これらのよくある質問 (FAQ) では、Copilot Studio のカスタム エージェントに対する生成オーケストレーション モードの AI への影響について説明します。
生成オーケストレーションについて
生成オーケストレーション を使用すると、カスタム エージェントは、関連するトピック、アクション、その他のエージェント、ナレッジ ソースを使用してユーザー クエリに応答し、 イベント トリガーに応答できます。
生成オーケストレーションでは、会話履歴の詳細を使用して入力を入力することで、より自然な会話が可能になります。 たとえば、ユーザーがカークランドで最も近い店舗について尋ね、そこで天気を求めた場合、オーケストレーションはカークランドの天気を意味すると推測します。
トリガーされたエージェントは、生成オーケストレーションを使用して、外部イベントに応答して呼び出す最適なアクション、トピック、またはエージェントを決定し、自律的な機能を有効にすることができます。 たとえば、エージェントは売上勘定用の Dataverse テーブルに新しいエントリーがあった際に、重複勘定をチェックし、照合することができます。
また、システムは複数の機能 ("店舗時間を取得し、最寄りの店舗を検索する必要があります" などのクエリに応答する) を連結し、必要な詳細が不足しているかあいまいな場合は、フォローアップの質問を行うこともできます。
生成オーケストレーションができること
生成オーケストレーションは、使用可能なトピック、アクション、エージェント、ナレッジの名前、説明、入力、出力を使用して、ユーザー クエリまたはイベント トリガーに対処するためのプランを構築します。
会話の場合、システムは最後の 10 ターンの会話履歴を参照して入力を入力し、呼び出す最も関連性の高い機能を決定します。 ユーザーに不足または不明な詳細を確認し、選択したプランを実行した後、出力に基づいて応答を生成します。この際、カスタムエージェントの指示も含まれます。
イベント トリガーの場合、オーケストレーションはイベント データ、トリガー レベルの命令、およびエージェント命令を使用して、呼び出すトピック、アクション、またはエージェントと応答方法を決定します。
生成オーケストレーションの目的は何ですか？
生成オーケストレーションを使用すると、使用可能なコンテキストとメタデータを使用して、トピック、アクション、その他のエージェント、ナレッジを推論することで、ユーザーのクエリやイベントに応答するエージェントを作成できます。 エージェントは、特定のドメインまたは機能の処理に適した他のエージェントにタスクの一部を委任できるため、モジュール式でスケーラブルな設計が可能になります。
生成オーケストレーションはどのように評価されますか? パフォーマンスの測定にはどのようなメトリックが使用されますか?
エンドツーエンドプロセス全体を通して、生成オーケストレーションの評価を行います。これは、適切なプランを識別し、それを実行してクエリを解決したり、トリガーに応答したりする能力を測定するものです。 人間のレビュー担当者による品質評価には、さまざまなプロンプト、入力、構成が含まれます。
適切なアクション、トピック、エージェント、またはナレッジ ソースを選択するシステムの能力、ユーザーの意図を正確に解釈する方法、およびユーザーや作成者から悪意のあるコンテンツや有害なコンテンツを効果的に除外する方法を評価します。
生成オーケストレーションにはどのような制限がありますか? ユーザーはどのようにして影響を最小限に抑えることができますか?
最良の結果を得るには、トピック、アクション、ナレッジ ソース、エージェントに高品質の名前と説明があることを確認します。 効果的なメタデータの記述について説明します。
オーケストレーションを通じて呼び出されるエージェント (内部または外部) は、正しく構成され、それらに渡されたクエリまたはイベントを処理できる必要があります。 受信側エージェントが特定のタスクを処理するように設計されていない場合、不完全または無関係な応答が返される可能性があります。
現在、イベント トリガーを持つエージェントは、認証に作成者の資格情報のみを使用します。 トリガーに応答してエージェントによって呼び出されるアクションでも、作成者の資格情報を使用する必要があります。 詳細については、トリガーによるエージェントのデータ保護を参照してください。
生成オーケストレーションを効果的かつ責任ある形で使用するためには、どのような運用要因や設定が必要ですか？
生成オーケストレーションは現在、英語でのみサポートされています。 そのパフォーマンスは、Copilot Studio で直接テスト パネルを使用してテストできます。 カスタム命令を追加して、システムがトピック、アクション、その他のエージェント、またはナレッジを選択して使用する方法を整形することもできます。
タスクを他のエージェントに委任する場合は、対話フローをテストして、コンテキストが明確に渡され、ハンドオフが期待どおりに動作することを確認することが重要です。
アクションとは何ですか。また、生成オーケストレーションを使用するエージェントはそれらをどのように使用しますか?
アクションを使用すると、エージェントは特定の操作を実行したり、データを取得してユーザー クエリに応答したり、イベントを処理したりできます。 組織、Microsoft、およびその他のパートナーがアクションを作成できます。 使用可能なアクションを構成し、生成オーケストレーションをサポートするようにメタデータをカスタマイズできます。
Copilot Studio がアクションに提供できるデータは何ですか？ Copilot Studio のアクションにはどのような権限がありますか？
エージェントがアクションを呼び出すと、システムは必要な入力値を送信します。 この情報には、会話履歴の要素やイベント トリガーからのデータを含めることができます。 システムは、エージェント間で調整を行うときに、関連するコンテキストを受信側エージェントに渡すことによって継続性をサポートします。
エージェントがアクションやその他のエージェントを使用すると、どのような種類の問題が発生する可能性がありますか?
エラーは、エージェントが入力を準備したり、出力を生成したり、間違ったアクション、トピック、またはエージェントを選択したりしたときに発生する可能性があります。 このような問題を回避するには、オーケストレーションで使用できるすべての要素でメタデータが正確で明確であることを確認します。
トリガーまたはユーザー クエリからの情報には、意図しないデータや機密データが含まれる場合があります。 このような情報がトピック、アクション、または別のエージェントにルーティングされると、望ましくない出力が発生する可能性があります。 詳細については、「 トラブルシューティングと制限事項」を参照してください。
Copilot Studio は責任ある AI のためにどのような保護を行っていますか？
Copilot Studio には、さまざまなセーフガードが含まれています。
- エージェントは、作成者によって明示的に構成されたナレッジ、アクション、トピック、エージェントのみを使用します。
- 管理者は、使用できるアクションとエージェントを制限できます。
- 作成者は、データを変更するアクションを実行する前にユーザーの確認を要求できます。
- トリガーとオーケストレーションは、作成者の認証で動作し、構成されたアクセス許可の対象となります。
- ペイロード検査、分類子、およびコンテンツ フィルターは、ユーザー入力の悪意のある命令または有害な命令を検出し、データ、アクション出力、およびナレッジ コンテンツをトリガーします。
- Power Fx 式を使用したエンティティ検証では、入力値を制限できます (たとえば、電子メールの受信者を特定のドメインに制限します)。
- エージェントが他の外部エージェントに委任するときに、完全な会話履歴が渡され、タスクが完了するかどうかを構成できます。
潜在的な攻撃が検出された場合 (トリガー ペイロードやアクション出力など)、実行がブロックされ、アクティビティ マップにコンテンツ フィルター処理エラーが表示されます。
透明性を維持するために、エージェントには既定のメッセージが含まれています:"ちょうどあなたが知っているので、私は時々あなたの質問に答えるためにAIを使用します。"
生成オーケストレーションに関するフィードバックはどのようにすればいいですか？
Copilot Studio に関するフィードバックを提供できます。