Fonctionnalités de l’expérience utilisateur de l’agent de moteur personnalisé

Microsoft 365 Copilot est l’interface utilisateur de l’IA. Les agents de moteur personnalisé sont des expériences de conversation spécialisées conçues pour exploiter les puissantes fonctionnalités des modèles de langage volumineux (LLM) pour une interaction utilisateur transparente. Les agents agissent comme des helpers automatisés avec lesquels les utilisateurs interagissent pour effectuer des tâches ancrées dans les données de l’organisation.

L’expérience utilisateur de l’agent fournit des interactions intuitives, efficaces et contextuellement pertinentes pour améliorer la satisfaction et la productivité des utilisateurs. Cet article décrit les fonctionnalités d’expérience utilisateur natives sur la conversation Copilot et la plateforme Teams que vous pouvez appliquer et personnaliser dans vos agents de moteur personnalisés pour améliorer les interactions utilisateur.

Démarrages d’invite

Les démarrages d’invite, également appelés démarrages de conversation, fournissent des invites prédéfinies dans votre agent pour aider les utilisateurs à initier des interactions. Vous pouvez définir les messages de conversation initiaux dans la dernière version manifest.json.

Pour plus d’informations, consultez Créer des suggestions d’invite.

Invites suggérées

Les invites suggérées guident les utilisateurs vers les meilleures actions suivantes en fonction du contexte de conversation, des profils utilisateur et des préférences organisationnelles. Ces invites remplacent la fonctionnalité d’actions suggérées dynamiques existantes et peuvent également être affichées dans les réponses de carte adaptative.

Pour plus d’informations, consultez Créer des suggestions d’invite.

Réponses de diffusion en continu

Les réponses de streaming sont conçues pour améliorer l’expérience utilisateur en fournissant des mises à jour visuelles en temps réel à mesure que l’agent traite une demande. Cela permet d’éviter les retards notables et de rendre les interactions plus rapides et plus attrayantes.

Vous pouvez implémenter des réponses de streaming à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Teams. Pour plus d’informations, consultez Diffusion en continu de messages.

Citations

Les citations sont des références aux sources d’informations utilisées par l’agent pour générer ses réponses. Ces citations permettent de garantir la transparence, la crédibilité et la fiabilité dans les interactions avec les agents.

Les citations sont retournées par le modèle et vous pouvez les interagir avec le Kit de développement logiciel (SDK) Teams. Pour plus d’informations, consultez Citations.

Étiquettes IA

Les étiquettes IA sont automatiquement ajoutées aux messages de tous les agents pour indiquer qu’AI a généré une réponse. Cette transparence permet aux utilisateurs de faire la distinction entre le contenu généré par l’IA et le contenu généré par l’homme et favorise la confiance dans les réponses de l’agent. Ces étiquettes sont automatiquement ajoutées aux messages générés par l’IA lorsque vous utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) Teams.

Pour plus d’informations, consultez Améliorer les messages générés par l’IA.

Boucle de commentaires

Les boucles de commentaires sont des mécanismes qui permettent aux utilisateurs de fournir des commentaires sur les réponses d’un agent. Ces commentaires permettent d’affiner et d’améliorer les performances de l’agent au fil du temps pour l’aider à devenir plus précis et plus utile.

Pour plus d’informations, consultez Boutons de commentaires.

Modèles asynchrones

Les agents de moteur personnalisé peuvent gérer plusieurs tâches simultanément sans bloquer le thread principal. Les utilisateurs peuvent continuer à discuter avec un agent pendant qu’une tâche est en cours, même lorsque la tâche prend quelques minutes ou quelques jours. Une fois la tâche terminée, l’agent envoie une notification à l’utilisateur. Ces modèles sont des scénarios courants pour les bots Teams et sont également disponibles dans la conversation Copilot.

Pour plus d’informations, consultez Implémenter une messagerie asynchrone et proactive dans des agents de moteur personnalisé.

Messages de suivi

Les messages de suivi sur les flux de travail initiés par l’utilisateur informent les utilisateurs de la status de leurs demandes ou travaux. Par exemple, un agent informatique met à jour l’utilisateur lorsqu’une nouvelle demande d’achat d’ordinateur portable est approuvée.

Tâche de longue durée

Les tâches de longue durée sont un autre type de flux de travail initié par l’utilisateur où un processus prend beaucoup de temps. Par instance, un agent de gestion de documents métier peut gérer le traitement par lots de plusieurs documents contractuels. Pendant que le processus est toujours en cours d’exécution, l’utilisateur peut continuer à discuter, car les messages ne sont pas bloquants.

Pour envoyer un message de suivi ou attendre une tâche de longue durée, vous pouvez utiliser l’objet de contexte de SendActivity tour (ou SendActivityAsync en C#) dans le modèle avec leawaitasync/Kit de développement logiciel (SDK) Teams.

Messages proactifs

Les messages proactifs sont des messages initiés par l’agent basés sur des déclencheurs prédéfinis. par exemple, l’envoi de rappels et d’alertes.

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