Определите архитектуру вашего решения

Четкая архитектура решения необходима для понимания того, как агенты Copilot Studio функционируют в более широком бизнес- и техническом пространстве. Архитектура определяет ключевые компоненты вашего агента, его зависимости от других систем и методы масштабирования для удовлетворения потребностей бизнеса.

Copilot Studio предоставляет гибкую платформу, объединяющую различные возможности.

Жизненный цикл агента Copilot Studio

Copilot Studio поддерживает весь сквозной жизненный цикл проектирования агентов, их совершенствования и управления ими на базе единого унифицированного интерфейса на базе Software as a Service (SaaS).

На стадии разработки и публикации вы

• Разрабатываете, совершенствуете агентов и управляете ими: создайте агента и быстро введите его в эксплуатацию с помощью одного простого в использовании SaaS-продукта.
• Ведете диалог на основе знаний с генеративным ИИ: получайте ответы, специфичные для вашего предприятия, используя ваши файлы, веб-сайты, Dataverse, сторонние приложения и многое другое.
• Создаете конкретные темы: дополняйте ответы генеративного ИИ конкретными, тщательно отобранными темами, когда вам нужен больший контроль.
• Создаете действия: создавайте действия и используйте готовые соединители или потоки агентов для вызова ваших серверных процессов и API или выполнения длительных задач.
• Публикуете агента в нескольких каналах: публикуйте агентов на более чем 20 языках и одним нажатием развертывайте их в выбранном канале, включая Microsoft 365 Copilot.

На стадии анализа и совершенствование вы

• Контролируете и улучшаете: получайте доступ к расширенной готовой аналитике и выводам.
• Интегрируете агента со службами ИИ: интегрируйте агентов с Microsoft Foundry, Azure Cognitive Services, Bot Framework и другими разговорными службами Майкрософт.

Как взаимодействуют между собой стадии

• Разработка и публикация позволяет быстро ввести агента в эксплуатацию с правильной архитектурой, управлением и каналами.
• Анализ и совершенствование обеспечивает ценность агента в долгосрочной перспективе, позволяя учиться на опыте и устранять недостатки качества.
• Вместе они формируют замкнутый цикл: уверенное развертывание, строгий контроль результатов и постоянное совершенствование — все в рамках единой SaaS-платформы.

Основные возможности Copilot Studio

Создание разговорной ИИ-функциональности

Создание эффективного решения на основе разговорного ИИ — это гораздо больше, чем просто создать чат-бота. Это требует сочетания технологий, проектирования и операционных возможностей, которые сочетаются для обеспечения бесшовного, безопасного и интеллектуального взаимодействия. Вот основные компоненты:

1. Понимание языка и возможности оркестрации: в основе любого разговорного ИИ лежит умение понимать, что имеет в виду пользователь. Эта способность включает в себя:

   1. Понимание того, что говорит пользователь (намерение) и как на это реагировать.
   2. Извлечение ключевой информации (сущности) из пользовательских высказываний.

2. Возможности управления диалогами: у разговоров должна быть структура. Должны ли они придерживаться структурированного диалога или оставаться открытыми? Управление диалогом обеспечивает:

   1. Плавные переходы между темами.
   2. Обработка прерываний и уточнений.
   3. Поддержание контекста в многоступенчатых взаимодействиях.

3. Возможности ИИ для генерации ответов или выполнения действий: генеративный ИИ обеспечивает насыщенные, динамичные ответы и позволяет:

   1. Выполнять поиск в корпоративных базах знаний.
   2. Краткое изложение содержания.
   3. Инициирование действий через API и соединители для сквозных процессов.

4. Интеграция с другими системами: сквозные бизнес-процессы часто предполагают интеграцию с различными системами и источниками данных.

5. Развертывание и выполнение: после того как решение создано, оно должно быть доступно пользователям там, где они находятся:

   1. Развертывайте агентов через различные каналы, такие как сайты, Teams или приложения.
   2. Поддерживается многоязычная и многоканальная публикация.

6. Безопасность и аутентификация: обеспечьте безопасность конечных точек и аутентифицируйте конечных пользователей для обеспечения доверительных взаимодействий.

   1. Кто может вызвать агента?
   2. Нужно ли пользователю входить в систему?

7. Аналитика и постоянное совершенствование: работа над агентом продолжается и после запуска.

   1. Используйте телеметрию, ключевые показатели эффективности и расшифровки разговоров для измерения эффективности.
   2. Выявляйте недостатки и оптимизируйте агента для достижения лучших результатов.

8. Управление жизненным циклом приложения (ALM): управление средами и версиями — ключевой фактор.

   1. Переводите агентов через этапы разработки, тестирования и эксплуатации.
   2. Автоматизируйте развертывания и поддерживайте соответствие.

Успешная система разговорного ИИ сочетает интеллектуальное понимание языка, безопасную интеграцию и постоянное совершенствование на основе надежного развертывания и управления. Такие платформы, как Copilot Studio, делают это возможным, предлагая сквозную SaaS-среду, где вы можете проектировать агентов, совершенствовать их и управлять ими.

Подробнее:

• Общие сведения о разговорных интерфейсах
• Планирование и создание теста эффективности разговорного агента

Обзор технологической архитектуры Copilot Studio

На изображении представлена архитектурная схема Copilot Studio, демонстрирующая, как агенты взаимодействуют с каналами, интеграциями, возможностями ИИ, системами безопасности, аналитикой и облачными службами (Майкрософт).

Слева на схеме перечислены точки входа для клиентов, включая стандартные элементы управления веб-чатом, элементы управления чатом Power Apps и Power Pages, пользовательские клиенты, такие как веб-чат Bot Framework, промежуточное ПО для взаимодействия серверов, Microsoft Teams, Facebook Messenger, WhatsApp, Slack, Dynamics 365 Contact Center и Microsoft 365 Copilot. Также показаны каналы Службы Azure Bot и боты Bot Framework.

В центральной части выделены основные компоненты архитектуры Copilot Studio, сгруппированные по категориям:

• Среда выполнения: собственные каналы, агент как навык и поведение каналов.
• Интеграции: HTTP-запросы, соединители, рабочие процессы, запросы AI Builder и навыки Bot Framework.
• ALM: решения Power Platform и конвейеры CI/CD.
• Управление диалогами: темы, действия, входы и выходы.
• Понимание языка: классическое NLU, встроенное NLU, собственное NLU и генеративная оркестрация.
• Генеративные ответы: переписывание запросов, поиск знаний по базе знаний (на веб-сайтах, в файлах, SharePoint, Dataverse, Graph, федеративных источниках), ИИ-поиск Azure и резюмирование.
• Безопасность: управление секретами, идентификация, аутентификация, авторизация, безопасность конечных точек, политики данных и журналы аудита.
• Триггеры: автономные и системные триггеры.
• Аналитика: стандартная аналитика, техническая телеметрия и расшифровки диалогов.

В правой части схемы показаны облачные службы, которыми может пользоваться Copilot Studio, такие как Язык ИИ Azure, Microsoft 365 Graph, ИИ-поиск Azure, Microsoft (ранее Azure AI) Foundry, Azure Monitor, служба хранилища Azure, Azure Synapse Analytics и Microsoft Entra ID.

Вместе эти элементы иллюстрируют, как Copilot Studio соединяет клиентские каналы, оркестрацию, интеграции, а также службы Azure и Microsoft 365 для создания и запуска разговорных агентов.

Определение технических сложностей

Раннее выявление потенциальных препятствий помогает командам разрабатывать стратегии смягчения. К распространенным проблемам относятся безопасное подключение к локальным ресурсам, развертывание агентов в определенных каналах, таких как WhatsApp или Slack, а также обработка расширенных требований, таких как загрузка расшифровок или поддержка многоязычных пользователей. Документируйте и согласовывайте эти трудности с заинтересованными сторонами, чтобы архитектура отражала как текущие, так и будущие требования.

Пропускная способность и лимиты запросов

Развертывания с большим объемом трафика, B2C и автономные развертывания требуют планирования пропускной способности наряду с проектированием подключения и каналов. Ограничения по частоте запросов применяются ко всему пути выполнения — включая Power Automate, Dataverse, соединители и подчиненные API — и архитектурные решения, такие как сегментация среды и проектирование триггеров, напрямую влияют на то, останется ли решение в этих пределах при пиковых нагрузках. Подробнее см. на странице Планирование пропускной способности и ограничения скорости.

Цель обзора архитектуры — предоставить единую архитектурную схему, которая связывает бизнес-намерения с технической реальностью. Определяя поток разговора, возможности ИИ, интеграции, требования к безопасности и производительности, вы формируете единое понимание для всех заинтересованных сторон и закладываете фундамент, который можно масштабировать, контролировать и постоянно совершенствовать.

Архитектура решений для агентов

В материалах по проектированию архитектуры агентных решений рассматриваются основные принципы и шаблоны для создания безопасных и надежных агентов с акцентом на Microsoft 365 Copilot. Этот фреймворк предоставляет стандартизированные подходы к разработке агентов, обеспечивая максимальную отдачу от инвестиций и гарантируя соблюдение корпоративных стандартов безопасности и соответствия.

Фреймворк включает в себя несколько основных компонентов:

• Определение соответствия назначению
• Определение эксплуатационной пригодности
• Определение доверия, прослеживаемости и прозрачности

Принимая во внимание этот фреймворк, организации могут обеспечить качество и доверие, отдавая приоритет надежности, прослеживаемости и ответственному применению ИИ для создания безопасных и поддающихся аудиту решений. Он также обеспечивает масштабируемость, позволяя разработчикам создавать решения, соответствующие отраслевым лучшим практикам и рекомендациям Майкрософт, без необходимости технической поддержки со стороны Майкрософт.

Power Platform Well-Architected

Power Platform Well-Architected предоставляет набор принципов и лучших практик, которые помогают командам проектировать, создавать и эксплуатировать рабочие нагрузки так, чтобы они были безопасными, надежными и эффективными при масштабировании. Он служит ориентиром на протяжении всего жизненного цикла внедрения, гарантируя, что каждое решение — от архитектуры до управления — будет обеспечивать как непосредственные бизнес-результаты, так и долгосрочную устойчивость.

Фреймворк включает в себя несколько основных компонентов:

• Надежность
• Безопасность
• Операционная эффективность
• Производительность
• Оптимизация взаимодействия

Работая над проектами в соответствии с этими принципами, организации могут выйти за рамки простого "запуска агента" и сосредоточиться на предоставлении надежных агентов, которые надежны, поддерживаемы и способны расти вместе с бизнесом. Power Platform Well-Architected — это руководство по принятию более эффективных архитектурных решений, оценке компромиссов и повышению общего качества проектирования решений Copilot Studio.

Идеи решений, представленные в Центре архитектуры Power Platform и Copilot Studio, демонстрируют четко структурированный подход к документированию сложных решений путем разбиения их на стандартизированные архитектурные блоки. Содержащиеся в нем визуальные схемы, такие как показанная здесь, иллюстрируют взаимосвязь компонентов в масштабах всей системы — от точек входа клиента и поведения во время выполнения до базовых служб Azure. Эта структура может служить моделью для вашей собственной архитектурной документации: возьмите ее за основу, выделите каждый слой вашего решения, отразите, как данные и действия проходят через систему, покажите, как агент взаимодействует с внешними системами или бизнес-процессами, и подробно опишите, как в вашем агенте реализуются принципы Power Platform Well-Architected. Следуя этому подходу, вы делаете документацию более понятной, поддерживаемой и расширяемой для заинтересованных лиц, одновременно приводя ваше решение в соответствие с отраслевыми стандартами и рекомендованными Майкрософт практиками проектирования.

Ознакомьтесь с идеей решения для реализации настраиваемого контакт-центра с агентом Copilot Studio.

Далее

Узнайте, как применять принципы ответственного применения ИИ, чтобы ваше решение было справедливым, прозрачным, безопасным и соответствовало стандарту Майкрософт по ответственному применению ИИ.

Дополнительные сведения

• Планирование пропускной способности и лимитов скорости
• Copilot Studio обзор
• Центр архитектуры Power Platform и Copilot Studio
• Контрольный список для инициирования обсуждений агентной архитектуры