Características de la experiencia de usuario del agente de motor personalizado

Microsoft 365 Copilot es la interfaz de usuario de la inteligencia artificial. Los agentes de motor personalizados son experiencias de chat especializadas diseñadas para aprovechar las eficaces funcionalidades de Los modelos de lenguaje grande (LLM) para una interacción perfecta del usuario. Los agentes actúan como asistentes automatizados con los que los usuarios interactúan para realizar tareas fundamentadas en los datos de la organización.

La experiencia de usuario del agente (UX) proporciona interacciones intuitivas, eficaces y contextualmente relevantes para mejorar la satisfacción y la productividad del usuario. En este artículo se describen las características nativas de la experiencia de usuario en el chat de Copilot y la plataforma de Teams que puede aplicar y personalizar en los agentes de motor personalizados para mejorar las interacciones del usuario.

Inicios de aviso

Los inicios de mensajes, también conocidos como inicios de conversación, proporcionan mensajes predefinidos en el agente para ayudar a los usuarios a iniciar interacciones. Puede definir los mensajes de conversación iniciales en la versión más reciente manifest.json.

Para obtener más información, vea Crear sugerencias de aviso.

Avisos sugeridos

Los avisos sugeridos guían a los usuarios a las siguientes mejores acciones en función del contexto de conversación, los perfiles de usuario y las preferencias de la organización. Estas solicitudes reemplazan la funcionalidad de acciones sugeridas dinámicas existentes y también se pueden mostrar en las respuestas de tarjeta adaptable.

Para obtener más información, vea Crear sugerencias de aviso.

Respuestas de streaming

Las respuestas de streaming están diseñadas para mejorar la experiencia del usuario proporcionando actualizaciones visuales en tiempo real a medida que el agente procesa una solicitud. Esto ayuda a evitar retrasos notables y hace que las interacciones se sientan más rápidas y atractivas.

Puede implementar respuestas de streaming mediante el SDK de Teams. Para obtener más información, vea Streaming de mensajes.

Citas

Las citas son referencias a los orígenes de información utilizados por el agente para generar sus respuestas. Estas citas ayudan a garantizar la transparencia, credibilidad y confiabilidad en las interacciones con los agentes.

El modelo devuelve las citas y puede interactuar con el SDK de Teams. Para obtener más información, consulte Citas.

Etiquetas de IA

Las etiquetas de IA se agregan automáticamente a los mensajes de todos los agentes para indicar que Ai generó una respuesta. Esta transparencia ayuda a los usuarios a distinguir entre el contenido generado por la inteligencia artificial y el generado por el usuario y fomenta la confianza en las respuestas de los agentes. Estas etiquetas se agregan automáticamente a los mensajes generados por IA cuando se usa el SDK de Teams.

Para obtener más información, vea Mejorar los mensajes generados por IA.

Retroalimentación

Los bucles de comentarios son mecanismos que permiten a los usuarios proporcionar comentarios sobre las respuestas de un agente. Estos comentarios ayudan a refinar y mejorar el rendimiento del agente a lo largo del tiempo para que sea más preciso y útil.

Para obtener más información, vea Botones de comentarios.

Patrones asincrónicos

Los agentes de motor personalizados pueden controlar varias tareas simultáneamente sin bloquear el subproceso principal. Los usuarios pueden seguir chateando con un agente mientras una tarea está en proceso, incluso cuando la tarea tarda unos minutos o días. Una vez completada la tarea, el agente envía una notificación al usuario. Estos patrones son escenarios comunes para los bots de Teams y también están disponibles en el chat de Copilot.

Para obtener más información, consulte Implementación de mensajería asincrónica y proactiva en agentes de motor personalizados.

Mensajes de seguimiento

Los mensajes de seguimiento de los flujos de trabajo iniciados por el usuario mantienen informados a los usuarios sobre el estado de sus solicitudes o trabajos. Por ejemplo, un agente de TI actualiza al usuario cuando se aprueba una nueva solicitud de compra de portátil.

Tarea de larga duración

Las tareas de larga duración son otro tipo de flujo de trabajo iniciado por el usuario donde un proceso tarda mucho tiempo en completarse. Por ejemplo, un agente de administración de documentos empresariales podría controlar el procesamiento por lotes de varios documentos de contrato. Mientras el proceso sigue ejecutándose, el usuario puede seguir chateando, ya que los mensajes no se bloquean.

Para enviar un mensaje de seguimiento o esperar una tarea de ejecución prolongada, puede usar el objeto SendActivity de contexto turn (o SendActivityAsync en C#) en el patrón con el async/await SDK de Teams.

Mensajes proactivos

Los mensajes proactivos son mensajes iniciados por el agente basados en desencadenadores predefinidos; por ejemplo, el envío de avisos y alertas.

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