Résumé

Les agents fournissent une prise en charge en libre-service par le biais d’interactions en langage naturel. Ils peuvent résoudre les problèmes courants et transférer une conversation avec son contexte à un représentant du service clientèle lorsque l’assistance humaine est nécessaire.

Les agents peuvent incorporer des informations provenant d’autres systèmes et utiliser des outils pour planifier des réunions, affecter des cas ou envoyer des e-mails. Microsoft Copilot Studio fournit un environnement graphique et à faible code pour les experts, les fabricants et les développeurs pour créer et gérer ces agents.

Ce module a examiné la prise en main de Microsoft Copilot Studio, la création d’agents et leur déploiement pour une utilisation sur plusieurs canaux, notamment :

• Présentation des agents, expliquant où ils sont utilisés et fournissant une vue d'ensemble de la façon dont Microsoft Copilot Studio peuvent être utilisés pour créer des agents.
• Comparaison des GitHub Copilot, standard et Copilot harnais de conversation.
• Comparaison de l’expérience de harnais standard avec la nouvelle expérience GitHub Copilot harnais.
• Examinant comment créer et utiliser des agents dans différents environnements pour adapter le contenu de l’agent en fonction de facteurs tels que les équipes et les régions.
• Exploration de la façon dont l’IA générative peut être utilisée dans un agent.
• Examen du processus de création d’un agent et de l’utilisation de l’interface utilisateur Microsoft Copilot Studio.
• Exploration de la façon dont l’IA générative peut être utilisée pour fournir des réponses aux questions des utilisateurs.
• l’examen des outils disponibles vous permettant de tester votre agent ;
• l’examen du processus de publication d’un agent afin de le mettre à disposition sur plusieurs canaux et la description des analyses disponibles lorsque l’agent est publié.

L’étape suivante consiste à mieux comprendre comment concevoir un comportement d’agent efficace. Cet apprentissage comprend les éléments suivants :

• Acquisition d’une compréhension plus approfondie des nœuds de conversation
• Examen de la façon dont les variables peuvent être utilisées pour capturer et stocker des données pertinentes
• Ancrer les agents à l’aide de sources de connaissances
• Extension des fonctionnalités de l’agent avec des outils
• Incorporation de flux de travail Copilot Studio pour améliorer le comportement de l’agent