Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Жгут GitHub Copilot в Microsoft Copilot Studio — это переработанная среда для создания ИИ-агентов. Он вводит подход, ориентированный на естественный язык для создания агентов, унифицированный интерфейс и усовершенствованную модель оркестрации, которая улучшает качество ответа и способность к рассуждению.
Note
Функции в этой статье используются агентами или рабочими процессами, работающими на базе GitHub Copilot.
Биллинг на основе использования применяется к использованию, созданию, тестированию и оценке агентов. Эти действия могут потреблять кредиты Copilot. Узнайте больше в разделе Управление затратами для агентов на базе GitHub Copilot.
Что такое жгут GitHub Copilot?
Упряжка GitHub Copilot построена на улучшенном оркестровочном режиме, который заменяет стандартную модель, используемую в стандартных агентах Copilot Studio. Вместо того чтобы создавать явные темы, потоки и разветвляющуюся логику, вы описываете своего агента на естественном языке (превью), и система генерирует базовую конфигурацию.
Агенты, работающие на GitHub Copilot, доступны наряду с агентами со стандартной системой. Вы выбираете, какой жгут использовать при создании нового агента. Агенты, созданные с помощью упряжки GitHub Copilot, не могут быть перенесены на стандартный жгут, и наоборот.
Для подробного сравнения двух жгутов см. Стандартный жгут против GitHub Copilot.
Ключевые понятия
Агенты, работающие на GitHub Copilot, организованы вокруг своих основных компонентов. Вы можете настроить следующее на вкладке «Строительство »:
Инструкции: определяют идентичность, тон, область и поведение агента. Подробнее см. в разделе Настройка сведений об агенте и инструкций (предварительная версия).
Знание: Связанные источники данных и память дают агенту контекст для ответов на вопросы. Дополнительные сведения см. в статье Добавление источников знаний в агент.
Инструменты и навыки: инструменты позволяют агенту выполнять действия (вызывать API, запускать процессы), а навыки определяют повторно используемые структурированные шаблоны поведения. Узнайте больше в разделе «Добавить инструменты и навыки агенту».
Модель: выберите модель ИИ, которая управляет процессом рассуждения агента. Подробнее см. в разделе Выбор модели для агента.
Подключенные агенты: позволяют делегировать специализированные задачи другим агентам. Узнайте больше в обзоре связанных агентов.
Память: Включите память , чтобы агент мог запоминать детали своих взаимодействий и используйте этот контекст для будущих взаимодействий. Узнайте больше в разделе «Память» (превью).
Чем вкладка Build отличается от стандартного шлейки
В агентах, работающих на GitHub Copilot, вкладка Build объединяет основные части авторства агентов в одном месте. Вместо того чтобы разрабатывать явные потоки тем и разветвляющуюся логику, вы описываете своего агента на естественном языке и соединяете ресурсы, необходимые для реагирования и действия. Используя подход вкладки Build, ориентированный на естественный язык, вы создаёте агенты, которые используют улучшенную оркестрацию для интерпретации ваших инструкций, решения о времени использования знаний и вызова инструментов. В стандартном режиме поведения агента формируют явные темы, триггеры и разветвляющиеся потоки разговоров. Подход GitHub Copilot снижает необходимость в создании детальной логики потока заранее. Вместо этого вы фокусируетесь на описании вашего агента, подключении необходимых компонентов и определении границ, регулирующих его функционирование.
Среда разработки агента
Агенты, работающие на упряжке GitHub Copilot, используют поверхность на основе вкладок для строительства и управления:
| Вкладка | Purpose |
|---|---|
| Построить | Настройте идентичность, знания, инструменты, навыки, модель и память агента |
| Preview | Проведите интерактивное тестирование агента в интерфейсе предварительного просмотра чата |
| Evaluate | Создайте и проведите тестовые наборы для измерения качества агента |
| Monitor | Просматривайте последние задачи, использованные агентом файлы и активность |
Жизненный цикл агента
Создание агента с помощью упряжки GitHub Copilot следует следующему процессу:
- Создайте: Начните с главной страницы Copilot Studio и выберите создание нового агента на базе GitHub Copilot.
- Создание: настройте, что такое агент, что он знает, что может делать и каковы его ограничения.
- Тест: используйте вкладки Предварительный просмотр и Оценка для проверки поведения агента.
- Публикация: опубликуйте агент в выбранных вами каналах.
- Мониторинг: отслеживайте задачи, активность и производительность агента после развертывания.
Оркестрация и рассуждение
Жгут GitHub Copilot использует улучшенную оркестрационную среду выполнения, которая поддерживает возможности глубокого мышления и более качественные ответы по сравнению со стандартным углаждением — особенно по данным Microsoft 365. В отличие от стандартного угла, где поведение оркестрации можно настраивать, убор GitHub Copilot использует эту улучшенную модель оркестрации для всех агентов.
Узнайте больше о стандартных шлейках против GitHub Copilot.
Доступность
Агенты, построенные со стандартным жгутом, остаются полностью поддерживаемыми, наряду с агентами, питаемыми системой GitHub Copilot. Для получения информации о стандартных агентах см. раздел «Создание и удаление агентов » и обзор создания агентов на основе искусственного интеллекта. Узнайте больше о стандартных шлейках против GitHub Copilot.