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Nella modalità streaming di Copilot Studio, un singolo modello di IA generativa alimenta l'intero agente. Questo approccio elimina la necessità di usare i tradizionali alberi delle finalità, flussi di dialogo rigidi o strati di orchestrazione separati.
Invece di integrare più sistemi, il modello funge da mente dell'agente. Decide in modo dinamico come rispondere e quali azioni intraprendere in tempo reale.
Cosa fa effettivamente il modello generativo
Il modello di IA generativa gestisce l'intero ciclo di vita della conversazione:
Comprendere la richiesta dell'utente (finalità ed entità)
Decidere in merito all'azione migliore da intraprendere, come ad esempio:
Rispondere usando i dati che trova nelle fonti delle informazioni
Chiamare strumenti, API o integrazioni MCP
Porre domande di approfondimento
Eseguire quelle azioni
Sintetizzare una risposta conversazionale naturale (voce o testo)
Questo approccio rappresenta il modello di orchestrazione generativa di Microsoft. Sostituisce:
Classificazione tradizionale della finalità NLU (modalità classica di orchestrazione)
Routing della finestra di dialogo hardcoded
Alberi decisionali deterministici
Il risultato è un modello di interazione molto più flessibile, simile a quello umano.
Quando usare la conoscenza, le API o MCP
A grandi linee, la differenza tra conoscenza, API e MCP dipende dal tipo di risposta o di azione necessaria. Usa la conoscenza quando l'agente deve spiegare criteri, domande frequenti, dichiarazioni di non responsabilità o altre indicazioni basate su informazioni che raramente cambiano. Usa le API quando l'agente ha bisogno di dati in tempo reale, specifici per il cliente, come ad esempio verificare lo stato di un ordine o recuperare i dettagli dell'account da un sistema di record. Usa MCP quando hai bisogno di scalabilità e struttura. Fornisce un modo standardizzato per il modello di interagire con più strumenti e sistemi in modo coerente e controllato.
In termini semplici: la conoscenza aiuta l'agente a comunicare in modo più efficace, le API lo aiutano ad agire su dati in tempo reale e MCP lo aiuta a fare entrambe le cose in modo affidabile in ambienti aziendali complessi.
| Approccio | Da utilizzare per | Caratteristiche chiave | Esempi | Funzionamento |
|---|---|---|---|---|
| Conoscenza (contenuto statico) | La risposta è statica o cambia raramente. Nessuna personalizzazione richiesta. Non serve alcuna convalida da parte del sistema. | Veloce e a basso costo. Nessuna dipendenza dal back-end. Ideale per domande frequenti e informazioni generali. | Qual è l'orario del negozio? Offrite rimborsi sugli articoli in saldo? Come funziona il vostro piano di abbonamento? | Il modello recupera informazioni dalla fonte delle informazioni. Genera una risposta diretta senza chiamate esterne |
| API (dati in tempo reale) | Servono dati transazionali in tempo reale. La richiesta è specifica per l'utente. Richiede una risposta autorevole del sistema. | Dinamica e personalizzata. Sistema guidato dai record. Garantisce accuratezza e aggiornamento | Qual è lo stato del mio ordine? Ho appuntamenti imminenti? Il rimborso è stato elaborato? Qual è il mio saldo attuale? | Il modello rileva la necessità di dati in tempo reale. Chiama API (Power Automate, connettore, endpoint HTTP). Riceve dati strutturati. Genera una risposta in linguaggio naturale. |
| MCP (livello di orchestrazione degli strumenti) | Servono integrazioni standardizzate e riutilizzabili. Diversi sistemi e strumenti devono collaborare tra loro. Richiedere un accesso scalabile e regolamentato per gli LLM. | Agisce come uno strato contrattuale tra modello e strumenti. Consente l'orchestrazione tra più sistemi. Sicuro e più scalabile per l'uso aziendale. | Eseguire il pull dei dati CRM. Controlla i sistemi di fatturazione. Aggiorna i sistemi di biglietteria. Annulla l'abbonamento e rimborsa l'ultimo addebito se idoneo | Il modello seleziona gli strumenti MCP. MCP orchestra più sistemi back-end. Esegue i flussi di lavoro in sicurezza. Restituisce risultati strutturati per la generazione delle risposte |