Copilot Studio プロジェクトを実装するには、効果的なエージェントの動作を形成するコア構成要素を明確に理解する必要があります。 このセクションでは、信頼できる統合設計やエージェントツールの活用、チャネル横断的なエージェントの公開、トピックの構造化、トリガーフレーズの作成、スロット充填ロジックの定義、コンテキスト変数の渡しなど、主要な実装実践を案内します。 これらの記事では、実際に使用できる堅牢でスケーラブルなCopilot Studio エージェントを構築するために必要な実用的なスキルを提供します。
Copilot Studio プロジェクトを実装するには、次の記事を使用します。
- Copilot Studio で AI 機能を拡張する: エージェントで使用できる AI 機能と、それらを適用して推論、アクション、および根拠のある応答を強化する方法について説明します。
- 取得拡張生成 (RAG) を使用して Copilot Studio で AI 応答を強化する: Microsoft Copilot Studio の RAG が言語モデルと企業知識を組み合わせることで、信頼性が高く、コンテキストに沿った安全な AI 応答を提供することができる方法について説明します。
- 生成オーケストレーション機能を活用する:生成オーケストレーションがツールの選択、行動の計画、応答の作成を通じて柔軟で知的な会話フローを作り出す方法を発見しましょう。
- 統合戦略の計画と設計:システムの接続方法、再利用可能なコンポーネントの構造化、エージェントが自信を持って調整できる信頼性の高い統合の定義を学びましょう。
- エージェントツールを使ってエージェントを拡張、自動化、強化する:ツール、アクション、コネクターがエージェントの能力を拡張し、複雑な多段階ワークフローをサポートする方法を探ります。
- チャネルとクライアントにエージェントを公開する: Web Chat、Teams、モバイル、カスタム アプリケーションなどのチャネル間でエージェントを使用できるようにする方法について説明します。
- トピックのベストプラクティスを適用する:トピックを生成的なオーケストレーションと明確な会話の流れを支援するモジュール式の構成要素として構築する。
- 古典的なオーケストレーションのベストプラクティスを適用する:トリガーフレーズやスロットフィリングを用いて、予測可能で構造化されたエージェントの行動を保証する信頼性の高い意図駆動型の会話フローの設計方法を学びましょう。
- 効果的なトリガーフレーズの設計方法を学び、エージェントがユーザーの意図を正確に認識し、適切なトピックに誘導できるようにします。
- スロット埋めのベストプラクティスを実装する:生成モードで入力、検証、自動プロンプトを用いて、欠落情報をスムーズに収集するための推奨に従いましょう。
- ウェブ統合エージェント体験の向上:コンテキスト情報をステップごとに保存、管理、再利用する方法を学び、エージェントが継続性を維持し、曖昧さを解決できるようにします。
- 実装チェックリストを確認しましょう:以下のチェックリストを使って、エージェントが技術的に健全で、パフォーマンスがあり、本番環境に対応可能かを確認しましょう。