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Das GitHub Copilot-Harness in Microsoft Copilot Studio ist eine neu gestaltete Autoren- und Laufzeitumgebung zum Erstellen von KI-Agenten. Es führt einen Natural-Language-First-Ansatz für die Erstellung von Agenten, ein einheitliches Design auf einer einzigen Oberfläche und ein verbessertes Orchestrierungsmodell ein, das die Antwortqualität und die Schlussfolgerungsfähigkeit verbessert.
Note
Funktionen in diesem Artikel werden von Agenten oder Workflows genutzt, die vom GitHub Copilot-Harness betrieben werden.
Nutzungsbasierte Abrechnung gilt für die Nutzung, den Bau, das Testen und die Bewertung von Agenten. Diese Aktionen könnten Copilot-Credits verbrauchen. Erfahren Sie mehr unter Kosten verwalten für Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness betrieben werden.
Was ist das GitHub Copilot Harness?
Das GitHub Copilot-Harness basiert auf einer verbesserten Orchestrierungslaufzeit, die das Standardmodell ersetzt, das in den Standard-Harness-Agents von Copilot Studio verwendet wird. Anstatt explizite Gesprächsthemen, Flows und verzweigte Logik zu erstellen, beschreibst du deinen Agenten in natürlicher Sprache (Vorschau) und das System generiert die zugrundeliegende Konfiguration.
Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness betrieben werden, sind neben Agenten verfügbar, die das Standard-Harness verwenden. Du entscheidest, welches Harness du verwendest, wenn du einen neuen Agenten erstellst. Agenten, die mit dem GitHub Copilot-Harness erstellt wurden, können nicht auf das Standard-Harness übertragen werden, und umgekehrt.
Einen detaillierten Vergleich der beiden Frameworks finden Sie unter Standardframework vs. GitHub Copilot-Framework.
Wichtige Begriffe
Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness betrieben werden, sind um ihre Kernkomponenten herum organisiert. Du kannst Folgendes im Bau-Tab konfigurieren:
Anweisungen: Definieren Sie Identität, Ton, Umfang und Verhalten des Agents. Erfahren Sie mehr unter Agentendetails und Anweisungen konfigurieren (Vorschauversion).
Wissen: Verbundene Datenquellen und Speicher geben dem Agenten Kontext zur Beantwortung von Fragen. Weitere Informationen finden Sie unter Einem Agenten Wissensquellen hinzufügen.
Tools und Fähigkeiten: Tools ermöglichen es dem Agent, Aktionen auszuführen (aufrufende APIs, ausgeführte Flüsse), während Fähigkeiten wiederverwendbare strukturierte Verhaltensweisen definieren. Erfahren Sie mehr unter Fügen Sie Werkzeuge und Fähigkeiten zu einem Makler bei.
Modell: Wählen Sie das KI-Modell, das die Schlussfolgerungen des Agenten steuert. Erfahren Sie mehr unter Modell für einen Agenten auswählen.
Verbundene Agents: Delegieren sie spezielle Aufgaben an andere Agents. Erfahren Sie mehr in der Übersicht über Connected Agents.
Memory: Schalte Memory ein, um einem Agenten zu helfen, sich an Details seiner Interaktionen zu erinnern und diesen Kontext für zukünftige Interaktionen zu nutzen. Mehr erfahren Sie in Memory (Vorschau).
Wie sich die Registerkarte „Build“ vom Standard-Test-Harness unterscheidet
In Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness angetrieben werden, vereint der Build Tab die Kernteile des Agenten-Authorings an einem Ort. Anstatt explizite Themenflüsse und verzweigte Logik zu entwerfen, beschreibst du deinen Agenten in natürlicher Sprache und verknüpfst die Ressourcen, die er benötigt, um zu reagieren und zu handeln. Mit dem natürlich-sprach-zuerst-Ansatz des Build-Tabs erstellen Sie Agenten, die auf verbesserte Orchestrierung setzen, um Ihre Anweisungen zu interpretieren, zu entscheiden, wann Wissen genutzt werden und wann Werkzeuge aufgerufen werden. Im Standard-Harness prägen explizite Themen, Auslöser und verzweigte Gesprächsflüsse das Verhalten des Agenten. Der Ansatz des GitHub Copilot Harness verringert die Notwendigkeit, detaillierte Ablauflogik im Vorfeld auszuarbeiten. Stattdessen konzentrieren Sie sich darauf, Ihren Agenten zu beschreiben, die richtigen Komponenten zu verbinden und die Grenzen festzulegen, die sein Verhalten steuern.
Agent-Erstellungsoberfläche
Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness angetrieben werden, nutzen eine tabbasierte Oberfläche zum Bauen und Verwalten:
| Tab | Purpose |
|---|---|
| Build | Konfiguriere die Identität, das Wissen, die Werkzeuge, Fähigkeiten, das Modell und den Speicher des Agenten |
| Vorschau | Interaktives Testen des Agents in einer Vorschau-Chatoberfläche |
| Evaluieren | Erstellen und Ausführen von Testsätzen zum Messen der Agentqualität |
| Monitor | Überprüfen der letzten Aufgaben, Dateien, auf die der Agent zugegriffen hat, und Aktivitäten |
Agent-Lebenszyklus
Das Erstellen eines Agenten mit dem GitHub Copilot-Harness folgt diesem allgemeinen Ablauf:
- Erstellen: Beginnen Sie auf der Startseite von Copilot Studio und entscheiden Sie sich, einen neuen Agenten zu erstellen, der vom GitHub Copilot-Harness betrieben wird.
- Erstellen: Konfigurieren Sie, wer der Agent ist, was er weiß, was er tun kann und wo seine Grenzen liegen.
- Test: Verwenden Sie die Registerkarte "Vorschau " und " Auswerten ", um das Verhalten des Agents zu überprüfen.
- Veröffentlichen: Stellen Sie den Agent in Ihren ausgewählten Kanälen bereit.
- Überwachen: Nachverfolgen der Aufgaben, Aktivitäten und Leistung des Agents nach der Bereitstellung.
Orchestrierung und Begründung
Das GitHub Copilot-Harness verwendet eine verbesserte Orchestrierungslaufzeit, die tiefgehende Argumentationsfähigkeiten und qualitativ hochwertigere Antworten im Vergleich zum Standard-Harness unterstützt – insbesondere über Microsoft 365-Daten. Im Gegensatz zum Standard-Harness, bei dem das Orchestrierungsverhalten konfigurierbar ist, verwendet das GitHub Copilot-Harness dieses verbesserte Orchestrierungsmodell für alle Agenten.
Erfahren Sie mehr unter Standard Harness vs. GitHub Copilot Harness.
Verfügbarkeit
Agenten, die mit dem Standard-Harness gebaut sind, werden weiterhin vollständig unterstützt, ebenso wie Agenten, die vom GitHub Copilot-Harness angetrieben werden. Informationen zu Standardagenten finden Sie unter Agenten erstellen und löschen sowie KI-basierte Agentenautorenübersicht. Erfahren Sie mehr unter Standard Harness vs. GitHub Copilot Harness.