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Il GitHub Copilot harness in Microsoft Copilot Studio è un ambiente di authoring e runtime riprogettato per la creazione di agenti IA. Introduce un approccio basato sul linguaggio naturale per la creazione dell'agente, una progettazione unificata a singola superficie e un modello di orchestrazione avanzato che migliora la qualità della risposta e la capacità di ragionamento.
Annotazioni
Il framework utilizzato per costruire questo agente utilizza una fatturazione basata sull'uso. Utilizzare, costruire, testare e valutare agenti potrebbe consumare Copilot Credits. Scopri di più in Panoramica della fatturazione basata sull'uso.
Cos'è il GitHub Copilot harness?
Il GitHub Copilot harness è costruito su un runtime di orchestrazione migliorato che sostituisce il modello standard utilizzato negli agenti di harness standard di Copilot Studio. Invece di creare argomenti espliciti di conversazione, flussi e logiche ramificate, descrivi il tuo agente in linguaggio naturale (anteprima) e il sistema genera la configurazione sottostante.
Gli agenti alimentati dal GitHub Copilot harness sono disponibili insieme agli agenti che utilizzano il harness standard. Scegli tu quale imbracatura usare quando crei un nuovo agente. Gli agenti creati con l'harness GitHub Copilot non possono essere trasferiti all'harness standard e viceversa.
Scopri di più su Imbracature in Copilot Studio.
Importante
Il GitHub Copilot harness è un framework di authoring e orchestrazione di Microsoft Copilot Studio, non il servizio GitHub Copilot. Sebbene il harness condivida la tecnologia sottostante e i componenti SDK con GitHub Copilot, i dati dei clienti non vengono inviati né processati dal servizio GitHub Copilot quando gli agenti vengono eseguiti in Copilot Studio. Gli impegni esistenti di Microsoft Copilot Studio in materia di privacy, sicurezza, conformità e residenza dei dati continuano ad applicarsi.
Concetti chiave
Gli agenti alimentati dal GitHub Copilot harness sono organizzati attorno ai loro componenti principali. Puoi configurare quanto segue dalla scheda Build :
Istruzioni: definisci l'identità, il tono, l'ambito e il comportamento dell'agente. Altre informazioni in Configura dettagli e istruzioni dell'agente (anteprima).
Conoscenza: Fonti di dati collegate e memoria forniscono all'agente un contesto per rispondere alle domande. Altre informazioni in Aggiungere conoscenza a un agente.
Strumenti: Gli strumenti permettono all'agente di eseguire azioni, come chiamare API ed eseguire flusso. Scopri di più in Panoramica degli Strumenti per agenti.
Competenze: Le competenze definiscono comportamenti strutturati riutilizzabili. Scopri di più in Panoramica delle Competenze per agenti.
Modello: scegliere il modello di intelligenza artificiale che supporta il ragionamento dell'agente. Altre informazioni in Selezionare un modello per un agente.
Agenti connessi: delegare attività specializzate ad altri agenti. Scopri di più in Panoramica degli agenti connessi.
Memoria: Attiva la Memoria per aiutare un agente a ricordare i dettagli delle sue interazioni e usare quel contesto per interazioni future. Scopri di più in Memoria (anteprima).
In che modo la scheda Build differisce dalla tradizionale imbracatura
Negli agenti basati sull'infrastruttura di GitHub Copilot, la scheda Build riunisce in un unico posto i componenti fondamentali per la creazione degli agenti. Invece di progettare flussi espliciti di argomenti e logiche ramificate, descrivi il tuo agente in linguaggio naturale e colleghi le risorse di cui ha bisogno per rispondere e agire. Utilizzando l'approccio "linguaggio naturale" della scheda Build , crei agenti che si affidano a un'orchestrazione avanzata per interpretare le tue istruzioni, decidere quando usare la conoscenza e quando invocare gli strumenti. Nell'imbracatura standard, argomenti espliciti, trigger e flussi di conversazione ramificati plasmano il comportamento dell'agente. L'approccio del GitHub Copilot riduce la necessità di creare una logica di flusso dettagliata fin dall'inizio. Invece, ti concentri sulla descrizione del tuo agente, sul collegamento dei componenti appropriati e sulla definizione dei confini che guidano il suo funzionamento.
Confronto delle caratteristiche: standard vs. harness GitHub Copilot
| Categoria | Feature | Imbratura standard | harness di GitHub Copilot | Comments |
|---|---|---|---|---|
| Strumenti | Connectors | Supportata | Supportata | |
| Strumenti | MCP | Supportata | Supportata | |
| Strumenti | Utilizzo del computer | Supportata | Pianificato | |
| Strumenti | Prompt | Supportata | Non supportato | Sostituito da Skills nel GitHub Copilot harness |
| Strumenti | Workflows | Supportata | Supportata | |
| Conoscenza | Siti Web pubblici | Supportata | Supportata | |
| Conoscenza | Caricamento di file | Supportata | Supportata | |
| Conoscenza | SharePoint | Supportata | Supportata | |
| Conoscenza | Connettori a grafo | Supportata | Supportata | |
| Conoscenza | Tabelle di Dataverse | Supportata | Supportata | |
| Conoscenza | Ricerca di intelligenza artificiale di Azure | Supportata | Non supportato | |
| Abilità | Competenze | Non supportato | Supportata | Solo agenti GH |
| Memory | Memory | Non supportato | Supportata | Solo agenti GH |
| Interprete di codice | Interprete del codice | Supportato (opt-in) | Compatibile (nativo) | |
| Topics | Attivato in base all'intento dell'utente | Supportata | Supportata | Sostituiti da Hooks nell'harness GitHub Copilot. Gli hook eseguono automaticamente i flussi di lavoro in momenti specifici del ciclo di vita di un agente, come quando inizia una sessione o prima dell'esecuzione dello strumento |
| Topics | Altri trigger di sistema (ad esempio, Messaggio ricevuto) | Supportata | Supportata | Sostituiti da Hooks nell'harness GitHub Copilot. Gli hook eseguono automaticamente i flussi di lavoro in momenti specifici del ciclo di vita di un agente, come quando inizia una sessione o prima dell'esecuzione dello strumento |
| Agenti connessi | Agenti Copilot Studio (stesso ambiente) | Supportata | Supportata | |
| Agenti connessi | Agenti di fonderia | Supportata | Supportata | |
| Agenti connessi | Agenti del protocollo A2A | Supportata | Supportata | |
| Agenti connessi | Agenti dell'SDK M365 | Supportata | Supportata | |
| Valutazione dell'agente | Valutazione dell'agente | Supportata | Supportata | |
| Monitor | Monitor | Supportata | Supportata | |
| Canali | M365 / Teams | Supportata | Supportata | |
| Canali | Sito Web | Supportata | Supportata | |
| Canali | SharePoint | Supportata | Non supportato | |
| Canali | Supportata | Non supportato | ||
| Canali | Contact center di Dynamics 365 | Supportata | Non supportato | |
| Triggering | Attivazione automatica | Supportata | Supportata | Nel GitHub Copilot harness, usa trigger (anteprima) o un Agent Node nei flussi di lavoro |
| Attività / Cronologia delle esecuzioni | Attività / Cronologia esecuzioni | Supportata | Supportata | Rivedi sessioni e run nella scheda Monitor |
| Auth | Microsoft (Entra ID) | Supportata | Supportata | |
| Auth | Nessuna autenticazione / anonimo | Supportata | Supportata | |
| Auth | Autenticazione manuale / personalizzata | Supportata | Non supportato | |
| ALM | Soluzioni / supporto ALM | Supportata | Supportata | |
| Governance | DLP / controlli di governance | Supportata | Supportata | |
| Lingue | Linguaggi esplicitamente aggiunti e abilitati | Supportata | Supportato per impostazione predefinita | Nel harness di GitHub Copilot: il linguaggio di risposta è controllato dalle istruzioni dell'agente |
| Entità | Entità personalizzate | Supportata | Non supportato |
Interfaccia di creazione dell'agente
Gli agenti alimentati dall'harness GitHub Copilot utilizzano una superficie basata su tabulazioni per costruire e gestire:
| Tab | Purpose |
|---|---|
| Build | Configura l'identità, le conoscenze, gli strumenti, le competenze, il modello e la memoria dell'agente |
| Preview | Testare l'agente in modo interattivo in un'interfaccia di chat di anteprima |
| Valutare | Creare ed eseguire set di test per misurare la qualità dell'agente |
| Monitor | Rivedi la salute della produzione, i risultati, le reazioni, le sessioni e l'utilizzo del credito |
Ciclo di vita dell'agente
La creazione di un agente con l'harness di GitHub Copilot segue questo flusso generale:
- Crea: Inizia dalla home page di Copilot Studio e scegli di creare un nuovo agente alimentato dal harness GitHub Copilot.
- Compilazione: configura chi è l'agente, cosa sa, cosa può fare e quali sono i suoi limiti.
- Test: usare la scheda Anteprima e Valuta per convalidare il comportamento dell'agente.
- Pubblica: distribuire l'agente nei canali scelti.
- Monitoraggio: Esamina lo stato di salute dell'ambiente di produzione e identifica gli aspetti da migliorare dell'agente. Puoi aprire Monitor prima di pubblicare, ma i dati di produzione appaiono dopo che le persone usano l'agente pubblicato.
Orchestrazione e ragionamento
Il GitHub Copilot harness utilizza un runtime di orchestrazione migliorato che supporta capacità di ragionamento profondo e risposte di qualità superiore rispetto all'harness standard—in particolare sui dati Microsoft 365. A differenza dell'harness standard, dove puoi configurare il comportamento dell'orchestrazione, il harness GitHub Copilot utilizza questo modello di orchestrazione migliorato per tutti gli agenti. Scopri di più su Imbracature in Copilot Studio.
Availability
Gli agenti costruiti con il harness standard rimangono completamente supportati insieme agli agenti alimentati dal GitHub Copilot harness. Per informazioni sugli agenti standard, vedi Crea e elimina agentie panoramica sull'autoria degli agenti basati sull'IA. Scopri di più su Imbracature in Copilot Studio.
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