בהנחיות בינה מלאכותית לעומת המתאם
כל סוכן מובנה ב-Copilot Studio משתמש במתאם כדי לקבוע כיצד להגיב על ידי בחירת כלים, נושאים ומאגרי ידע שמבוססים על הוראות מערכת, קלט משתמש ומידע הקשרי. המתאם הוא המנוע שמאחורי תיאום הגנרטיבי, אשר מתכנן פעולות ומרכיב תגובות באמצעות כלי הסוכן ותיאוריהם.
בעוד שתגובות שמונעות על ידי המתאם עשויות להיראות דומות להנחיות בינה מלאכותית, שתי היכולות משרתות מטרות שונות. הנחיות בינה מלאכותית הן פעולות עצמאיות מבוססות הנחיות, שמעניקות ליוצרים שליטה עמוקה יותר על תצורת המודלים.
הנחיות בינה מלאכותית תומכות במגוון רחב יותר של מודלים, כולל אלו שזמינים דרך Microsoft Foundry. הם גם תומכים בתכונות כגון חיבור Dataverse, קלט קבצים וכן מפרש קוד.
המתאם משתמש בהנחיית מערכת קבועה ובתיאורי כלים כדי לבחור את אבני הבניין הנכונות לבקשה נתונה. יוצרים לא יכולים לערוך את ההודעה של המערכת של המתאם, אבל הם יכולים להשפיע על איך שהיא מתנהגת דרך הוראות הסוכן.
הנחיות בינה מלאכותית מעניקות שליטה מלאה על העיצוב, המגבלות והלוגיקה, מה שהופך אותן לבחירה הנכונה לתרחישים שדורשים פלט מותאם היטב או מובנה מאוד. למשל, אם אתה צריך שליטה סגנונית מעבר לעיצוב פשוט ("כתוב שיר מתחרז במבנה ABAB, עם המילים המדויקות האלה"), הנחיה היא הבחירה המתאימה יותר.
המתאם עובד היטב למשימות פשוטות כמו חילוץ שם אחד מטקסט. לחילוץ מורכב, השתמש בהנחיות בינה מלאכותית. למשל, משיכת מספר ישויות מדוח ארוך וקשר אותן לקשרים ספציפיים לתחום (כמו חילוץ מספר שמות מדוח ביטוח וזיהוי בעל עסק לתיקון רכב המשויך רק לצד אחד באירוע).
ההחלטה בין מתאם לבין הנחיות בינה מלאכותית תלויה ברמת ההתאמה האישית הנדרשת. אם אתה צריך שליטה מדויקת על התנהגות או תוצרת המודל, בחר בהנחיות בינה מלאכותית. בתרחישים שבהם הסקה כללית, בחירת כלים ועיצוב בסיסי מספיקים, המתאם הוא הבחירה המתאימה.
אינטגרציה של כלי סוכנים באמצעות MCP
Model Context Protocol (MCP) הוא ממשק אוניברסלי שבו מודלים של בינה מלאכותית משתמשים כדי לקיים אינטראקציה עם כלים חיצוניים, מקורות נתונים וסביבות משתמש בצורה עקבית וניתנת להרחבה.
לעומת זאת, מחברי Power Platform דורשים לתאר כל פעולה ואת הקלטים שלה, ולעדכן את התיאורים הללו כאשר הגדרות חדשות זמינות. קידוד של אינטגרציה בהתאמה אישית עבור כל כלי הוא מורכב יותר ופחות ניתן להרחבה.
השתמש בשרתים של MCP שנכללים עם Copilot Studio עבור שירותי Microsoft, כגון Outlook, Dataverse ו-GitHub או בשירותים צד שלישי, כגון Salesforce ו-JIRA. צור שרתי MCP מותאמים אישית עבור שירותים שאין להם שרת MCP קיים.
היתרונות של MCP כוללים:
- הקשר רגיל למודלים של בינה מלאכותית
- אינטגרציה חלקה עם Copilot Studio
- שיפור יעילות המפתחים וחוויית המשתמש
- פיקוח, ניטור והרחבה
יש לשקול את המגבלות הבאות לפני יישום שרתי MCP:
- אי אפשר להעשיר את תיאורי הכלים עם הקשר רחב יותר מתי להזמין.
- נושאים לא יכולים להתקשר ישירות לשרתי MCP.
ההבנה מתי יש להשתמש ב-MCP
ניתן לקבל את אותן תוצאות ב-Copilot Studio, באמצעות מספר גישות לאינטגרציה. חשוב להבין מתי יש להשתמש בשרתי Model Context Protocol (MCP) לעומת אפשרויות פשוטות יותר, כגון מחברי Power Platform או קריאות ישירות לממשקי REST API.
השתמש ב-MCP כשאתה צריך דרך רגילה ומנוהלת מרכזית כדי לחשוף כלים ומשאבים למספר סוכנים ללא תצורה לכל לקוח. שרתי MCP מפרסמים כלים ומשאבים שסוכנים יכולים לגלות, להעניק גרסה ולהשתמש בהם באופן עקבי, מכיוון ששרת MCP מגדיר את תיאורי הכלי ואת הקלטים שלהם. לעומת זאת, הוספת ממשק API באופן ישיר מחייבת להוסיף תיאור ידני של המטרות ולהגדיר את הקלט עבור כל סוכן.
MCP חשוב במיוחד כאשר ממשקי API במעלה הזרם משתנים לעתים קרובות. במקום לעדכן כל סוכן שצורך את ממשק ה-API, אתה משנה את ההגדרה פעם אחת בשרת MCP וכל הסוכנים משתמשים אוטומטית בגרסה המעודכנת מבלי לפרסם מחדש. אם אין שרת MCP או אם אתה מפתח אב-טיפוס במהירות, קריאה ישירה לממשקי API מהירה יותר ומונעת את עומס ההתקנה הנדרש כדי להכניס את מחזור החיים המלא של MCP.
יש להפעיל תיאום גנרטיבי לשימוש ב-MCP. אפשר לקבל מידע נוסף במקטע כיצד MCP פועל?
בצע אוטומציה של תהליכי שולחן עבודה באמצעות כלי שימוש במחשב
באמצעות כלי השימוש במחשב, סוכן יכול להפעיל מחשב ללא צורך בסקריפטים של אוטומציה או של ממשקי API. במקום להשתמש בסקריפטים או בממשקי API, אתה מגדיר את הסוכן באמצעות הנחיה. הסוכן קובע כיצד להשיג את מטרותיו בצורה הטובה ביותר. במהלך התהליך, הסוכן מבצע צילום מסך בכל שלב, מנתח אותו כדי להחליט על הפעולה הבאה, מבצע את הפעולה וחוזר על התהליך עד שהמשימה מסתיימת. צילומי מסך שצולמו על-ידי הסוכן ושלבי חשיבה זמינים כחלק מהיסטוריית ההרצות.
תרחישים נפוצים שבהם סוכן יכול להפיק תועלת מכלי שימוש במחשב כוללים:
- הזנת נתונים: עבור כל שורה בקובץ CSV נכנס, צור את הזמנת המכירה ב-SAP וכתוב את מזהה ההזמנה שנוצר חזרה לקובץ.
- חילוץ נתונים: היכנס לכל פורטל ספקים, חפש את ה-SKU הרשום, חלץ את המחיר, המלאי וזמן ההעברה והכנס את התוצאות עם חותמת זמן למסד הנתונים.
- בין אפליקציות שונות: ייצא את העסקאות של היום מלקוח המימון בשולחן העבודה, נווט ב-QuickBooks ופרסם כל רשומה לחשבון הנכון.
הבנת מחשבים מתארחים לעומת מכשירים בתצורת BYOM
סוכנים יכולים לקרוא לכלי השימוש במחשב המתארח של Microsoft או בתצורת BYOD. מחשבים מתארחים זמינים לשימוש מיידי, ללא תצורת IT או חיוב. הם שייכים למאגר משותף של מחשוב ענן של Windows 365 שהוקצה מראש ואינם מחוברים ל-Entra של דייר הלקוח. מחשבים בתצורת BYOD חייבות להיות מוקצים מראש בתוך הרשת הווירטואלית של הלקוח. עליך לרשום ולנהל מחשבים בתצורת BYOD ב-Power Automate.
יש להשתמש במחשבים בתצורת BYOD בתרחישי ייצור. הם כוללים תמיכה ב-Microsoft Entra ID, רשומים ל-Intune ותומכים במקרי שימוש של אוטומציה באינטרנט ובשולחן העבודה. יש להשתמש במחשבים מתארחים רק לשלבי פיתוח של אבות טיפוס בשל יכולותיהם המוגבלות. רק מחשב ענן אחד זמין לכל משתמש בכל פעם, אך ניתן להגביל את השימוש בהתאם לביקוש.
לקבלת מידע נוסף, עיין במקטע הגדרת מיקום להרצה של שימוש במחשב.
אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) לעומת סוכנים באמצעות מחשב (CUA)
אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) היא האוטומציה של מחשב באמצעות סקריפט. אפשר ליישם את הפעולה הזאת על רבים מהתרחישים של CUA. עם זאת, חשוב להבין את ההבדלים בין RPA ל-CUA.
| היבט | RPA | CUA |
|---|---|---|
| סוג אוטומציה | מבוסס על כלל | מונחה LLM |
| שיטת אינטראקציה | עץ UI | ראייה |
| עריכה | סקריפט, מורכב | הוראות בשפה טבעית |
| קבלת החלטות | כללים מוגדרים מראש | החלטות אוטונומיות שמבוססות על מידע חזותי |
| גמישות | גמישות מוגבלת | גמישות גבוהה |
| טיפול בשגיאות | טיפול בשגיאות סטטיות | תיקון עצמי בהתאם למשוב חזותי |
יש להשתמש ב-RPA כאשר:
- רק תכונות מסוג 'זמינות כוללת' (GA) מותרות.
- בממשק המשתמש יציב. המסכים, השדות והבוררים כמעט לא משתנים.
- הכללים ברורים. אפשר לאסוף החלטות מהכללים.
- למהירות יש חשיבות. נפח גבוה. כל שנייה חשובה.
- צוות RPA אחראי עליו. לצוות יש ידע קיים בפיתוח וניהול RPA.
יש להשתמש ב-CUA כאשר:
- ממשקי משתמש משתנים או מגוונים מאוד. אתה עובד עם מספר אפליקציות ומבצע תכנון מחדש לעתים תכופות.
- אתה צריך את זה מהר. צוות RPA עמוס מאוד.
- ממשק המשתמש חשוב. המשימה תלויה במה שנראה על המסך, כגון תרשימים, צבעים ופריסות דינמיות.
- ההחלטות מעורפלות. הסוכן חייב להפעיל שיקול דעת, לבחור את הצעד הבא, או לתקן את עצמו.