Добавьте агентный узел в поток или рабочий процесс агента

Узел агента позволяет потоку или рабочему процессу агента передавать шаг агенту ИИ, который может рассуждать, вызывать инструменты и использовать источники знаний перед получением результата. Используйте его всякий раз, когда шаг требует оценки, многошаговой оркестрации или получения информации вне самого потока или рабочего процесса.

Вы можете либо выбрать уже опубликованного агента, либо создать совершенно новый агент прямо внутри узла , не выходя из проектировщика потока или рабочих процессов. Встроенные агенты — самый быстрый способ добавить ИИ в поток или рабочий процесс агента. Дайте узлу инструкцию, по желанию прикрепите инструменты и знания — и всё готово.

Используя узел агента, вы можете:

  • Позвоните существующему агенту или создайте нового агента, который будет работать с потоком или рабочим процессом агента.
  • Дайте агенту инструкцию на естественном языке, включая динамический контент из предыдущих этапов.
  • Оснастить агента инструментами (серверами и коннекторами Model Context Protocol (MCP), чтобы он мог действовать.
  • Заземляйте агента знаниями (сайты SharePoint, публичные сайты), чтобы он мог отвечать на ваш контент.
  • Выбирайте, как агент возвращает результат — свободный текст или структурированные данные, на которых может развиваться ваш поток или рабочий процесс агента.

Добавить узел агента

  1. В Copilot Studio перейдите в Flows и откройте существующий рабочий процесс или создайте новый.

    • Новый рабочий процесс: Вы выбираете дизайнера, чтобы настроить триггер.
    • Существующий рабочий процесс: Откройте рабочий процесс и перейдите на вкладку «Сборка ».

  2. Выберите иконку агента на панели «Добавить». Панель конфигурации открывается для узла агента.

Выберите существующий агент для узла агента

В редакторе узла агента в разделе Agent выберите один из двух вариантов:

  • Существующий агент: выберите опубликованного агента из списка. Агент работает с теми инструкциями, инструментами и знаниями, с которыми он уже настроен.

  • Новый агент для этого рабочего процесса: создайте встроенный агент с ограничением этого рабочего процесса. Инструкции, инструменты, знания и форма вывода агента настраиваются непосредственно в узле и перемещаются вместе с рабочим процессом. Используйте эту опцию, если работа агента специфична для этой автоматизации и вам не нужно делиться ею в других местах.

Следующий раздел этой статьи сосредоточен на настройке нового встроенного агента. Если вы выбрали существующего агента, перейдите к «Отправить сообщение агенту».

Настройте новый агент для узла агента

Когда вы выбираете нового агента для этого рабочего процесса, панель конфигурации расширяется, чтобы вы могли сформировать агент на месте.

Инструкции

Для встроенного агента поле Инструкции — это одновременно описание должности агента и запрос на запуск. Отдельного поля «Сообщение» нет. Напишите, что должен делать агент, простым языком и включите динамический контент из предыдущих шагов, чтобы подать ему данные для этого запуска.

Будьте конкретны в задаче, о вводах, которые агент может ожидать, и в формате ответа, который вы хотите получить. Более понятные инструкции — более надёжные забеги.

Например, если триггер рабочего процесса — когда приходит новое письмо, инструкции могут звучать так Read the email below and decide whether it's a sales lead, a support request, or something else. Reply with a single word. : за которым следуют токены Subjectи Body из триггера.

Чтобы выбрать модель, которая питает агента, используйте выпадающее меню модели в правом верхнем углу поля инструкций. Выбирайте более эффективную модель, когда задача требует многошагового рассуждения или тщательной интерпретации. Выбирайте более быструю модель, когда задача простая и работает на высокой объёмности.

IQ работы

Включите Work IQ чтобы агент использовал недавнюю рабочую активность пользователя, включая почту, Teams, календарь, OneDrive и SharePoint контекст, чтобы заземлить свои ответы. Это полезно, когда рабочий процесс действует от имени человека, а личный контекст (недавние темы, предстоящие встречи, недавно отредактированные документы) делает ответ лучше.

Tools

Инструменты дают агенту возможность выполнять действия, такие как отправка сообщения, запрос записи, поиск или вызов API. Без инструментов агент может только читать и рассуждать. С помощью инструментов он тоже может действовать.

Чтобы прикрепить инструмент:

  1. В разделе «Инструменты » выберите плюс (+).

  2. В инструменте Add просмотрите или найдите нужный инструмент.

  3. Выберите инструмент для добавления. Вы можете добавить несколько инструментов к одному агенту.

Можно прикрепить два типа инструментов:

  • Серверы Model Context Protocol (MCP): готовые серверы, предоставляющие кураторский набор возможностей.
  • Разъёмы: Любое действие разъёма Power Platform.

Агент решает во время выполнения, какие из прикреплённых к нему инструментов вызывать, в каком порядке и с какими аргументами. Инструменты не подключают друг к другу. Именно это отличает узел агента от цепочки отдельных действий рабочего процесса.

Знания

Знание даёт агенту что-то для чтения. Когда вы задаёте агенту вопрос, он может закрепить ответ на источниках, которые вы приведёте, вместо того чтобы полагаться только на то, что модель уже знает.

Чтобы приложить источник знаний:

  1. В разделе «Знания » выберите плюс (+).

  2. В разделе «Добавление знаний» выберите тип исходного кода:

    • Публичные сайты: Индексируйте один или несколько публичных URL, чтобы агент мог цитировать контент с этих сайтов.
    • SharePoint: Подключитесь к SharePoint сайту, библиотеке или конкретному документу, чтобы агент мог отвечать из внутреннего контента (политики, стратегии, документация продукта, контракты).

  3. Введите URL, затем сохраните.

Добавляйте знания, когда правильный ответ зависит от содержания, которому модель не была обучена, например, внутренние политики, спецификации продукта, договоры с клиентами, последняя страница с ценами на вашем сайте.

Выходные данные

Используйте выпадающее меню Output , чтобы контролировать форму того, что агент возвращает. Форма определяет, как последующие шаги процесса потребляют результат.

Тип выходных данных Что вы получаете Когда его использовать
Текстовый ответ Одна строка. Следующий шаг просто вставляет ответ агента (например, в тело электронной почты или сообщение в Teams).
Структурированные выходные данные Предопределённый объект с именоваными полями. Вам нужны единые поля без написания схемы. Например, резюме плюс метка настроения и рекомендуемое следующее действие.
Пользовательский структурированный вывод Объект, который соответствует схеме JSON, которую вы определяете. Следующий рабочий процесс требует строгих, машиночитаемых полей для ветвления, записи в столбцы или отправки в API.

Когда вы выбираете структурированный выход, каждое поле становится отдельным токеном динамического контента, к которому могут напрямую ссылаться действия последующих по потоку.

Отправьте сообщение существующему агенту

Когда вы выбираете существующий агент, узел показывает поле Message . Вот как вы указываете агенту, что делать в этом забеге. Инструкции, инструменты и знания агента уже установлены на опубликованном агенте.

В поле «Сообщение » запишите запрос для этого запуска. Используйте динамический выбор контента, чтобы вставить токены из предыдущих шагов, чтобы агент рассчитывал на основе реальных данных во время выполнения. Например, в рабочем процессе, который запускается при создании календарного события, сообщение может сопровождаться Prepare a brief for токен Required attendees .

Note

Встроенные агенты не используют отдельное поле Message — поле Instructions одновременно служит запросом для каждого запуска. См. инструкции.

Запросите помощь, если не уверены

Включите «Запросить человеческую помощь», если не уверены, стоит ли позволить агенту эскалироваться, если он недостаточно уверен, чтобы действовать самостоятельно. Агент пишет владельцу соединения для получения информации и ждёт ответа, прежде чем продолжить.

Включайте это для решений с высокими ставками, где ошибка дороже, чем медленность, например, при работе с исключениями в финансовых операциях, одобрении на крайних случаях или решениях по эскалации клиентов.

Используйте ответ агента в вашем рабочем процессе

Когда узел агента запускается, рабочий процесс ждёт, пока агент завершит свою задачу. Ответ агента становится доступен в виде динамического контента, который можно использовать на любом последующем этапе.

Чтобы использовать ответ агента в следующем действии:

  1. Выберите следующее действие, где хотите использовать результат (например, отправить письмо или обновить строку).

  2. Откройте динамический выбор контента на нужном поле.

  3. Выберите выход на этапе Agent :

    • Вывод текстового ответа → один токен ответа агента .
    • Структурированный или пользовательский структурированный вывод → один токен на каждое определённое поле.

Распространенные шаблоны:

  • Вставьте текстовый ответ в тело письма, сообщение Teams или документ.
  • Разветвьте рабочий процесс на структурированное поле (например, priority == "high").
  • Пишите структурированные поля в Dataverse, Excel или список SharePoint.

Сценарии автоматизации

Узел агента лучше всего подходит как один из этапов более длительного рабочего процесса. Ранние шаги собирают и нормализуют входные данные, агент рассуждает, а последующие шаги действуют на результат в нескольких системах.

Сортировка входящих заявок поддержки

Рабочий процесс запускается, когда в Dataverse создаётся новый тикет. Ранние шаги включают оформление заявки, вкладки и недавнюю историю случая клиента; Узел агента затем читает всё, заземляет себя в базе знаний продукта (SharePoint) и возвращает структурированный вывод с category, priority, suggested_owner и draft_reply. Последующие шаги priority переходят к вызову дежурного инженера на сбои, в остальном назначают заявку и ставят в очередь черновик ответа на рассмотрение.

Проверьте отчёты о расходах по полису

Рабочий процесс запускается, когда подаётся отчет о расходах. Ранние этапы загружают строки и конвертируют суммы, не входящие в USD, чтобы агент рассуждал на одной базе; Узел агента закрепляется в политике SharePoint сайте и возвращает флаг compliant на строку плюс reason. Последующие шаги либо автоматически одобряют и публикуют запись в системе AP, либо начинают процедуру одобрения с прикреплённой мотивацией агента и ждём финансового рецензента.

Подготовьте брифинг по встрече

Каждое утро работает рабочий процесс, перечисляет встречи дня из Outlook и повторяет каждую. Для каждой встречи предыдущий этап извлекает контекст аккаунта из Dynamics 365; агентный узел затем использует Work IQ для сканирования недавней почты и потоков Teams с участниками и возвращения тезисов для обсуждения, открытых рисков и рекомендуемых вопросов. Последующие шаги форматируют этот вывод в HTML-брифинг, отправленный по электронной почте за 30 минут до встречи, и публикуют его как адаптивную карту в Teams.

Часто задаваемые вопросы

Когда стоит использовать встроенный агент, а когда — уже существующий?

Используйте встроенный агент , когда задача агента специфична для одного рабочего процесса, и вы хотите, чтобы всё — включая инструкции, инструменты, знания и выводы — проходило вместе с рабочим процессом. Встроенные агенты быстрее настраивать и проще рассуждать, потому что конфигурация находится прямо рядом с теми этапами, которые ими пользуются.

Используйте существующий агент , когда один и тот же агент используется в нескольких рабочих процессах или поверхностях (например, с ним также общаются в Teams), или когда агент принадлежит другой команде, и вы просто хотите его вызвонить.

Можно ли повторно использовать встроенный агент вне этого рабочего процесса?

No. Встроенный агент ограничен своим рабочим процессом. Если вы создаёте одного и того же встроенного агента в нескольких рабочих процессах, продвигайте его в опубликованный агент и вызывайте этого агента из каждого рабочего процесса.

Связанный контент

  • Last updated on