Copilot Studioの自律エージェントは、AIがユーザーの指示を待たずに行動できるようにすることで、生成オーケストレーションの価値をさらに拡張します。 これらのエージェントは、あなたが定義したトリガー、指示、ガードレールを使って、出来事を認識し、意思決定を行い、タスクを実行します。 会話だけに応答するのではなく、バックグラウンドでデータを監視し、状況に対応し、大規模なワークフローを実行しています。
エンタープライズのシナリオでは、オートノーションにより、エージェントは更新処理、イベントのトリアージ、フォローアップアクションの開始など、時間的またはルーチンなタスクを組織の方針に沿って管理できます。 Copilot Studioは自律性の管理を確実にします。 すべてのエージェントは、範囲限定された権限、明示的な意思決定境界、監査可能なプロセスの中で動作します。
実装のベストプラクティス
明確な範囲と目標を定義する:エージェントに明確に定義されたタスクやドメインを与えます。 何を達成すべきか、権限の境界を明確に示してください。 狭く明示的な範囲は、エージェントが意図しない行動に「迷い込む」ことを防ぎます。
質の高いデータと指示を提供すること:エージェントが正確で関連性の高いデータとルールを持っていることを確認しましょう。 「ゴミは入ればゴミは出る」という原則を忘れないでください。—エージェントの知性と判断力は、あなたが提供する情報や訓練の質にかかっています。 よくキュレーションされた知識とテストケースは、より良いパフォーマンスにつながります。
徹底的にテストし、徐々に展開する:完全展開前に安全で管理された環境でエージェントをテストしてください。 まずはシミュレーションやサンドボックスから始めて、エージェントがさまざまなシナリオでどのように振る舞うかを見てみましょう。 予期せぬ挙動があれば修正し、段階的に展開します。 最初はエージェントの判断を注意深く監視し、意図通りに動作しているかの信頼を築きましょう。
重要な行動に対して人間の監督を導入する:重要なタスクには人間を情報共有に置く。 センシティブなアクションを実行する前に、エージェントが本人から承認や確認を求めるように設定してください。 このアプローチにより、本当に重要な時に最終的なコントロールが人間の専門家に委ねられることが保証されます。
反復と改善:自律エージェントを進化するプロジェクトとして扱いましょう。 定期的にパフォーマンスやフィードバックを見直しましょう。 信頼性が証明され次第、指示書を更新したり、機能を段階的に拡張したりします。 責任の小さな段階的な拡大は、エージェントに一度に過度な自律性を与えるよりも安全です。
セキュリティ上の考慮事項とガードレール
最小権限アクセス:エージェントの権限は、仕事を遂行するために必要なものに限定します。 この最小権限の原則は、エージェントがデータベースを読むだけでよい場合、書き込みアクセス権を与えないことを意味します。 アクセスを厳しく制限することで、故障や誤用による被害を軽減できます。
入力検証と真正性:エージェントをトリガーするイベントやデータが本物で期待されるものであることを確認しましょう。 例えば、エージェントが受信メールに反応した場合は、送信者検証や特定のキーワードなどの検証チェックを使い、攻撃者がトリガーを簡単に偽装できないようにしましょう。 同様に、エージェントを認証の背後に置き、認証されたシステムやユーザーだけがその機能を呼び出せるようにしましょう。
強固なガードレールとフェイルセーフ:エージェントの行動に厳格な制限をプログラムします。 この制限には「知識ソースを確認した後のみメールを送信してください」といった指示が含まれます。
ログの監査と監視:エージェントが行ったすべての行動、例えば受信したトリガー、決定、取られた行動の詳細なログを維持します。 これらのログの定期的な監査は、エージェントが方針を守っているかを確認し、何か問題が起きた場合の分析を可能にします。 多くの組織はエージェントの活動をセキュリティ監視システムに統合しています。 通常はアクセスしないデータにエージェントがアクセスするような不審な行動は、即座に警報を発するはずです。