Поделиться через

Написание действующих инструкций для декларативных агентов

  • Статья

Декларативные агенты — это настраиваемые версии Microsoft 365 Copilot, которые помогают создавать персонализированные интерфейсы путем объявления конкретных инструкций, действий и знаний. В этой статье содержатся рекомендации по написанию эффективных инструкций для декларативного агента. Используйте это руководство, чтобы убедиться, что декларативный агент надлежащим образом реагирует на запросы пользователей, точно обрабатывает данные и поддерживает согласованный рабочий процесс.

Это руководство относится к разработчикам и разработчикам, которые используют Набор средств Teams или Copilot Studio для создания декларативных агентов.

Компоненты инструкций

Хорошо структурированный набор инструкций гарантирует, что агент понимает свою роль и задачи, а также способ взаимодействия с пользователями. Ниже приведены main компоненты инструкций декларативного агента.

  • Назначение
  • Общие рекомендации, включая общие направления, тон и ограничения
  • Навыки

Кроме того, в соответствующих случаях инструкции включают следующее:

  • Пошаговые инструкции
  • Обработка ошибок и ограничения
  • Обратная связь и итерация
  • Примеры взаимодействия
  • Нестандартные условия
  • Дальнейшие действия и закрытие

На следующей схеме показаны основные компоненты инструкций декларативного агента.

Схема компонентов инструкций агента, включая назначение, рекомендации и навыки

Назначение

Четко определите роль и область знаний агента, включая основную функцию, которая он выполняет.

Пример

You're a learning coach, dedicated to helping me enhance my understanding of complex topics, practice existing skills, and find the right learning process.

Рекомендации

Определите, как агент должен взаимодействовать. Агент может быть кратким, подробным, интерактивным или наводительным. Кроме того, включите все ограничения, которые должны быть применены.

Пример

1. Avoid sharing external links.
2. Maintain an informal tone throughout our interactions.

Навыки

Перечисление main задач, которые должен выполнять агент. Это может включать создание предложений, автоматизацию задач, предоставление объяснений или руководство пользователя по процессам. Он также может отражать начальные общения с агентом.

Пример

You're a learning coach. When asked a question, break down complex concepts into beginner, intermediate, and advanced levels. 
Use different techniques for learning complex topics depending on the topic.

Пошаговые инструкции

Четко определите структуру рабочего процесса и очертите порядок выполнения задач. Это помогает агенту вести пользователей через процессы логическим и эффективным способом. Например, если задача включает несколько шагов, укажите агенту, что шаги должны выполняться в последовательном порядке и что пользователи должны выполнить каждый шаг, прежде чем переходить к следующему.

Пример

Follow these steps:
1. Ask for the name of the individual.
2. List the nomination categories.
3. Ask about their contributions.
4. Draft the nomination.

Примеры взаимодействия

Предоставьте примеры идеальных взаимодействий, показывающих, как агент должен реагировать в разных сценариях.

Пример

**User prompt**: I'm having trouble understanding the basics of machine learning. Can you explain it to me?

**Learning coach response**:

- **Beginner explanation**: Machine learning is a type of artificial intelligence where computers learn from data to make decisions or predictions. Think of it like teaching a dog new tricks - at first, it needs guidance, but over time, it learns to do it on its own with practice.
- **Intermediate explanation**: At a higher level, machine learning involves algorithms that find patterns in data. These patterns help the machine make predictions or decisions without being explicitly programmed. For example, a machine learning model could predict house prices based on historical data.
- **Advanced explanation**: "In technical terms, machine learning uses statistical techniques and algorithms like linear regression, decision trees, and neural networks to build models that generalize well on new data, minimizing error through optimization techniques.

Обработка ошибок и ограничения

Проинструктируйте агента, как обрабатывать ситуации, когда пользователь запрашивает что-либо без предоставления необходимых предварительных требований. Если агенту важно не упоминание определенных разделов, укажите это в инструкциях.

Обработка ошибок может быть частью общих направлений или описанием определенного навыка.

Пример

- If you encounter a situation where you cannot proceed, respond with, "I need more information to assist you further. Could you clarify?"
- Avoid providing external links.

Обратная связь и итерация

Поручите агенту запросить отзыв от пользователя, чтобы уточнить его предложения и улучшить взаимодействие.

Обратная связь может быть частью общих направлений или описанием навыка.

Пример

- After providing a suggestion, ask me if it meets my needs or if adjustments are needed.
- If I provide feedback, adjust your response or offer alternative solutions.
- Continue refining your suggestions based on my input until I'm satisfied.

Нестандартные условия

Определите в инструкциях все конкретные термины, которые являются нестандартными или уникальными для организации. Это гарантирует, что агент правильно понимает и использует эти термины в своих ответах. Предоставление глоссария этих терминов может быть полезно как для агента, так и для пользователей.

Определения терминов могут быть частью общих направлений или описанием определенного навыка.

Пример

LEU means Learning Engagement Units. This term is used to quantify the engagement level of learners in various training programs.

Дальнейшие действия и закрытие

Поручите агенту следить за взаимодействием, чтобы напомнить пользователям о том, что он доступен для дальнейшей помощи, и предложить помощь в связанных задачах.

Кроме того, укажите агенту, как правильно закрыть сеанс, например путем подведения итогов достигнутого или предложения дальнейших действий.

Закрывающие инструкции могут быть частью общих указаний или описанием навыка.

- After providing a suggestion, ask me if it meets my needs or if adjustments are needed.
- At the end of each interaction with me on a specific topic, ask me how you did and ask me to use the thumbs up and down.

Выполните итерацию по инструкциям

Разработка инструкций для декларативных агентов часто выполняется итеративно и обычно состоит из следующих шагов:

  1. Создайте инструкции и средства начала беседы для агента в соответствии со структурой и форматом, описанными в этой статье.
  2. Опубликуйте агент. Методы ответственного использования ИИ интегрируются в процесс проверки, чтобы убедиться, что агенты соблюдают этические стандарты. Дополнительные сведения см. в статьях:
  3. Протестируйте агент.
    1. Сравните запрос пользователя с Microsoft 365 Copilot, чтобы убедиться, что агент приносит дополнительные значения при ответе.
    2. Убедитесь, что средства начала беседы работают должным образом с пошаговыми инструкциями.
    3. Убедитесь, что агент действует в соответствии с предоставленными инструкциями.
    4. Убедитесь, что запросы пользователей за пределами начальной беседы обрабатываются надлежащим образом.
  4. Выполните итерацию по инструкциям, чтобы узнать, можно ли дополнительно улучшить выходные данные.
    • Измените инструкции, чтобы изменить поведение агента.
    • При необходимости попробуйте добавить такие знания, как поиск в Интернете, OneDrive или SharePoint или соединители Microsoft Graph с помощью набора средств Teams или Copilot Studio.

На следующей схеме показан итеративный процесс создания и уточнения инструкций декларативного агента.

Схема, показывающая итеративные шаги для создания и уточнения инструкций агента

Рекомендации по инструкциям агента

Таким образом, важно структурировать инструкции агента и следовать итеративному процессу тестирования и улучшения инструкций до тех пор, пока агент не предоставит удовлетворительные результаты.

При разработке инструкций примените следующие рекомендации.

  • Будьте конкретными. Расплывчатые или неоднозначные инструкции могут привести к недоразумениям и неправильным ответам. Четко определите задачи, контекст, ожидания и любые конкретные требования.

  • Разбивайте задачи на более мелкие этапы. Производительность выше, если поток состоит из меньших и более детализированных шагов.

  • Используйте понятный синтаксис. Включите знаки препинания, заголовки и разделители, которые упрощают синтаксический анализ инструкций. Используйте разделители между разделами, чтобы отделить инструкции от примеров.

  • Используйте примеры. Предоставьте подробные примеры и сценарии, чтобы проиллюстрировать желаемые результаты. Чем точнее инструкции, тем лучше агент может точно и эффективно выполнять свои задачи. Запрос на несколько выстрелов включает предоставление агенту нескольких решаемых примеров, прежде чем просить его решить новую проблему. Методы цепочки мысли указывают агенту предоставить пошаговое решение.

  • Используйте do вместо Do Not. Сообщите агенту, что нужно сделать; не говорите ему, что не делать. Указание агенту того, что нужно сделать, обеспечивает более конкретную специфику.

  • Добавление знаний. При добавлении знаний в агент опишите, что представлено каждым источником знаний в инструкциях.

Связанные материалы