소개
선언적 에이전트는 특정 시나리오에 최적화된 도우미를 만들 수 있도록 Microsoft 365 Copilot 확장합니다. 지침을 정의하여 에이전트의 동작을 구성합니다. 추가 지식을 도입하면 에이전트가 기본 모델의 일부가 아닌 정보를 추론할 수 있습니다. 기술을 사용하면 에이전트에게 외부 시스템과 상호 작용하거나, 시스템 조건에서 특정 동작을 트리거하거나, 사용자 지정 워크플로 논리를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. 기술 유형 중 하나는 선언적 에이전트가 데이터를 검색하고 수정하기 위해 API와 통신할 수 있도록 하는 작업입니다.
예제 시나리오
자동차 수리점에서 일한다고 가정해 보겠습니다. organization 특수 시스템을 사용하여 다양한 복구 요청을 추적합니다. 사용자와 동료는 정기적으로 다양한 수리에 대한 정보를 조회합니다. 현재 시스템은 일치하는 키워드만 복구하는 기본적인 검색 기능을 제공합니다. AI 기반 도우미 자연어를 사용하여 수리에 대한 질문에 답변할 수 있도록 하고 싶습니다. 연결할 수 있는 복구에 대한 정보를 노출하는 API 키로 보호되는 API가 있습니다. 정보는 정기적으로 변경되므로 도우미 실시간으로 쿼리해야 합니다.
우리는 무엇을 할 것인가?
API 플러그 인의 주요 기능을 분석하여 사용 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 사용자 지정 작업: 에이전트가 수행할 수 있는 작업은 무엇인가요? 기본 모델 이외의 데이터에 액세스해야 합니까?
- 데이터 셰이프: 에이전트가 액세스해야 하는 데이터의 구조는 무엇인가요?
- API 접근성: API에 액세스할 수 있으며 필요한 데이터를 제공하나요?
주요 목표는 무엇입니까?
이 모듈을 마치면 API 플러그 인을 통해 선언적 에이전트가 외부 시스템과 통신할 수 있는 방법을 이해합니다. 또한 API 플러그 인이 선언적 에이전트를 확장하는 데 적합한 시기를 결정할 수도 있습니다.