Implementeringen av Copilot Studio-agentene dine krever nøye oppmerksomhet på integrasjoner, kanaler, verktøy, temadesign og atferd ved å fylle plasser for å sikre at agentene presterer pålitelig i stor skala. Denne seksjonen gir praktiske spørsmål og veiledning om beste praksis for å hjelpe deg med å validere dine implementeringsvalg.
Valider din implementeringsberedskap
Bruk følgende sjekkliste for å bekrefte at agenten din er teknisk dyktig, dyktig og klar for produksjon.
AI-kapasiteter og funksjonsplanlegging
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Identifiserte du hvilke AI-funksjoner (generativ orkestrering, generative svar, generativ bygger, AI-prompts, datamaskinbruk, godkjenninger) scenarioet ditt krever? |
| ✓ |
Definerte du formålet, omfanget og begrensningene for hver valgt kapasitet? |
| ✓ |
Vurderte du risiko eller styringskrav for høyprivilegerte kapabiliteter (for eksempel handlinger, tilkoblede agenter, databruk)? |
| ✓ |
Validerte du at kunnskapskilder er nøyaktige, godt strukturerte og klare for forankring? |
| ✓ |
Bekreftet du hvordan AI-generert innhold vil bli gjennomgått, validert eller overstyrt når det er nødvendig? |
Generativ orkestreringsdesign
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Definerte du tydelig agentens verktøy, temaer, handlinger og barne- eller tilknyttede agenter med meningsfulle navn og beskrivelser? |
| ✓ |
Spesifiserte du beslutningsgrenser for hva AI-en kan handle på autonomt kontra når bekreftelse eller menneskelig godkjenning kreves? |
| ✓ |
Har du designet tema- og handlingsinput og -utganger slik at orkestratoren kan auto-prompte og kjede steg naturlig? |
| ✓ |
Sørget du for at verktøyene oppfører seg deterministisk og inkluderer validering for kritiske parametere? |
| ✓ |
Definerte du veiledning for orkestratoren om når kunnskap skal brukes, når verktøyene skal brukes, og når man skal utføre flerstegsplanlegging? |
Gjenfinning av utvidet generasjon
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Bekreftet du at alle kunnskapskilder brukt for Retrieval Augmented Generation (RAG) inneholder nøyaktig, oppdatert og godkjent innhold, og at utdaterte eller forbudte data er fjernet? |
| ✓ |
Har du verifisert at dokumentformater, filstørrelser og indekseringsregler (SharePoint, Dataverse, egendefinerte data, Azure AI Search, opplastede filer) overholder grensene og atferden til hver RAG-leverandør? |
| ✓ |
Etablerte dere styring for hvordan nytt innhold legges til, oppdateres eller tas ut av kunnskapskilder, slik at RAG kun henter validerte bedriftsdata? |
Integreringer
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Identifiserte du hvilke systemer agenten din må integreres med og valgte riktig integrasjonsmønster (connector, HTTP, arbeidsflyt, API, Model Context Protocol)? |
| ✓ |
Bekreftet du autentiseringskravene og bestemte deg mellom brukerlegitimasjon og maker-legitimasjon for hver integrasjon? |
| ✓ |
Evaluerte du API-grenser, ytelsesbegrensninger og forventet volum for alle tjenester agenten din kaller? |
| ✓ |
Designet du passende feilhåndteringsatferd for hver integrasjonsvei? |
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Vurderte du om en funksjon burde implementeres ved hjelp av et verktøy, en arbeidsflyt, en MCP-server eller en prompt? |
| ✓ |
Sørget du for at hvert verktøy har et klart navn, beskrivelse, input og output slik at orkestratoren kan velge det pålitelig? |
| ✓ |
Bekreftet du om avanserte modeller eller konfigurasjoner krever bruk av en AI-prompt i stedet for orchestratoren? |
| ✓ |
Testet dere verktøy uavhengig for å validere nyttelast, skjema, feilhåndtering og ytelsesegenskaper? |
| ✓ |
Vurderte du om et scenario krever en barneagent eller en tilknyttet agent i stedet for et verktøy? |
Kanaler, klienter og overlevering
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Valgte du riktige kanaler for målgruppen din og verifiserte meldingsformatene hver kanal støtter, som Markdown, Adaptive Cards og bilder? |
| ✓ |
Validerte du kundeadferd og sørget for at brukerne har en konsistent opplevelse på tvers av Teams, Web Chat, mobil eller tilpassede apper? |
| ✓ |
Har du avgjort om implementeringen din krever overlevering av levende agenter og valgt riktig mønster, enten Bot-som-agent-eller Bot-i-løkken? |
| ✓ |
Bekreftet du at kreditter, latens og agentovertakelsesatferd er akseptabel for din valgte overleveringsmodell? |
Temaer, triggerfraser og plassfylling
| Gjort? |
Oppgave |
| ✓ |
Strukturerte du temaene dine slik at hvert tema har et klart formål og unngår overlappende ansvar? |
| ✓ |
Designet du effektive triggerfraser som støtter synonymer, variasjoner og domenevokabular? |
| ✓ |
Definerte du enheter og regler for utfylling av plassene for å sikre at agenten samler inn nødvendig informasjon effektivt? |
| ✓ |
Vurderte du om egendefinerte enheter, som lukkede lister eller RegEx, er nødvendige for å unngå forvirring i NLU? |
| ✓ |
Validerte du fallback-atferd og sørget for at agenten håndterer manglende eller uklar informasjon på en elegant måte? |
Beste praksis-callouts
-
Navngi komponenter tydelig og bevisst: Bruk handlingsorienterte, menneskelesbare navn for verktøy, temaer og tilknyttede agenter for å hjelpe orkestratoren med å konsekvent velge riktig komponent.
-
Design input og output med hensikt: Bruk konsise, menneskevennlige inputnavn og strukturerte output slik at orkestratoren kan auto-prompte naturlig og koble steg pålitelig.
- Hold funksjonene modulære og gjenbrukbare: Behandle temaer, verktøy og tilknyttede agenter som byggeklosser. Unngå å duplisere logikk på tvers av flyter eller komponenter.
-
Prioriter sikkerhetsgrenser tidlig: Definer hvilke handlinger AI-en kan utføre autonomt, hvilke handlinger som krever bekreftelse, og hvilke handlinger som krever menneskelig godkjenning for å forhindre utilsiktet atferd.
-
Kurater kunnskapskilder av høy kvalitet: Hold kunnskapsbasene små, men nøyaktige. Fjern utdatert eller støyende innhold for å forbedre jordingskvaliteten og redusere feilinformasjon.
-
Velg det enkleste integrasjonsmønsteret først: Foretrekk innebygde koblinger eller arbeidsflyter med mindre scenarioet ditt eksplisitt krever tilpassede API-er eller MCP-servere. Enklere stier er lettere å vedlikeholde og feilsøke.
-
Definer verktøyatferd klart og konsistent: Gi hvert verktøy et meningsfullt navn, beskrivelse, inputsett og forventet output slik at orkestratoren kan velge det riktig og generere stabile planer.
-
Valider autentisering tidlig: Unngå overraskelser ved å bekrefte om situasjonen krever brukerautentisering, produsentlegitimasjon eller sikker tilgang gjennom administrerte identiteter.
-
Design for latens og ytelse: Hold API-spørringene effektive, reduser nyttelaststørrelser, og unngå å kjede trege integrasjoner for å opprettholde en responsiv samtaleopplevelse.
-
Testverktøy, arbeidsflyter og prompts isolert: Valider input, output og feiltilstander individuelt før du kobler dem inn i emner eller orkestrator.
-
Planlegg kanalens oppførsel bevisst: Forstå hvilke kanaler som støtter Markdown, Adaptive Cards, bilder eller egendefinerte oppsett, og design meldingene dine deretter.
-
Strukturer temaer for klarhet og vedlikeholdbarhet: Hold temaene fokuserte, unngå overlapp, og sørg for at hvert tema løser en enkelt veldefinert oppgave.
-
Lag triggerfraser som matcher ekte brukerspråk: Inkluder variasjoner, synonymer og vanlige formuleringsmønstre for å forbedre intensjonsgjenkjenning og redusere fallback-frekvensen.
-
Bruk enheter for å redusere unødvendige spørsmål: Bruk innebygde og tilpassede enheter for å hente ut informasjon fra brukerens opprinnelige melding, noe som reduserer friksjon og øker flyten.
-
Test slot-fyllende randtilfeller grundig: Valider hvordan agenten oppfører seg når brukeren gir flere verdier, ufullstendig informasjon eller tvetydig input, og raffiner entiteter for å redusere forvirring.