概要

完了

このモジュールでは、AI エージェントを構築するための、より高度でカスタマイズ可能なプラットフォームである Microsoft Copilot Studio への第一歩を踏み出しました。 エージェント コンポーネントを整理および管理して、将来の開発の基礎を構造化するために、ソリューションをインポートしました。

会話エージェント ビルダーを使用して、自然言語入力によるエージェントのトーン、パーソナリティ、動作を定義しました。 さらに、Copilot Studio インターフェイスのツアーを行い、エージェントの動作と応答を完全に制御できる概要ページの重要な領域を確認しました。

エージェントの信頼性を高めるため、エージェントの応答を Dataverse テーブルや外部テキスト ファイルなどの信頼できるソースに基盤を置く方法を学習しました。 これにより、エージェントが組織のニーズに合わせて正確でコンテキストに応じた回答を確実に提供することができます。

要点

  • ソリューションは、エージェントとその関連コンポーネントを環境間で整理するのに役立ちます。
  • Copilot Studio には、エージェントの作成と構成のための会話型ワークフローと手動ワークフローの両方が用意されています。
  • ナレッジ コントロールは、不正確な情報を防ぎ、エージェントが事実に基づいた回答を提供するために重要です。
  • Dataverse とファイルをグラウンディング ナレッジ ソースとして追加し、エージェントの専門知識を拡張できます。

これで、Copilot Studio を使用して、インテリジェントで根拠のあるスケーラブルなエージェントを構築できるようになりました。 次のモジュールでは、Power Automate とカスタム プロンプトを使用してエージェントを実際のツールや自動化に接続することにより、この知識を深めます。

次の手順

これで、チャット、Copilot Studio、Facebook、携帯電話などのさまざまなチャネルを通じて応答できる Microsoft Teams エージェントが構築されました。 このクラスでは必須ではありませんが、テストまたは運用環境でエージェントを完成させる場合、最終ステップとしてエージェントを公開し、エージェントをホストするチャネルを選択します。 チャネルの使用方法の詳細については、エージェントの公開の基礎を参照してください。