Criar um bot de agente de IA no Teams

Um agente de IA no Microsoft Teams é um chatbot de conversação que utiliza Modelos de Linguagem Grande (LLMs) para interagir com os utilizadores. Compreende as intenções do utilizador e seleciona uma sequência de ações, permitindo ao chatbot concluir tarefas comuns.

Pré-requisitos

Instalar	Para usar...
Visual Studio Code	Ambientes de compilação JavaScript, TypeScript ou Python. Utilize a versão mais recente.
Toolkit de Agentes do Microsoft 365 (anteriormente conhecido como Toolkit do Teams)	O Microsoft Visual Studio Code extensão que cria um projeto estruturado para a sua aplicação. Utilize a versão mais recente.
Node.js	Ambiente de runtime do JavaScript de back-end. Para obter mais informações, veja Node.js tabela de compatibilidade de versões para o tipo de projeto.
Microsoft Teams	Microsoft Teams para colaborar com todas as pessoas com quem trabalha através de aplicações para chat, reuniões e chamadas num único local.
Azure OpenAI	Primeiro, crie a chave da API OpenAI para utilizar o Transformador Pré-preparado Gerador (GPT) da OpenAI. Se quiser alojar a sua aplicação ou aceder a recursos no Azure, tem de criar um serviço Azure OpenAI.

Criar um novo projeto de agente de IA

1. Abra o Visual Studio Code.

2. Selecione o ícone do Toolkit de Agentes do Microsoft 365 na Barra de Atividade do Visual Studio Code

3. Selecione Criar um Novo Agente/Aplicação.

   

4. Selecione Agente do Motor Personalizado.

   

5. Selecione Agente de IA.

   

6. Para criar uma aplicação, selecione qualquer uma das seguintes opções:

   Criar novo

   1. Selecione Compilar Novo.

      

   2. Selecione JavaScript.

      

   3. Por predefinição, o serviço OpenAI é selecionado. Opcionalmente, pode introduzir as credenciais para aceder ao OpenAI. Selecione Enter.

      

   4. Selecione Pasta predefinida.

      

      Para alterar a localização predefinida, siga estes passos:

      1. Selecione Procurar.
      2. Selecione a localização da área de trabalho do projeto.
      3. Selecione Selecionar Pasta.

   5. Introduza um nome de aplicação para a sua aplicação e, em seguida, selecione a tecla Enter .

      

      Criou com êxito o bot do agente de IA.

      

   6. Em EXPLORADOR, aceda ao ficheiro env.env.playground.user>.

   7. Atualize os seguintes valores:

      • SECRET_AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-key>
      • AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-endpoint>
      • AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=<your-deployment>

      

   8. Para depurar a sua aplicação, selecione a tecla F5 ou no painel esquerdo, selecione Executar e Depurar (Ctrl+Shift+D) e, em seguida, selecione Depurar no Playground de Agentes do Microsoft 365 (Pré-visualização) ( anteriormente conhecido como Ferramenta de Teste de Aplicações do Teams) na lista pendente.

      

   Agents Playground abre o bot numa página Web.

   

   Veja uma apresentação do código fonte da aplicação bot

   Pasta	Conteúdos
   .vscode	Visual Studio Code ficheiros para depuração.
   appPackage	Modelos para o manifesto da aplicação Teams.
   env	Ficheiros de ambiente.
   infra	Modelos para aprovisionar recursos do Azure.
   src	O código fonte da aplicação.

   Os seguintes ficheiros podem ser personalizados e demonstram um exemplo de implementação para começar:

   Arquivo	Conteúdos
   src/index.js	Configura o servidor da aplicação de bot.
   src/adapter.js	Configura o adaptador de bot.
   src/config.js	Define as variáveis de ambiente.
   src/prompts/planner/skprompt.txt	Define o pedido.
   src/prompts/planner/config.json	Configura o pedido.
   src/prompts/planner/actions.json	Define as ações.
   src/app/app.js	Processa lógicas de negócio para o Agente de IA.
   src/app/messages.js	Define os processadores de atividade de mensagens.
   src/app/actions.js	Define as ações de IA.

   Seguem-se os ficheiros de projeto específicos do Toolkit de Agentes. Para obter mais informações sobre como funciona o Toolkit de Agentes, veja um guia completo no GitHub:

   Arquivo	Conteúdos
   m365agents.yml	Este é o ficheiro de projeto main Agents Toolkit. O ficheiro de projeto define as propriedades e as definições da fase de configuração.
   m365agents.local.yml	Isto substitui m365agents.yml por ações que permitem a execução local e a depuração.
   m365agents.playground.yml	Isto substitui por ações m365agents.yml que permitem a execução local e a depuração no Ambiente de Trabalho dos Agentes.

   API de Assistentes

   1. Selecione Compilar com a Pré-visualização da API de Assistentes.

      

   2. Selecione JavaScript.

      

      Observação

      • Se o agente modular estiver selecionado como Compilar com a API de Assistentes, o serviço Azure OpenAI não forneceu suporte para a API de Assistentes.
      • A AssistantsPlanner biblioteca de IA no Teams está em pré-visualização.

   3. Selecione Azure OpenAI ou OpenAI.

      

   4. Introduza as credenciais do Azure OpenAI ou OpenAI com base no serviço que selecionar. Selecione Enter.

      

   5. Selecione Enter.

   6. Selecione Pasta predefinida.

      

      Para alterar a localização predefinida, siga estes passos:

      1. Selecione Procurar.
      2. Selecione a localização da área de trabalho do projeto.
      3. Selecione Selecionar Pasta.

   7. Introduza um nome de aplicação para a sua aplicação e, em seguida, selecione a tecla Enter .

      

      Criou com êxito o bot do agente de IA.

      

      Criar o seu próprio Assistente OpenAI

      Antes de executar ou depurar o bot, siga estes passos para configurar o seu próprio Assistente OpenAI.

      Se ainda não configurou nenhum Assistente

      • Este modelo de aplicação fornece scripts src/creator.js para ajudar a criar assistente. Pode alterar as instruções e definições no script para personalizar o assistente.

      • Após a criação, pode alterar e gerir os seus assistentes no OpenAI.

      1. Abra o terminal e execute o seguinte comando para instalar todos os pacotes de dependência:

         > npm install
         

      2. Execute o seguinte comando para executar assistente:

         > npm run assistant:create -- <your-openai-api-key>
         

      3. Obterá um resultado como Criado um novo assistente com um ID de: asst_xxx....

   8. Aceda a Visual Studio Code, em EXPLORADOR, selecione o ficheiro env.env>.*.users.

   9. Atualize os seguintes valores:

      • SECRET_OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
      • OPENAI_ASSISTANT_ID=<your-openai-assistant-id>

   10. Para depurar a sua aplicação, selecione a tecla F5 ou no painel esquerdo, selecione Executar e Depurar (Ctrl+Shift+D) e, em seguida, selecione Depurar no Playground de Agentes do Microsoft 365 (Pré-visualização) na lista pendente.

       

   Agents Playground abre o bot numa página Web.

   

   Veja uma apresentação do código fonte da aplicação bot

   Pasta	Conteúdos
   .vscode	Visual Studio Code ficheiros para depuração.
   appPackage	Modelos para o manifesto de aplicação do Teams.
   env	Ficheiros de ambiente.
   infra	Modelos para aprovisionar recursos do Azure.
   src	O código fonte da aplicação.

   Os seguintes ficheiros podem ser personalizados e demonstram um exemplo de implementação para começar:

   Arquivo	Conteúdos
   src/index.js	Configura o servidor da aplicação de bot.
   src/adapter.js	Configura o adaptador de bot.
   src/config.js	Define as variáveis de ambiente.
   src/creator.js	Ferramenta única para criar o Assistente OpenAI.
   src/app/app.js	Processa lógicas de negócio para o Agente de IA.
   src/app/messages.js	Define os processadores de atividade de mensagens.
   src/app/actions.js	Define as ações de IA.

   Seguem-se os ficheiros de projeto específicos do Toolkit de Agentes. Para obter mais informações sobre como funciona o Toolkit de Agentes, veja um guia completo no GitHub:

   Arquivo	Conteúdos
   m365agents.yml	Este é o ficheiro de projeto main Agents Toolkit. O ficheiro de projeto define duas coisas principais: Propriedades e definições de Fase de configuração.
   m365agents.local.yml	Isto substitui m365agents.yml por ações que permitem a execução local e a depuração.
   m365agents.playground.yml	Isto substitui por ações m365agents.yml que permitem a execução local e a depuração no Ambiente de Trabalho dos Agentes.

Criar um agente de IA com a biblioteca de IA do Teams

Criar novo

A biblioteca de IA do Teams fornece um fluxo abrangente que simplifica o processo de criação do seu próprio agente de IA. Os conceitos importantes que precisa de compreender são os seguintes:

• Ações: uma ação é uma função atómica registada no sistema de IA.
• Planner: o planeador recebe o pedido do utilizador, que se encontra sob a forma de um modelo de pedido de aviso ou pedido, e devolve um plano para o cumprir. Isto é conseguido através da utilização da IA para misturar e combinar funções atómicas, conhecidas como ações, que estão registadas no sistema de IA. Estas ações são recombinadas numa série de passos que completam um objetivo.
• Ação Planner: a ação Planner utiliza um LLM para gerar planos. Pode acionar ações parametrizadas e enviar respostas baseadas em texto ao utilizador.

Criar com a API de Assistentes

A API de Assistentes do OpenAI simplifica o esforço de desenvolvimento da criação de um agente de IA. O OpenAI como plataforma oferece ferramentas pré-criadas, como Interpretador de Código, Obtenção de Conhecimento e Chamadas de Funções que simplificam o código de que precisa para escrever em cenários comuns.

Comparação	Criar novo	Criar com a API de Assistentes
Custo	Apenas os custos dos serviços LLM	Os custos dos serviços LLM e se utilizar ferramentas na API de Assistentes originam custos adicionais.
Esforço de desenvolvimento	Médio	Relativamente pequeno
Serviços LLM	Azure OpenAI ou OpenAI	Apenas OpenAI
Implementações de exemplo no modelo	Este modelo de aplicação pode conversar por chat e ajudar os utilizadores a gerir as tarefas.	Estes modelos de aplicação utilizam a ferramenta Intérprete de Código para resolver problemas matemáticos e também a ferramenta de Chamadas de Funções para obter a meteorologia da cidade.
Limitações	NA	A biblioteca de IA do Teams não suporta a ferramenta de Obtenção de Conhecimento.

Personalizar o modelo de aplicação

Personalizar o aumento de pedidos

O SDK fornece uma funcionalidade para aumentar o pedido.

• As ações, que são definidas no src/prompts/planner/actions.json ficheiro, são inseridas na linha de comandos. Isto permite que o LLM tenha em atenção as funções disponíveis.
• Uma parte interna do texto do pedido é inserida na linha de comandos para instruir o LLM a determinar as funções a chamar com base nas funções disponíveis. Este pedido pede ao LLM para gerar a resposta num formato json estruturado.
• O SDK valida a resposta LLM e permite ao LLM corrigir ou refinar a resposta se a resposta estiver no formato errado.

src/prompts/planner/config.json No ficheiro, configure augmentation.augmentation_type. As opções são:

• Sequence: adequado para tarefas que requerem vários passos ou lógica complexa.
• Monologue: adequado para tarefas que exigem compreensão e geração de linguagem natural e mais flexibilidade e criatividade.

Criar novas funções de adição

• No ficheiro, defina o src/prompts/planner/actions.json esquema de ações.

  [
      ...
      {
          "name": "myFunction",
          "description": "The function description",
          "parameters": {
              "type": "object",
              "properties": {
                  "parameter1": {
                      "type": "string",
                      "description": "The parameter1 description"
                  },
              },
              "required": ["parameter1"]
          }
      }
  ]
  

• src/app/actions.ts No ficheiro, defina os processadores de ações.

  // Define your own function
  export async function myFunction(context: TurnContext, state: TurnState, parameters): Promise<string> {
    // Implement your function logic
    ...
    // Return the result
    return "...";
  }
  

• src/app/app.ts No ficheiro, registe as ações.

  app.ai.action("myFunction", myFunction);
  

Personalizar assistente criação

O src/creator.ts ficheiro cria um novo Assistente OpenAI. Pode personalizar o assistente ao atualizar os parâmetros, incluindo instruções, modelos, ferramentas e funções.

Criar com funções de adição de API de Assistentes

Quando o assistente fornece uma função e os respetivos argumentos para execução, o SDK alinha esta função com uma ação pré-registada. Posteriormente, ativa o processador de ações e submete o resultado novamente para o assistente. Para integrar as suas funções, registe as ações na aplicação.

• src/app/actions.ts No ficheiro, defina os processadores de ações.

  // Define your own function
  export async function myFunction(context: TurnContext, state: TurnState, parameters): Promise<string> {
    // Implement your function logic
    ...
    // Return the result
    return "...";
  }
  

• src/app/app.ts No ficheiro, registe as ações.

  app.ai.action("myFunction", myFunction);
  

Confira também

Biblioteca de IA do Teams