Examinar a lista de verificação de melhorias

Otimizar um agente não termina com o lançamento. O Copilot Studio oferece análises detalhadas que ajudam você a entender como os usuários interagem com seu agente, onde as conversas têm sucesso ou falham, e quão bem o agente utiliza suas ferramentas e conhecimento. Este artigo fornece uma lista de verificação estruturada e melhores práticas para ajudar você a avaliar e aprimorar continuamente seu agente.

Valide Sua Prontidão para Melhorias e Análises

Use essas perguntas durante revisões regulares, como cerimônias de sprint, otimizações mensais ou preparação de pré-lançamento.

Temas e Padrões de Intenção dos Usuários

Pronto? Tarefa
Você está revisando temas para identificar grupos de perguntas dos usuários e intenções emergentes?
Você está adicionando temas recorrentes ao seu backlog para melhorias futuras?

Resultados da conversa

Pronto? Tarefa
Você está analisando conversas resolvidas, escaladas, abandonadas e não engajadas para encontrar áreas de melhoria?
Você está garantindo que as conversas terminem com o tópico "Fim da Conversa" para que os resultados sejam capturados corretamente?
Você está investigando picos em sessões abandonadas para identificar respostas pouco claras ou lógica ausente?
Você está validando se os caminhos de escalonamento só são acionados quando apropriado?

Taxa de respostas geradas e qualidade

Pronto? Tarefa
Você revisa a taxa de resposta gerada para identificar lacunas de conhecimento ou falta de cobertura?
Você verifica métricas de qualidade das respostas, como completude, embasamento e relevância?
Você investiga respostas de baixa qualidade e aborda os motivos identificados na análise?

Uso de ferramentas e ações

Pronto? Tarefa
Você monitora com que frequência ferramentas e ações são invocadas e se elas têm sucesso ou falham?
Você identifica ferramentas subutilizadas ou propensas a erros e determina se deve otimizá-las ou removê-las?
Você verifica se as ferramentas usadas em orquestração generativa apresentam desempenho confiável?

Desempenho da fonte de conhecimento

Pronto? Tarefa
Você revisa o uso e as taxas de erro de todas as fontes de conhecimento?
Você prioriza atualizações para fontes de conhecimento com altas taxas de erro ou resultados inconsistentes?
Você verifica se as fontes de conhecimento corretas apoiam os cenários para os quais são destinadas?

Satisfação e feedback dos usuários

Pronto? Tarefa
Você está coletando o sentimento do usuário por meio de votos positivos e negativos e pesquisas CSAT?
Você está analisando tendências de feedback para detectar respostas pouco claras ou fluxos fracos de conversa?
Você está adicionando padrões de interação de baixa satisfação à lista de pendências para novo projeto?

Textos explicativos de melhores práticas

  • Trate a análise como um ciclo iterativo de melhoria: Use a análise para impulsionar mudanças incrementais. Use temas, respostas incompletas e padrões de falha para informar o planejamento de sprints e priorizar itens do backlog.
  • Foque na Qualidade dos Resultados, Não Apenas no Volume: Um sistema saudável maximiza conversas resolvidas e minimiza escaladas e abandonos. Use as proporções de resultados como um indicador principal de clareza e eficácia.
  • Reforce proativamente as fontes de conhecimento: Alta taxa de erro ou respostas de baixa qualidade frequentemente apontam para fontes de conhecimento pouco claras, desatualizadas ou incompatíveis. Atualize e reestruture essas fontes com frequência para melhor embasamento.
  • Otimize ferramentas para estabilidade e sucesso: chamadas de ferramentas pouco confiáveis degradam a confiança. Acompanhe as taxas de sucesso e refatore as ações que frequentemente falham ou retornam dados inconsistentes.
  • Use temas para identificar novas oportunidades: Temas destacam intenções emergentes. Use-os para orientar novos tópicos, fontes de conhecimento ou necessidades de integração.
  • Garanta o encerramento adequado das conversas: sempre use o tópico Encerramento da Conversa para capturar resolução e CSAT. Sem esse tópico, as análises ficam incompletas e enganosas.
  • Separe a avaliação de agentes autônomos e iniciados pelo usuário: agentes autônomos dependem fortemente de gatilhos e sequências de ferramentas. Revise os resultados da execução e os gatilhos separadamente dos fluxos iniciados pelo usuário.
  • Acompanhe o sentimento ao longo do tempo: feedback isolado é útil, mas tendências de sentimento de várias semanas revelam problemas sistêmicos. Investigue quedas persistentes no início.