Внедрение ваших агентов Copilot Studio требует тщательного внимания к интеграциям, каналам, инструментам, дизайну тем и поведению по заполнению слотов, чтобы агенты стабильно работали в масштабе. В этом разделе представлены практические вопросы и рекомендации по лучшим практикам, которые помогут вам подтвердить ваши решения по внедрению.
Проверьте готовность к внедрению
Используйте следующий чек-лист, чтобы убедиться, что ваш агент технически надёжен, производительен и готов к продакшену.
Возможности ИИ и планирование функций
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Вы определили, какие возможности ИИ (генеративная оркестрация, генеративные ответы, генеративный конструктор, подсказки ИИ, использование компьютера, одобрения) требуются в вашем сценарии? |
| ✓ |
Определили ли вы цель, объём и ограничения для каждой выбранной возможности? |
| ✓ |
Оценивали ли вы риски или требования к управлению для возможностей с высокими привилегиями (например, действия, связанные агенты, использование компьютера)? |
| ✓ |
Подтверждали ли вы, что источники знаний точны, хорошо структурированы и готовы к обоснованию? |
| ✓ |
Подтверждали ли вы, как контент, созданный ИИ, будет рассматриваться, проверяться или отменять при необходимости? |
Генеративный оркестрационный дизайн
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Чётко ли вы определили инструменты, темы, действия и дочерних или связанных агентов агента с осмысленными именами и описаниями? |
| ✓ |
Вы уточнили границы принятия решений относительно того, на что ИИ может действовать автономно, а когда требуется подтверждение или одобрение человека? |
| ✓ |
Вы проектировали вводы и выводы тем, действий так, чтобы оркестратор мог естественно автоматически подсказивать и цеплять шаги? |
| ✓ |
Вы следили, чтобы инструменты вели себя детерминированно и включали валидацию критических параметров? |
| ✓ |
Вы определили руководство для оркестратора по тому, когда использовать знания, когда использовать инструменты, а когда выполнять многоступенчатое планирование? |
Генерация с использованием извлечения информации
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Вы проверили, что все источники знаний, используемые для Retrieval Augmented Generation (RAG), содержат точный, актуальный и одобренный контент, а устаревшие или запрещённые данные были удалены? |
| ✓ |
Вы проверяли, что форматы документов, размеры файлов и правила индексации (SharePoint, Dataverse, пользовательские данные, Azure AI Search, загруженные файлы) соответствуют ограничениям и поведению каждого провайдера RAG? |
| ✓ |
Установили ли вы управление тем, как новый контент добавляется, обновляется или удаляется из источников знаний, чтобы RAG получал только проверенные корпоративные данные? |
Integrations
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Вы определили, с какими системами должен интегрироваться ваш агент, и выбрали подходящий шаблон интеграции (connector, HTTP, workflow, API, протокол контекста модели)? |
| ✓ |
Вы подтверждали требования к аутентификации и выбирали между учетными данными пользователя и учётными данными создателя для каждой интеграции? |
| ✓ |
Вы оценивали ограничения API, производительность и ожидаемый объём для всех сервисов, которые вызывает ваш агент? |
| ✓ |
Вы разработали подходящее поведение при обработке ошибок для каждого пути интеграции? |
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Вы оценивали, стоит ли реализовывать какую-либо возможность с помощью инструмента, рабочего процесса, MCP-сервера или запроса? |
| ✓ |
Вы убедились, что у каждого инструмента есть чёткое название, описание, входы и выходы, чтобы оркестратор мог надёжно их выбирать? |
| ✓ |
Вы уточнили, требует ли продвинутые модели или конфигурации использовать AI-подсказку вместо оркестратора? |
| ✓ |
Тестировали ли вы инструменты независимо для проверки полезной нагрузки, схемы, обработки ошибок и характеристик производительности? |
| ✓ |
Вы оценивали, требует ли сценарий детского агента или связанного агента, а не инструмента? |
Каналы, клиенты и передача
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Вы выбрали правильные каналы для своей аудитории и проверили форматы сообщений, которые поддерживает каждый канал, такие как Markdown, Adaptive Cards и изображения? |
| ✓ |
Проверяли ли вы поведение клиентов и обеспечивали пользователям единый опыт в Teams, Web Chat, мобильных или пользовательских приложениях? |
| ✓ |
Вы определили, требует ли ваша реализация передачи агентов в реальном времени, и выбрали подходящий паттерн — либо бот как агент, либо бот в цикле? |
| ✓ |
Вы подтвердили, что кредиты, задержка и поведение агента приемлемы для выбранной вами модели передачи? |
Темы, триггерные фразы и заполнение слотов
| Сделанный? |
задачи |
| ✓ |
Вы структурировали темы так, чтобы каждая служила чёткой цели и избегала пересекающихся обязанностей? |
| ✓ |
Вы разрабатывали эффективные триггерные фразы, поддерживающие синонимы, вариации и доменную лексику? |
| ✓ |
Вы определили сущности и правила заполнения слотов, чтобы агент эффективно собирал необходимую информацию? |
| ✓ |
Вы оценивали, нужны ли пользовательские сущности, такие как закрытый список или RegEx, чтобы избежать путаницы с NLU? |
| ✓ |
Вы подтвердили запасное поведение и убедились, что агент благородно решает недостающую или неясную информацию? |
Лучшие рекомендации
-
Называйте компоненты чётко и целенаправленно: используйте ориентированные на действие, понятные человеку имена для инструментов, тем и связанных агентов, чтобы помочь организатору последовательно выбирать правильный компонент.
-
Проектирование входов и выходов с целью: используйте лаконичные, удобные для человека имена входов и структурированные выходы, чтобы оркестратор мог естественно автоматически подсказывать и надёжно связывать шаги.
-
Сохраняйте возможности модульными и многократно используемыми: рассматривайте темы, инструменты и связанные агенты как строительные блоки. Избегайте дублирования логики между потоками или компонентами.
-
Заранее определите границы безопасности: определите, какие действия ИИ может выполнять автономно, какие требуют подтверждения, а какие — одобрения человека, чтобы предотвратить непреднамеренное поведение.
-
Курируйте качественные источники знаний: держите базы знаний небольшими, но точными, чтобы сократить использование контекста и поиск знаний. Удалите устаревший или шумный контент для улучшения качества заземления и сокращения неверной информации.
-
Сначала выберите самый простой шаблон интеграции: предпочитайте встроенные коннекторы или рабочие процессы, если только ваш сценарий явно не требует пользовательских API или MCP-серверов. Более простые пути проще поддерживать и отлаживать их.
-
Четко и последовательно определяйте поведение инструмента: дайте каждому инструменту осмысленное имя, описание, набор входных данных и ожидаемый выход, чтобы оркестратор мог правильно выбрать их и сгенерировать стабильные планы.
-
Проверьте аутентификацию на ранней стадии: Избегайте неожиданных моментов, проверяя, требует ли сценария аутентификации пользователя, учётных данных создателя или безопасного доступа через управляемые личности.
-
Проектирование с учётом задержки и производительности: Поддерживайте эффективность API-запросов, уменьшайте размеры полезной нагрузки и избегайте цепочки медленных интеграций для обеспечения отзывчивого разговорного опыта.
-
Инструменты тестирования, рабочие процессы и подсказки в изоляции: проверяйте входы, выходы и состояния ошибок отдельно, прежде чем интегрировать их в темы или оркестратор.
-
Планируйте поведение канала сознательно: Поймите, какие каналы поддерживают Markdown, Adaptive Cards, фотографии или кастомные макеты, и оформляйте свои сообщения соответственно.
-
Структурируйте темы для ясности и удобства поддержания: держите тему в фокусе, избегайте пересечений и гарантируйте, что каждая тема решает одну чётко определённую задачу.
-
Создавайте триггерные фразы, соответствующие реальному языку пользователя: включайте вариации, синонимы и распространённые формулировки для улучшения распознавания намерений и снижения частоты повторного использования.
-
Используйте сущности для снижения ненужных вопросов: используйте встроенные и пользовательские сущности для извлечения информации из первоначального сообщения пользователя, снижая трения и ускоряя потоки.
-
Тщательно протестируйте крайние случаи, заполняющие слоты: проверьте поведение агента, когда пользователь предоставляет несколько значений, неполную информацию или неоднозначные данные, и уточните сущности для снижения путаницы.