Aracılığıyla paylaş

Ajanlarınızı genişletmek, otomatikleştirmek ve geliştirmek için ajan araçlarını kullanın

Ajanlar, temel yeteneklerini genişleten özel araçlarla donatıldığında daha güçlü hale gelirler. Copilot Studio üç ana ajan araç kategorisi sunar:

Bu makale, her araç türünün nasıl çalıştığını, ne zaman kullanılacağını ve daha yetenekli, verimli ajanlar oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini inceliyor. Ayrıca, bilgisayar kullanım senaryoları için barındırılan ve kendi getir makinelerin farklarını öğrenirsiniz ve geleneksel Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ile Bilgisayar Kullanan Ajanlar (CUA) yaklaşımları arasında seçim yapma rehberliği de edinirsiniz.

Yapay zeka önerileri kullanarak yanıt oluşturun

Yapay zeka önerileri, bir yapay zeka modelinden yanıt oluşturmak için bir dizi talimat kullanır. Bu talimatlara daha fazla metin veya belge eklemek için değişkenler ekleyebilirsiniz. Çıktı genellikle ya düz metin ya da JSON formatında sağlanır. Yanıtı oluşturmak için Copilot Studio'ya entegre edilmiş veya Microsoft Foundry aracılığıyla dağıtılan herhangi bir yapay zeka modelini seçebilirsiniz.

İstemleri bir ajan aracı olarak veya bir konu içinden çağırabilirsiniz. Tüm istekler bir prompt kütüphanesine kaydedilir ve destek uygulama yaşam döngüsü yönetimi, rol tabanlı erişim kontrolü ve paylaşım işlemlerini destekler.

Temsilcinizin belirli görevleri yerine getirmesini sağlamak için promptları kullanmak hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yapay zeka önerilerini ne zaman kullanacağınızı ve ne zaman orkestratör kullanacağınızı belirleyin

Copilot Studio'da yerleşik her ajan, sistem talimatları, kullanıcı girdisi ve bağlamsal bilgilere dayalı olarak araçlar, konular ve bilgi seçerek nasıl yanıt vereceğini belirlemek için orkestratör kullanır. Orkestratör, eylemleri planlayan ve ajanın araçları ile açıklamaları kullanarak yanıtlar düzenleyen üretken orkestrasyonun motorudur.

Orkestratör odaklı yanıtlar yapay zeka uyarılarına benzer görünse de, bu iki yetenek farklı amaçlara hizmet eder. Yapay zeka istemleri, yapımcılara model yapılandırması üzerinde daha derin kontrol sağlayan bağımsız prompt tabanlı eylemlerdir.

Yapay zeka önerileri, Microsoft Foundry aracılığıyla sunulanlar da dahil olmak üzere daha geniş bir model yelpazesini destekler. Ayrıca Dataverse topraklama, dosya girişleri ve kod yorumlayıcı gibi özellikleri desteklerler.

Orkestratör, belirli bir istek için doğru yapı taşlarını seçmek amacıyla sabit bir sistem isteği ve araç açıklamaları kullanır. Yapımcılar, orkestratörün sistem isteğini düzenleyemezler, ancak ajan talimatları aracılığıyla nasıl davrandığını etkileyebilirler.

Yapay zeka uyarıları, biçimlendirme, kısıtlamalar ve mantık üzerinde tam kontrol sağlar; bu da onları ince ayar veya yüksek yapılandırılmış çıktı gerektiren senaryolar için doğru seçim yapar. Örneğin, basit biçimlendirmenin ötesinde stilistik kontrole ihtiyacınız varsa ("bu kelimeleri kullanarak ABAB yapısında kafiyeli bir şiir yaz"), bir prompt daha uygundur.

Orkestratör, metinden tek bir isim çıkarmak gibi basit görevler için iyi çalışır. Karmaşık çıkarma için yapay zeka önerileri kullanın. Örneğin, uzun bir rapordan birden fazla varlığı çekip onları alan adına özgü ilişkilere bağlamak (örneğin, bir sigorta raporundan birden fazla isim çıkarmak ve olayda sadece bir tarafla ilişkili araç tamir hizmeti sahibini tanımlamak).

Orkestratör ile yapay zeka istimleri arasındaki karar, gereken özelleştirme seviyesine bağlıdır. Modelin davranışı veya çıktısı üzerinde kesin kontrol istiyorsanız, yapay zeka istemlerini seçin. Genel akıl yürütme, araç seçimi ve hafif biçimlendirmenin yeterli olduğu durumlarda, orkestratör uygun seçimdir.

MCP kullanarak ajan araçlarını entegre edin

Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka modellerinin harici araçlar, veri kaynakları ve kullanıcı ortamlarıyla tutarlı ve ölçeklenebilir bir şekilde etkileşime girmek için kullandığı evrensel bir arayüzdür.

Buna karşılık, Power Platform bağlayıcıları her eylemi ve girdilerini tanımlamanızı ve yeni tanımlar çıktıkça bu açıklamaları güncellemenizi gerektirir. Her araç için özel bir entegrasyon kodlaması daha karmaşık ve daha az ölçeklenebilir.

Outlook, Dataverse ve GitHub gibi Microsoft hizmetleri için Copilot Studio ile sağlanan MCP sunucularını veya Salesforce ve JIRA gibi üçüncü taraf servisleri için kullanın. Hiçbir servisin olmadığı hizmetler için özel MCP sunucuları oluşturun.

MCP'nin faydaları şunlardır:

  • Yapay Zeka modelleri için standartlaştırılmış bağlam
  • Copilot Studio ile sorunsuz entegrasyon
  • Geliştirilmiş geliştirici verimliliği ve kullanıcı deneyimi
  • Yönetişim, izleme ve genişletilebilirlik

MCP sunucularını uygulamadan önce aşağıdaki sınırlamaları göz önünde bulundurun:

  • Araç açıklamalarını ne zaman çağrılacağına dair daha fazla bağlamla zenginleştiremezsiniz.
  • Konular MCP sunucularını doğrudan arayamıyor.

MCP ne zaman kullanacağınızı anlayın

Copilot Studio'da da aynı sonuçları birkaç entegrasyon yaklaşımıyla elde edebilirsiniz. Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularını ne zaman kullanacağını, yoksa Power Platform bağlantı noktaları veya doğrudan REST API çağrıları gibi daha basit seçenekleri ne zaman kullanacağınızı anlamak önemlidir.

Standart, merkezi yönetilen bir yönteme ihtiyacınız olduğunda MCP kullanın; araçları ve kaynakları birden fazla ajana açık bırakmak için her bir istemci yapılandırması olmadan. MCP sunucuları, aracın tanımlarını ve girdilerini tanımladığı için ajanların otomatik olarak keşfedebileceği, sürüm yapabileceği ve kullanabileceği araçları ve kaynakları tutarlı şekilde yayınlar. Buna karşılık, bir API eklemek doğrudan amacını manuel olarak tanımlamanızı ve her ajan için girdilerini tanımlamanızı gerektirir.

MCP özellikle yukarı akış API'leri sık sık değiştiğinde değerlidir. API'yi tüketen her ajanı güncellemek yerine, tanımı MCP sunucusunda bir kez değiştirirsiniz ve tüm ajanlar güncellenmiş sürümü otomatik olarak yeniden yayınlamadan kullanır. Eğer MCP sunucusu yoksa veya hızlı prototipleme yapıyorsanız, API'leri doğrudan çağırmak daha hızlıdır ve tam MCP yaşam döngüsünü başlatmak için gereken kurulum yükünü ortadan kaldırır.

MCP'yi kullanmak için Üretken Orkestrasyonun etkinleştirilmesi gerekir. Daha fazla bilgi için MCP nasıl çalışır?

Bilgisayar kullanım aracı kullanarak masaüstü işlemlerini otomatikleştirin

Bilgisayar kullanım aracı sayesinde, bir ajan otomasyon betikleri veya API'lere ihtiyaç duymadan bilgisayarı çalıştırabilir. Script veya API'ler kullanmak yerine, ajanı bir prompt kullanarak yapılandırırsınız. Temsilci, hedeflerine en iyi şekilde nasıl ulaşacağını belirler. İşlem sırasında, ajan her adımda ekran görüntüsü alır, bir sonraki eylemi belirlemek için analiz eder, o işlemi gerçekleştirir ve görev tamamlanana kadar bu döngüyü tekrarlar. Ajan tarafından çekilen ekran görüntüleri ve mantık yürütme adımları çalışma geçmişinin bir parçası olarak mevcuttur.

Bir ajanın bilgisayar kullanım aracından faydalanabileceği yaygın senaryolar şunlardır:

  • Veri girişi: Gelen CSV dosyasındaki her satır için, SAP'ta satış siparişi oluşturun ve oluşturulan sipariş kimliğini dosyaya geri yazın.
  • Veri çıkarma: Her tedarikçi portalına gidin, listelenen SKU'yu arayın, fiyatı, stoku ve teslim süresini çıkarın ve sonuçları zaman damgası ile veritabanına ekleyin.
  • Uygulamalar arasında: Masaüstü finans istemcisinden günün işlemlerini dışa aktarın, QuickBooks'ta gezin ve her kaydı doğru hesaba gönderin.

Ev sahibi makineleri ve kendi makinenizi getirmeyi anlayın

Ajanlar, Microsoft tarafından sunulan bir makinede veya kendi getir (BYO) makinesinde bilgisayar kullanım aracını çağırabilirler. Barındırılan makineler, BT yapılandırması veya faturalandırma olmadan hemen kullanılabilir. Bunlar, müşteri kiracısına Entra ile bağlı olmayan önceden sağlanmış Windows 365 Bulut PC'lerden oluşan ortak bir havuza aittir. BYO makineleri, müşterinin kendi sanal ağı içinde önceden sağlanmalıdır. Power Automate'da BYO makinelerini kaydedip yönetmelisiniz.

Üretim senaryoları için BYO makineleri kullanın. Microsoft Entra ID desteğine sahipler, Intune'a kayıtlılar ve hem web hem de masaüstü otomasyonu kullanım durumlarını destekliyorlar. Sınırlı yetenekleri nedeniyle sadece prototipleme için barındırılan makineleri kullanın. Her kullanıcı aynı anda yalnızca bir Bulut PC kullanılabilir ve kullanım talebe göre sınırlanabilir.

Bilgisayar kullanımının çalıştırıldığı yeri yapılandırma bölümünde daha fazla bilgi edinin.

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) vs. Bilgisayar Kullanan Ajanlar (CUA)

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), bir bilgisayarın bir betik kullanılarak otomasyonudur. Bunu CUA ile birçok aynı senaryoya uygulayabilirsiniz. Ancak RPA ile CUA arasındaki farkları anlamak önemlidir.

Görünüş RPA CUA
Otomasyon türü Kural temelli LLM ile yönlendirilen
Etkileşim yöntemi UI ağacı Vision
İçerik oluşturma Senaryo, karmaşık Doğal dil talimatları
Karar Alma Önceden tanımlanmış kurallar Otonom görsel tabanlı kararlar
Esneklik Sınırlı esneklik Yüksek esneklik
Hata yönetimi Statik hata yönetimi Görsel geri bildirime dayalı kendiliğinden düzeltme

RPA'yı şu durumlarda kullanın:

  • Yalnızca Genel Erişilebilir (GA) özelliklere izin verilir.
  • Kullanıcı arayüzü stabil. Ekranlar, alanlar ve seçiciler nadiren değişir.
  • Kurallar açık. Kararları kurallarda kaydedebilirsiniz.
  • Hız önemlidir. Yüksek sesli. Her saniye önemli.
  • Bir RPA ekibi sahibi. Ekip, mevcut RPA geliştirme ve yönetim bilgisine sahiptir.

CUA kullanın:

  • Kullanıcı arayüzleri büyük ölçüde değişir veya değişir. Birden fazla uygulama ve sık sık yeniden tasarımlarla çalışıyorsunuz.
  • Hızlıca ihtiyacın var. RPA ekibinin birikmiş listesi dolu.
  • Kullanıcı arayüzü önemlidir. Görev, ekranda görünenlere bağlıdır; örneğin grafikler, renkler ve dinamik düzenler.
  • Kararlar belirsiz. Temsilci mantıklı davranmalı, bir sonraki adımı seçmeli ya da kendini düzeltmelidir.
  • Last updated on