この記事では、主なベスト プラクティスを紹介し、外部情報に依存するエージェントを最適化して、会話中の顧客の待ち時間を短縮する方法を解説します。
外部から設定されたグローバル変数のタイムアウト値の上限を設定します。 外部ソースからコンテキストを受け取るように グローバル変数が設定されているエージェントの場合、エージェントが長時間ハングしないようにオプションのタイムアウト値を設定してください。
ユーザーに、エージェントに少し時間が必要なことを伝えます。 エージェントが数秒以上応答しないと、ユーザーはシステムが正常に動作しているのか疑問に思うことがあります。 該当するトピックの冒頭で、エージェントが情報を調べていることを示す短いメッセージを表示することを検討してください。 こうすることで、ユーザーは操作に少し時間がかかることや、システムが正常に動作していることを理解できるようになります。
長時間のオフエージェント処理を最小化し、最適化しましょう。 リクエストをパーソナライズするために外部システムを呼び出して情報を取得することは、優れた体験につながりますが、場合によっては不快なほど長い時間がかかることもあります。 このパーソナライズが必要な場合は、通話が最適化され、呼び出されるシステムがスケーラブルであることを確認しましょう。
迅速な要求には、HTTP 要求ノードを使いましょう。 Power Automate フローを利用すると、高度な操作を簡単に実行できますが、かなりのオーバーヘッドが発生する可能性があります。 オフボックス検索の呼び出しが 1 つだけ必要な場合は、HTTP 要求ノードは、このような単純な操作のための軽量なオプションになります。
Power Automate 呼び出しの場合は、Power Automate ダッシュボードを使用して要求の所要時間を確認してください。 Copilot Studio は、Power Automate の呼び出しなどのオフエージェント操作の所要時間に関する情報を提供していません。 そのため、時間がどこに使われているのかを理解するのは難しいことがあります。 Copilot Studio では、これらのオフボックス呼び出しは同期的に処理されるため、Power Automate フローが完了するまで会話は進行しません。 ワークフローには Power Automate ダッシュボードの使用を検討してください。 このダッシュボードは、操作の成功率や失敗率、処理時間に関する分析情報を得られるかもしれません。