Definer løsningsarkitekturen

En tydelig løsningsarkitektur er essensiell for å forstå hvordan Copilot Studio-agentene dine fungerer innenfor det overordnede forretnings- og teknologilandskapet. Arkitekturen beskriver kjernekomponentene i agenten din, dens avhengigheter av andre systemer, og hvordan den skalerer for å møte forretningsbehovet.

Copilot Studio gir et fleksibelt fundament som kombinerer flere kapabiliteter.

Copilot Studio-agentlivssyklus

Copilot Studio støtter en komplett ende-til-ende livssyklus for design, forbedring og administrasjon av agenter fra én, enhetlig Software as a Service (SaaS)-basert opplevelse.

Under Bygg og Publiser-fasen, du

• Design, forbedre og administrer agenter: Bygg en agent og publiser raskt fra et brukervennlig SaaS-produkt.
• Nettprat basert på kunnskap med generativ kunstig intelligens: Få virksomhetsspesifikke svar ved hjelp av filene dine, nettsteder, Dataverse, ikke-Microsoft-apper og mer.
• Opprett spesifikke emner: Suppler svar fra generativ kunstig intelligens med spesifikke, kuraterte emner for når du vil ha mer kontroll.
• Bygg handlinger: Opprett handlinger og bruk forhåndsbygde koblinger eller agentflyter for å koble til backend-systemer og API-er, eller for å fullføre langvarige oppgaver.
• Publiser til flere kanaler: Publiser på over 20 språk og distribuer til ønsket kanal med ett klikk, inkludert Microsoft 365 Copilot.

Under Analyser og Forbedre-fasen gjør du:

• Overvåk og forbedre: Få tilgang til omfattende, innebygde innsikter og analyser.
• Integrer med AI-tjenester: Integrer med Microsoft Foundry, Azure Cognitive Services, Bot Framework, og andre samtalebaserte Microsoft-tjenester.

Hvordan de to fasene fungerer sammen

• Bygg og Publiser får deg raskt til produksjon med riktig arkitektur, styring og kanaler.
• Analyze and Improve sikrer at du forblir verdifull ved å lære av bruk og tette kvalitetsgap.
• Sammen utgjør de et lukket kretsløp: De leverer selvsikkert, måler grundig og itererer bevisst, alt innenfor én samlet SaaS-opplevelse.

Copilot Studio kjernefunksjoner

Opprett eb samtalebasert AI-opplevelse

Å skape en effektiv samtalebasert AI-opplevelse går langt utover å bygge en chatrobot. Det krever en kombinasjon av teknologi, design og operative kapasiteter som samarbeider for å levere sømløse, sikre og intelligente interaksjoner. Her er de essensielle komponentene:

1. Språkforståelse og orkestreringsevner: I sentrum av enhver konversasjons-AI ligger evnen til å forstå hva brukeren mener. Denne evnen innebærer:

   1. Å forstå hva brukeren sier (hensikt) og hvordan man skal reagere på det.
   2. Å hente ut nøkkelinformasjon (entitet) fra brukerens ytringer

2. Dialogstyringsfunksjoner: Samtaler trenger struktur. Bør de følge en veiledet flyt eller forbli åpne? Dialogstyring sikrer:

   1. Jevne overganger mellom emner.
   2. Håndtering av avbrytelser og avklaringer.
   3. Opprettholdelse av kontekst gjennom interaksjoner med flere trinn.

3. KI-funksjoner for å generere svar eller utføre handlinger: generativ kunstig intelligens gir rike, dynamiske svar og gjør det mulig å:

   1. Søk i virksomhetens kunnskap.
   2. Oppsummering av innhold.
   3. Igangsette handlinger via API-er og integrasjoner for ende-til-ende-prosesser.

4. Integrasjon med andre systemer: Ende-til-ende forretningsprosesser innebærer ofte integrering med ulike systemer og datakilder.

5. Distribusjon og kjøretid: Når løsningen er bygget, må opplevelsen møte brukerne der de er:

   1. Distribuer på tvers av kanaler som nettsider, Teams eller apper.
   2. Støtte flerspråklig og flerkanals publisering.

6. Sikkerhet og autentisering: Sikre endepunktene og autentisere sluttbrukere for å sikre trygge og pålitelige interaksjoner.

   1. Hvem kan påkalle agenten?
   2. Må brukeren være logget inn?

7. Analyse og kontinuerlig forbedring: Ytelsen overvåkes og forbedres også etter lansering.

   1. Bruk telemetri, nøkkelindikatorer og samtaleutskrifter for å måle effektivitet.
   2. Identifiser mangler og optimaliser for å oppnå bedre resultater.

8. Application Lifecycle Management (ALM): Administrasjon av miljøer og versjoner er nøkkelen.

   1. Før agentene gjennom utviklings-, test- og produksjonsstadier.
   2. Automatiser utrullinger og oppretthold samsvar.

En vellykket samtalebasert AI-opplevelse kombinerer intelligent språkforståelse, sikker integrasjon og kontinuerlig forbedring, alt støttet av robust utrulling og styring. Plattformer som Copilot Studio gjør dette mulig ved å tilby et ende-til-ende SaaS-miljø hvor du sømløst kan designe, forbedre og administrere agenter.

Finn ut mer:

• Innføring i samtaleopplevelser
• Planlegg og opprett en ytelsestest for en samtaleagent

Oversikt over Copilot Studios teknologiske arkitektur

Dette bildet gir en arkitektonisk oversikt over Copilot Studio, og viser hvordan agenter samhandler med kanaler, integrasjoner, AI-muligheter, sikkerhet, analyse og Microsofts skytjenester.

På venstre side av diagrammet listes klientinngangspunkter, inkludert standard Web nettprat-kontroller, Power Apps- og Power Pages-nettpratkontroller, egendefinerte klienter som Bot Framework Web nettprat, server-til-server-mellomvare, Microsoft Teams, Facebook Messenger, WhatsApp, Slack, Dynamics 365 Contact Center og Microsoft 365 Copilot. Azure Bot Service-kanaler og Bot Framework-roboter vises også.

Midtseksjonen fremhever kjernekomponenter i Copilot Studio-arkitekturen, gruppert i kategorier:

• Kjøretid: Native kanaler, agent-som-en-ferdighet og kanalatferd.
• Integrasjoner: HTTP-forespørsler, koblinger, arbeidsflyter, AI Builder-spørsmål og ferdigheter i Bot Framework.
• ALM: Power Platform-løsninger og CI/CD pipelines.
• Dialoghåndtering: emner, handlinger, inndata og utdata.
• Språkforståelse: Klassisk naturlig språkforståelse, innebygd naturlig språkforståelse, bring-your-own naturlig språkforståelse og generativ iverksetting.
• Generative svar: Omskriving av spørringer, kunnskapssøk på tvers av nettsteder, filer, SharePoint, Dataverse, graf, føderert kunnskap, Azure AI-søk og oppsummering.
• Sikkerhet: Håndtering av hemmeligheter, identitet, autentisering, autorisering, endepunktsikkerhet, datapolicyer og revisjonslogger.
• Triggere: Autonome og systemdrevne triggere.
• Analyse: Standard analyse, teknisk telemetri og samtaletranskripsjoner.

Til høyre viser diagrammet skytjenester som Copilot Studio kan bruke, som Azure kunstig intelligens Language, Microsoft 365 Graph, Azure AI Search, Microsoft (tidligere Azure kunstig intelligens) Foundry, Azure Monitor, Azure Storage, Azure Synapse Analytics og Microsoft Entra ID.

Sammen illustrerer disse elementene hvordan Copilot Studio kobler klientkanaler, orkestrering, integrasjoner og Azure- og Microsoft 365-tjenester for å bygge og kjøre samtaleagenter.

Identifiser tekniske utfordringer

Å oppdage potensielle hindringer tidlig hjelper teamene med å forberede tiltak for å redusere tiltak. Vanlige utfordringer inkluderer å koble sikkert til lokale ressurser, distribuere agenter til visse kanaler som WhatsApp eller Slack, og håndtere avanserte behov som nedlasting av utskrifter eller støtte for flerspråklige brukere. Dokumenter og valider disse utfordringene med interessenter slik at arkitekturen reflekterer både nåværende behov og fremtidige krav.

Gjennomstrømning og hastighetsgrenser

Høyvolum-, business-to-customer (B2C)- og autonome implementeringer krever gjennomstrømningsplanlegging sammen med tilkobling og kanaldesign. Forespørselsgrenser gjelder hele kjøretidsløpet—inkludert Power Automate, Dataverse, koblinger og nedstrøms API-er—og valg innen arkitektur, som miljøsegmentering og triggerdesign, påvirker direkte om løsningen holder seg innenfor disse grensene ved høy trafikk. Mer informasjon i Planlegg for gjennomstrømning og hastighetsgrenser.

Målet med arkitekturoversikten er å gi en tydelig mal som knytter forretningsmål til teknisk virkelighet. Ved å definere samtaleflyt, AI-funksjoner, integrasjoner, sikkerhet og ytelsesforventninger, skaper du en felles forståelse på tvers av alle interessenter og etablerer et grunnlag som kan skaleres, forvaltes og kontinuerlig forbedres.

Strukturering av agentløsninger

Dokumentet Architecting agentløsninger gir veiledning om sentrale prinsipper og mønstre for å bygge sikre, pålitelige agenter, med fokus på Microsoft 365 Copilot. Rammeverket gir standardiserte tilnærminger for agentutvikling, og sikrer maksimal avkastning på investeringen samtidig som sikkerhet og samsvar på bedriftsnivå opprettholdes.

Dette rammeverket er organisert i flere søyler:

• Vurder om løsningen er egnet for sitt formål
• Bestem operabilitet
• Bestem tillit, sporbarhet og åpenhet

Ved å ta dette rammeverket i betraktning kan organisasjoner sikre kvalitet og tillit ved å prioritere pålitelighet, sporbarhet og ansvarlig AI for sikre, reviderbare løsninger. Det muliggjør også skalering ved å gi utviklere mulighet til å bygge løsninger som samsvarer med bransjens og Microsofts anbefalte beste praksis, uten behov for teknisk støtte fra Microsoft.

Power Platform Well-Architected

Power Platform Well-Architected tilbyr et sett med prinsipper og beste praksis for å hjelpe team med å designe, bygge og drifte løsninger som er sikre, pålitelige og effektive i stor skala. Den fungerer som et referansepunkt gjennom hele implementeringssyklusen, og sikrer at hver beslutning fra arkitektur til styring støtter både umiddelbare forretningsresultater og langsiktig bærekraft.

Rammeverket er organisert i flere søyler:

• Pålitelighet
• Sikkerhet
• Driftskvalitet
• Ytelseseffektivitet
• Opplevelsesoptimalisering

Ved å tilpasse prosjektene til disse pilarene kan organisasjoner heve seg over det å bare «få en agent live», og i stedet fokusere på å levere agenter som er robuste, vedlikeholdbare og posisjonert til å vokse sammen med virksomheten. Power Platform Well-Architected er en veiledning for å ta bedre designbeslutninger, validere avveininger og forbedre den generelle kvaliteten på Copilot Studio-løsningsdesign.

Løsningsideer dokumentert i Power Platform og Copilot Studio Architecture Center viser en klar, modulær måte å dokumentere komplekse løsninger på ved å bryte dem ned i konsistente arkitektoniske byggeblokker. De visuelle diagrammene, slik som det som vises her, fremhever hvordan komponenter relaterer seg til hverandre ende-til-ende på tvers av klientinngangspunkter, kjøretidsatferd og underliggende Azure-tjenester. Denne strukturen kan fungere som en modell for din egen arkitekturdokumentasjon: Definer hvert lag i løsningen din, kartlegg hvordan data og handlinger flyter gjennom systemet, vis hvordan agenten din samhandler med eksterne systemer eller forretningsprosesser, og dokumenter hvordan agenten din tar i bruk prinsippene fra Power Platform Well-Architected. Ved å følge denne tilnærmingen utformer du dokumentasjon som er enklere for interessenter å forstå, vedlikeholde og videreutvikle, samtidig som løsningen er i tråd med bransjestandarder og Microsofts anbefalte designpraksiser.

Gjennomgå løsningsforslaget for implementering av en skreddersydd kontaktsenterløsning med Copilot Studio-agent.

Neste trinn

Lær hvordan du kan anvende prinsippene for ansvarlig kunstig intelligens slik at løsningen din blir rettferdig, åpen, sikker og i tråd med Microsofts Responsible AI-standard.

Relatert informasjon

• Planlegg for gjennomstrømning og hastighetsgrenser
• Oversikt over Copilot Studio
• Power Platform- og Copilot Studio-arkitektursenter
• Sjekkliste for å starte diskusjoner om agentbasert arkitektur