หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
เจ้าหน้าที่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อคุณติดตั้งเครื่องมือพิเศษที่ขยายความสามารถหลักของพวกเขา Copilot Studio มีเครื่องมือตัวแทนสามประเภทหลัก:
- AI แจ้งให้สร้างการตอบสนองอัจฉริยะ
- Model Context Protocol (MCP) สําหรับการผสานรวมที่ได้มาตรฐาน
- เครื่องมือใช้คอมพิวเตอร์สําหรับกระบวนการเดสก์ท็อปอัตโนมัติ
บทความนี้จะสํารวจวิธีการทํางานของเครื่องมือแต่ละประเภท ควรใช้เมื่อใด และวิธีที่เครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยคุณสร้างตัวแทนที่มีความสามารถและมีประสิทธิภาพมากขึ้น คุณยังได้เรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างเครื่องที่โฮสต์และเครื่องที่นํามาเองสําหรับสถานการณ์การใช้งานคอมพิวเตอร์ รวมถึงคําแนะนําในการเลือกระหว่างแนวทาง Robotic Process Automation (RPA) แบบดั้งเดิมและ Computer Using Agents (CUA)
สร้างการตอบกลับโดยใช้พรอมต์ AI
พรอมต์ AI ใช้ชุดคําสั่งเพื่อสร้างการตอบสนองจากโมเดล AI คุณสามารถรวมตัวแปรเพื่อแทรกข้อความหรือเอกสารเพิ่มเติมลงในคําแนะนําเหล่านี้ได้ โดยทั่วไปผลลัพธ์จะมีให้ในรูปแบบข้อความล้วนหรือรูปแบบ JSON คุณสามารถเลือกโมเดล AI ใดๆ ที่สร้างขึ้นใน Copilot Studio หรือปรับใช้ผ่าน Microsoft Foundry เพื่อสร้างการตอบสนอง
คุณสามารถเรียกใช้พร้อมท์เป็นเครื่องมือตัวแทนหรือจากภายในหัวข้อ ข้อความแจ้งทั้งหมดจะถูกบันทึกลงในไลบรารีพร้อมท์และสนับสนุนการจัดการวงจรชีวิตของแอปพลิเคชัน
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ข้อความแจ้งเพื่อให้ตัวแทนของคุณทํางานเฉพาะ
กําหนดว่าเมื่อใดควรใช้พรอมต์ AI เทียบกับตัวประสานงาน
เอเจนต์ทุกตัวที่สร้างขึ้นใน Copilot Studio ใช้ ตัวประสานงาน เพื่อกําหนดวิธีการตอบสนองโดยการเลือกเครื่องมือ หัวข้อ และความรู้ตามคําแนะนําของระบบ ผู้ประสานงานเป็นกลไกที่อยู่เบื้องหลังการประสานงานเชิงกําเนิด ซึ่งวางแผนการดําเนินการและเขียนคําตอบโดยใช้เครื่องมือและคําอธิบายของตัวแทน
แม้ว่าการตอบสนองที่ขับเคลื่อนโดยผู้ประสานงานอาจดูคล้ายกับ ข้อความแจ้งของ AI แต่ความสามารถทั้งสองมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน พรอมต์ AI เป็นการดําเนินการตามพร้อมท์แบบสแตนด์อโลนที่ช่วยให้ผู้สร้างสามารถควบคุมการกําหนดค่าแบบจําลองได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
พรอมต์ AI รองรับโมเดลที่หลากหลายขึ้น รวมถึงโมเดลที่มีให้ผ่าน Microsoft Foundry นอกจากนี้ยังรองรับคุณลักษณะต่างๆ เช่น การต่อสายดิน Dataverse การป้อนข้อมูลไฟล์ และตัวแปลโค้ด
ผู้ประสานใช้งานใช้พรอมต์ของระบบคงที่และคําอธิบายเครื่องมือเพื่อเลือกบล็อกการสร้างที่เหมาะสมสําหรับคําขอที่กําหนด ผู้สร้างไม่สามารถแก้ไขพรอมต์ระบบของผู้ประสานงานได้ แต่สามารถมีอิทธิพลต่อวิธีการทํางานของตัวประสานงานผ่านคําสั่งของตัวแทน
พรอมต์ AI ให้การควบคุมการจัดรูปแบบ ข้อจํากัด และตรรกะอย่างเต็มที่ ทําให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสําหรับสถานการณ์ที่ต้องการเอาต์พุตที่ปรับแต่งอย่างละเอียดหรือมีโครงสร้างสูง ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการการควบคุมโวหารนอกเหนือจากการจัดรูปแบบง่ายๆ ("เขียนบทกวีคล้องจองในโครงสร้าง ABAB โดยใช้คําที่ตรงกันเหล่านี้")
ตัวประสานงานทํางานได้ดีสําหรับงานง่ายๆ เช่น การแยกชื่อเดียวออกจากข้อความ สําหรับการแยกที่ซับซ้อน ให้ใช้ข้อความแจ้ง AI ตัวอย่างเช่น การดึงเอนทิตีหลายรายการจากรายงานขนาดยาวและเชื่อมโยงกับความสัมพันธ์เฉพาะโดเมน (เช่น การแยกชื่อหลายชื่อจากรายงานการประกันภัย และการระบุเจ้าของบริการซ่อมรถยนต์ที่เชื่อมโยงกับบุคคลเดียวในเหตุการณ์)
การตัดสินใจระหว่างผู้ประสานงานและพรอมต์ AI ขึ้นอยู่กับระดับของการปรับแต่งที่จําเป็น หากคุณต้องการควบคุมพฤติกรรมหรือผลลัพธ์ของโมเดลอย่างแม่นยํา ให้เลือก AI พร้อมท์ สําหรับสถานการณ์ที่การให้เหตุผลทั่วไป การเลือกเครื่องมือ และการจัดรูปแบบที่มีน้ําหนักเบาเพียงพอ
รวมเครื่องมือตัวแทนโดยใช้ MCP
Model Context Protocol (MCP) เป็นอินเทอร์เฟซสากลที่โมเดล AI ใช้เพื่อโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอก แหล่งข้อมูล และสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ในลักษณะที่สอดคล้องกันและปรับขนาดได้
ตัวเชื่อมต่อ Power Platform ต้องการให้คุณอธิบายแต่ละการดําเนินการและอินพุต และอัปเดตคําอธิบายเหล่านี้เมื่อมีข้อกําหนดใหม่ การเข้ารหัสแบบกําหนดเองการผสานรวมสําหรับแต่ละเครื่องมือมีความซับซ้อนมากขึ้นและปรับขนาดได้น้อยกว่า
ใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่มาพร้อมกับ Copilot Studio สําหรับบริการของ Microsoft เช่น Outlook, Dataverse และ GitHub หรือบริการของบุคคลที่สาม เช่น Salesforce และ JIRA สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่กําหนดเองสําหรับบริการที่ไม่มีอยู่
ประโยชน์ของ MCP ได้แก่:
- บริบทมาตรฐานสําหรับโมเดล AI
- การผสานรวมกับ Copilot Studio อย่างราบรื่น
- ปรับปรุงประสิทธิภาพของนักพัฒนาและประสบการณ์ของผู้ใช้
- การกํากับดูแล การตรวจสอบ และความสามารถในการขยาย
พิจารณาข้อจํากัดต่อไปนี้ก่อนใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP:
- คุณไม่สามารถเพิ่มคําอธิบายเครื่องมือด้วยบริบทเพิ่มเติมเกี่ยวกับเวลาที่ควรเรียกใช้
- หัวข้อไม่สามารถเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP โดยตรงได้
ทําความเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้ MCP
คุณสามารถบรรลุผลลัพธ์เดียวกันใน Copilot Studio ผ่านวิธีการผสานรวมหลายวิธี สิ่งสําคัญคือต้องเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้เซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol (MCP) เทียบกับตัวเลือกที่ง่ายกว่า เช่น ตัวเชื่อมต่อ Power Platform หรือการเรียก REST API โดยตรง
ใช้ MCP เมื่อคุณต้องการวิธีที่เป็นมาตรฐานและมีการจัดการจากส่วนกลางเพื่อแสดงเครื่องมือและทรัพยากรต่อตัวแทนหลายคนโดยไม่ต้องกําหนดค่าต่อไคลเอ็นต์ เซิร์ฟเวอร์ MCP เผยแพร่เครื่องมือและทรัพยากรที่ตัวแทนสามารถค้นหา กําหนดเวอร์ชัน และใช้ได้อย่างสม่ําเสมอโดยอัตโนมัติ เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ MCP กําหนดคําอธิบายเครื่องมือและอินพุต ในทางตรงกันข้าม การเพิ่ม API โดยตรงกําหนดให้คุณต้องอธิบายวัตถุประสงค์ด้วยตนเองและกําหนดอินพุตต่อตัวแทน
MCP มีค่าอย่างยิ่งเมื่อ API อัปสตรีมมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง แทนที่จะอัปเดตเอเจนต์ทุกตัวที่ใช้ API คุณจะแก้ไขคําจํากัดความหนึ่งครั้งบนเซิร์ฟเวอร์ MCP และเอเจนต์ทั้งหมดจะใช้เวอร์ชันที่อัปเดตโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องเผยแพร่อีกครั้ง หากไม่มีเซิร์ฟเวอร์ MCP หรือคุณกําลังสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว การเรียก API โดยตรงจะเร็วขึ้นและหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการตั้งค่าที่จําเป็นในการแนะนําวงจรชีวิต MCP ทั้งหมด
ต้องเปิดใช้งาน Generative Orchestration เพื่อใช้ MCP เรียนรู้เพิ่มเติมใน MCP ทํางานอย่างไร
ทําให้กระบวนการเดสก์ท็อปเป็นแบบอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือการใช้คอมพิวเตอร์
ด้วยการใช้ เครื่องมือการใช้คอมพิวเตอร์ ตัวแทนสามารถใช้งานคอมพิวเตอร์ได้โดยไม่ต้องใช้สคริปต์อัตโนมัติหรือ API แทนที่จะใช้สคริปต์หรือ API คุณกําหนดค่าเอเจนต์โดยใช้พร้อมท์ ตัวแทนกําหนดวิธีที่ดีที่สุดในการบรรลุเป้าหมาย ในระหว่างกระบวนการ ตัวแทนจะจับภาพหน้าจอในแต่ละขั้นตอน วิเคราะห์เพื่อตัดสินใจการดําเนินการถัดไป ดําเนินการนั้น และทําซ้ํารอบนี้จนกว่างานจะเสร็จสมบูรณ์ ภาพหน้าจอที่ถ่ายโดยตัวแทนและขั้นตอนการให้เหตุผลจะพร้อมใช้งานเป็นส่วนหนึ่งของประวัติการเรียกใช้
สถานการณ์ทั่วไปที่ตัวแทนจะได้รับประโยชน์จากเครื่องมือการใช้คอมพิวเตอร์ ได้แก่:
- การป้อนข้อมูล: สําหรับแต่ละแถวในไฟล์ CSV ขาเข้า ให้สร้างใบสั่งขายใน SAP และเขียนรหัสใบสั่งที่สร้างขึ้นกลับไปยังไฟล์
- การดึงข้อมูล: ไปที่พอร์ทัลซัพพลายเออร์แต่ละแห่ง ค้นหา SKU ที่ระบุไว้ แยกราคา สต็อก และระยะเวลารอคอยสินค้า และแทรกผลลัพธ์พร้อมการประทับเวลาลงในฐานข้อมูล
- ข้ามแอป: ส่งออกธุรกรรมของวันจากไคลเอ็นต์การเงินบนเดสก์ท็อป ไปยังส่วนต่างๆ ของ QuickBooks และลงรายการบัญชีแต่ละรายการไปยังบัญชีที่ถูกต้อง
ทําความเข้าใจเครื่องที่เป็นโฮสต์เทียบกับการนําเครื่องของคุณเอง
ตัวแทนสามารถเรียกใช้เครื่องมือการใช้คอมพิวเตอร์บนเครื่องที่โฮสต์โดย Microsoft หรือเครื่องที่นํามาเอง (BYO) เครื่องที่เป็นโฮสต์พร้อมใช้งานทันทีโดยไม่ต้องกําหนดค่าไอทีหรือการเรียกเก็บเงิน พวกเขาอยู่ในพูลที่ใช้ร่วมกันของพีซีระบบคลาวด์ Windows 365 ที่เตรียมใช้งานไว้ล่วงหน้าซึ่งไม่ได้เข้าร่วม Entra กับผู้เช่าของลูกค้า ต้องจัดเตรียมเครื่อง BYO ล่วงหน้าภายในเครือข่ายเสมือนของลูกค้าเอง คุณต้องลงทะเบียนและจัดการเครื่อง BYO ใน Power Automate
ใช้เครื่อง BYO สําหรับสถานการณ์การผลิต พวกเขามีการสนับสนุน Microsoft Entra ID ลงทะเบียน Intune และรองรับทั้งกรณีการใช้งานระบบอัตโนมัติบนเว็บและเดสก์ท็อป ใช้เครื่องที่เป็นโฮสต์สําหรับการสร้างต้นแบบเท่านั้นเนื่องจากความสามารถที่จํากัด มีพีซีบนคลาวด์เพียงหนึ่งเครื่องต่อผู้ใช้ต่อครั้ง และสามารถควบคุมการใช้งานได้ตามความต้องการ
เรียนรู้เพิ่มเติมใน กําหนดค่าตําแหน่งที่คอมพิวเตอร์ใช้ทํางาน
ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) เทียบกับคอมพิวเตอร์ที่ใช้ตัวแทน (CUA)
Robotic Process Automation (RPA) เป็นระบบอัตโนมัติของคอมพิวเตอร์โดยใช้สคริปต์ คุณสามารถนําไปใช้กับสถานการณ์เดียวกันกับ CUA ได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสําคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่าง RPA และ CUA
| ด้าน | RPA | CUA |
|---|---|---|
| ประเภทระบบอัตโนมัติ | ตามกฎ | ขับเคลื่อนด้วย LLM |
| วิธีการโต้ตอบ | แผนผัง UI | การมองเห็น |
| การเขียน | สคริปต์ซับซ้อน | คําแนะนําภาษาธรรมชาติ |
| การตัดสินใจ | กฎที่กําหนดไว้ล่วงหน้า | การตัดสินใจตามภาพอัตโนมัติ |
| ความยืดหยุ่น | ความยืดหยุ่นที่จํากัด | ความยืดหยุ่นสูง |
| การจัดการข้อผิดพลาด | การจัดการข้อผิดพลาดแบบคงที่ | การแก้ไขตัวเองตามการตอบสนองด้วยภาพ |
ใช้ RPA เมื่อ:
- อนุญาตเฉพาะฟีเจอร์ที่พร้อมใช้งานโดยทั่วไป (GA) เท่านั้น
- ส่วนต่อประสานผู้ใช้มีความเสถียร หน้าจอ ฟิลด์ และตัวเลือกไม่ค่อยเปลี่ยนแปลง
- กฎมีความชัดเจน คุณสามารถบันทึกการตัดสินใจในกฎ
- ความเร็วมีความสําคัญ ปริมาณมาก ทุกวินาทีมีค่า
- ทีม RPA เป็นเจ้าของ ทีมงานมีความรู้ด้านการพัฒนาและการจัดการ RPA อยู่แล้ว
ใช้ CUA เมื่อ:
- อินเทอร์เฟซผู้ใช้เปลี่ยนหรือแตกต่างกันอย่างมาก คุณทํางานกับหลายแอปและออกแบบใหม่บ่อยครั้ง
- คุณต้องการมันอย่างรวดเร็ว งานค้างของทีม RPA เต็ม
- ส่วนต่อประสานผู้ใช้มีความสําคัญ งานจะขึ้นอยู่กับสิ่งที่มองเห็นบนหน้าจอ เช่น แผนภูมิ สี และเค้าโครงแบบไดนามิก
- การตัดสินใจนั้นคลุมเครือ ตัวแทนต้องให้เหตุผล เลือกขั้นตอนถัดไป หรือแก้ไขด้วยตนเอง