Resumo

  • 3 minutos

Os agentes fornecem suporte de autoatendimento por meio de interações em linguagem natural. Eles podem resolver problemas comuns e transferir uma conversa com seu contexto para um representante de atendimento ao cliente quando a assistência humana é necessária.

Os agentes podem incorporar informações de outros sistemas e usar ferramentas para agendar reuniões, atribuir casos ou enviar emails. Microsoft Copilot Studio fornece um ambiente gráfico de baixo código para especialistas, criadores e desenvolvedores do assunto criarem e gerenciarem esses agentes.

Este módulo mostrou os primeiros passos do Microsoft Copilot Studio e ensinou a criar e implantar agentes, bem como implantá-los para consumo em vários canais, incluindo:

  • Apresentando agentes, explicando onde eles estão sendo usados e fornecendo uma visão geral de como Microsoft Copilot Studio podem ser usados para criar agentes.
  • Comparando os arreios de chat GitHub Copilot, standard e Copilot.
  • Comparando a experiência de arreio padrão com a nova experiência de arreio GitHub Copilot.
  • Examinando como criar e trabalhar com agentes em ambientes diferentes para adaptar o conteúdo do agente com base em fatores como equipes e regiões.
  • Explorando como a IA gerativa pode ser usada em um agente.
  • Revisão do processo de criação de um agente e como trabalhar com a interface de usuário do Microsoft Copilot Studio.
  • Explorar como a IA geradora pode ser usada para fornecer respostas às perguntas dos usuários.
  • Análise das ferramentas que estão disponíveis para ajudá-lo a testar o agente.
  • Revisão do processo de publicação de um agente para que ele possa ser disponibilizado em vários canais e descrição da análise disponível quando o agente é publicado.

Sua próxima etapa é obter uma compreensão mais profunda de como projetar um comportamento eficaz do agente. Este aprendizado inclui:

  • Obtendo uma compreensão mais profunda dos nós de conversa
  • Examinando como as variáveis podem ser usadas para capturar e armazenar dados relevantes
  • Fundamentação de agentes com fontes de conhecimento
  • Estendendo os recursos do agente com ferramentas
  • Incorporando fluxos de trabalho Copilot Studio para aprimorar o comportamento do agente