Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Funkcja GitHub Copilot Harness w Microsoft Copilot Studio to przeprojektowane środowisko do tworzenia i uruchamiania agentów AI. Wprowadza podejście stawiające na język naturalny przy tworzeniu agentów, ujednolicony interfejs oraz ulepszony model orkiestracji, który poprawia jakość odpowiedzi i zdolność rozumowania.
Note
Funkcje opisane w tym artykule są wykorzystywane przez agentów lub przepływy pracy oparte na układzie GitHub Copilot.
Rozliczanie według użycia dotyczy korzystania z agentów, ich tworzenia, testowania i oceniania. Te działania mogą pochłaniać kredyty Copilot. Dowiedz się więcej w artykule Zarządzanie kosztami agentów obsługiwanych przez GitHub Copilot harness.
Czym jest środowisko uruchomieniowe GitHub Copilot?
Środowisko uruchomieniowe GitHub Copilot jest oparte na ulepszonym środowisku uruchomieniowym orkiestracji, które zastępuje standardowy model używany w agentach standardowego środowiska uruchomieniowego Copilot Studio. Zamiast tworzyć konkretne tematy rozmów, przepływy i logikę rozgałęzień, opisujesz swojego agenta za pomocą języka naturalnego (wersja zapoznawcza), a system generuje bazową konfigurację.
Agenty obsługiwane przez harness GitHub Copilot są dostępne obok agentów korzystających ze standardowego harnessu. Wybierasz, której uprzęży użyć, gdy tworzysz nowego agenta. Agenty utworzone za pomocą harnessu GitHub Copilot nie mogą zostać przeniesione do standardowego harnessu i odwrotnie.
Szczegółowe porównanie obu uprzęży znajdziesz w artykule Uprząż standardowa a uprząż GitHub Copilot.
Kluczowe pojęcia
Agenci zasilani przez uprząż GitHub Copilot są zorganizowani wokół swoich kluczowych komponentów. Możesz skonfigurować następujące elementy z zakładki Buduj :
Instrukcje: zdefiniuj tożsamość, ton, zakres i zachowanie agenta. Więcej informacji znajdziesz w Konfigurowanie szczegółów i instrukcji agenta (wersja zapoznawcza).
Wiedza: Powiązane źródła danych i pamięć dają agentowi kontekst do odpowiadania na pytania. Dowiedz się więcej w temacie Dodawanie agenta do strumienia pracy.
Narzędzia i umiejętności: Narzędzia umożliwiają agentowi wykonywanie akcji (wywoływanie interfejsów API, uruchamianie przepływów), podczas gdy umiejętności definiują zachowania strukturalne wielokrotnego użytku. Dowiedz się więcej w artykule Dodawanie narzędzi i umiejętności do agenta.
Model: wybierz model AI, który obsługuje rozumowanie agenta. Dowiedz się więcej w Wybieraj model dla agenta.
Połączeni agenci: deleguj wyspecjalizowane zadania do innych agentów. Dowiedz się więcej w artykule Omówienie połączonych agentów.
Pamięć: Włącz Pamięć , aby pomóc agentowi zapamiętać szczegóły z interakcji i wykorzystać ten kontekst do przyszłych interakcji. Dowiedz się więcej w Memory (podgląd).
Jak karta Tworzenie różni się od klasycznego środowiska uruchomieniowego
W agentach zasilanych przez GitHub Copilot zakładka Build łączy kluczowe elementy tworzenia agentów w jednym miejscu. Zamiast projektować wyraźne przepływy tematów i logikę rozgałęziającą się, opisujesz swojego agenta językiem naturalnym i łączysz zasoby potrzebne do reagowania i działania. Korzystając z podejścia zakładki Buduj, gdzie najpierw jest język naturalny, tworzysz agentów korzystających z ulepszonej orkiestracji do interpretacji instrukcji, decydowania, kiedy korzystać z wiedzy i kiedy wywoływać narzędzia. W klasycznym środowisku jawne tematy, wyzwalacze i rozgałęzione przepływy konwersacji kształtują zachowanie agenta. Podejście środowiska uruchomieniowego GitHub Copilot zmniejsza potrzebę tworzenia szczegółowej logiki przepływu na początku. Zamiast tego koncentrujesz się na opisie swojego agenta, łączeniu odpowiednich komponentów oraz definiowaniu granic, które wyznaczają sposób jego działania.
Powierzchnia do tworzenia agentów
Agenty obsługiwane przez GitHub Copilot Harness używają interfejsu opartego na kartach do tworzenia i zarządzania:
| Tab | Purpose |
|---|---|
| Build | Konfiguruj tożsamość agenta, wiedzę, narzędzia, umiejętności, model i pamięć |
| Preview | Testuj agenta interaktywnie w podglądowym interfejsie czatu |
| Oceniać | Tworzenie i uruchamianie zestawów testów w celu mierzenia jakości agenta |
| Monitor | Przejrzyj ostatnie zadania, pliki, do których uzyskiwano dostęp agenta, i działanie |
Cykl życia agenta
Budowanie agenta z uprzężą GitHub Copilot przebiega zgodnie z tym ogólnym procesem:
- Utwórz: Zacznij na stronie głównej Copilot Studio i wybierz opcję utworzenia nowego agenta opartego na frameworku GitHub Copilot.
- Buduj: konfiguruj, kim jest agent, co wie, co potrafi zrobić i jakie są jego ograniczenia.
- Test: użyj karty Podgląd i karty Ocena , aby zweryfikować zachowanie agenta.
- Opublikuj: wdroż agenta do wybranych kanałów.
- Monitor: śledź zadania, aktywność i wydajność agenta po wdrożeniu.
Orkiestracja i rozumowanie
Środowisko uruchomieniowe GitHub Copilot korzysta z ulepszonego środowiska uruchomieniowego orkiestracji, które obsługuje możliwości głębokiego rozumowania i generuje odpowiedzi wyższej jakości w porównaniu ze standardowym środowiskiem uruchomieniowym — szczególnie podczas pracy z danymi platformy Microsoft 365. W przeciwieństwie do standardowego środowiska uruchomieniowego, gdzie zachowanie orkiestracji można konfigurować, środowisko uruchomieniowe GitHub Copilot stosuje ten udoskonalony model orkiestracji dla wszystkich agentów.
Dowiedz się więcej w artykule Standardowe środowisko testowe a środowisko testowe GitHub Copilot.
Availability
Agenci zbudowani w oparciu o standardowy framework nadal są w pełni wspierani, podobnie jak agenci działający w oparciu o framework GitHub Copilot. Informacje o agentach standardowych można znaleźć w przeglądzie Tworzenie i usuwanie agentów oraz przegląd autorstwa agentów opartych na AI. Dowiedz się więcej w artykule Standardowe środowisko testowe a środowisko testowe GitHub Copilot.