Используйте инструменты агентов для расширения, автоматизации и улучшения ваших агентов

Агенты становятся сильнее, когда вы оснащаете их специализированными инструментами, расширяющими их основные возможности. Copilot Studio предлагает три основные категории инструментов агентов:

В этой статье рассматривается, как работает каждый тип инструмента, когда их использовать и как они могут помочь вам создавать более компетентных и эффективных агентов. Вы также узнаете различия между размещёнными и машинами с использованием собственных компьютеров для компьютерных сценариев, а также получите рекомендации по выбору между традиционными подходами автоматизации роботизированных процессов (RPA) и использованием агентов с использованием компьютера (CUA).

Генерируйте ответ с помощью AI-подсказок

Подсказки ИИ используют набор инструкций для генерации ответа из модели ИИ. Вы можете добавить переменные, чтобы вставить больше текста или документов в эти инструкции. Вывод обычно предоставляется в формате простого текста или JSON. Вы можете выбрать любую модель ИИ, встроенную в Copilot Studio или развернутую через Microsoft Foundry, чтобы получить ответ.

Вы можете вызывать подсказки как инструмент агента или внутри темы. Все запросы сохраняются в библиотеке подсказок и поддерживают управление жизненным циклом приложений, управление доступом на основе ролей и совместное использование.

Узнайте больше о том, как использовать подсказки для выполнения конкретных задач вашего агента.

Определите, когда использовать AI-подсказки, а когда — оркестратор

Каждый встроенный агент Copilot Studio использует orchestrator чтобы определить, как реагировать, выбирая инструменты, темы и знания на основе системных инструкций, пользовательских данных и контекстной информации. Оркестратор — это движок генеративной оркестрации, которая планирует действия и композитирует ответы с помощью инструментов и описаний агента.

Хотя ответы, управляемые оркестратором, могут казаться похожими на подсказки ИИ, обе возможности служат разным целям. AI-подсказки — это самостоятельные действия, основанные на подсказках, которые дают создателям более глубокий контроль над конфигурацией модели.

ИИ-подсказки поддерживают более широкий спектр моделей, включая доступные через Microsoft Foundry. Они также поддерживают такие функции, как заземление Dataverse, вход файлов и интерпретатор кода.

Оркестратор использует фиксированную системную подсказку и описания инструментов для выбора правильных строительных блоков для конкретного запроса. Создатели не могут редактировать системный запрос оркестратора, но могут влиять на его поведение через инструкции агента.

ИИ-подсказки дают полный контроль над форматированием, ограничениями и логикой, что делает их правильным выбором для сценариев, требующих тонко настроенного или строго структурированного вывода. Например, если вам нужен стилистический контроль, выходящий за рамки простого форматирования («напишите рифмованное стихотворение в структуре ABAB, используя именно эти слова»), то подсказка лучше подходит.

Оркестратор хорошо подходит для простых задач, таких как извлечение одного имени из текста. Для сложной экстракции используйте AI-подсказки. Например, извлечение нескольких объектов из длинного отчёта и связывание их с доменно-специфическими отношениями (например, извлечение нескольких имён из страхового отчёта и идентификация владельца автосервиса, связанного только с одной стороной в инциденте).

Выбор между подсказками оркестратора и ИИ зависит от уровня необходимой настройки. Если вам нужен точный контроль над поведением или выходом модели, выберите AI-подсказки. В ситуациях, где достаточно общего рассуждения, выбора инструментов и лёгкого форматирования, оркестратор — подходящий выбор.

Интегрируйте агентские инструменты с помощью MCP

Протокол контекста модели (MCP) — это универсальный интерфейс, который модели искусственного интеллекта используют для согласованного и масштабируемого взаимодействия с внешними инструментами, источниками данных и пользовательскими средами.

Для сравнения, разъёмы Power Platform требуют описания каждого действия и его входов, а также обновления этих описаний по мере появления новых определений. Кастомное кодирование и интеграция для каждого инструмента более сложны и менее масштабируемы.

Используйте MCP-серверы, предоставляемые Copilot Studio для Microsoft services, таких как Outlook, Dataverse и GitHub, либо сторонние сервисы, такие как Salesforce и JIRA. Создавайте собственные MCP-серверы для сервисов, где их нет.

Преимущества MCP включают:

  • Стандартизированный контекст для моделей ИИ
  • Бесшовная интеграция с Copilot Studio
  • Повышение эффективности разработчиков и пользовательского опыта
  • Управление, мониторинг и расширяемость

Рассмотрите следующие ограничения перед внедрением MCP-серверов:

  • Нельзя обогатить описания инструментов большим контекстом о том, когда нужно вызывать.
  • Темы не могут напрямую звонить на серверы MCP.

Понимайте, когда использовать MCP

Вы можете добиться тех же результатов в Copilot Studio с помощью различных интеграционных подходов. Важно понимать, когда использовать серверы Model Context Protocol (MCP), а когда использовать более простые варианты, такие как коннекторы Power Platform или прямые вызовы REST API.

Используйте MCP, когда вам нужен стандартизированный, централизованно управляемый способ предоставления инструментов и ресурсов нескольким агентам без конфигурации для каждого клиента. MCP-серверы публикуют инструменты и ресурсы, которые агенты могут автоматически обнаруживать, создавать версии и использовать последовательно, поскольку MCP-сервер определяет описания инструментов и их входные данные. В отличие от этого, чтобы добавить API напрямую, нужно вручную описывать его назначение и определять входные данные для каждого агента.

MCP особенно ценен, когда upstream API часто меняются. Вместо того чтобы обновлять каждый агент, который потребляет API, вы изменяете определение один раз на сервере MCP, и все агенты автоматически используют обновлённую версию без повторной публикации. Если нет MCP-сервера или вы быстро прототипируете, вызов API напрямую быстрее и избавляет от накладных расходов на настройку, необходимых для запуска полного жизненного цикла MCP.

Для использования MCP должна быть включена генеративная оркестрация. Узнайте больше в разделе «Как работает MCP?»

Автоматизируйте рабочие процессы с помощью инструмента использования компьютера

Используя инструмент использования компьютера, агент может управлять компьютером без необходимости автоматизированных скриптов или API. Вместо скриптов или API вы настраиваете агента с помощью запроса. Агент определяет, как лучше всего достичь своих целей. Во время процесса агент делает скриншот на каждом этапе, анализирует его, чтобы определить следующее действие, выполняет это действие и повторяет этот цикл до завершения задачи. Скриншоты, сделанные агентом, и шаги по рассуждению доступны в истории забегов.

Распространённые сценарии, когда агент может получить выгоду от инструмента использования компьютера, включают:

  • Ввод данных: Для каждой строки входящего CSV-файла создайте заказ на продажу в SAP и запишите сгенерированный ID заказа обратно в файл.
  • Извлечение данных: Перейдите на каждый портал поставщика, найдите указанный SKU, извлеките цену, запасы и время поставки, а результаты вставьте в базу данных с отметкой времени.
  • В разных приложениях: экспортируйте дневные транзакции из клиента настольных финансов, переходите в QuickBooks и отправляйте каждую запись в правильный аккаунт.

Понимайте размещённые машины и не брать свой собственный компьютер

Агенты могут вызвать инструмент использования компьютера на компьютере, размещённом Microsoft, или на машине с использованием «bring your-your-own» (BYO). Размещённые машины доступны для немедленного использования без ИТ-конфигурации или выставления счетов. Они входят в общий пул предварительно подготовленных облачных ПК Windows 365, которые не подключены к клиентскому арендатору через Entra. Машины BYO должны быть заранее подготовлены в собственной виртуальной сети клиента. Вы должны зарегистрировать и управлять BYO-машинами в Power Automate.

Используйте машины BYO для производственных сценариев. Они поддерживают Microsoft Entra ID, зарегистрированы в Intune и поддерживают как веб-, так и десктопную автоматизацию. Используйте размещённые машины только для прототипирования из-за их ограниченных возможностей. На одного пользователя доступен только один облачный ПК одновременно, и использование можно ограничивать в зависимости от спроса.

Узнайте больше в разделе «Конфигурировать, где работает использование компьютера».

Автоматизация роботизированных процессов (RPA) против компьютерных агентов (CUA)

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — это автоматизация компьютера с использованием скрипта. Вы можете применить его во многих тех же ситуациях, что и CUA. Однако важно понимать различия между RPA и CUA.

Аспект RPA CUA
Тип автоматизации На основе правил LLM (LLM)
Метод взаимодействия Древо интерфейса Vision
Создание контента Скрипт, комплекс Инструкции на естественном языке
Принятие решений Заранее определённые правила Автономные визуальные решения
Гибкость Ограниченная гибкость Высокая гибкость
Обработка ошибок Обработка статических ошибок Самокоррекция на основе визуальной обратной связи

Используйте RPA, когда:

  • Разрешены только функции общего доступа (GA).
  • Пользовательский интерфейс стабилен. Экраны, поля и селекторы редко меняются.
  • Правила ясны. Вы можете фиксировать решения в правилах.
  • Скорость важна. Большой громкости. Каждая секунда на счету.
  • Команда RPA владеет им. Команда обладает уже имеющими знаниями в области разработки и управления RPA.

Используйте CUA, когда:

  • Пользовательские интерфейсы сильно меняются или варьируются. Вы работаете с несколькими приложениями и частыми переработками.
  • Тебе нужно быстро. У команды RPA заполнена заработка.
  • Пользовательский интерфейс важен. Задача зависит от того, что видно на экране: диаграммы, цвета и динамические раскладки.
  • Решения размыты. Агент должен рассуждать, выбрать следующий шаг или исправить себя.
  • Last updated on