จัดการวงจรชีวิตโมเดล AI สําหรับเอเจนต์ Copilot Studio

Copilot Studio มีโมเดลให้เลือกหลากหลายประเภท ประเภทโมเดลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การใช้งานและความพร้อมใช้งาน การเลือกโมเดล AI ไม่ใช่การตัดสินใจออกแบบครั้งเดียว โมเดลจะถูกแนะนํา อัปเดต เผยแพร่ให้ใช้งานทั่วไป เลือกเป็นค่าเริ่มต้น และในที่สุดก็ถูกปลดระวาง เอเจนต์ที่ทํางานได้ดีกับโมเดลหนึ่ง อาจมีพฤติกรรมแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับโมเดลอื่น แม้แต่โมเดลในตระกูลโมเดลเดียวกัน

ปฏิบัติต่อการจัดการวงจรชีวิตของโมเดลเป็นแนวปฏิบัติการดําเนินงานอย่างต่อเนื่องสําหรับเอเจนต์ Copilot Studio ทุกตัวที่ผลิตจริง สร้างกระบวนการที่ทําซ้ําได้เพื่อค้นหาการเปลี่ยนแปลงของโมเดล ประเมินโมเดลที่สมัคร เตรียมพร้อมสําหรับการปลดประจําการ ย้ายตัวแทนที่ได้รับผลกระทบ และติดตามคุณภาพหลังการปรับใช้

การเปลี่ยนโมเดลที่เอเจนต์ใช้มักไม่ใช่แค่การเปลี่ยนโมเดลเท่านั้น โมเดลใหม่สามารถตีความคําสั่งได้ตรงตัวมากขึ้น เลือกเครื่องมือต่างกัน สร้างความยาวและรูปแบบการตอบสนองที่แตกต่างกัน และเปลี่ยนความหน่วงเวลา วางแผนการเปลี่ยนแปลงแต่ละโมเดลเป็นการย้ายข้อมูลที่รวมถึงการประเมินผล การปรับปรุงคําสั่งและเครื่องมือ การอนุมัติ และการติดตามหลังการติดตั้ง

หลักการสําคัญคือการออกแบบสถาปัตยกรรมให้มีความยืดหยุ่น ดําเนินการอย่างระมัดระวัง และตรวจสอบทุกการอัปเกรดด้วยการประเมินผล การอัปเกรดเป็นทุกรุ่นใหม่เสี่ยงต่อการถดถอยเงียบ การหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนรุ่นทั้งหมดรับประกันเหตุฉุกเฉินเมื่อถึงเวลาเกษียณ

ใช้วงจรชีวิตต่อไปนี้กับเอเจนต์การผลิต:

1. ค้นพบ โมเดลใหม่ อัปเดต โมเดลเริ่มต้น และรุ่นที่กําลังจะเลิกใช้
2. ตรวจสอบตัวแทน สภาพแวดล้อม เจ้าของ และกระบวนการทางธุรกิจที่ขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล
3. ประเมิน รูปแบบผู้สมัครทดแทนกับมาตรฐานที่กําหนดไว้
4. อนุมัติ การย้ายโดยใช้เกณฑ์คุณภาพและการดําเนินงานที่มีเอกสารประกอบ
5. ปรับใช้ ผ่านกระบวนการ จัดการวงจรชีวิตแอปพลิเคชัน (ALM) ขององค์กร
6. ติดตาม ผลลัพธ์การผลิตและเพิ่มสถานการณ์ที่ค้นพบใหม่ลงในชุดการถดถอย
7. ทําซ้ํากระบวนการนี้เมื่อโมเดลและความต้องการของตัวแทนพัฒนาไป

บทความนี้ครอบคลุมการค้นพบและการทําบัญชีทรัพย์สิน ซีรีส์ดําเนินต่อด้วย:

• ตัดสินใจเมื่อใดควรอัปเกรดโมเดล AI: การตัดสินใจอัปเกรด ข้อกําหนดเบื้องต้น และการตอบสนองต่อการเกษียณ
• รันและตรวจสอบความถูกต้องของการย้ายโมเดล: การประเมินผล การอนุมัติ การติดตั้ง และการตรวจสอบ

การจัดการวงจรชีวิตของโมเดลต้องอาศัยการประสานงานระหว่างเจ้าของเอเจนต์ ผู้ผลิต ผู้ดูแลระบบแพลตฟอร์ม ผู้ทดสอบ ทีมความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกําหนด รวมถึงผู้อนุมัติการปล่อยเวอร์ชัน กําหนดความเป็นเจ้าของก่อนที่การเปลี่ยนแปลงโมเดลจะสร้างการย้ายข้อมูลเร่งด่วน

เข้าใจภูมิทัศน์ของโมเดล

ก่อนที่คุณจะวางแผนเปลี่ยนโมเดล คุณต้องรู้ว่า Copilot Studio จัดประเภทโมเดลอย่างไร โมเดลใดที่องค์กรของคุณสามารถใช้ได้จริง และเอเจนต์ใดขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล

เข้าใจประเภทของการปล่อยโมเดล

Copilot Studio ระบุรุ่นตามการออกรุ่นและการจําแนกความพร้อมใช้งาน การจําแนกประเภทเหล่านี้ช่วยกําหนดวิธีการกํากับดูแลโมเดลและตําแหน่งการใช้งาน ชื่อรุ่น ขั้นตอนการปล่อย ความพร้อมใช้งานในภูมิภาค และสถานะการเกษียณเปลี่ยนแปลงตามเวลา ตรวจสอบ ความพร้อมใช้งานของโมเดลตามภูมิภาค เสมอเพื่อข้อมูลปัจจุบัน แทนที่จะพึ่งพารายการโมเดลแบบคงที่

เอเจนต์ที่ใช้โมเดลเริ่มต้นจะย้ายไปยังโมเดลใหม่ทุกครั้งที่มีการอัปเกรดโมเดลเริ่มต้น ไม่ว่าคุณจะวางแผนไว้หรือไม่ก็ตาม สําหรับเอเจนต์ที่มีความเสี่ยงสูงและมีปริมาณมาก ให้เลือกโมเดลเฉพาะแทนที่จะติดตามค่าเริ่มต้น เพื่อให้ทุกการเปลี่ยนแปลงโมเดลผ่านกระบวนการย้ายของคุณ

Warning

โมเดลทดลองและตัวอย่างอาจมีความพร้อมใช้งานจํากัด คุณภาพการตอบสนองแตกต่างกัน ความหน่วงหรือการใช้ข้อความแตกต่างกัน เวลาหมดอายุ และข้อพิจารณาด้านการประมวลผลข้อมูลในแต่ละภูมิภาค Copilot Studio ไม่แนะนําสําหรับเอเจนต์โปรดักชั่น หากคุณเผยแพร่เอเจนต์ที่ใช้โมเดลตัวอย่างหรือทดลอง และผู้ใช้โต้ตอบกับมัน การใช้งานนั้นยังคงถูกเรียกเก็บเงินตามอัตราที่กําหนดไว้

จับคู่หมวดหมู่การใช้งานโมเดลให้ตรงกับวัตถุประสงค์ของเอเจนต์

Copilot Studio จะติดแท็กแต่ละโมเดลด้วยหมวดหมู่การใช้งานที่อธิบายว่าโมเดลนั้นถูกปรับแต่งเพื่ออะไร การเลือกหมวดหมู่ที่เหมาะสมสําหรับภาระงานของตัวแทนมีผลต่อคุณภาพ ความหน่วง และการใช้เครดิต

• Deep: ปรับแต่งให้เหมาะกับการให้เหตุผลหลายขั้นตอนอย่างตั้งใจและเวิร์กโฟลว์ที่รองรับเครื่องมือ เหมาะสําหรับการวิเคราะห์เชิงซับซ้อน การวิเคราะห์นโยบาย และการสังเคราะห์เอกสาร มีความหน่วงสูงสุดและใช้เครดิตสูงสุด
• Auto: ครอบคลุมงานที่หลากหลายโดยการกําหนดเส้นทางคําสั่งค้นหาแบบไดนามิก เหมาะสําหรับฝ่ายช่วยเหลือและพนักงานที่มีความซับซ้อนของคําถามที่คาดเดาไม่ได้หรือหลากหลาย ความหน่วงและต้นทุนจะแตกต่างกันไปในแต่ละเทิร์น
• ทั่วไป: ปรับแต่งให้เร็วและประหยัดสําหรับการแชทประจําวันและการกราวด์เบา ๆ เหมาะสําหรับการร่างคําตอบ สรุป ตอบแบบ FAQ และระบบอัตโนมัติการกระทําที่ง่าย ความหน่วงต่ําที่สุดและการใช้เครดิตต่ําที่สุด

ดูข้อมูลเพิ่มเติมในหมวดหมู่การใช้งานโมเดล

Important

ข้อผิดพลาดในการอัปเกรดที่พบบ่อยที่สุดคือความไม่ตรงกันของหมวดหมู่การใช้งาน เช่น การย้ายตัวแทน FAQ ที่มีปริมาณมากจากโมเดล ทั่วไป ไปยังโมเดล ลึก เพราะโมเดล ลึก จะได้คะแนนดีกว่า คุณภาพของคําตอบอาจดีขึ้นเล็กน้อย ขณะที่ความหน่วงและการใช้เครดิตเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นการถดถอยสุทธิในประสบการณ์ผู้ใช้และต้นทุน

เข้าใจโมเดลภายนอกและการควบคุมของผู้ดูแลระบบ

คุณสามารถใช้โมเดลจากผู้ให้บริการภายนอก เช่น Anthropic, xAI และ Mistral เป็นโมเดลหลักของเอเจนต์ เรียนรู้เพิ่มเติมใน เลือกโมเดลภายนอกเป็นโมเดล AI หลัก

การตั้งค่าผู้ดูแลระบบควบคุมว่าผู้ผลิตสามารถเลือกโมเดลใดในสภาพแวดล้อมได้ โมเดลที่มีเอกสารว่าพร้อมใช้งานอาจยังไม่สามารถใช้งานได้กับเอเจนต์ที่คุณกําลังย้าย หากการตั้งค่าที่จําเป็นไม่ได้เปิดใช้งาน

การตั้งค่าผู้ดูแลระบบ	ผลกระทบต่อความพร้อมใช้งานของรุ่น
การแสดงตัวอย่างและแบบจําลอง AI ทดลอง	เปิดใช้งานก่อนที่ผู้ผลิตจะเลือกโมเดลตัวอย่างหรือทดลองในสภาพแวดล้อม
ย้ายข้อมูลข้ามภูมิภาค	จําเป็นสําหรับโมเดลข้ามภูมิศาสตร์ ผู้ดูแลระบบผู้เช่าจัดการการตั้งค่าระดับสภาพแวดล้อมนี้ในศูนย์การจัดการ Power Platform
แบบจําลองภายนอก	เปิดใช้งานผู้ให้บริการภายนอกสําหรับสภาพแวดล้อมหรือกลุ่มสภาพแวดล้อม คุณต้องอนุญาตให้แต่ละผู้ให้บริการเข้าถึงแยกกันในศูนย์ผู้ดูแลระบบ ศูนย์การจัดการ Microsoft 365 ด้วย ข้อกําหนดนี้ทําให้โมเดลภายนอกเป็นคลาสเดียวที่ต้องการการดําเนินการของผู้ดูแลระบบสองอย่างที่เป็นอิสระ

Note

โมเดลตัวอย่างและโมเดลทดลอง รวมถึงโมเดลภายนอกจะถูกควบคุมโดยการตั้งค่าแยกต่างหาก การเปิดใช้งานประเภทหนึ่งจะไม่เปิดใช้งานอีกประเภทหนึ่ง ผู้ดูแลระบบสามารถอนุญาตให้ดูตัวอย่างและโมเดลทดลองในขณะที่บล็อกโมเดลภายนอก หรือในทางกลับกัน

ก่อนวางแผนการย้ายข้อมูล ให้ตรวจสอบว่าโมเดลผู้สมัครพร้อมใช้งานสําหรับผู้ผลิตในสภาพแวดล้อมเป้าหมาย รายการโมเดลใน Copilot Studio สะท้อนการตั้งค่าผู้ดูแลระบบของคุณ และเป็นข้อเท็จจริงพื้นฐานสําหรับสิ่งที่เอเจนต์แต่ละตัวสามารถใช้ได้ เรียนรู้เพิ่มเติมในส่วน Admin controls สําหรับการเลือกโมเดล AI

ตรวจสอบความพร้อมใช้งานของรุ่นอย่างสม่ําเสมอ

ตรวจสอบ โมเดล AI หลักของตัวแทนของคุณ เป็นประจํา มันเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้สําหรับรายชื่อรุ่นปัจจุบัน โมเดลใหม่จะปรากฏขึ้นเมื่อเปิดตัว และโมเดลที่มีอยู่จะอัปเดตเมื่อมีให้ใช้งานทั่วไป กลายเป็นค่าเริ่มต้น หรือถูกปลดระวาง

ใช้แหล่งข้อมูลต่อไปนี้ร่วมกัน:

แหล่งที่มา	คำอธิบาย
เลือกโมเดล AI หลักสําหรับตัวแทนของคุณ	แหล่งข้อมูลหลักสําหรับความพร้อมใช้งานของโมเดลและการแนะนําโมเดลใหม่: ชื่อโมเดล, แท็กหมวดหมู่การใช้งาน, แท็กปล่อย, ความพร้อมใช้งานตามภูมิภาค, ธงข้ามภูมิศาสตร์, สถานะที่เลิกใช้แล้ว, ความพร้อมใช้งานของรัฐบาลสหรัฐฯ บนคลาวด์ และการควบคุมโดยผู้ดูแลระบบ
รายการโมเดลใน Copilot Studio บนหน้าภาพรวมของเอเจนต์ภายใต้ Model	สิ่งที่เอเจนต์เฉพาะในสภาพแวดล้อมของคุณสามารถเข้าถึงได้จริง ๆ ตามการตั้งค่าผู้ดูแลระบบของคุณ
ใช้โมเดล AI ที่เลิกใช้แล้วต่อไป	วิธีการทํางานของหน้าต่างความเข้ากันได้ของรุ่นที่เลิกใช้แล้วและวิธีเปิดใช้งาน
การแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบ Microsoft 365 Message Center และ Power Platform	ประกาศการเปลี่ยนแปลงและเกษียณอายุที่มุ่งเป้าไปที่ผู้เช่า
แผนการเปิดตัว Copilot Studio และสิ่งใหม่ใน Copilot Studio	โมเดลที่มองไปข้างหน้าและแผนงานศักยภาพ
สภาพแวดล้อมรอบการปล่อยเวอร์ชันแรก	การตรวจสอบความถูกต้องล่วงหน้าของการเปลี่ยนแปลงแพลตฟอร์มและโมเดลก่อนที่จะเข้าสู่สภาพแวดล้อมที่สําคัญต่อธุรกิจ
จัดการเครดิตและความจุของ Copilot Studio	Tenant ของคุณใช้อะไร และใช้พลังงานเท่าไหร่ แยกตามรุ่น
คําแนะนําการอัปเกรดผู้ให้บริการโมเดล	การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมระหว่างการสร้างโมเดล และการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นตามคําสั่ง

และกระตุ้นให้เกิดรีวิวเมื่อ:

• โมเดลที่เกี่ยวข้องจะปรากฏในรูปแบบพรีวิวหรือพร้อมใช้งานทั่วไป
• โมเดลเริ่มต้นจะเปลี่ยนแปลง
• มีการประกาศปลดประจําการหรืออัปเกรดอัตโนมัติ
• โมเดลจะพร้อมใช้งานในภูมิภาคขององค์กร
• องค์กรนี้รองรับการประมวลผลข้ามภูมิศาสตร์ โมเดลภายนอก หรือโมเดลตัวอย่างและทดลอง
• การตรวจสอบการผลิตระบุปัญหาด้านคุณภาพ ความหน่วง ความน่าเชื่อถือ หรือการใช้พลังงานที่รุ่นอื่นอาจแก้ไขได้

ดูแลคลังโมเดลและตัวแทน

ใช้รายการเอกสารตัวแทนที่มีใน ศูนย์ผู้ดูแลระบบ Power Platform, Power Platform CLI หรือ Power Platform API เพื่อระบุตัวแทนที่ใช้โมเดลเฉพาะ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเริ่มการสื่อสารวงจรชีวิตโมเดลกับเจ้าของธุรกิจและเจ้าของทางเทคนิคที่ได้รับผลกระทบ

ใช้มุมมองใดมุมมองหนึ่งในศูนย์ผู้ดูแลระบบ Power Platform ต่อไปนี้:

มุมมองศูนย์ผู้ดูแลระบบ Power Platform	วิธีการใช้
จัดการ>คอลัมน์ Copilot StudioModel>	ตรวจสอบเอเจนต์ทั่วทั้ง tenant และระบุโมเดลที่ตั้งค่าสําหรับแต่ละเอเจนต์ กรองหรือส่งออกผลลัพธ์เพื่อค้นหาเอเจนต์ที่ใช้โมเดลที่กําหนดไว้สําหรับการเกษียณ
การออกใบอนุญาต>รายละเอียดการใช้>ข้อความ Copilot Studio> รายละเอียดการใช้>ข้อความคอลัมน์โมเดล LLM	เลือกสภาพแวดล้อมและตรวจสอบการใช้ข้อความตามโมเดล LLM ใช้มุมมองนี้เพื่อระบุสภาพแวดล้อม ตัวแทน และการบริโภคล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับโมเดลที่กําลังปลดระวาง

สอบถาม API สินค้าคงคลังเพื่อค้นหาตัวแทนตามโมเดล

มุมมองศูนย์ผู้ดูแลระบบ Power Platform มีประสิทธิภาพสําหรับการตรวจสอบและส่งออกผลลัพธ์ด้วยตนเอง ควรสอบถาม API สินค้าคงคลัง แทนเมื่อคุณต้องการรวบรวมข้อมูลเดียวกันด้วยโปรแกรม เพื่อให้การนับเอเจนต์สามารถเขียนสคริปต์ กําหนดเวลา และทําซ้ําได้ทั่วทั้ง tenant แทนที่จะต้องดาวน์โหลดรายงานด้วยตนเอง องค์กรที่มีทรัพย์สินตัวแทนขนาดใหญ่สามารถใช้วิธีนี้เพื่อรีเฟรชรายชื่อตัวแทนที่ได้รับผลกระทบตามคําขอในระหว่างการย้ายเกษียณอายุ และรักษาความทันสมัยระหว่างเหตุการณ์ในวงจรชีวิต

API สินค้าคงคลังจะคืนชื่อเอเจนต์ ชื่อที่แสดง สภาพแวดล้อม และโมเดลที่กําหนดค่าไว้ในคําสั่งค้นหาเดียวทั่วทั้งผู้เช่า ดังนั้นจึงไม่จําเป็นต้องมีความสัมพันธ์กับแหล่งข้อมูลอื่น

ก่อนที่คุณจะรันคําสั่งค้นหา:

• ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชีที่มีบทบาทผู้ดูแลระบบ Power Platform หรือ Dynamics 365
• รับโทเค็นการเข้าถึง สําหรับ https://api.powerplatform.com/ ทรัพยากร
• ยืนยันว่า สินค้าคงคลังของตัวแทน เปิดใช้งานสําหรับผู้เช่า

ส่งคําขอ POST ไปยังปลายทางการค้นหาทรัพยากร กรอง microsoft.copilotstudio/agents ตามประเภททรัพยากร และฉายฟิลด์ที่คุณต้องการ รวมถึง properties.model:

POST https://api.powerplatform.com/resourcequery/resources/query?api-version=2024-10-01
Authorization: Bearer <access-token>
Content-Type: application/json

{
  "TableName": "PowerPlatformResources",
  "Clauses": [
    {
      "$type": "where",
      "FieldName": "type",
      "Operator": "in~",
      "Values": ["'microsoft.copilotstudio/agents'"]
    },
    {
      "$type": "project",
      "FieldList": [
        "name",
        "properties.displayName",
        "properties.model",
        "environmentId = tostring(properties.environmentId)"
      ]
    }
  ],
  "Options": { "Top": 200 }
}

การตอบกลับจะคืนค่าหนึ่งระเบียนต่อเอเจนต์หนึ่งรายการ ชื่อฟิลด์ในการตอบกลับจะแทนที่จุดด้วยขีดล่าง ดังนั้น properties.model จะคืนค่าเป็น properties_model:

{
  "totalRecords": 158,
  "count": 200,
  "data": [
    {
      "name": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "properties_displayName": "Sample Agent",
      "properties_model": "GPT-5 Auto",
      "environmentId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
    }
  ]
}

คําตอบจะรวม totalRecords และเมื่อผลลัพธ์ถูกตัดทอนจะมี skipToken ค่า ส่งค่านั้นกลับเข้าไป Options.SkipToken และทําซ้ําคําขอจนกว่าจะดึงข้อมูลครบถ้วน

จัดกลุ่มระเบียนที่รวบรวมเพื่อดู properties_model ว่าแต่ละโมเดลถูกใช้ที่ไหนทั่วทั้ง tenant ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงจํานวนเอเจนต์ตามโมเดลสําหรับผู้เช่า โดยไม่รวมเอเจนต์ที่ใช้โมเดลเริ่มต้นของ Copilot Studio หรือรันในประสบการณ์ Microsoft 365 Copilot:

Model                  Count
-----                  -----
Claude Sonnet 4.6         24
GPT-5 Chat                22
GPT-5.5 Chat               5
GPT-5 Auto                 4
Claude Sonnet 4.5          3
Claude Opus 4.6            2
Claude Opus 4.7            1
Claude Opus 5              1
Claude Sonnet 5            1
GPT-4o                     1
GPT-5.6 Reasoning          1

เมื่อมีการประกาศการเลิกใช้ ให้กรองชุดผลลัพธ์เดียวกันบนโมเดลที่กําลังเลิกใช้เพื่อสร้างรายการตัวแทนที่ได้รับผลกระทบ สภาพแวดล้อมของพวกเขา และรหัสตัวแทนของพวกเขา ใช้ค่านี้ environmentId เพื่อแมปแต่ละเอเจนต์กับสภาพแวดล้อมที่มีชื่อ และส่งผลลัพธ์ไปยังเจ้าของสภาพแวดล้อมเหล่านั้น เรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ ตอบสนองต่อการเกษียณแบบจําลอง เพื่อการตอบสนองการเกษียณอย่างเต็มรูปแบบ

เรียนรู้เพิ่มเติมใน:

• API สินค้าคงคลังของ Power Platform
• การอ้างอิง Schema สินค้าคงคลังของ Power Platform

ใช้ Power Platform CLI สําหรับรายละเอียดที่ครอบคลุมสภาพแวดล้อม

ใช้ pac copilot list เมื่อคุณต้องการเอเจนต์และบริบทโซลูชันสําหรับสภาพแวดล้อมเดียว เช่น เมื่อคุณกําลังเตรียมการย้ายในสภาพแวดล้อมเดียว:

pac copilot list --environment <environment-id-or-url>

คําสั่งจะคืนค่าชื่อเอเจนต์ รหัส Copilot สถานะของส่วนประกอบ สถานะที่จัดการ รหัสโซลูชัน รหัสสถานะ และรหัสสถานะ ผลลัพธ์นี้ไม่ได้รวมโมเดล ดังนั้นใช้ API ของสินค้าคงคลังเพื่อระบุเอเจนต์ตามโมเดล ใช้เพื่อ pac admin list ดึงชื่อและรหัสสภาพแวดล้อม

สิ่งที่ควรบันทึกสําหรับแต่ละตัวแทน

โมเดลเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะวางแผนการย้ายถิ่นฐาน บันทึกข้อมูลต่อไปนี้สําหรับแต่ละตัวแทน เพื่อให้เมื่อมีการประกาศเกษียณ คุณจะได้ทราบว่าควรติดต่อใครและแต่ละตัวแทนต้องการงานอะไรบ้าง:

• ชื่อเอเจนต์ รหัสเอเจนต์ สภาพแวดล้อม และ ประเภทสภาพแวดล้อม เช่น การพัฒนา การทดสอบ หรือการผลิต
• ความสําคัญทางธุรกิจ
• เจ้าของธุรกิจ เจ้าของทางเทคนิค ผู้ทดสอบ และผู้อนุมัติการปล่อย
• โมเดลที่กําหนดค่าและแท็กปล่อย
• ว่าเอเจนต์จะใช้โมเดลเริ่มต้นหรือโมเดลที่เลือกเฉพาะ
• ข้อกําหนดการประมวลผลข้ามภูมิศาสตร์และข้อจํากัดระดับภูมิภาค
• ไม่ว่าเอเจนต์จะใช้ฮาร์เนสมาตรฐานหรือฮาร์เนส GitHub Copilot ซึ่งเป็นตัวกําหนดวิธีการทดสอบประเมินที่มีให้ เรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ เลือกสายรัด
• ตําแหน่งชุดทดสอบถดถอยและวันที่รันฐานล่าสุด
• ว่าหน้าต่างรุ่นที่เกษียณแล้วใช้งานอยู่หรือไม่ หมดอายุเมื่อใด และใครเป็นผู้อนุมัติ

ขั้นตอนต่อไป

เมื่อเข้าใจภูมิทัศน์ของโมเดลและสินค้าคงคลังตัวแทนของคุณแล้ว ให้ใช้เกณฑ์การตัดสินใจเพื่อพิจารณาว่าจําเป็นต้องอัปเกรดหรือไม่

ตัดสินใจเมื่อใดควรอัปเกรดโมเดล AI

ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• ติดตาม จัดการ และปรับขนาดการใช้งาน Copilot ใน Power Platform