Microsoft Copilot Studio 에이전트를 모델 기반 앱 양식에 직접 통합하여 사용자에게 실시간 도메인별 AI 인사이트를 제공합니다. 이 아키텍처는 PCF(Power Apps Component Framework) 컨트롤을 사용하여 Copilot Studio 에이전트 API를 호출하여 임상 평가, 투자 권장 사항 및 상황별 지침과 같은 시나리오에 대한 지능형 의사 결정 지원을 지원합니다.
팁 (조언)
이 문서에서는 모델 기반 앱 양식 내에서 컨텍스트 AI 인사이트를 제공하는 방법에 대한 예제 시나리오 및 시각적 표현을 제공합니다. 이 솔루션은 다양한 시나리오 및 산업에 사용할 수 있는 일반화된 예제 시나리오 아키텍처입니다.
아키텍처 다이어그램
워크플로
이 워크플로에서는 Power Apps PCF(구성 요소 프레임워크) 컨트롤을 Copilot Studio 에이전트 API와 통합하여 모델 기반 앱 양식 내에서 사용자에게 직접 지능형 도메인 인식 지침을 제공하는 방법을 설명합니다.
사용자 상호 작용: 사용자가 사용자 지정 PCF 컨트롤이 포함된 모델 기반 앱 양식을 엽니다.
트리거된 이벤트: PCF 컨트롤은
Xrm.Copilot.executeEvent()고유한 이벤트 이름으로 사용자 지정 이벤트를 발생 하려면 호출 합니다. 컨트롤은 레코드 ID, 선택한 열, 사용자 및 환경 변수를 포함하여 레코드 컨텍스트 및 메타데이터를 전달합니다.에이전트 토픽 실행: 이 이벤트는 고유한 이벤트 이름으로 정의된 Copilot Studio 에이전트 토픽을 트리거합니다. 에이전트는 도메인별 프롬프트, 논리 및 플러그 인을 사용하여 컨텍스트를 평가합니다.
AI 추론: 에이전트는 입력을 처리하고 구조적 응답 권장 사항, 적응형 카드, 요약 또는 지능형 인사이트를 생성합니다.
응답이 반환됨: PCF는 에이전트 응답 페이로드를 비동기적으로 수신합니다.
사용자 검토: PCF는 검토를 위해 양식 UI 내에서 인사이트를 렌더링합니다.
선택적 작업: 사용자는 필드 업데이트 또는 흐름 트리거와 같은 양식을 통해 Dataverse에 권장 사항을 다시 적용할 수 있습니다.
사용 사례 세부 정보
이 아키텍처는 모델 기반 앱 양식의 사용자가 실시간 도메인별 인사이트 또는 의사 결정 지원이 필요한 시나리오를 지원합니다. 데이터를 탐색하거나 수동으로 집계하는 대신 컨텍스트에서 AI 기반 권장 사항을 받습니다.
사용 사례 예
- 의료: 임상의는 증상, 활력 및 병력에 따라 환자 치료 제안을 받습니다.
- 재무: 어드바이저는 현재 포트폴리오 및 위험 욕구에 부합하는 투자 권장 사항을 제공합니다.
비즈니스 가치
- 포함된 AI를 사용하여 의사 결정 속도를 향상합니다.
- 앱 또는 대시보드 간에 전환하지 않고 컨텍스트에서 사용자를 유지합니다.
- 사용자 지정 프롬프트에서 제공하는 재사용 가능한 에이전트 항목을 통해 도메인 규칙을 적용하여 일관성을 보장합니다.
Components
- 모델 기반 앱: 포함된 PCF 컨트롤을 사용하여 양식 인터페이스를 호스트합니다.
- PCF 컨트롤: 에이전트 API를 호출하는 사용자 지정 Power Apps 구성 요소 프레임워크 컨트롤입니다.
- Copilot Studio 에이전트: 이벤트를 통해 트리거되는 토픽을 호스트합니다.
- 사용자 지정 프롬프트: 도메인 추론, 데이터 조회, 점수 매기기 논리 및 구조적 권장 사항을 제공합니다.
- Dataverse 테이블: 앱 데이터를 저장하고 인사이트 검토 후에 선택적으로 업데이트됩니다.
이러한 구성 요소가 있는 이유는 무엇인가요?
- PCF를 사용하면 모델 기반 앱 양식 내에서 바로 심층 UI 사용자 지정 및 논리 주입을 수행할 수 있습니다.
- Copilot Studio는 앱을 다시 배포하지 않고 도메인 프롬프트 관리를 간소화하고 사용자 지정 이벤트의 일부로 수신된 이벤트 매개 변수를 사용합니다.
- 에이전트 API를 사용하면 앱과 AI 논리 간에 느슨한 결합이 가능합니다.
고려 사항
이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 개선하는 일련의 기본 원칙인 Power Platform Well-Architected의 핵심 요소를 구현합니다. Microsoft Power Platform Well-Architected에서 자세히 알아보십시오.
Reliability
- 에이전트 API 호출에 대한 재시도 및 시간 제한 정책을 구현합니다. PCF의 Surface 비 차단 오류 상태입니다.
- 정상적인 성능 저하를 제공합니다. 에이전트 호출이 실패하면 양식이 계속 사용할 수 있도록 캐시된 또는 규칙 기반 지침을 표시합니다.
- 업스트림 에이전트 서비스가 저하된 경우 환경 변수를 사용하여 AI 호출을 사용하지 않도록 설정합니다.
- 원격 분석(App Insights, Dataverse 플러그 인 또는 사용자 지정 로깅)을 통해 에이전트 호출 성공률 및 실패율을 모니터링하여 회귀를 검색합니다.
Security
- 최소 권한을 적용합니다. 필수 필드와 사용자 컨텍스트만 보냅니다. 기본적으로 전체 레코드 페이로드를 보내지 않습니다.
- 데이터 분류를 준수합니다. 거버넌스 정책이 Copilot Studio로 전송을 허용하지 않는 한 개인 데이터 및 PHI(보호된 상태 정보)를 제외하거나 토큰화합니다.
- 환경 분리(개발, 테스트, 프로드) 및 관리형 솔루션을 사용하여 에이전트 토픽을 호출할 수 있는 위치를 제어합니다.
- Dataverse 보안을 적용합니다. PCF는 플랫폼 컨텍스트를 통해 데이터를 요청해야 하므로 행 및 열 보안이 준수됩니다.
- 에이전트 응답이 자동으로 커밋되지 않도록 합니다. 사용자는 데이터 쓰기가 발생하기 전에 확인해야 합니다.
운영 효율성
- 원본 제어 PCF 및 에이전트 정의. 파이프라인 작업을 사용하여 빌드 및 패키징을 자동화합니다.
- 솔루션 검사기 및 정적 분석을 사용하여 배포 전에 구성 요소의 유효성을 검사합니다.
성능 효율성
- 에이전트를 비동기적으로 호출합니다. 양식 로드를 차단하지 마세요. 로드 또는 점진적 공개를 표시합니다.
- 반복 호출을 줄이기 위해 데이터가 변경되지 않은 경우 세션 내 또는 상태의 최근 응답을 캐시합니다.
경험 최적화
- 카드, 심각도 배지 및 행동 유도 버튼과 같이 간결하고 쉽게 접할 수 있는 형식으로 인사이트를 제공합니다.
- AI 추천 콘텐츠에 레이블을 명확하게 지정하고 사용 가능한 경우 신뢰도 또는 근거를 표시합니다.
- 수락, 해제 및 피드백 작업을 제공합니다. 동의 없이 사용자가 입력한 데이터를 덮어쓰지 않습니다.
- 키보드 탐색, 화면 판독기 레이블 및 고대비 테마를 통해 접근성을 지원합니다.
- 다국어 사용자 기반이 예상되는 경우 프롬프트 및 응답을 지역화합니다.
책임 있는 인공지능
이 워크로드는 도메인 프롬프트를 사용하고 선택적으로 생성 구성 요소를 포함할 수 있는 AI 에이전트를 호출합니다. 플랫폼(Copilot Studio 및 Power Platform)은 기준 거버넌스를 제공하지만 솔루션 소유자는 사용자 지정 프롬프트, 데이터 정책 및 수락 흐름에 도메인별 가드레일을 추가해야 합니다. 이 예제에서는 비즈니스 요구 사항에 따라 사용자 데이터를 평가하고 범위가 지정된 컨텍스트만 전달합니다.
사용자 지정 프롬프트에는 책임 있는 AI 원칙을 보완하는 가드레일이 포함됩니다. 솔루션은 다음 원칙을 구현합니다.
- 공정성: 명시적으로 요구하지 않는 한 프롬프트에서 중요한 인구 통계 특성을 방지합니다. 쓰기 반영을 사용하도록 설정하기 전에 의도하지 않은 편향에 대한 출력을 검토합니다.
- 안정성 및 안전성: 에이전트 응답은 Dataverse에 자동으로 작성되지 않습니다. 사용자는 검토하고 수락해야 합니다(사람의 개입). 저품질 응답에 대한 신뢰 임계값 및 대체 메시징을 추가합니다.
- 개인 정보 및 보안: 필요한 최소 레코드 필드만 전달합니다. 데이터 거버넌스가 승인하지 않는 한 개인 데이터를 제외하거나 마스킹합니다. 민감한 페이로드를 제외한 원격 분석만 기록합니다.
- 포괄: 렌더링 결과는 접근성 있는 형식(텍스트 및 적응형 카드 의미 체계)으로 생성됩니다. 화면 읽기 프로그램 및 고대비 모드를 지원합니다. 다국어 배포에 대한 지역화 후크를 제공합니다.
- 투명도: 인사이트를 AI 생성으로 명확하게 레이블 지정합니다. 평가한 데이터 필드와 권장 사항을 생성한 에이전트 또는 토픽을 나타냅니다. 조직의 AI 사용 정책에 대한 "자세한 정보" 링크를 제공합니다.
- 책임: 인간은 최종 결정을 내립니다. 자율 업데이트가 없습니다.
기여자
Microsoft는 이 문서를 유지 관리합니다. 다음 기여자는 이 문서를 작성했습니다.
주요 작성자:
- 라마크리슈난 라만, 수석 소프트웨어 엔지니어