Die Implementierung Ihrer Copilot Studio-Agenten erfordert sorgfältige Beachtung von Integrationen, Kanälen, Tools, Themendesign und Slot-Füllverhalten, um sicherzustellen, dass die Agenten zuverlässig und in großem Umfang arbeiten. Dieser Abschnitt bietet praktische Fragen und Best-Practice-Leitlinien, die Ihnen helfen, Ihre Implementierungsentscheidungen zu validieren.
Überprüfen Sie Ihre Implementierungsbereitschaft
Verwenden Sie die folgende Checkliste, um sicherzustellen, dass Ihr Agent technisch kompetent, leistungsfähig und produktionsbereit ist.
KI-Fähigkeiten und Feature-Planung
| Erledigt? |
Aufgabe |
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Haben Sie identifiziert, welche KI-Fähigkeiten (generative Orchestrierung, generative Antworten, generativer Builder, KI-Prompts, Computernutzung, Genehmigungen) Ihr Szenario benötigt? |
| ✓ |
Haben Sie den Zweck, den Umfang und die Einschränkungen für jede ausgewählte Fähigkeit definiert? |
| ✓ |
Haben Sie Risiken oder Governance-Anforderungen für High-Privilege-Fähigkeiten bewertet (zum Beispiel Aktionen, verbundene Agenten, Computernutzung)? |
| ✓ |
Hast du überprüft, dass Wissensquellen genau, gut strukturiert und bereit zur Verankerung sind? |
| ✓ |
Haben Sie bestätigt, wie KI-generierte Inhalte bei Bedarf überprüft, validiert oder überschrieben werden? |
Generatives Orchestrierungsdesign
| Erledigt? |
Aufgabe |
| ✓ |
Haben Sie die Werkzeuge, Themen, Handlungen sowie die untergeordneten oder verbundenen Agenten des betreffenden Agenten klar mit aussagekräftigen Namen und Beschreibungen definiert? |
| ✓ |
Hast du Entscheidungsgrenzen festgelegt, worauf die KI autonom handeln kann, im Vergleich zu Bestätigung oder menschlicher Genehmigung? |
| ✓ |
Hast du Themen- und Aktionseingaben und -ausgaben so gestaltet, dass der Orchestrator Schritte anregen und auf natürliche Weise verknüpfen kann? |
| ✓ |
Haben Sie sichergestellt, dass sich Tools deterministisch verhalten und eine Validierung kritischer Parameter enthalten? |
| ✓ |
Haben Sie dem Orchestrator eine Anleitung definiert, wann Wissen genutzt werden soll, wann Werkzeuge eingesetzt werden und wann Mehrschritteplanung durchgeführt werden soll? |
Retrieval Augmented Generation (RAG)
| Erledigt? |
Aufgabe |
| ✓ |
Haben Sie überprüft, dass alle für Retrieval Augmented Generation (RAG) verwendeten Wissensquellen korrekte, aktuelle und genehmigte Inhalte enthalten und dass veraltete oder verbotene Daten entfernt wurden? |
| ✓ |
Haben Sie überprüft, ob Dokumentformate, Dateigrößen und Indizierungsregeln (SharePoint, Dataverse, benutzerdefinierte Daten, Azure AI Search, hochgeladene Dateien) den Grenzwerten und Verhaltensweisen jedes RAG-Anbieters entsprechen? |
| ✓ |
Haben Sie eine Governance dafür festgelegt, wie neue Inhalte aus Wissensquellen hinzugefügt, aktualisiert oder zurückgezogen werden, damit RAG nur validierte Unternehmensdaten abruft? |
Integrationen
| Erledigt? |
Aufgabe |
| ✓ |
Haben Sie identifiziert, mit welchen Systemen Ihr Agent integriert werden muss, und das passende Integrationsmuster ausgewählt (Connector, HTTP, Workflow, API, Model Context Protocol)? |
| ✓ |
Hast du die Authentifizierungsanforderungen bestätigt und dich zwischen Benutzerdaten und Herstellerzugangsdaten für jede Integration entschieden? |
| ✓ |
Haben Sie API-Grenzen, Leistungsbeschränkungen und das erwartete Volumen für alle Dienste, die Ihr Agent aufruft, bewertet? |
| ✓ |
Wurde für jeden Integrationspfad eine geeignete Fehlerbehandlung entworfen? |
| Erledigt? |
Aufgabe |
| ✓ |
Hast du geprüft, ob eine Funktion durch ein Tool, einen Workflow, einen MCP-Server oder einen Prompt implementiert werden sollte? |
| ✓ |
Hast du sichergestellt, dass jedes Tool einen klaren Namen, eine Beschreibung, Eingaben und Ausgaben hat, damit der Orchestrator es zuverlässig auswählen kann? |
| ✓ |
Hast du bestätigt, ob fortgeschrittene Modelle oder Konfigurationen die Verwendung einer KI-Eingabeaufforderung statt des Orchestrators erfordern? |
| ✓ |
Haben Sie Werkzeuge unabhängig getestet, um Nutzlasten, Schema, Fehlerbehandlung und Leistungsmerkmale zu validieren? |
| ✓ |
Haben Sie bewertet, ob ein Szenario einen Kinderagenten oder einen verbundenen Agenten und nicht ein Werkzeug verlangt? |
Kanäle, Kunden und Übergabe
| Erledigt? |
Aufgabe |
| ✓ |
Haben Sie die richtigen Kanäle für Ihr Publikum ausgewählt und überprüft, welche Messagingformate jeder Kanal unterstützt, z. B. Markdown, Adaptive Cards und Bilder? |
| ✓ |
Haben Sie das Clientverhalten validiert und sichergestellt, dass Benutzer über Teams-, Web-Chat-, Mobile- oder benutzerdefinierte Apps hinweg eine konsistente Erfahrung haben? |
| ✓ |
Hast du festgestellt, ob deine Implementierung eine Live-Agenten-Übergabe erfordert, und das passende Muster ausgewählt, entweder Bot-als-Agent oder Bot-in-the-Loop? |
| ✓ |
Haben Sie bestätigt, dass Credits, Latenz und das Übernahmeverhalten der Agenten für Ihr gewähltes Übergabemodell akzeptabel sind? |
Themen, Triggerphrasen und Slot-Füllung
| Erledigt? |
Aufgabe |
| ✓ |
Hast du deine Themen so strukturiert, dass jedes einen klaren Zweck erfüllt und überlappende Aufgaben vermeidet? |
| ✓ |
Haben Sie effektive Triggerphrasen entworfen, die Synonyme, Variationen und Domänenwortschatz unterstützen? |
| ✓ |
Haben Sie Entitäten und Slot-Füllregeln definiert, damit der Agent die erforderlichen Informationen effizient sammelt? |
| ✓ |
Haben Sie geprüft, ob benutzerdefinierte Einheiten, wie geschlossene Listen oder RegEx, erforderlich sind, um Verwechslungen in der NLU zu vermeiden? |
| ✓ |
Haben Sie das Rückfallverhalten validiert und sichergestellt, dass der Agent fehlende oder unklare Informationen elegant beseitigt? |
Best-Practice-Hinweise
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Benennen Sie Komponenten klar und bewusst: Verwenden Sie handlungsorientierte, für Menschen lesbare Namen für Werkzeuge, Themen und verbundene Agenten, um dem Orchestrator zu helfen, die richtige Komponente konsequent auszuwählen.
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Entwerfen Sie Eingaben und Ausgaben mit Zweck: Verwenden Sie prägnante, benutzerfreundliche Eingabenamen und strukturierte Ausgaben, damit der Orchestrator in der Lage ist, natürlich Aufforderungen zu geben und die Schritte zuverlässig aneinanderzureihen.
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Halte die Fähigkeiten modular und wiederverwendbar: Behandle Themen, Werkzeuge und verbundene Agenten als Bausteine. Vermeiden Sie es, Logik über Flows oder Komponenten hinweg zu duplizieren.
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Priorisieren Sie Sicherheitsgrenzen frühzeitig: Definieren Sie, welche Aktionen die KI autonom ausführen kann, welche Aktionen Bestätigung erfordern und welche menschliche Zustimmung erfordern, um unbeabsichtigtes Verhalten zu verhindern.
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Kuratieren Sie hochwertige Wissensquellen: Halten Sie Wissensbasen klein, aber genau, um den Kontext und die Wissenssuche zu reduzieren. Entfernen Sie veraltete oder verrauschte Inhalte, um die Grundlagenqualität zu verbessern und falsche Informationen zu reduzieren.
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Wählen Sie zuerst das einfachste Integrationsmuster: Bevorzugen Sie eingebaute Connectoren oder Workflows, es sei denn, Ihr Szenario verlangt explizit benutzerdefinierte APIs oder MCP-Server. Einfachere Wege sind leichter zu warten und zu debuggen.
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Definieren Sie das Werkzeugverhalten klar und konsistent: Geben Sie jedem Werkzeug einen aussagekräftigen Namen, eine Beschreibung, einen Eingabesatz und eine erwartete Ausgabe, damit der Orchestrator es korrekt auswählen und stabile Pläne erstellen kann.
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Validieren Sie die Authentifizierung frühzeitig: Vermeiden Sie Überraschungen, indem Sie prüfen, ob das Szenario eine Benutzerauthentifizierung, Herstellerzugangsdaten oder sicheren Zugriff über verwaltete Identitäten erfordert.
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Gestalten Sie für Latenz und Leistung: Halten Sie API-Abfragen effizient, reduzieren Sie die Nutzlastgrößen und vermeiden Sie das Aneinanderreihen langsamer Integrationen, um ein reaktionsschnelles Gesprächserlebnis zu gewährleisten.
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Teste Werkzeuge, Arbeitsabläufe und Prompts isoliert: Validiere Eingaben, Ausgaben und Fehlerzustände einzeln, bevor du sie in Themen oder den Orchestrator einbindest.
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Planen Sie das Kanalverhalten bewusst: Verstehen Sie, welche Kanäle Markdown, Adaptive Cards, Fotos oder benutzerdefinierte Layouts unterstützen, und entwerfen Sie Ihre Nachrichten entsprechend.
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Strukturiere Themen für Klarheit und Wartbarkeit: Halte die Themen fokussiert, vermeide Überschneidungen und stelle sicher, dass jedes Thema eine einzige, klar definierte Aufgabe löst.
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Formulieren Sie Auslöserphrasen, die zur realen Benutzersprache passen: Fügen Sie Variationen, Synonyme und gängige Formulierungsmuster hinzu, um die Absichtserkennung zu verbessern und die Rückfallhäufigkeit zu reduzieren.
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Verwenden Sie Entitäten, um unnötige Fragen zu reduzieren: Setzen Sie eingebaute und benutzerdefinierte Entitäten ein, um Informationen aus der Anfangsnachricht des Nutzers zu extrahieren, wodurch Reibung reduziert und Flows beschleunigt werden.
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Testen Sie Randfälle beim Slot-Filling gründlich: Validieren Sie, wie sich der Agent verhält, wenn der Benutzer mehrere Werte, unvollständige Informationen oder mehrdeutige Eingaben angibt, und verfeinern Sie Entitäten, um Verwirrung zu vermeiden.