Uygulama kontrol listesini gözden geçirin

Copilot Studio ajanlarınızı uygulamak, ajanların güvenilir şekilde ölçekli performans göstermesini sağlamak için entegrasyonlara, kanallara, araçlara, konu tasarımına ve boşluk doldurma davranışına dikkatli dikkat gerektirir. Bu bölüm, uygulama seçeneklerinizi doğrulamanıza yardımcı olacak pratik sorular ve en iyi uygulama rehberliği sunar.

Uygulama hazırlık durumunuzu doğrulayın

Aşağıdaki kontrol listesini kullanarak ajanınızın teknik olarak sağlam, performanslı ve prodüksiyona hazır olduğunu doğrulayın.

Yapay zeka yetenekleri ve özellik planlaması

Yapılmış?	Görev
✓	Senaryonuzun hangi yapay zeka yeteneklerini (üretken orkestrasyon, üretken cevaplar, üretken oluşturucu, yapay zeka istemleri, bilgisayar kullanımı, onaylar) gerektirdiğini tespit ettiniz mi?
✓	Her seçilmiş yetenek için amacı, kapsamı ve kısıtlamaları tanımladınız mı?
✓	Yüksek ayrıcalıklı yetenekler için riskleri veya yönetişim gereksinimlerini değerlendirdiniz mi (örneğin, eylemler, bağlı ajanlar, bilgisayar kullanımı)?
✓	Bilgi kaynaklarının doğru, iyi yapılandırılmış ve topraklanmaya hazır olduğunu doğruladın mı?
✓	Yapay zeka tarafından üretilen içeriğin nasıl inceleneceğini, doğrulanacağını veya gerektiğinde geçersiz kılacağını doğruladınız mı?

Üretken orkestrasyon tasarımı

Yapılmış?	Görev
✓	Ajanın araçlarını, konularını, eylemlerini ve çocuk ya da bağlantılı ajanları anlamlı isimler ve açıklamalarla net bir şekilde tanımladınız mı?
✓	Yapay zekanın ne üzerinde bağımsız hareket edebileceği ile ne zaman onay ya da insan onayı gerektiği konusunda karar sınırlarını belirlediniz mi?
✓	Orkestratörün otomatik olarak adımları otomatik olarak yönlendirip zincirleyebilmesi için konu ve eylem girişleri ve çıktılarını tasarladınız mı?
✓	Araçların deterministik davranmasını ve kritik parametreler için doğrulamayı içermesini sağladınız mı?
✓	Orkestratöre bilgiyi, araçları ne zaman kullanacağını ve çok adımlı planlamayı ne zaman yapması gerektiği konusunda rehberlik tanımladınız mı?

Geri Getirme Destekli Üretim

Yapılmış?	Görev
✓	Retrieval Augmented Generation (RAG) için kullanılan tüm bilgi kaynaklarının doğru, güncel ve onaylanmış içerik içerdiğini ve güncel olmayan veya yasaklanmış verilerin kaldırıldığını doğruladınız mı?
✓	Belge formatlarının, dosya boyutlarının ve indeksleme kurallarının (SharePoint, Dataverse, özel veriler, Azure AI Search, yüklenen dosyalar) her RAG sağlayıcısının sınırları ve davranışlarıyla uyumlu olduğunu doğruladınız mı?
✓	Yeni içeriğin nasıl eklendiği, güncellendiği veya emekli edildiği için bir yönetişim oluşturdunuz mu, böylece RAG yalnızca doğrulanmış kurumsal verileri geri aldı?

Integrations

Yapılmış?	Görev
✓	Ajanınızın hangi sistemlerle entegre olması gerektiğini belirlediniz ve uygun entegrasyon desenini (bağlayıcı, HTTP, iş akışı, API, Model Bağlam Protokolü) seçtiniz mi?
✓	Her entegrasyon için kimlik doğrulama gereksinimlerini doğruladın ve kullanıcı kimlik bilgileri ile maker kimlik bilgileri arasında karar verdin mi?
✓	Ajanınızın çağırdığı tüm hizmetler için API sınırlarını, performans kısıtlamalarını ve beklenen hacmi değerlendirdiniz mi?
✓	Her entegrasyon yolu için uygun hata işleme davranışı tasarladınız mı?

Ajan araçları

Yapılmış?	Görev
✓	Bir yeteneğin bir araç, iş akışı, MCP sunucusu veya bir prompt kullanılarak mı uygulanacağını değerlendirdiniz mi?
✓	Her aracın net bir isim, açıklama, giriş ve çıkış olmasını sağladınız mı, böylece orkestratör güvenilir şekilde seçebilir mi?
✓	Gelişmiş modeller veya yapılandırmaların orkestratör yerine yapay zeka isteği gerektirip gerektirmediğini doğruladınız mı?
✓	Yükleri, şemaları, hata yönetimini ve performans özelliklerini doğrulamak için araçları bağımsız olarak test ettiniz mi?
✓	Bir senaryonun bir araç yerine çocuk ajan mı yoksa bağlantılı ajan mı gerektirdiğini değerlendirdiniz mi?

Kanallar, müşteriler ve teslimat

Yapılmış?	Görev
✓	İzleyiciniz için doğru kanalları seçtiniz ve her kanalın desteklediği Markdown, Adaptive Kartlar ve görseller gibi mesajlaşma formatlarını doğruladınız mı?
✓	Müşteri davranışlarını doğruladınız ve kullanıcıların Teams, Web Chat, mobil veya özel uygulamalarda tutarlı bir deneyim yaşamasını sağladınız mı?
✓	Uygulamanızın canlı ajan hand-off gerektirip gerektirmediğini belirlediniz ve uygun deseni seçtiniz mi, ya Bot-as-an-Agent ya da Bot-in-the-Loop?
✓	Seçtiğiniz devretme modeli için krediler, gecikme ve ajan devralma davranışının kabul edilebilir olduğunu doğruladın mı?

Konular, tetikleyici ifadeler ve boşluk doldurma

Yapılmış?	Görev
✓	Konularınızı her birinin net bir amacı olacak şekilde yapılandırdınız mı ve üstelik sorumlulukları önlediniz?
✓	Eşanlamlıları, varyasyonları ve alan kelime dağarcığını destekleyen etkili tetikleyici ifadeler tasarladınız mı?
✓	Temsilcinin gerekli bilgileri verimli bir şekilde toplamasını sağlamak için varlıkları ve boşluk doldurma kurallarını tanımladınız mı?
✓	NLU karışıklığını önlemek için kapalı liste veya RegEx gibi özel varlıkların gerekli olup olmadığını değerlendirdiniz mi?
✓	Yedek davranışı doğruladınız mı ve temsilcinin eksik veya belirsiz bilgileri zarifçe çözdüğünüzden emin oldunuz?

En iyi uygulama çağrıları

• Bileşenleri net ve kasıtlı olarak adlandırın: Araçlar, konular ve bağlantılı ajanlar için eylem odaklı, insan tarafından okunabilir isimler kullanın; böylece orkestratör için doğru bileşeni tutarlı seçebilirsiniz.
• Girişleri ve çıktıları amaçlı tasarla: Orkestratörün doğal otomatik istemler verebilmesi ve adımları güvenilir şekilde zincirleyebilmesi için kısa, insan dostu giriş isimleri ve yapılandırılmış çıktılar kullanın.
• Yetenekleri modüler ve yeniden kullanılabilir tutun: Konuları, araçları ve bağlı ajanları yapı taşları olarak ele alın. Akışlar veya bileşenler arasında mantık tekrarlamasından kaçının.
• Güvenlik sınırlarını erken önceliklendirin: Yapay zekanın hangi eylemleri otonom olarak yapabileceğini, hangi eylemlerin onay gerektirdiğini ve hangi eylemlerin insan onayını gerektirdiğini belirtin.
• Yüksek kaliteli bilgi kaynaklarını seçin: Bilgi tabanlarını küçük ama doğru tutun. Yere alma kalitesini artırmak ve yanlış bilgileri azaltmak için güncel olmayan veya gürültülü içerikleri kaldırın.
• Önce en basit entegrasyon modelini seçin: Senaryonuzda özel API'ler veya MCP sunucuları gerektirmediği sürece yerleşik bağlayıcılar veya iş akışları tercih edin. Daha basit yollar bakımı ve hata ayıklaması daha kolaydır.
• Araç davranışını net ve tutarlı şekilde tanımlayın: Her araçla anlamlı bir isim, açıklama, giriş seti ve beklenen çıktı verin, böylece orkestratör doğru şekilde seçip kararlı planlar oluşturabilir.
• Doğrulamayı erken doğrulayın: Senaryonun kullanıcı kimlik doğrulaması, üretici kimlik bilgileri veya yönetilen kimlikler aracılığıyla güvenli erişim gerektirip gerektirmediğini doğrulayarak sürprizlerden kaçının.
• Gecikme ve performans için tasarım: API sorgularını verimli tutun, yük boyutlarını azaltın ve hızlı entegrasyonları zincirlemeden kaçınarak yanıt verebilir bir konuşma deneyimi sağlayın.
• Araçları, iş akışlarını ve istemleri izole olarak test edin: Girişleri, çıktıları ve hata durumlarını ayrı ayrı doğrulamadan önce konulara veya orkestratöre bağlanın.
• Kanal davranışlarını kasıtlı olarak planlayın: Markdown, Adaptif Kartlar, fotoğraflar veya özel düzenleri destekleyen kanalları öğrenin ve mesajlarınızı buna göre tasarlayın.
• Netlik ve sürdürülebilirlik için konuları yapılandırın: Konuları odaklı tutun, örtüşmeden kaçının ve her konunun tek bir iyi tanımlanmış görevi çözdüğünden emin olun.
• Gerçek kullanıcı diliyle uyumlu tetikleyici ifadeler oluşturun: Niyet tanıma gücünü artırmak ve geri dönüş sıklığını azaltmak için varyasyonlar, eşanlamlılar ve yaygın ifade kalıpları ekleyin.
• Gereksiz soruları azaltmak için varlıkları kullanın: Kullanıcının ilk mesajından bilgi çıkarmak için yerleşik ve özel varlıklar kullanın, bu da sürtüşmeyi azaltır ve akışları hızlandırır.
• Slot doldurma uç durumlarını iyice test edin: Kullanıcı birden fazla değer, eksik bilgi veya belirsiz girdi sağladığında ajanın nasıl davrandığını doğrulayın ve karışıklığı azaltmak için varlıkları iyileştirin.