הערה
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות להיכנס או לשנות מדריכי כתובות.
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות לשנות מדריכי כתובות.
הסוכנים הופכים לחזקים יותר כאשר אתה מצייד אותם בכלים מיוחדים שמרחיבים את יכולות הליבה שלהם. Copilot Studio מספק שלוש קטגוריות עיקריות של כלי סוכן:
- בקשות בינה מלאכותית ליצירת תגובות חכמות
- Model Context Protocol (MCP) עבור שילובים סטנדרטיים
- כלי שימוש במחשב להפיכת תהליכי שולחן העבודה לאוטומטיים
מאמר זה מסביר כיצד כל סוג כלי פועל, מתי להשתמש בהם וכיצד הוא יכול לעזור לך לבנות סוכנים בעלי יכולת ויעילה יותר. כמו כן, תלמדו על ההבדלים בין מחשבים מתארחים לבין מחשבים משלך עבור תרחישי שימוש במחשב, וכן הדרכה לגבי בחירה בין הגישות המסורתיות של אוטומציית תהליכים רובוטיים (RPA) לבין סוכני שימוש במחשב (CUA).
יצירת תגובה באמצעות בקשות בינה מלאכותית
בקשות בינה מלאכותית משתמשות בערכת הוראות ליצירת תגובה ממודל בינה מלאכותית. באפשרותך לכלול משתנים כדי להוסיף עוד טקסט או מסמכים להוראות אלה. הפלט מסופק בדרך כלל בתבנית טקסט רגיל או בתבנית JSON. ניתן לבחור כל מודל בינה מלאכותית המובנה ב-Copilot Studio או הפרוס דרך Microsoft Foundry כדי ליצור את התגובה.
ניתן להפעיל הנחיות ככלי של סוכן או מתוך נושא. כל ההנחיות נשמרות בספריית הנחיות ותומכות בניהול מחזור חיי יישום, בקרת גישה מבוססת תפקיד ושיתוף.
קבל מידע נוסף על השימוש בהנחיות כדי לגרום לסוכן שלך לבצע משימות ספציפיות.
קביעה מתי להשתמש בהנחיות בינה מלאכותית לעומת ה- orchestrator
כל סוכן המוכלל ב Copilot Studio Copilot Studio משתמש ב- orchestrator כדי לקבוע כיצד להגיב על-ידי בחירת כלים, נושאים וידע בהתבסס על הוראות המערכת, קלט המשתמש ומידע הקשרי. מנהל התזמור הוא המנוע שמאחורי תזמור יצרני, אשר מתכנן פעולות ומחבר תגובות באמצעות הכלים והתיאורים של הסוכן.
בעוד שתגובות מונחות-מתזמר עשויות להיראות דומות להנחיות בינה מלאכותית, שתי היכולות משמשות למטרות שונות. בקשות בינה מלאכותית הן פעולות עצמאיות המבוססות על בקשות, המעניקות לי יצרנים שליטה עמוקה יותר על תצורת המודל.
בקשות בינה מלאכותית תומכות במגוון רחב יותר של מודלים, כולל אלה הזמינים עד Microsoft Foundry. הם תומכים גם בתכונות כגון הארקע Dataverse, קלט קובץומתרגם קוד.
התזמן משתמש בהנחיית מערכת קבועה ובתיאורי כלים כדי לבחור את אבני הבניין המתאימות לבקשה נתונה. יוצרי המערכת אינם יכולים לערוך את הבקשה למערכת של המתכנן, אך הם יכולים להשפיע על אופן הפעולה שלו באמצעות הוראות סוכן.
בקשות בינה מלאכותית מעניקות שליטה מלאה על העיצוב, האילוצים והלוגיקה, מה שהופך אותן לבחירה הנכונה עבור תרחישים הדורשים פלט מכוון או מובנים מאוד. לדוגמה, אם דרושה לך שליטה מסוגננת מעבר לעיצוב פשוט ("כתוב שיר חרוז במבנה ABAB באמצעות מילים מדויקות אלה"), הנחיה מתאימה יותר.
Orchestrator פועל היטב עבור משימות פשוטות כגון חילוץ שם בודד מטקסט. לחילוץ מורכב, השתמש בהנחיות של בינה מלאכותית. לדוגמה, משיכת ישויות מרובות מדוח ארוך וקישורן לקשרי גומלין ספציפיים לתחום (כגון חילוץ שמות מרובים מדוח ביטוח וזיהוי הבעלים של שירות תיקון הרכב המשויך לצד אחד בלבד באירוע).
ההחלטה בין ההנחיות של orchestrator ו- AI תלויה ברמת ההתאמה האישית הנדרשת. אם אתם זקוקים לשליטה מדויקת על אופן הפעולה או הפלט של המודל, בחרו בקשות בינה מלאכותית. עבור תרחישים שבהם מסתכמות כלליות, בחירת הכלים ועיצוב קל משקל מספיקים, ה- orchestrator הוא הבחירה המתאימה.
שילוב כלי סוכן באמצעות MCP
פרוטוקול הקשר המודל (MCP) הוא ממשק אוניברסלי שבו מודלים של בינה מלאכותית משתמשים כדי לקיים אינטראקציה עם כלים חיצוניים, מקורות נתונים וסביבות משתמשים באופן עקבי ומדרגי.
בהשוואה, מחברי Power Platform דורשים ממך לתאר כל פעולה ואת הקלט שלה, ולעדכן תיאורים אלה כאשר הגדרות חדשות הופכות לזמינים. קידוד מותאם אישית של שילוב עבור כל כלי הוא מורכב ופחות מדרגי.
השתמש בשרתי MCP המסופקים עם Copilot Studio עבור שירותי Microsoft כגון Outlook, Dataverse ו- GitHub או שירותים של ספקים חיצוניים, כגון Salesforce ו- JIRA. בנה שרתי MCP מותאמים אישית עבור שירותים שבהם לא קיימים שרתי MCP.
היתרונות של MCP כוללים:
- הקשר סטנדרטי עבור מודלים של בינה מלאכותית
- שילוב חלק עם Copilot Studio
- יעילות משופרת של מפתחים וחוויה של משתמש
- פיקוח, ניטור והרחבה
שקול את המגבלות הבאות לפני יישום שרתי MCP:
- לא ניתן להעשיר תיאורי כלים עם הקשר רב יותר לגבי מתי להפעיל.
- לנושאים לא יכולה להיות אפשרות להתקשר ישירות לשרתי MCP.
הבנת מתי להשתמש ב- MCP
באפשרותך להשיג את אותן תוצאות ב- Copilot Studio באמצעות כמה גישות שילוב. חשוב להבין מתי להשתמש בשרתי פרוטוקול הקשר מודל (MCP) לעומת אפשרויות פשוטות יותר, כגון מחברי Power Platform או שיחות REST API ישירות.
השתמש ב- MCP כאשר אתה זקוק למידה סטנדרטית ומנוהלת באופן מרכזי כדי לחשוף כלים ומשאבים לסוכנים מרובים ללא תצורה לפי לקוח. שרתי MCP מפרסמים כלים ומשאבים שסוכנים יכולים לגלות, לגירסה ולהשתמש באופן עקבי מאחר שהשרת MCP מגדיר את תיאורי הכלים ואת הקלט שלהם. לעומת זאת, הוספת API ישירות דורשת ממך לתאר באופן ידני את המטרה שלו ולהגדיר את הקלט שלו לכל סוכן.
MCP הוא בעל ערך רב במיוחד כאשר ממשקי API במעלה הזרם משתנים לעתים קרובות. במקום לעדכן כל סוכן שצורך את ה- API, עליך לשנות את ההגדרה פעם אחת בשרת MCP, וכל הסוכנים ישתמשו באופן אוטומטי בגירסה המעודכנת מבלי לפרסם מחדש. אם לא קיים שרת MCP, או אם אתה משתמש במהירות בממשקי אב-טיפוס, קריאה ישירה של ממשקי API מהירה יותר ומניעה את תקיורה של ההגדרה הנדרשת כדי להציג את מחזור החיים המלא של MCP.
יש להפוך את Generative Orchestration לזמין כדי להשתמש ב- MCP. קבל מידע נוסף בכיצד פועל MCP?
הפיכת תהליכי שולחן עבודה לאוטומטיים באמצעות כלי השימוש במחשב
באמצעות כלי השימוש במחשב, סוכן יכול להפעיל מחשב ללא צורך בקבצי Script של אוטומציה או בממשקי API. במקום להשתמש בקבצי Script או בממשקי API, עליך להגדיר את הסוכן באמצעות בקשה. הסוכן קובע את הדרך הטובה ביותר להשיג את יעדיו. במהלך התהליך, הסוכן צילם צילום מסך בכל שלב, מנתח אותו כדי להחליט את הפעולה הבאה, מבצע פעולה זו וחזור על מחזור זה עד להשלמת המשימה. צילומי מסך שצולמו על-ידי הסוכן ושלבי חשיבה זמינים כחלק מהיסטוריית ההרצות.
תרחישים נפוצים שבהם סוכן יכול ליהנות מכלי השימוש במחשב כוללים:
- הזנת נתונים: עבור כל שורה בקובץ ה- CSV הנכנס, צור את הזמנת המכירה ב- SAP וכתוב את מזהה ההזמנה שנוצר בחזרה לקובץ.
- חילוץ נתונים: עבור אל כל פורטל ספק, חפש ב- SKU הרשום, חלץ את המחיר, המניה וזמן ההפניה והוסף את התוצאות באמצעות חותמת זמן למסד הנתונים.
- בכל אפליקציות: לייצא את העסקאות של היום מתוכנת הכספים למחשב השולחן, לנווט ב-QuickBooks ולפרסם כל ערך בחשבון הנכון.
הבנת מחשבים מתארחים לעומת הבאת מחשב משלך
נציגים יכולים להפעיל את כלי השימוש במחשב על מכונה שאירוח של Microsoft או על מחשב משלכם (BYO). מחשבים מתארחיים זמינים לשימוש מיידי ללא תצורת IT או חיוב. הם שייכים למאגר משותף של מחשבים Windows 365 שהוקצו מראש בענן שאינם מצורפים לדייר הלקוח. יש להקצות מראש מחשבים של BYO בתוך הרשת הווירטואלית של הלקוח. עליך לרשום ולנהל מחשבים של BYO Power Automate.
השתמש במחשבי BYO עבור תרחישי ייצור. יש להם Microsoft Entra ID, רשומים ל- Intune ותמיכה הן במקרי שימוש של אוטומציה באינטרנט והן בשולחן העבודה. השתמש במחשבים מתארח רק עבור עבודת פרוטואציות עקב היכולות המוגבלת שלהם. רק מחשב ענן אחד זמין לכל משתמש בכל פעם, ובאפשרותך לווסת את השימוש לפי דרישה.
קבל מידע נוסף תחת קביעת תצורה של מיקום הפעלת השימוש במחשב.
Robotic Process Automation (RPA) לעומת Computer Using Agents (CUA)
אוטומציית תהליכים רובוטיים (RPA) היא אוטומציה של מחשב המשתמש בקובץ Script. באפשרותך להחיל אותו על רבים מאותם תרחישים כמו CUA. עם זאת, חשוב להבין את ההבדלים בין RPA ל- CUA.
| היבט | אוטומציה עם תוכנה (RPA) | CUA |
|---|---|---|
| סוג אוטומציה | מבוסס כללים | מונחה LLM |
| שיטת אינטראקציה | עץ ממשק משתמש | ראייה |
| עריכה | תסריט, מורכב | הוראות שפה טבעית |
| קבלת החלטות | כללים מוגדרים מראש | החלטות אוטונום המבוססות על פריטים חזותיים |
| גמישות | גמישות מוגבלת | גמישות גבוהה |
| טיפול בשגיאות | טיפול בשגיאות סטטיות | תיקון עצמי בהתבסס על משוב חזותי |
השתמש ב- RPA כאשר:
- רק תכונות זמינות (GA) כלליות מותרות.
- ממשק המשתמש יציב. מסכים, שדות ובחרים משתנים לעתים נדירות.
- הכללים ברורים. באפשרותך ללכוד החלטות בכללים.
- המהירות חשובה. נפח גבוה. כל שנייה נחשבת.
- זה בבעלותו של צוות RPA. לצוות יש ידע קיים בנושא פיתוח וניהול של RPA.
השתמש ב- CUA כאשר:
- ממשקי המשתמש משתנים או משתנים בצורה משמעותית. אתה עובד עם אפליקציות מרובות שעוצבו מחדש לעתים קרובות.
- אתה צריך את זה מהר. רשימת ההמתנה של צוות ה-RPA מלאה.
- ממשק המשתמש חשוב. הפעילות תלויה בפריטים המוצגים על המסך, כגון תרשימים, צבעים ופריסות דינאמיות.
- ההחלטות מטושטשות. על הסוכן להיות הגיוני, לבחור את השלב הבא או לתקן את עצמו.