Meilleures pratiques pour la création d’agents déclaratifs

Les agents déclaratifs personnalisent Microsoft 365 Copilot pour des scénarios métier spécifiques via des instructions, des sources de connaissances et des fonctionnalités prises en charge. Utilisez ces pratiques pour garder un agent concentré, configurer ses actions en toute sécurité et évaluer son comportement au fur et à mesure de son évolution.

Commencez par une audience, une tâche utilisateur et un résultat attendu définis. Pour connaître la limite entre l’environnement d’exécution géré et les services que vous exploitez, consultez Architecture de l’agent déclaratif.

Remarque

Cet article traite des agents déclaratifs qui utilisent le runtime géré par Copilot. Si vous créez un agent de moteur personnalisé qui récupère les données d’ancrage de Microsoft 365, suivez les meilleures pratiques , les autorisations et les limitations de l’API de récupération. Ces conseils sont distincts de la configuration des sources de connaissances d’un agent déclaratif.

Composants de l’agent déclaratif

Choisissez chaque composant pour prendre en charge les tâches prévues de l’agent. Suivez les limites de l’outil de création et du schéma demanifeste sélectionnés.

Composant Meilleures pratiques
Nom Utilisez un nom distinct qui transmet l’objectif de l’agent. Agent Builder autorise jusqu’à 30 caractères ; Le manifeste de l’agent déclaratif autorise jusqu’à 100.
Description Résumez les tâches et le domaine en quelques phrases précises, dans la limite de 1 000 caractères. Conservez les instructions comportementales détaillées dans le champ d’instructions.
Instructions Définissez l’objectif de l’agent, les tâches prises en charge, l’utilisation de la source et de l’outil, le format de sortie et le comportement des échecs dans la limite de 8 000 caractères.
Les sources de connaissances Ajoutez des sources pertinentes pour les questions souhaitées. Confirmez l’étendue, l’actualisation, les autorisations et les licences prises en charge.
Fonctionnalités intégrées Activez les fonctionnalités telles que l’interpréteur de code ou le générateur d’images uniquement lorsqu’elles prennent en charge les tâches prévues.
Compétences personnalisées (préversion) Utilisez des compétences pour des instructions, des ressources ou des scripts de tâches modulaires. Référencez les compétences configurées à un niveau élevé plutôt que de dupliquer leurs instructions détaillées.
Actions Utilisez MCP ou des plug-ins d’API pour les interactions prises en charge avec les services externes. Décrivez l’objectif, les entrées, les sorties et les conditions d’échec de chaque outil.
Démarrage de la conversation Fournissez des invites représentatives qui illustrent les tâches prises en charge. Aucun nombre minimum n’est requis. Testez chaque invite et suivez les limites de l’outil sélectionné.

Meilleures pratiques pour les instructions d’agent

Utilisez les instructions pour définir la façon dont l’agent doit aborder les tâches prévues :

  • Indiquez le résultat et les limites. Décrivez ce que l’agent aide les utilisateurs à accomplir, les informations dont il a besoin et la façon dont il doit répondre aux demandes non prises en charge.
  • Rendre l’utilisation de la source et de l’outil explicite. Identifiez la source, la capacité ou l’action configurée qui s’applique à chaque tâche. Demandez les entrées manquantes au lieu de deviner.
  • Séparer les étapes de la présentation. Utilisez des étapes de tâches claires où l’ordre est important, et spécifiez le ton, la structure et le niveau de détail attendus pour les réponses.
  • Planifiez les informations manquantes et les échecs. Décrire comment gérer les sources indisponibles, les résultats incomplets, l’accès refusé et les actions infructueuses sans revendiquer le succès.
  • Séparez les instructions des connaissances. Ne mettez pas d’instructions comportementales dans des documents SharePoint ou d’autres sources de connaissances pour contourner les limites d’instructions. Le contenu récupéré n’est pas du contenu d’instructions créé par le créateur approuvé.

Pour des modèles détaillés, des exemples et des conseils sur les modifications de modèle, consultez Écrire des instructions efficaces. Pour les tâches qui combinent des connaissances avec des appels d’API, consultez Écrire des instructions pour les agents avec des plug-ins d’API.

Choisir les sources de connaissances appropriées

Sélectionnez les sources de connaissances en fonction des questions auxquelles l’agent doit répondre :

  • Préférez la pertinence à la quantité. Limitez les sources aux fichiers, sites, conversations ou autres contenus nécessaires à la tâche. Pour SharePoint et les fichiers incorporés, suivez Optimiser la récupération de contenu.
  • Faites correspondre la récupération aux exigences de fraîcheur. Examinez régulièrement le contenu source et la propriété. La recherche web étendue utilise du contenu indexé par Bing, et non une requête directe des données sous-jacentes. Pour les données structurées actuelles, évaluez plutôt une API ou une action MCP prise en charge. Voir Ancrage de la recherche web et contenu dynamique.
  • Confirmez l’accès avant de partager. Testez avec des utilisateurs qui représentent le public et les autorisations prévus. Examinez le comportement de partage de fichiers incorporés séparément de l’accès aux fichiers d’origine.
  • Vérifiez la prise en charge des fonctionnalités et des licences. Les sources et les options d’étendue diffèrent selon l’outil de création et la configuration du locataire. Suivez la matrice de prise en charge des sources de connaissances et les instructions relatives aux licences.
  • Évaluez les bases, pas seulement la fluidité des réponses. Testez les questions avec des réponses connues et case activée que les réponses et les citations correspondent aux sources prévues. Incluez les questions dont les réponses ne sont pas disponibles.

L’ajout de sources n’empêche pas en soi l’agent d’utiliser la connaissance du modèle intégrée. Lorsque le scénario nécessite des réponses basées sur la source, définissez behavior_overrides.special_instructions.discourage_model_knowledge et renforcez l’utilisation true prévue de la source dans les instructions. Ce contrôle ne garantit pas que les réponses utilisent uniquement des sources configurées. Continuez à évaluer l’attribution de la source et le comportement lorsque les preuves manquent. Voir Réponses de terrain aux sources de connaissances configurées et la référence des instructions spéciales.

Concevoir des actions sécurisées

Utilisez les actions pour les interactions prises en charge avec les services externes et distinguez-les des sources de connaissances. Un connecteur Copilot utilisé pour la mise à la terre n’est pas interchangeable avec une API ou un outil MCP qui modifie des données externes.

  • Décrivez précisément les opérations. Expliquez quand un outil doit être utilisé, ses paramètres obligatoires et ses résultats et erreurs attendus. Pour les API REST, suivez les instructions relatives aux documents OpenAPI.
  • Configurez les confirmations pour l’intégration. Pour les plugins d’API, utilisez l’extension x-openai-isConsequentialOpenAPI , not isConsequential, et marquez les opérations avec des effets secondaires comme conséquences. Pour les outils MCP, utilisez readOnlyHint uniquement les outils en lecture seule. Suivez les invites de confirmation pour les plug-ins MCP et API pour les paramètres et le comportement pris en charge.
  • Appliquer l’accès au service. Utilisez la méthode d’authentification prise en charge et validez l’autorisation et les entrées dans le service externe. Les instructions et les invites de confirmation ne remplacent pas ces vérifications.
  • Conception pour les pannes et les demandes répétées. Confirmations de test refusées, authentification expirée, entrées non valides et erreurs de service. Pour les opérations qui modifient les données, assurez-vous que les nouvelles tentatives ne répètent pas involontairement la modification.

Utilisez les données, la confidentialité et la sécurité du plan pour identifier les flux de données, les autorisations et les exigences de surveillance humaine pour chaque action.

Tester et itérer

Définissez le comportement attendu avant de modifier l’agent et conservez un ensemble reproductible de cas de test. Utilisez l’expérience de test de l’outil de création pour obtenir des commentaires initiaux, puis validez l’agent déployé dans ses hôtes prévus.

Zone de test Éléments à vérifier
Tâches prises en charge Les amorces de conversation, la formulation réaliste de l’utilisateur et les questions de suivi produisent les résultats escomptés.
Informations manquantes ou non prises en charge L’agent demande les intrants requis, explique les preuves indisponibles et n’invente pas de faits ou ne prétend pas d’actions infructueuses terminées.
Ancrage et autorisations Les réponses et les citations correspondent aux sources prévues. Testez des utilisateurs disposant d’un accès différent et vérifiez que les informations restreintes ne sont pas exposées.
Actions et échecs Vérifiez le résultat externe réel ainsi que la réponse. Confirmations de tests, annulations, échecs d’authentification, erreurs de service et demandes répétées.
Expérience de l’hôte Testez chaque application prise en charge sur laquelle vous envisagez de déployer. Vérifiez le contexte du document, la présentation des réponses et les fonctionnalités disponibles plutôt que de supposer un comportement identique pour toutes les applications.
Performances et modifications Mesurez les temps de réponse et réexécutez les cas de régression après les modifications apportées aux instructions, aux connaissances, aux outils, aux compétences ou au comportement de la plateforme.

Incluez les utilisateurs qui n’ont pas écrit les instructions afin que les tests capturent les formulations et les hypothèses inattendues. Transformez des problèmes reproductibles signalés par les utilisateurs en cas de régression.

Pour connaître la conception de cas de test, les assertions et l’évaluation reproductible, consultez Présentation de l’évaluation de l’agent. Pour les vérifications de mise en production, consultez Validation de l’IA responsable et Valider et tester votre plug-in.

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