Orkestrera agentbeteende med generativ AI
Du kan konfigurera en agent så att den använder någon av följande typer av orkestrering. Med klassisk orkestrering svarar en agent användarna genom att utlösa det ämne vars utlösande fraser matchar användarens fråga bäst. När generativ orkestrering är aktiverad kan agenten välja de bästa åtgärderna, kunskaperna och ämnena för att besvara användarfrågor eller svara på händelseutlösare.
Viktigt
Om du aktiverar generativ orkestrering kan det påverka hur faktureringen beräknas. Läs mer om fakturering för generativ orkestrering.
Generativ orkestrering stöder endast agenter vars primära språk är engelska (en-US). Andra språk stöds inte ännu.
I följande tabell jämförs agentbeteendet mellan klassisk orkestrering och generativ orkestrering.
| Funktionssätt | Klassisk orkestrering | Generativ orkestrering |
|---|---|---|
| Ämnen | Ämnen väljs baserat på matchning av en användarfråga med utlösande fraser. | Ämnen väljs utifrån beskrivningen av deras syfte. |
| Åtgärder | Åtgärder kan bara anropas explicit inifrån ett ämne. | Agenten kan välja att anropa åtgärder baserat på dessas namn och beskrivning. |
| Kunskap | Kunskap kan användas som en reserv när inga ämnen matchar en användares fråga (eller anropas explicit inifrån ett ämne). | Agenten kan välja att proaktivt söka efter kunskap för att besvara en användares fråga. |
| Användning av flera ämnen, åtgärder, kunskapskällor | Agenten försöker välja ett enda ämne för att svara användaren och refererar till kunskap om detta har konfigurerats. | Agenten kan använda en kombination av ämnen, åtgärder och kunskap. |
| Be användarna om indata | Du måste använda frågenoder i ämnen för att skapa meddelanden som uppmanar användaren att ange nödvändig information. | Agenten kan automatiskt generera frågor för att uppmana användare att ange eventuellt saknad information som krävs för att fylla i indata för ämnen och åtgärder. |
| Svara en användare | Du måste använda meddelandenoder i ämnen för att skapa meddelanden som svarar användaren (eller anropa en åtgärd från ett ämne). | Agenten genererar automatiskt ett svar med hjälp av tillgänglig information från ämnen, åtgärder och kunskap som den använt. |
Tips!
Det finns viktiga skillnader mellan klassisk och generativ orkestrering, till exempel hur kunskap söks och vilka datakällor som stöds. Innan du aktiverar generativt läge för en befintlig agent bör du läsa om de kända begränsningarna.
Hur fungerar generativ orkestrering?
Genom att använda generativ AI för att avgöra hur din agent svarar kan konversationen bli mer naturlig och flytande för användaren. Generativ AI kan också göra det möjligt för en agent att utföra åtgärder autonomt.
Välja rätt ämnen, åtgärder och kunskapskällor
När en användare skickar ett meddelande väljer agenten en eller flera åtgärder, ämnen eller kunskapskällor för att förbereda svaret. Flera faktorer avgör valet. Den viktigaste faktorn är beskrivningen av ämnen, åtgärder och kunskapskällor. Andra faktorer är namnet på ett ämne, en åtgärd eller en kunskapskälla, eventuella indata- eller utdataparametrar samt deras namn och beskrivningar. Beskrivningar gör det möjligt för agenten att vara mer korrekt när den associerar användarens avsikt med åtgärder och ämnen. Du behöver inte förutse alla sätt som en användare kan ange vad de behöver.
När en agent är konfigurerad för att använda generativ orkestrering kan den välja en eller flera åtgärder eller ämnen, eller välja bland sina kunskapskällor, för att hantera användarfrågor (inklusive frågor med flera avsikter) eller för att autonomt svara på händelser. Om flera åtgärder eller ämnen väljs anropar agenten dessa i följd, detta efter att ha genererat eventuella frågor för att be användaren om information som saknas.
Läs mer om hur agenter söker i kunskapskällor när generativ orkestrering är aktiverat.
Svara på användarinmatning eller händelseutlösanden
Agenten tar informationen som returneras från alla kunskapskällor, åtgärder och ämnen som den har valt som svar på användarinmatning eller på ett händelseutlösande, och sammanfattar ett svar på alla ursprungliga användarfrågor.
Tips!
Eftersom en agent som konfigurerats med generativ orkestrering kan använda information från kunskap, åtgärder och ämnen för att generera ett svar, kan du göra dina ämnen mer flexibla genom att inte skicka deras slutliga svar i en meddelandenod, utan i stället returnera det som en utdatavariabel till agenten. Med denna metod kan agenten ge sammanhangsbaserade svar till användarna. Läs mer om hur du konfigurerar ämnesinmatning och -utmatning.
Testar
När du testar en agent som använder generativt läge i Copilot Studio kan du öppna aktivitetskartan för att följa hur agenten svarar.
Aktivera generativ orkestrering för en agent
Gå till sidan Översikt för din agent.
I avsnittet Detaljer, under Orkestrering, aktiverar du Använd generativ AI för att fastställa hur du bäst svara på användare och händelser.
Tips!
Det är en bra idé att informera användarna om att en del av konversationen (till exempel frågor som genereras när en åtgärd körs) kan genereras av AI. Du kan till exempel lägga till ett extra meddelande i systemämnetKonversationsstart, som styr vilket meddelande som visas för användarna när en ny konversation startas med agenten.
Redigeringsbeskrivningar
Om en agent har konfigurerats för att använda generativ orkestrering är det viktigt att ange en beskrivning av hög kvalitet för vart och ett av dess ämnen, åtgärder och kunskapskällor. Bra beskrivningar säkerställer att handläggaren väljer rätt ämnen, åtgärder och kunskapskällor för att svara användarna.
För åtgärder är skapande av en beskrivning en del av guiden som används för att lägga till dem i agenten. Beskrivningen är ofta förifylld åt dig, men du kan göra ändringar efter behov. Mer information om hur du lägger till och hanterar åtgärder finns i Använda åtgärder med anpassade agenter (förhandsversion).
För ämnen, när generativ orkestrering har aktiverats, visas Utlöst av agent på noder av typen Utlösare (istället för fraser), vilket gör att du kan lägga till eller redigera beskrivningen för ämnet.
Tips!
När du aktiverar generativ orkestrering genererar Copilot Studio automatiskt en standardbeskrivning för varje befintligt ämne, baserat på ämnets utlösande fraser. Beskrivningen som genereras är ofta tillräckligt bra för att de här avsnitten ska kunna väljas som svar på relevanta användarfrågor. Det är emellertid bra att följa råden i den här artikeln för att revidera beskrivningarna.
Regelverk
Här är några metodtips för att namnge ämnen, åtgärder och kunskapskällor och skapa tydliga, koncisa och relevanta beskrivningar för dem.
Skrivstil
Använd ett enkelt och direkt språk. Undvik jargong, slang eller tekniska termer.
Använd den aktiva rösten och presens för beskrivningar. Skriv till exempel ”Denna åtgärd ger väderinformation” istället för ”Väderinformation tillhandahålls av den här åtgärden.”
Använd punktlistor och numrerade listor för att tydligt avgränsa en serie objekt, åtgärder eller överväganden.
Relevans
Använd nyckelord som relaterar till ämne funktionen och användarens avsikt. Om en åtgärd till exempel ger väderinformation, använd nyckelord som ”väder”, ”prognos”, ”temperatur”, ”regn”, ”snö” och så vidare.
Skriv en kort sammanfattning av åtgärdens eller ämnens funktion för beskrivningen. Sammanfattningen bör begränsas till en eller två meningar, förklara vad åtgärden eller ämnet gör och hur det gynnar användaren.
Använd ett beskrivande och unikt namn som är en kort fras. Undvik att använda generiska eller tvetydiga namn som kan vara förvirrande. Till exempel, istället för att namnge en åtgärd ”Väder”, ge den namnet ”Väderprognos” eller ”Väderrapport”.
Använd ett specifikt språk för att förhindra tvetydighet mellan liknande ämnen och åtgärder.
Om agenten till exempel redan har en åtgärd som ger information om aktuella väderförhållanden, men du vill lägga till ett annat ämne för att tillhandahålla väderprognosen för morgondagen, kontrollerar du att namnen och beskrivningarna för dessa ämnen är tillräckligt specifika för att undvika tvetydigheter. Se till att sådana liknande ämnen har ett annat namn och en annan beskrivning. Det kan också hjälpa till att ange vad de inte kan göra. Här är exempel på namn och beskrivningar som du kan använda.
Namn: Aktuellt väder
Beskrivning: Ämnet ger väderprognoser för alla platser i världen. Du kan fråga efter aktuellt väder, inklusive temperatur och om det regnar eller snöar. Den får inga väderprognoser för kommande dagar.
Namn: Väderprognos för morgondagen
Beskrivning: Ämnet ger väderinformation för alla platser i världen för nästa dag. Det ger temperaturen. Det får inte det aktuella vädret för idag.
Exempel på vad du inte bör göra
Här följer några exempel som inte följer riktlinjerna. Det här exemplet fungerar för bra eftersom det inte anger vilka typer av frågor åtgärden kan besvara.
Namn: Svara på frågan
Beskrivning: Den här åtgärden kan besvara frågor.
Nästa exempel använder jargong. Istället bör det skriva ut vinsten per aktie (EPS).
Namn: Hämta EPS
Beskrivning: Hämtar EPS för börssymbol.
Exempel på interaktioner med en agent som använder generativ orkestrering för att hantera användarförfrågningar
Följande exempel baseras på en agent som har två anpassade ämnen – ett för att hitta öppettider och ett annat för att hitta en butik i närheten – och en åtgärd som baseras på det fördefinierade MSN Weather-anslutningsprogrammet.
Exempel 1
I det här exemplet frågar användaren: ”Hur är vädret i Seattle?”. Agenten väljer den aktuella plugin-åtgärden för väder och fyller även i platsinmatningen i förväg med "Seattle", som den kände igen från användarens fråga.
Exempel 2
I det här exemplet frågar användaren: ”Jag behöver öppettider och hitta min närmaste butik.” Här väljer agenten två objekt, ämnet Öppettider och ämnet Butikslokaliserare, och länkar samman dessa för att svara på båda delarna av användarens fråga.
Exempel 3
I det här exemplet hittade användaren sin närmaste affär, som identifierades som Sörmland, tidigare i konversationen. Användaren frågade sedan, ”hur är vädret där?”. Här väljer agenten den aktuella väderåtgärden, men fyller i platsen med ”Kirkland” i förväg baserat på den senaste konversationskontexten.
Kända begränsningar för generativ orkestrering
Följande kända problem och begränsningar finns när du använder det generativa orkestreringsläget.
Kunskap
När agenten söker efter kunskapskällor i generativt läge används inte längre systemämnet Konversationsförstärkning. Därför kommer eventuella ändringar som du kan ha gjort i det här systemavsnittet för att anpassa hur handläggaren söker efter kunskap inte att användas. Den här begränsningen gäller även för klassiska datakällor som konfigurerats i noder för generativa svar, inklusive anpassade datakällor. Läs mer om hur kunskap fungerar med generativ orkestrering.
Anpassat entitetsstöd för indataparametrar för ämnen och åtgärder
Åtgärder och ämnen har ännu inte stöd för anpassade entiteter (stängda listor och regex-entiteter) som indataparametrar. Om du vill samla in information med hjälp av en anpassad entitet kan du använda en frågenod i ett ämne.
Disambiguering
En agent kan komma att misslyckas med att skilja mellan ämnen när det finns fler än ett ämne som nära matchar en användares avsikt. Normalt ber agenten användaren att välja mellan ett eller flera ämnen som matchar deras avsikt via systemämnet Flera ämnen matchade. Agenter som konfigurerats för att använda generativ orkestrering anropar dock för närvarande inte det här ämnet. Om du låter systemämnet Flera ämnen matchade vara aktiverat kommer agenten att börja särskilja mellan ämnen automatiskt när problemet är löst. Om du vill förhindra att din agent automatiskt skiljer mellan olika ämnen i framtiden, stäng då av systemämnet Flera ämnen matchade. Om du stänger av detta ämne kan du testa agenten. Du kan också välja att särskilja igen genom att aktivera ämnet igen när du har testat agenten.