Добавьте узел prompt в поток агентов

Узел prompt совершает один AI-вызов изнутри потока агента. Предоставьте инструкцию, по желанию передайте динамический контент из предыдущих шагов, и модель возвращает текст или структурированный вывод, который потребляют последующие действия. Используйте узел подсказки, когда для шага модель должна преобразовать или сгенерировать текст, без оркестрации инструментов или извлечения знаний.

Используя узел prompt, вы можете:

• Отправьте команду с подсказкой модели и используйте ответ на последующих шагах.
• Вставьте динамический контент из предыдущих шагов напрямую в шаблон запроса.
• Выберите модель, которая обеспечивает вызов.
• Выбирайте, как формируется ответ, включая текст или структурированный результат.

Добавьте узел запроса

1. В Copilot Studio перейдите в Flows и откройте существующий поток агентов или создайте новый.

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

2. Выберите «Добавить новое действие » на шаге, где вы хотите добавить узел запроса.

3. В разделе AI возможностей выбора действий выберите «Запустить подсказку». Узел Run a prompt добавляется на холст с открытым окном создания запроса.

4. Создайте свой запрос — будь то с пустого, выбор шаблона или описание нужного задания на естественном языке. Создайте инструкции, добавьте ресурсы знаний, выберите языковую модель, которую хотите использовать, и выберите форму вывода, которая лучше всего подходит вашему сценарию.

5. Когда закончишь, выбери «Сохранить », чтобы добавить узел запроса в поток.

В следующих разделах подробно рассказывается, как создать запрос в узле prompt, как выбрать форму выхода и как использовать ответ на запрос в flow агента. Если вы новичок в создании с подсказками в Copilot Studio, рекомендуем прочитать эти разделы, чтобы получить максимум от узла подсказок.

Напишите инструкцию с подсказкой

В поле «Инструкции » запишите команду запроса, которую узел выполняет каждый раз, когда поток агентов достигает этого шага. Используйте динамический выбор контента, чтобы вставить токены из предыдущих шагов, чтобы шаблон заполнялся реальными данными во время выполнения.

Например, в потоке агентов, который запускается при отправке ответа в Формы, инструкции могут сопровождаться Rewrite the following customer feedback into a one-line summary: токен Комментариев из формы.

Конкретно определите задачу и формат ответа. Если нужен список, попросите его. Если вам нужен короткий обзор из одного абзаца — скажите об этом.

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

Выберите форму выхода

Используйте выпадающее меню Output , чтобы управлять формой того, что возвращает узел prompt. Форма определяет, как следующие шаги потока агента потребляют результат.

Используйте оперативный ответ в вашем агентском потоке

Когда узел запроса завершается, его результат отображается как динамический контент для любого последующих этапов.

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

2. Используйте / и выберите «Вставить динамический контент », чтобы открыть динамический выбор контента на нужном поле.

3. Выберите выход с предыдущего шага узла prompt.

Сценарии автоматизации

Узел prompt лучше всего работает как один сфокусированный шаг в более длительном потоке агентов. Ранние шаги собирают входные данные, узел prompt генерирует или преобразует текст, а последующие шаги переводят результат в используемые системы.

Перевод входящих сообщений клиентов

Поток агентов запускается, когда письмо приходит в глобальный почтовый ящик поддержки. Более ранний этап извлекает тело письма; узел prompt отправляет Translate the following customer message into English. Preserve product names and reference numbers exactly: , за которым следует токен Body от триггера. Последующие шаги направляют переведённое сообщение в нужную региональную команду и хранят оригинал вместе с переводом в Dataverse.

Извлечение структурированных полей из свободных заявок поддержки

Поток агента срабатывает, когда в Dynamics 365 создаётся заявка поддержки с описанием в свободной форме. Узел prompt с Output установлен в JSON отправляет Extract the following fields from this customer description: urgency (low|medium|high), category (billing|technical|account), and primary intent (one short phrase). токен, за которым следует токен Description . Последующие шаги маршрутизируют заявку на categoryоснове , устанавливают приоритет на urgencyоснове , и заполняют Primary intent поле в записи дела.

Сгенерируйте чистое резюме лидов на основе необработанных заметок звонков

Поток агентов срабатывает, когда торговый представитель сохраняет заметки звонков лиду Dynamics 365. Узел prompt отправляет Rewrite the following raw call notes into a three-bullet executive summary, focusing on the customer's stated problem, the timeline they mentioned, and any next steps: , за которым следует токен Notes от триггера. Последующие шаги обновляют поле лида Description с резюме и публикуют его в качестве комментария по соответствующей возможности.

Часто задаваемые вопросы

Когда стоит использовать узел prompt, а когда — агент?

Оба узла вызывают ИИ из агентного потока, но они созданы для разных задач.

Используйте узел prompt , когда вам нужно только для трансформации или генерации текста, например, для переписывания, суммирования, перевода или извлечения полей. Используйте узел агента , когда для шага требуется рассуждение, оркестрация инструментов или обоснованные знания.

Узел prompt быстрее и проще, чем узел агента. Нет агента для настройки, нет инструментов для подключения и нет источников знаний для подключения. Просто короткая инструкция и модель.

Имеет ли узел prompt доступ к моим данным?

Узел prompt видит только то, что находится в поле Инструкции , включая любые динамические содержимые токены, которые вы вставляете. Он не просматривает файлы, не ищет SharePoint и не читает почту самостоятельно. Если модели нужно заземлить ответ на внешних данных, получите данные с более ранним шагом и передайте их в шаблон или используйте агентный узел вместо этого.

Связанный контент

• Добавить агентный узел в рабочий процесс
• Добавить узел Microsoft 365 Copilot в рабочий процесс
• Редактируйте и управляйте рабочим процессом в дизайнере
• Используйте подсказки, чтобы задать вашему агенту или его потоку выполнять конкретные задачи
• Обзор потоков и рабочих процессов агентов