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Publiez des agents dans les canaux et auprès des clients

Lorsque vous publiez un agent Copilot Studio, vous le déployez sur les canaux que vous sélectionnez. Un canal est le point d’intégration où un utilisateur final peut interagir avec un agent Copilot Studio. Le client est l’interface via laquelle les utilisateurs interagissent avec l’agent, comme une fenêtre de conversation dans Microsoft Teams ou une application personnalisée.

Déploiement des agents vers les canaux et les clients

Vous pouvez déployer un agent sur un canal après l’avoir publié. Copilot Studio déploie en mode natif des agents sur de nombreux canaux, tels que Teams, Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Power Pages, etc. Vous pouvez utiliser des scénarios avancés tels que des applications personnalisées ou des clients web à l’aide de l’API Direct Line.

L’API Direct Line active la communication avec un agent Copilot Studio via une API REST. Il prend en charge à la fois les requêtes HTTP GET pour demander explicitement des messages et WebSocket pour la livraison en temps réel sans nécessiter de requêtes côté client. Lorsque plusieurs conversations se produisent entre des canaux Azure Bot Service et une connexion Direct Line à l’agent Copilot Studio, chaque conversation externe doit être mappée et relayée afin que les deux entités restent synchronisées.

Vous pouvez choisir parmi de nombreux clients, notamment React Web Chat et WebChat JS. Vous devez sélectionner un client lorsque vous déployez sur le web ou les canaux d’applications personnalisées car ces canaux n’ont pas de client intégré. Les canaux natifs que Copilot Studio déploie ont déjà un client.

Selon le client et le canal, la prise en charge de Markdown, de Adaptive Cards et d’autres formats de message peut ne pas être disponible.

Confiez une conversation à un agent en direct

Les agents de Copilot Studio peuvent transférer à un agent en direct qui prend le contrôle de la conversation. Le transfert nécessite Dynamics 365 Omnichannel ou une autre solution de hub d’engagement.

Un transfert complet vers un hub d’engagement suit le modèle suivant :

  1. Un utilisateur final interagit avec la toile de discussion du hub d’engagement.
  2. Le hub d’engagement redirige le chat entrant via ses capacités de routage.
  3. Un adaptateur personnalisé relaye les messages de conversation entrants vers l’agent Copilot Studio.
  4. Une fois que l’utilisateur final déclenche un transfert, Copilot Studio lance le transfert avec le contexte de conversation complet.
  5. L’adaptateur personnalisé intercepte le message de transfert et le contexte, puis aroute la conversation sans interruption vers un agent.
  6. Le chat de l’utilisateur final est transmis à un agent, qui peut reprendre la conversation.

Choisir une approche permettant le transfert à un agent en activité

Vous pouvez utiliser deux approches pour connecter Copilot Studio à un hub d’engagement afin qu’ils fonctionnent ensemble pour gérer les conversations.

Modèle 1 : Bot-as-an-Agent : Hub Engagement à l’avant, Copilot Studio à l’arrière

Utilisez l'Engagement Hub Chat Canvas en premier plan pour gérer les transferts de conversation vers un agent humain en direct. La plupart des intégrations standard avec les centres de contact de Microsoft et d’autres utilisent cette approche.

Diagramme du flux de messages de l'utilisateur final dans l'Engagement Hub Chat Canvas vers Copilot Studio via un adaptateur, montrant l’escalade vers un agent en direct.

  1. L’utilisateur discute en utilisant le Canvas de Chat du Hub d’Engagement. Un adaptateur relaye les messages entre l’utilisateur et un agent Copilot Studio via les API Direct Line.
  2. Lorsque les API de l’agent Copilot Studio envoient un événement d’escalade, le Hub Engagement prend le relais de la conversation.
  3. Un agent en direct reprend la discussion avec l’utilisateur.

Avantages

  • Plus facile de configurer le front-end sans trop de complexité.
  • La messagerie et les capacités des agents sont maintenues dans leur intégralité.
  • Les capacités existantes du hub d’engagement (prise de contrôle des agents, analyse de sentiment, supervision, etc.) continuent de fonctionner as-is.

Limites

  • Aucune possibilité d’intercepter les messages d’agents humains lors de l’escalade à moins que le hub d’engagement ne prenne en charge une API.
  • Pas de mode chuchotement à moins que le hub d’engagement ne le supporte.
  • Aucun contrôle sur l’expérience utilisateur des réponses (messages, Adaptive Cards) émis par le bot.
  • Certaines fonctionnalités spécifiques, comme le pouce levé et le pouce bas, ne sont pas prises en charge.

Modèle 2 : Bot-in-the-Loop : Copilot Studio à l’avant, hub d’engagement à l’arrière

Une autre approche pour permettre le transfert à un agent en direct consiste à utiliser Copilot Studio en première ligne et à intégrer via les API du hub d'engagement avec une compétence. Cette approche est plus complexe et nécessite une personnalisation importante.

Diagram de flux de transfert de conversation Copilot Studio montrant l’escalade des utilisateurs finaux vers un agent en direct via des API Azure Bot Service et Engagement Hub.

  1. L’utilisateur discute avec l’agent Copilot Studio via le canevas de conversation (celui standard ou personnalisé qui s’intègre aux points de terminaison standard Copilot Studio).
  2. Lorsqu’un événement d’escalade se produit, Copilot Studio déclenche une compétence du Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft 365 Agent, qui est routée via la compétence Microsoft Bot Framework dans Azure AI Bot Service.
  3. La compétence transmet des messages entre l’agent en direct du centre de contact et l’utilisateur via les API du Engagement Hub.

Avantages

  • Copilot Studio est toujours dans la boucle, y compris les messages de l’agent.
  • Vous disposez d'un contrôle total sur la manière dont les réponses (messages, Adaptive Cards, etc.) que le bot envoie s'affichent pour l'utilisateur.
  • L’agent peut obtenir de l’aide en mode chuchotement (également appelé assistant d’agent).
  • Le bot peut se diriger vers le bon agent en fonction de sa compétence.

Limites

  • Le moyeu d’engagement doit être suffisamment extensible pour supporter ce schéma.
  • Beaucoup de sauts entre les systèmes.
  • Nécessite une approche pro-développeur et Platform as a Service (PaaS) pour la compétence Bot Framework.
  • Surcharge importante et intégrations du hub avec Copilot Studio.
  • L’agent en direct est limité à utiliser un canvas de chat compatible.
  • Le fournisseur de canal ne peut pas personnaliser les messages de ses agents pour qu’ils apparaissent dans le canevas.
  • La prise de contrôle des agents et les capacités de superviseur ne sont probablement pas possibles.
  • Les crédits continuent d’être consommés lors de discussions avec un agent en direct.
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