Ici, nous expliquons comment décider si un agent déclaratif est le bon choix pour personnaliser Microsoft 365 Copilot. Nous listons certains critères qui indiquent si les agents déclaratifs répondent à vos objectifs.

Critères de décision

Les agents déclaratifs vous aident à étendre Microsoft 365 Copilot avec des agents adaptés à des scénarios spécifiques sans nécessiter beaucoup de code. Les cas où les agents déclaratifs ne sont pas le meilleur choix concernent généralement le besoin de personnalisation et de flexibilité supplémentaires offertes par la plateforme.

Facteur	Description
Scénario	La question clé à se poser lorsque vous envisagez des agents déclaratifs est : « Ai-je un sujet ou une tâche spécifique que je souhaite optimiser ? ». Les agents déclaratifs fonctionnent bien lorsque vous connaissez le scénario que vous voulez optimiser.
Orchestrateur et modèle	Les agents déclaratifs utilisent le même orchestrateur et le même modèle que Microsoft 365 Copilot. Réutiliser l’infrastructure et les contrôles existants offre une expérience cohérente pour les utilisateurs finaux. Si vous avez besoin d’un orchestrateur personnalisé et/ou de l’utilisation d’un autre grand modèle de langage, alors un agent déclaratif n’est pas une option ; vous devriez envisager de créer un agent moteur personnalisé.
Sources de données	La considération suivante concerne les sources de données. Les agents déclaratifs fonctionnent bien lorsque les informations pertinentes pour votre scénario sont disponibles dans Microsoft 365. Si vous devez intégrer des données dans Microsoft 365 à partir d’un système externe, vous pouvez utiliser un connecteur Copilot. Si vous devez interagir avec des systèmes externes en temps réel, vous pouvez utiliser une action personnalisée.

Application des critères

Les agents déclaratifs fonctionnent mieux lorsque vous souhaitez réutiliser le même orchestrateur et le même modèle de base que Microsoft 365 Copilot.

Notre équipe fictive de support informatique avait besoin d’un moyen pour que les employés trouvent des réponses aux questions courantes de support informatique et créent des tickets si elles ne trouvent pas les réponses nécessaires.

Notre objectif était de décider si ce scénario convenait à un agent déclaratif. Pour prendre notre décision, nous devons analyser chaque tâche en utilisant les quatre critères que nous avons définis : scénario, orchestrateur et modèle, et sources de données.

• Connaissons-nous le scénario que nous voulons optimiser ? Oui. Libre-service pour le support informatique des employés.
• Avons-nous besoin d’un orchestrateur et d’un modèle personnalisés ? Non. L’orchestrateur et le modèle de Microsoft 365 Copilot peuvent résumer et transformer les informations des documents.
• Connaissons-nous les sources de données fiables ? Oui. Nous savons que les articles de la base de connaissances sont stockés en PDF dans SharePoint Online. Bien que les données du système de tickets ne soient pas stockées dans Microsoft 365, nous pouvons créer une action personnalisée pour interagir avec ce système.

Un agent déclaratif est un bon choix pour notre équipe fictive de support informatique. Un agent déclaratif est approprié si nous savons :

• le scénario que nous optimisons,
• que l’orchestrateur et le modèle fournis par Microsoft 365 Copilot conviennent à la tâche,
• et que les données d’ancrage sont déjà dans Microsoft 365.

Résumé des recommandations

Le diagramme suivant résume les questions clés à se poser lorsque vous envisagez d’utiliser des agents déclaratifs.

Unité suivante : Évaluation du module