Декларативная архитектура агента

Декларативные агенты — это взаимодействие СИ, которое является результатом объявленных конфигураций, загруженных в Microsoft 365 Copilot. Декларативные агенты можно использовать для создания сложных решений на основе ИИ с помощью конфигурации, а не пользовательского кода, используя полную инфраструктуру и возможности экосистемы Microsoft 365.

Декларативные агенты могут включать инструкции, источники знаний и возможности Майкрософт, такие как SharePoint, интерпретатор кода, соединители Microsoft 365 Copilot и подключаемые модули API, подключающиеся к внешним API. Такой подход на основе конфигурации позволяет организациям быстро развертывать агенты ИИ, наследуя платформы безопасности, соответствия требованиям и управления Microsoft 365.

Компоненты архитектуры

Декларативные агенты наследуют инфраструктуру Microsoft 365 и предоставляют определенные возможности и ограничения для различных компонентов архитектуры. На следующем рисунке показана архитектура компонента декларативного агента.

Поток данных декларативного агента

Декларативные агенты следуют определенной схеме потока данных, в которой корпорация Майкрософт управляет конвейером оркестрации и обработки, а разработчики управляют ограниченными конфигурациями.

Разработчики управляют такими компонентами, как инструкции, источники знаний и данных, а также подключаемые модули API. Так как заземление Майкрософт и вызовы внешних средств выполняются последовательно, нельзя использовать связанные операции с данными заземления или циклически планы операций. Эта архитектура не подходит для сложных многоэтапных операций.

Модель последовательной обработки обеспечивает согласованную производительность и безопасность, но ограничивает типы рабочих процессов, которые можно реализовать. Проектируйте решения, которые работают в рамках этого ограничения и не требуют циклов итеративного обоснования.

Эта модель хорошо подходит для сценариев, в которых агент может предоставлять полные ответы на основе одной операции заземления и вызова внешнего средства. Однако она борется с рабочими процессами, для которых требуется несколько взаимозависимых операций.

Декларативные агенты работают в пределах определенных технических ограничений, которые необходимо учитывать при разработке решений.

_{* Ограничения включают внешние издержки, такие как задержка сети и обработка служб Майкрософт. Оптимизируйте около 66 % от технического предела.}

Учитывая эти ограничения, декларативные агенты не подходят для:

• Сценарии, требующие полного документа или больших контекстов данных
• Обработка большого количества записей или результатов с разбивкой на страницы
• Длительные процессы, которые превышают ограничения времени ожидания

Чтобы оптимизировать декларативную производительность агента, реализуйте сценарии, включающие предварительную обработку данных, предоставляемых агенту через подключаемые модули или соединители Copilot. Используйте возможности постобработки с помощью Microsoft 365 Copilot функций, таких как интерпретатор кода.

Преимущества и ограничения

Основные преимущества и основные ограничения декларативных агентов помогают определить, когда эта архитектура подходит для конкретных вариантов использования.

Основные преимущества

Декларативные агенты предоставляют значительные преимущества для организаций, которые хотят реализовать решения ИИ в существующих средах Microsoft 365:

• Наследование инфраструктуры. Агенты автоматически наследуют существующие структуры развертывания, клиента, управления и проверки подлинности Майкрософт без дополнительных усилий по разработке.
• Доступ к возможностям Майкрософт. Предоставляет прямой доступ к возможностям Майкрософт, включая расширенные функции ИИ и интеграцию производительности.
• Упрощенная сложность: подход на основе конфигурации устраняет необходимость в разработке и обслуживании пользовательской инфраструктуры.

Основные ограничения

Декларативный подход также вводит ограничения, которые могут ограничить некоторые варианты использования:

• Ограниченное управление оркестрацией. Разработчики не управляют циклами итеративного обоснования и сложной оркестрацией рабочих процессов.
• Ограниченная настройка. Разработка пользовательских корпусов возможна только в ограниченных сценариях, таких как Настройка Copilot.
• Последовательная обработка. Последовательный характер заземления и вызова инструментов предотвращает сложные многоэтапные операции.

Выравнивание вариантов использования

Декларативные агенты лучше всего подходят для сценариев, которые соответствуют их сильным архитектурным преимуществам и которые позволяют избежать областей, в которых ограничения становятся проблематичными.

Оптимальные сценарии

Декларативные агенты оптимальны для:

• Получение информации. Агенты, которым в первую очередь нужно искать и суммировать информацию из Microsoft 365 или из внешних источников.
• Простые рабочие процессы. Простые процессы, которые выполняют одношаговые операции.
• Повышение производительности. Задачи, которые улучшают существующие рабочие процессы Microsoft 365 без сложной оркестрации.

Неподходящие сценарии

Декларативные агенты не подходят для:

• Сложные деревья решений: рабочие процессы, требующие нескольких условных ветвей и итеративной обработки.
• Обработка больших данных. Операции, требующие анализа обширных наборов данных или полных контекстов документов.
• Пользовательские модели ИИ. Сценарии, требующие специализированных языковых моделей или пользовательских обучающих данных.

Понимание этих характеристик помогает организациям принимать обоснованные решения о том, когда декларативные агенты обеспечивают оптимальный баланс возможностей и простоты для своих требований к реализации ИИ.

Связанные материалы

• Обзор агентов
• Архитектура агента пользовательского обработчика