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Ein neueres Modell ist nicht automatisch ein besseres Modell. In einer Orchestrierungsplattform sind Befehlsfolgen, Werkzeugauswahl und Latenz wichtiger als die Rohfähigkeit. Ein Modell, das öffentliche Benchmarks anführt, könnte bei diesen Messgrößen dennoch schlecht abschneiden.
Zwei Ereignisse bringen eine Modelländerung auf den Tisch und erfordern unterschiedliche Antworten:
| Modelllebenszyklusereignis | Was dies bedeutet |
|---|---|
| Neue Modellveröffentlichung | Neue Modelle können in der Vorschau verfügbar oder allgemein verfügbar sein. Bewerten Sie relevante Modelle, sobald sie verfügbar werden, um deren Qualität, Befehlsfolgen, Latenz, Zuverlässigkeit und Verbrauchsmerkmale zu verstehen, bevor eine Migration erforderlich ist. |
| Modellrentierung | Pensionierungen treten seltener auf, sind aber störender, weil betroffene Agenten innerhalb eines festgelegten Zeitrahmens zu einem unterstützten Ersatz wechseln müssen. Teams müssen betroffene Agenten identifizieren, Besitzer kontaktieren, Tests durchführen, Regressionen beheben und den Ersatz einsetzen. |
Important
Warten Sie nicht auf eine Rentenankündigung, um mit der Planung des Modelllebenszyklus zu beginnen. Teams, die ein Inventar, eine wiederverwendbare Bewertungsbasis und aktuelle Testergebnisse führen, können eine Ruhestandsmigration mit Hinweisen auf das Ersatzmodell beginnen, anstatt ihre Analyse erst nach der Bekanntgabe des Ruhestands zu beginnen.
Bestätigen Sie die Voraussetzungen
Überprüfen Sie die folgenden Voraussetzungen, bevor Sie in die Bewertung eines Kandidatenmodells investieren. Die meisten gelten für jedes Modell. Zwei sind bedingt und müssen nur überprüft werden, wenn der Kandidat in die betreffende Klasse fällt. Wenn eine Voraussetzung, die für deinen Bewerber gilt, nicht besteht, steige nicht darauf auf. Erfahren Sie mehr unter Verstehen Sie die KI-Modelllandschaft.
| Voraussetzung | Gilt für: | Wie man es überprüft |
|---|---|---|
| Das Modell ist im Allgemeinen verfügbar oder standardmäßig | Alle Modelle | Überprüfen Sie das Release-Etikett des Modells. |
| Das Modell ist in Ihrer Region erhältlich | Alle Modelle | Überprüfen Sie den Eintrag Ihrer Region, nicht nur den Modellnamen. Einige Modelle sind auf Early-Access-Umgebungen beschränkt. |
| Die Nutzungskategorie entspricht dem Zweck des Agenten | Alle Modelle | Passen Sie das Deep-, Auto- oder General-Tag an das Verhalten des Agenten an, nicht mit welchem Modell das höchste Ergebnis erzielt. |
| Die Sicherheitshaltung ist akzeptabel | Alle Modelle | Überprüfen Sie die veröffentlichten Sicherheits- und verantwortungsvollen KI-Bewertungsergebnisse für das Modell. Ein als weniger ausgerichtetes Modell markiert, ist unabhängig von der Leistungsfähigkeit kein Produktionskandidat. |
| Die Cross-Geo-Haltung ist akzeptabel | Bedingt: jedes Modell, das in Ihrer Region als Cross-Geo gekennzeichnet ist, einschließlich allgemein verfügbarer Modelle | Holen Sie sich vor der Migration die Compliance-Genehmigung ein. Das Aktivieren von Move-Daten zwischen Regionen kann für bereits verarbeitete Daten nicht rückwirkend rückwirkend rückgängig gemacht werden, und regulierte Arbeitslasten erlauben dies möglicherweise gar nicht. |
| Der Administrator hat die Modellklasse aktiviert | Bedingt: Vorschau, experimentelle und externe Modelle | Bestätigen Sie, dass die erforderliche Einstellung in der Zielumgebung aktiviert ist. Ein internes, allgemein verfügbares Modell, das in Ihrer Region nicht mit Cross-Geo gekennzeichnet ist, benötigt keine zusätzliche Unterstützung. |
Gute Gründe für ein Upgrade
- Das aktuelle Modell geht in den Ruhestand. Dieser Grund ist zwingend und zeitlich abhängig.
- Das Standardmodell ändert sich und der Agent verwendet das Standardmodell. Das Modell ändert sich, egal ob du es planst oder nicht, also validiere das Ergebnis.
- Eine dokumentierte Produktionslücke, die durch Überwachung belegt wird, wie z. B. Ausfälle beim Nachverfolgen von Anweisungen, schlechte Werkzeugwahl, schwache Erdung, inakzeptable Latenz oder hoher Verbrauch.
- Eine Fähigkeit, die der Agent benötigt , wird verfügbar, wie zum Beispiel eine stärkere Mehrschritt-Tool-Orchestrierung für einen Agenten, die mehrere Werkzeuge verkettet.
- Ein schnelleres oder günstigeres Modell erfüllt jetzt Ihre Qualitätsgrenze bei geringerem Kreditverbrauch.
- Eine regionale oder Compliance-Verbesserung, wie etwa ein Modell, das in der Region verfügbar wird und eine geografische Abhängigkeit beseitigt.
Schlechte Gründe für ein Upgrade
- Das Modell ist das neueste verfügbare Modell. Öffentliche Benchmarks messen nicht deine Anweisungen, deine Werkzeuge oder deine Wissensquellen.
- Das Modell erzielte auf einer Bestenliste eine höhere Punktzahl. Aggregierte Benchmark-Werte sagen nichts über die Einhaltung der Instruktion oder die Verhaltensbeschränkungen Ihres Agenten aus.
- Der Agent eines anderen Teams verbesserte sich dadurch. Verschiedene Anweisungen und Werkzeuge erzeugen ein anderes Ergebnis.
- Das Team möchte ein Schlussfolgerungsmodell. Tiefe Modelle bringen Latenz und Kosten mit sich, die die meisten konversationellen Agenten nicht benötigen.
- Um ein Problem zu lösen, das tatsächlich ein Problem mit Anweisungen, Wissen oder Werkzeugbeschreibungen ist. Zuerst diagnostizieren. Ein Modellwechsel behebt weder eine schlecht abgegrenzte Wissensquelle noch eine vage Werkzeugbeschreibung und fügt neue Risiken hinzu.
Überprüfen Sie modellspezifische Upgrade-Leitlinien
Wenn sich ein neues Modell wesentlich anders verhält als das Modell, das es ersetzt, veröffentlicht der Modellanbieter in der Regel modellspezifische Upgrade-Empfehlungen. Diese Leitlinie beschreibt die Verhaltensänderungen, die bestehende Anwendungen am häufigsten betreffen, sowie die prompten Änderungen, die diese adressieren. Überprüfen Sie es, bevor Sie ein neues Modell im Copilot Studio bewerten, und nutzen Sie es, um die Änderungen eines Agenten zu planen.
Die Leitlinien zum Modellaufrüsten umfassen üblicherweise Folgendes:
- Anleitung folgt: Neuere Modelle folgen Anweisungen oft wörtlicher. Befehle, die auf einem vorherigen Modell beruhten, das Absicht abgeleitet hat, müssen möglicherweise das erforderliche Verhalten explizit angeben.
- Werkzeug- und Aktionsauswahl: Änderungen darin, wie ein Modell sich entscheidet, Werkzeuge aufzurufen, wie viele Werkzeuge es aufruft und wie es Werkzeugbeschreibungen und Parameterdefinitionen verwendet.
- Antwortformatierung und -länge: Unterschiede in Standard-Wortzahl, Struktur und Formatierung, die das Nutzererlebnis und die nachgelagerte Verarbeitung beeinflussen.
- Denk- und Planungsverhalten: Unterschiede darin, wie das Modell mehrstufige Aufgaben zerlegt, die Agenten betreffen, die mehrere Werkzeuge oder Wissensquellen orchestrieren.
- Prompt-Muster zum Entfernen: Workarounds, die für die Einschränkungen eines vorherigen Modells hinzugefügt wurden, können die Ergebnisse eines neueren Modells verschlechtern.
Übersetze die entsprechenden Empfehlungen in die Agentenartefakte, die du in Copilot Studio kontrollierst. Erfahren Sie mehr unter Aktualisieren Sie die Agentenartefakte, die eine Modelländerung beeinflusst.
Die folgenden Beispiele zeigen, welche Art von Leitmodellen Anbieter veröffentlichen. Nicht alle Empfehlungen gelten für Copilot Studio, da Copilot Studio die Modellaufrufe verwaltet und nicht jeden Modellparameter offenlegt. Konzentriere dich auf die Instruktion, Werkzeugbeschreibung und Verhaltenshinweise.
| Beispielanleitung | Erkenntnisse |
|---|---|
| Claude fordert Best Practices auf | Sei explizit bezüglich des erforderlichen Verhaltens und der Ausgabe, füge Kontext hinzu, der erklärt, warum ein Verhalten wichtig ist, und entferne Prompt-Workarounds, die für frühere Modelle geschrieben wurden. |
| GPT-5-Prompting-Leitfaden | Lösen Sie widersprüchliche oder mehrdeutige Anweisungen auf, kalibrieren Sie, wie viel eigenständige Aktion das Modell ausführen sollte, und optimieren Sie Werkzeugbeschreibungen sowie die Umfangslänge der Antwort. |
Reagieren Sie auf einen Muster-Ruhestand
Ein Ruhestand ist das einzige Lebenszyklusereignis mit einer Frist, daher findet die spezifische Arbeit statt, bevor die eigentliche Migration beginnt:
- Bestätigen Sie das betroffene Modell, den Ersatz, den regionalen Umfang und den Zeitplan für die Einstellung in der Liste der öffentlich verfügbaren Modelle.
- Identifizieren Sie die betroffenen Erreger und Umgebungen.
- Kontaktieren Sie die Geschäfts- und technischen Eigentümer und erklären Sie die Ruhestandsfrist, das Ersatzmodell und die erforderlichen Bewertungsarbeiten.
- Priorisieren Sie die Agenten nach geschäftlicher Kritikalität, Nutzerwirkung und verbleibender Zeit bis zur Pensionierung.
Von dort aus folgt jeder betroffene Agent demselben Migrationsweg als proaktives Upgrade. Erfahren Sie mehr in Run und validieren Sie eine Modellmigration.
Verfolgen Sie jeden betroffenen Agenten durch Bewertung, Sanierung, Genehmigung, Einsatz und Überwachung nach der Migration, sodass der Migrationsstatus im gesamten Nachlass sichtbar ist und nicht von einzelnen Eigentümern verfolgt wird.
Verwenden Sie das Fenster des zurückgezogenen Modells als temporäre Migrationszeit
Copilot Studio kann einem Agenten erlauben, nach einem automatischen Upgrade 30 Tage lang ein ausgemustertes Hauptmodell zu verwenden. Gehen Sie zur Seite Einstellungen des Agenten und aktivieren Sie im Bereich Modell, wenn die zusätzliche Kompatibilitätsphase erforderlich ist, "Weiterhin zurückgezogene Modelle".
Nachdem die Einstellung aktiviert ist, können Sie jederzeit während des 30-Tage-Zeitraums zwischen dem ausgemusterten und dem aufgerüsteten Modell wechseln, und die Präferenz gilt für zukünftige Modell-Upgrades, bis Sie die Einstellung deaktivieren.
Important
Die 30-Tage-Option für das ausgemusterte Modell ist ein temporäres Kompatibilitätsfenster, keine langfristige Migrationsstrategie. Vollständige Bewertung und Migration vor Ablauf des Zeitfensters.
Verfolgen Sie die Nutzung der Einstellung im Migrationsplan, einschließlich der verwendeten Agenten, wer sie genehmigt hat, wann die Verlängerung endet und welche weiteren Aktionen gelten. Die Einstellung ist bei jedem Agenten individuell konfiguriert, daher sollten Organisationen mit vielen betroffenen Agenten die Zeit und Eigenverantwortung berücksichtigen, die für die Anwendung und Nachverfolgung erforderlich sind.
Nächster Schritt
Wenn Sie bereit sind zu aktualisieren, folgen Sie dem Migrationsprozess, um das Kandidatenmodell zu evaluieren, Regressionen zu korrigieren und die Änderung auszuführen.