L'implementazione dei agenti Copilot Studio richiede particolare attenzione a integrazioni, canali, strumenti, progettazione degli argomenti e comportamento nel riempimento degli slot, per garantire che gli agenti funzionino in modo affidabile su larga scala. Questa sezione propone domande pratiche e indicazioni sulle procedure consigliate per aiutarti a convalidare le tue scelte di implementazione.
Convalidare la preparazione per l'implementazione
Usa il seguente elenco di controllo per confermare che il tuo agente sia tecnicamente solido, performante e pronto per l'ambiente di produzione.
Funzionalità di IA e pianificazione delle funzionalità
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai individuato quali funzionalità di IA (orchestrazione generativa, risposta generativa, generatore generativo, prompt IA, uso del computer, approvazioni) richiede il tuo scenario? |
| ✓ |
Hai definito lo scopo, l'ambito e i vincoli per ciascuna funzionalità selezionata? |
| ✓ |
Hai valutato i rischi o i requisiti di governance per le funzionalità con privilegi altri (ad esempio azioni, agenti connessi, uso del computer)? |
| ✓ |
Hai verificato che le fonti delle informazioni siano accurate, ben strutturate e pronte per il grounding? |
| ✓ |
Hai verificato in che modo i contenuti generati dall'IA saranno revisionati, convalidati o ignorati quando necessario? |
Progetto di orchestrazione generativa
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai definito chiaramente gli strumenti, gli argomenti e le azioni dell'agente, nonché gli agenti figli o collegati, assegnando loro nomi e descrizioni significativi? |
| ✓ |
Hai specificato i limiti decisionali tra ciò su cui l'IA può agire autonomamente e ciò che richiede conferma o approvazione umana? |
| ✓ |
Hai progettato input e output di argomenti e azioni in modo che l'orchestratore possa fare prompt automatici e concatenare i passaggi in modo naturale? |
| ✓ |
Hai verificato che gli strumenti si comportino in modo deterministico e includano la convalida dei parametri critici? |
| ✓ |
Hai definito le linee guida per l'orchestratore in merito a quando usare la conoscenza, quando usare gli strumenti e quando effettuare una pianificazione a più passaggi? |
Generazione aumentata del recupero
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai verificato che tutte le fonti delle informazioni usate per la Retrieval Augmented Generation (RAG) contengano contenuti accurati, aggiornati e approvati, e che i dati obsoleti o proibiti siano stati rimossi? |
| ✓ |
Hai verificato che i formati dei documenti, le dimensioni dei file e le regole di indicizzazione (SharePoint, Dataverse, dati personalizzati, Azure AI Search, file caricati) siano conformi ai limiti e ai comportamenti di ciascun fornitore RAG? |
| ✓ |
Hai stabilito una governance sulle modalità di aggiunta, aggiornamento o rimozione dei contenuti dalle fonti delle informazioni, assicurando che la RAG recuperi solo dati aziendali convalidati? |
Integrazioni
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai identificato con quali sistemi il tuo agente deve integrarsi e hai scelto il modello di integrazione appropriato (connettore, HTTP, flusso di lavoro, API, Model Context Protocol)? |
| ✓ |
Hai verificato i requisiti di autenticazione e deciso se usare le credenziali dell'utente o le credenziali dell'autore per ciascuna integrazione? |
| ✓ |
Hai valutato i limiti delle API, i vincoli di prestazioni e il volume previsto per tutti i servizi richiamati dall'agente? |
| ✓ |
Hai progettato un comportamento appropriato per la gestione degli errori per ogni percorso di integrazione? |
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai valutato se implementare una funzionalità tramite uno strumento, un flusso di lavoro, un server MCP o un prompt? |
| ✓ |
Hai verificato che ogni strumento abbia un nome, una descrizione, input e output chiari, in modo che l'orchestratore possa selezionarlo in tutta tranquillità? |
| ✓ |
Hai verificato se i modelli avanzati o la configurazione richiede l'utilizzo di un prompt IA anziché dell'orchestratore? |
| ✓ |
Hai testato gli strumenti indipendentemente per convalidare i payload, gli schemi, la gestione degli errori e le caratteristiche prestazionali? |
| ✓ |
Hai valutato se uno scenario richiama un agente figlio o un agente connesso invece di uno strumento? |
Canali, clienti e passaggio
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai scelto i canali corretti per i destinatari e hai verificato i formati di messaggistica supportati da ciascun canale, come Markdown, Schede adattive e immagini? |
| ✓ |
Hai verificato il comportamento del client e garantito che gli utenti abbiano un'esperienza coerente su Teams, chat Web, dispositivi mobili o app personalizzate? |
| ✓ |
Hai determinato se la tua implementazione richiede il passaggio a un agente live e hai selezionato il modello appropriato, ovvero Bot-as-an-Agent o Bot-in-the-Loop? |
| ✓ |
Hai confermato che crediti, latenza e comportamento di intervento degli agenti siano accettabili per il modello di trasferimento che hai scelto? |
Argomenti, frasi trigger e riempimento degli slot
| Dopo aver completato l'operazione, |
Attività |
| ✓ |
Hai strutturato i tuoi argomenti in modo che ciascuno abbia uno scopo chiaro ed eviti sovrapposizioni di responsabilità? |
| ✓ |
Hai progettato frasi trigger efficaci che supportino sinonimi, varianti e vocabolario di settore? |
| ✓ |
Hai definito le entità e le regole di riempimento degli slot per garantire che l'agente raccolga le informazioni necessarie in modo efficiente? |
| ✓ |
Hai valutato se sono necessarie entità personalizzate, come elenco chiuso o RegEx, per evitare confusione in NLU? |
| ✓ |
Hai convalidato il comportamento di fallback e assicurato che l'agente gestisca adeguatamente le informazioni mancanti o poco chiare? |
Callout di procedure consigliate
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Assegna ai componenti nomi chiari e mirati: usa nomi leggibili da una persona, orientati all'azione per strumenti, argomenti e agenti connessi per aiutare l'orchestratore a scegliere coerentemente il componente giusto.
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Progetta gli input e gli output in modo mirato: usa nomi di input concisi e facilmente comprensibili e output strutturati così che l'orchestratore possa generare prompt automaticamente e concatenare i passaggi in modo affidabile.
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Mantieni le funzionalità modulari e riutilizzabili: gestisci argomenti, strumenti e agenti connessi come blocchi predefiniti. Evita di duplicare la logica tra flussi o componenti.
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Dai priorità ai limiti di sicurezza fin dall'inizio: definisci le azioni che l'IA può eseguire autonomamente, le azioni che richiedono conferma e le azioni che richiedono l'approvazione umana per evitare comportamenti imprevisti.
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Cura fonti delle informazioni di alta qualità: mantieni contenute le dimensioni delle Knowledge Base, ma rendile accurate per ridurre l'uso del contesto e la ricerca nella Knowledge Base. Rimuovi i contenuti obsoleti o poco utili per migliorare la qualità del grounding e ridurre le informazioni errate.
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Scegli prima di tutto il modello di integrazione più semplice: prediligi i connettori o i flussi di lavoro predefiniti, a meno che il tuo scenario non richieda esplicitamente API personalizzate o server MCP. I percorsi più semplici sono più facili da gestire da analizzare con il debug.
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Definisci il comportamento degli strumenti in modo chiaro e coerente: assegna a ogni strumento un nome significativo, una descrizione, un set di input e un output atteso, così che l'orchestratore possa selezionarli correttamente e generare piani stabili.
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Convalida l'autenticazione quanto prima: evita sorprese verificando subito se lo scenario richiede l'autenticazione da parte degli utenti, le credenziali dell'autore o l'accesso sicuro attraverso le identità gestite.
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Progetta in funzione della latenza e delle prestazioni: fai in modo che le query alle API siano sempre efficienti, reduci le dimensioni dei payload ed evita il concatenamento di integrazioni lente per mantenere un'esperienza di conversazione facile e veloce.
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Testa strumenti, flussi di lavoro e prompt in isolamento: convalida singolarmente gli input, gli output e gli stati di errore prima di integrarli negli argomenti o nell'orchestratore.
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Pianifica deliberatamente il comportamento dei canali: comprendi quali canali supportano Markdown, Schede adattive, foto o layout personalizzati e progetta i tuoi messaggi di conseguenza.
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Struttura gli argomenti in funzione della chiarezza e della manutenibilità: fai in modo che gli argomenti siano sempre mirati, evita sovrapposizioni e assicurati che ciascun argomento risolva una singola attività ben definita.
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Crea frasi trigger che corrispondano al linguaggio reale dell'utente: includi variazioni, sinonimi e schemi di formulazione comuni per migliorare il riconoscimento delle finalità e ridurre la frequenza di fallback.
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Usa le entità per ridurre le domande superflue: impiega entità integrate e personalizzate per estrarre informazioni dal messaggio iniziale dell'utente, riducendo eventuali ostacoli e accelerando il flusso.
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Testa in modo approfondito i casi limite di compilazione degli slot: convalida il comportamento dell'agente quando l'utente fornisce più valori, informazioni incomplete o input ambiguo e affina le entità per ridurre le ambiguità.