Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Microsoft Copilot Studio’daki GitHub Copilot harness, yapay zeka aracıları oluşturmak için yeniden tasarlanmış bir oluşturma ve çalışma zamanı ortamıdır. Ajan oluşturma için doğal dili önceleyen bir yaklaşım, tek yüzeyde birleşik bir tasarım ve yanıt kalitesi ile muhakeme yeteneğini geliştiren gelişmiş bir orkestrasyon modeli sunuyor.
Note
Bu makaledeki özellikler, GitHub Copilot demetiyle desteklenen ajanlar veya iş akışları tarafından kullanılır.
Kullanıma dayalı faturalandırma, ajanların kullanımı, oluşturulması, test edilmesi ve değerlendirilmesi için geçerlidir. Bu işlemler Copilot Kredileri tüketebilir. Daha fazla bilgiyi şu bölümde öğrenin: GitHub Copilot demetiyle çalışan ajanlar için maliyetleri yönetin.
GitHub Copilot kostum nedir?
GitHub Copilot harness'ı, Copilot Studio'daki standart harness agentlerinde kullanılan standart modelin yerini alan gelişmiş bir orkestrasyon çalışma zamanı üzerine kuruludur. Açık konuşma konuları, akışlar ve dallanan mantık yazmak yerine, ajanınızı doğal dilde (önizleme) tanımlarsınız ve sistem temel yapılandırmayı oluşturur.
GitHub Copilot kostürünle çalışan ajanlar, standart koşum kullanan ajanlarla birlikte mevcuttur. Yeni bir ajan oluşturduğunuzda hangi harness’i kullanacağınızı seçersiniz. GitHub Copilot harness’ı ile oluşturulan ajanlar standart harness’a aktarılamaz; bunun tersi de geçerlidir.
İki harness’ın ayrıntılı karşılaştırması için Standart harness ile GitHub Copilot harness karşılaştırması bölümüne bakın.
Temel kavramlar
GitHub Copilot altyapısıyla çalışan ajanlar, temel bileşenleri etrafında düzenlenmiştir. Aşağıdakıları Build sekmesinden yapılandırabilirsiniz:
Talimatlar: Ajanın kimliğini, tonunu, kapsamını ve davranışını tanımlayın. Aracı ayrıntılarını ve talimatlarını yapılandırma (önizleme) bölümünden daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Bilgi: Bağlantılı veri kaynakları ve hafıza, ajana soruları yanıtlamak için bağlam sağlar. Bir aracıya bilgi ekleme bölümünden daha fazla bilgi edinin.
Araçlar ve beceriler: Araçlar aracının eylemleri (API'leri çağırma, akışları çalıştırma) gerçekleştirmesine olanak tanırken, beceriler yeniden kullanılabilir yapılandırılmış davranışları tanımlar. Daha fazla bilgi edinmek için Bir aracıya araçlar ve beceriler ekleme bölümüne bakın.
Model: Aracının akıl yürütmesini destekleyen yapay zeka modelini seçin. Bir temsilci için model seçme bölümünden daha fazla bilgi edinin.
Bağlı aracılar: Özel görevleri diğer aracılara devretme. Daha fazla bilgi edinmek için Bağlantılı aracılara genel bakış bölümüne bakın.
Memory: Bir ajanın etkileşimlerinden detayları hatırlamasına ve bu bağlamı gelecekteki etkileşimler için kullanmasına yardımcı olmak için Memory'yi açın. Daha fazla bilgi için Memory (önizleme) bölümünde.
Build sekmesinin standart test düzeneğinden farkı
GitHub Copilot demetiyle çalışan ajanlarda, Build sekmesi ajan yazarlığının temel kısımlarını tek bir yerde bir araya getiriyor. Açık konu akışları ve dallanan mantık tasarlamak yerine, ajanınızı doğal dilde tanımlarsınız ve onun yanıt vermesi, harekete geçmesi için ihtiyaç duyduğu kaynakları bağlarsınız. Build sekmesinin doğal dil öncelikli yaklaşımını kullanarak, talimatlarınızı yorumlamak, bilgiyi ne zaman kullanacağınıza karar vermek ve araçları ne zaman çağırmak için gelişmiş düzenlemeye dayanan ajanlar oluşturuyorsunuz. Standart çatıda, belirgin konular, tetikleyiciler ve dallanan konuşma akışları ajanın davranışını şekillendirir. GitHub Copilot altyapısının yaklaşımı, ayrıntılı akış mantığını en başta oluşturma gereksinimini azaltır. Bunun yerine, aracınızı tanımlamaya, doğru bileşenleri birbirine bağlamaya ve aracın çalışma şeklini belirleyen sınırları tanımlamaya odaklanırsınız.
Ajan oluşturma yüzeyi
GitHub Copilot demetiyle çalışan ajanlar, inşa ve yönetme için sekme tabanlı bir yüzey kullanır:
| Tab | Purpose |
|---|---|
| Build | Ajanın kimliğini, bilgisini, araçlarını, becerilerini, modelini ve hafızasını yapılandırmak |
| Önizleme | Aracıyı önizleme sohbet arabiriminde etkileşimli olarak test edin |
| Değerlendirmek | Ajan kalitesini ölçmek için test kümeleri oluşturun ve çalıştırın |
| Monitör | Son görevleri, aracıya erişilen dosyaları ve etkinliği gözden geçirin |
Ajan yaşam döngüsü
GitHub Copilot harness’iyle bir ajan oluşturmak genel olarak şu akışı izler:
- Oluştur: Copilot Studio ana sayfasından başlayın ve GitHub Copilot koşarıyla çalışan yeni bir ajan oluşturmayı seçin.
- Derleme: Aracının kim olduğunu, ne bildiğini, neler yapabileceğini ve sınırlarını yapılandırın.
- Test: Aracının davranışını doğrulamak için Önizleme sekmesini ve Değerlendir sekmesini kullanın.
- Yayımlama: Aracıyı seçtiğiniz kanallara dağıtın.
- İzleyin: Dağıtımdan sonra ajanın görevlerini, etkinliğini ve performansını izleyin.
Düzenleme ve mantık yürütme
GitHub Copilot altyapısı, standart altyapıya kıyasla, özellikle Microsoft 365 verileri üzerinde, daha gelişmiş muhakeme yeteneklerini ve daha yüksek kaliteli yanıtları destekleyen geliştirilmiş bir orkestrasyon çalışma zamanı kullanır. Standart harness’ta orkestrasyon davranışı yapılandırılabilirken GitHub Copilot harness, tüm ajanlar için bu gelişmiş orkestrasyon modelini kullanır.
Standard harness ile GitHub Copilot harness arasında daha fazla bilgi edinin.
Availability
Standart altyapıyla oluşturulan ajanlar, GitHub Copilot altyapısıyla çalışan ajanların yanı sıra tam olarak desteklenmeye devam ediyor. Standart ajanlar hakkında bilgi için bkz. Ajanları Oluştur ve Sil ile Yapay Zeka tabanlı ajan yazarlık genel bakışı. Standard harness ile GitHub Copilot harness arasında daha fazla bilgi edinin.