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Copilot Studio Agent richtig bauen: Grounding, Persona, Debugging und Veröffentlichung ohne Anfängerfehler (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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  Stellen Sie sich vor, Sie führen Ihren ersten Co-Pilot-Studio-Agenten ein und statt jemanden zu beeindrucken,
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  plappert er etwas Unklares wie, ich glaube, die Richtlinie besagt vielleicht, dass das die natürliche Art des Bot-Baus ist.
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  Aber mit ein paar Korrekturen und klaren Anweisungen, die Ihnen in der tatsächlichen Richtliniendokumentation verankern,
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  können Sie diesen Vorpaar in eine Punktlandung verwandeln, die genau auf das Dokument verweist.
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  Am Ende dieses Videos wissen Sie, wie Sie eine schlechte Antwort im Testbereich reproduzieren,
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  Sie so korrigieren, dass der Bot das echte Dokument zitiert und einen funktionierenden Piloten veröffentlicht.
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  Natürlich ist es einfach, im Testfenster ein sauberes Ergebnis zu erzielen.
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  Das eigentliche Problem zeigt sich, wenn Ihr Bot das Dojo verlässt und in der freien Bildbahn stolpert.
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  Warum Ihr perfekter Test-Bot in der Praxis versagt?
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  Warum beginnt ein Bot, der im Testbereich makellos aussieht, plötzlich zu straucheln, sobald er auf echte Benutzer trifft?
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  Kurz gesagt, Studio hält alles gepolstert und höflich, während die reale Welt diese Rücksichtnahme nicht kennt.
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  In Studio sind die Eingaben, die Sie füttern, ordentlich.
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  Die Fragen sind kurz, sauber formuliert und entsprechen meist den von Ihnen vorbereiteten Trainingsbeispielen.
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  Deshalb fühlt es sich wie eine perfekte Serie an.
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  Aber im Produktionsbetrieb tippen Menschen wie Menschen.
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  In Senior fragt, wie viel kann ich Geld machen, wenn ich im Hotel bin?
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  Ein Vertreter tippt vielleicht Hotel-Expesen-Limit mit einem Tippfehler.
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  Ein anderer sagt vielleicht einfach, erinnere mich nochmal an das Reisegeld.
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  Das alles bedeutet dasselbe, aber wenn Sie nur, was ist das Spesen-Limit, getestet haben, wird der Bot nicht immer eins und eins zusammenzählen.
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  Hier ist eine Möglichkeit, diese Lücke sofort zu erkennen.
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  Öffnen Sie den Testbereich und geben Sie Ihrem Bot drei Variationen.
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  Zuerst die saubere Version, dann eine Lockerung-Formulierung, dann eine Version mit einem Tippfehler.
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  Obachten Sie, wie sich die Antworten verändern.
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  Manchmal trifft er alle drei, manchmal nur die saubere Version.
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  Das ist Ihr erster Hinweis darauf, dass schöne Testergebnisse nicht gleichbedeutend mit dem Überleben in der realen Welt sind.
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  Der technische Grund ist die Abdeckung der Absicht-Intell.
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  Bots verlassen sich auf Trigger-Phrasen und Themen-Definitionen, um zu wissen, wann Sie eine Antwort auslösen sollen.
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  Wenn alle Ihre Beispiele gleich aussehen, wird das Modell spröde.
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  Ein einziges Synonym kann Ihnen passieren.
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  Die Lösung ist langweilig, aber sie funktioniert.
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  Fügen Sie Ihren Themen breitere Trigger-Phrasen hinzu und verwenden Sie nicht nur die formale Formulierung aus Ihren richtigen Dokumenten.
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  Streuen Sie die lockere, kurz angebundene, sogar leicht unordentliche Ausdrucksweise ein, die Menschen tatsächlich verwenden.
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  Sie brauchen keine Dutzende, nur genug, um die offensichtlichen Variationen abzudecken, dann testen Sie erneut.
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  Kanalunterschiede machen dies schwieriger.
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  Das Testfenster von Studio ist nur eine Simulation.
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  Sobald Sie auf einem Kanal wie Teams, SharePoint oder einer Demo-Webseite veröffentlichen, kann die Plattform verändern, wie Eingabetext verarbeitet oder Antworten dargestellt werden.
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  Teams bricht Zahlen möglicherweise anders um.
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  Eine Webseite entfernt Eventual-Formatierung.
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  Schon kleine Verschiebungen, wie das Verschieben eines Schlüsselbegriffs in eine neue Zeile, können die Gewichtung durch das Modell ändern.
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  Deshalb weist Microsoft auf die Notwendigkeit iterativer Tests über verschiedene Kanäle hin.
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  Ein Bot, der im Studio besteht, kann dennoch stolpern, wenn die Formatierung der Realwelt das Gelände verschiebt.
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  Nutzer bringen zudem Erwartungen mit.
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  Für Sie ist die Umformulierung einer Frage ein normales Gespräch.
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  Sie denken nicht an Absichten, Auslöser oder semantische Überschneidungen.
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  Sie setzen einfach voraus, dass der Bot Sie so versteht wie ein Kollege.
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  Ein einziger Fehler, besonders in einer Demo, und das Vertrauen ist weg.
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  Genau hier verbrennen sich ein Steiger die Finger.
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  Die nötige Probe im Studio gab Ihnen falsche Sicherheit, doch die erste lockere Nutzereingabe in Teams ließ die Illusion zerfallen.
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  Verdeutlichen wir das mit einem weiteren Beispiel.
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  Im Studio tippen Sie, wie hoch ist das Ausgabenlimit?
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  Der Bot antwortet direkt, die Richtlinie besagt 200 Dollar pro Tag für Unterkunft.
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  Perfekt.
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  Veröffentlichen Sie es.
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  Versuchen Sie nun, hey, was bekomme ich eigentlich für ein Hotel zurück?
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  Statt die Richtlinie zu zitieren, antwortet der Bot etwa mit, fragen Sie die Personalabteilung oder macht eine vage Vermutung.
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  Gleiche Absicht, völlig anderes Ergebnis.
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  Dieser wechselpräzise im Probelauf, vage in der Produktion ist genau das, worum es geht.
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  Das praktische Fazit lautet, betrachten Sie das Studio als Sparings-Training.
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  Nützlich zum Lern, aber kein Beweis für die Einsatzbereitschaft.
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  Probieren Sie vor dem nächsten Schritt den Drei-Variation-Test im Testbereich und erweitern Sie Ihre Themen um Synonyme und lockere Formulierungen.
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  Testen Sie nach der Veröffentlichung schließlich jeden Kanal, auf dem der Bot aktiv sein wird.
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  So finden Sie Probleme, bevor es Ihre Nutzer tun.
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  Es wartet noch eine größere Falle, denn selbst wenn Sie Formulierungen und Kanäle abgedeckt haben, kann der Bot abstürzen, wenn er nicht auf der richtigen Quelle basiert.
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  Dann hört er auf, Fragen zu verfehlen und beginnt, Dinge zu erfinden.
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  Stellen Sie sich einen Bot vor, der überzeugt klingt, aber nur rät.
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  Hier wird es als nächstes problematisch.
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  Der Anfängerfehler, den Bot nicht auf eine Wissensquelle stützen.
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  Der erste Anfängerfehler ist es, Co-Pilot-Studio wie eine Kristallkugel statt wie ein Regelwerk zu behandeln.
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  Wenn Sie einen Agenten starten, ohne ihn auf echtem Wissen zu fundieren, schicken Sie quasi einen Praktikanten ohne Vorbereitung in den Vorstand.
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  Er redet schnell, klingt souverän und die Hälfte dessen, was er sagt, bricht zusammen, sobald jemand nachprüft.
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  Das ist die Falle, wenn man den Bot nicht fundiert.
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  Anfangs verbirgt der Glanz das noch.
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  Ein frischer Bild im Studio sieht gut aus.
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  Höfliche Begrüßungen, schnelle Antworten, keine sichtbare Verzögerung.
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  Aber unter der Haube gibt es nix Handfestes, das diese Worte stützt.
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  Das System zieht Muster heran, keine Fakten.
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  Ungrounded Bots wissen nichts.
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  Sie bluffen.
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  Und während ein Bluff im Testfenster clever aussehen mag, werden die Benutzer in der Produktion sofort durchschauen.
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  Das schlimmste Ergebnis sind nicht nur schwache Antworten, sondern Halluzinationen.
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  Das passiert, wenn ein Bot etwas erfindet, das richtig aussieht, aber keinen Bezug zur Realität hat.
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  Sie fragen nach Reisekostenerstattungen.
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  Und anstatt höflich abzulehnen, erfindet der Bot eine Zahl, die plausibel klingt.
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  Ein Mitarbeiter bucht ein Hotel aufgrund dieser falschen Info
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  und plötzlich müssen sie Spesenstreitigkeiten und verärgerte E-Mails klären.
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  Der Satz klang professionell, der Inhalt war heiße Luft.
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  Das Beispiel von Contoso Labs macht dies deutlich.
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  In der offiziellen praktischen Übung sollen sie eine Datei namens expenses-policy.docx hochladen.
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  Hochladen.
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  Darin ist das Übernachtungslimit klar mit 200 Dollar pro Nacht angegeben.
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  Wenn Sie nun das Grounding überspringen und Ihren neuen Bot fragen, wie lautet die Hotelrichtlinie?
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  Könnte er selbstbewusst mit 100 Dollar pro Nacht antworten.
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  Völlig frei erfunden.
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  Erst wenn Sie die Expenses-Policy-Docs tatsächlich anhängen, hört das Modell mit dem Raten auf.
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  Grounded Bots zitieren das Dokument.
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  Gemäß der Reiserichtlinie des Unternehmens ist die Unterkunft auf 200 Dollar pro Tag begrenzt.
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  Dieser Unterschied Erfindung gegenüber Zitierung liegt allein am Grounding-Schritt.
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  Hier erfahren Sie genau, wie Sie das in der Oberfläche beheben.
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  Gehen Sie zu Ihrem Agenten in Copeland-Studio.
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  Klicken Sie auf dem Übersichtsbildschirm auf Wissen.
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  Wählen Sie Wissen hinzufügen und entscheiden Sie sich für den Datei.
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  Wählen Sie die expenses-policy.docx oder eine andere vertrauenswürdige Quelle aus.
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  Wenn Sie lieber eine öffentliche Website oder einen SharePoint-Speicherort verbinden möchten, geht das auch, aber Dateien sind sauberer.
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  Lorten Sie nach dem Hochladen ab.
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  Die Indizierung kann 10 Minuten oder länger dauern, bis der Inhalt bereit ist.
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  Geraten Sie nicht in Panik, wenn die ersten Testabfragen nicht sofort darauf zugreifen.
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  Sobald die Indizierung abgeschlossen ist, stellen Sie Ihre Frage erneut.
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  Wenn es korrekt gegrounded ist, sehen Sie die tatsächliche 200-Dollar-Antwort zusammen mit einem kleinen Zitat, das zeigt, dass sie aus dem hochgeladenen Dokument stammt.
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  An diesem Zitat erkennen Sie, dass Sie eine Punktlandung gemacht haben.
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  Ein häufiges Missverständnis ist die Annahme, dass Conversation Boosting die Lücken auf magische Weise füllen wird.
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  Boosting schafft kein Richtlinienverständnis, es verstärkt nur Textmuster.
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  Ohne eine Wissensquelle als Anker plappert das Boosting fröhlich-generische Füllwörter aus.
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  Es ist, als würde man einem Praktikanten drei Tassen Kaffee geben und hoffen, dass Koffein Unwissenheit ausgleicht.
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  Die Labordokumente haben sogar davor gewarnt.
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  Wenn in Ihrem Wissen kein Treffer gefunden wird, kann das System auf das allgemeine Grundwissen des Modells zurückgreifen und vage oder ungenaue Antworten liefern.
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  Deshalb sollten Sie kritische Themen so konfigurieren, dass Sie bei Präzisionsbedarf ausschließlich Ihre hinzugefügten Quellen durchsuchen.
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  Lassen Sie den Bot nicht unkontrolliert auf das breitere Sprachmodell zugreifen, wenn es um Compliance, Finanzen oder Personalwesen geht.
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  Die Folgen, wenn dieser Schritt ignoriert wird, summieren sich schnell.
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  Ungestützte Bots funktionieren für Smalltalk ganz gut, doch sobald Sie Fragen zu Erstattungen oder Urlaubsrichtlinien beantworten, erzeugen Sie echte Support-Tickets.
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  Stellen Sie sich vor, Sie müssten der Finanzabteilung erklären, warum fünf Mitarbeiter Anträge mit falschen Sätzen eingereicht haben, weil Ihr Bot spontan ein Limit erfunden hat.
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  Die Korrektur kostet mehr, als das Dokument einfach am ersten Tag hochzuladen.
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  Durch die Verankerung, Grounding, wird Ihr Agent vom eifrigen, aber ahnungslosen Praktikanten zum regelkonformen Experten.
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  Er zitiert aus dem Regelwerk statt aus dem Bauch heraus zu antworten.
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  Hängen Sie die Reiserichtlinien an und schon setzt das System die Unternehmensvorgaben durch, statt zu improvisieren.
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  Noch bessere Antworten liefern Belege klare Zitate, die Sie überprüfen können.
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  So bewahren Sie das Vertrauen.
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  Im schlimmsten Fall haben Sie eine selbstbewusste Klatschmaschine gebaut, die erfundene Regeln verbreitet.
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  Im besten Fall haben Sie einen fundierten Experten mit entsprechenden Quellenangaben erschaffen.
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  Das erreichen Sie nur, indem Sie ihm von Anfang an verifizierte Wissensquellen zur Verfügung stellen.
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  Und sobald Ihr Bot endlich die Wahrheit sagen kann, kommt die nächste Herausforderung.
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  Die Art und Weise der Vermittlung.
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  Denn Genauigkeit ohne Persönlichkeit schrägt Nutzer ab.
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  Dem Bot eine Persönlichkeit zu verleihen, ist der nächste Schritt und in Co-Palette Studio bekommt man diese nicht geschenkt.
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  Sie müssen sie aktiv vorgeben.
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  Ihr hört das System auf, wie ein Testdummy zu klingen und wird zu etwas, mit dem Ihre Nutzer tatsächlich sprechen wollen.
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  In der Praxis bedeutet das, die Felder für Name, Beschreibung und Anweisungen auf der Übersichtsseite zu bearbeiten.
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  Lassen Sie diese leer.
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  Erhalten Sie Standardantworten, die wie ein NPC im Tutorial-Modus wirken.
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  Das ist der Punkt, den viele Erstnutzer übersehen.
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  Das System besitzt bereits ein Standardstil, sobald Sie auf Erstellen klicken.
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  Wenn Sie die Felder nicht anpassen, erhalten Sie einen blassen Empfangsbotschafter ohne Autorität und Kontext.
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  Kontext schafft Vertrauen.
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  In Bereichen wie Personal oder Finanzen vermittelt ein generischer Ton den Eindruck, man teste einen Prototyp und kein zuverlässiges Werkzeug und kein zuverlässiges Werkzeug.
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  Ein kurzes Beispiel.
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  Sie wollten einen Experten für Spesenrichtlinien bauen.
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  Aber weil Sie ihn nicht umbenannt oder beschrieben haben, erscheint er nur als generischer Co-Pilot ohne Hintergrund.
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  Jemand fragt nach Hotelkostenerstattungen und erwartet eine professionelle Beratung.
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  Was Sie bekommen, ist ein langweiliger, unformatierter Text ohne Kontext, was das subtile, aber starke Signal aussendet.
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  Vertrauen mir nicht.
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  Vertrauen erodiert schnell, verliert man Nutzer beim ersten Kontakt, kommen Sie selten zu.
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  Betrachten Sie das Ganze wie das Erstellen eines kurzen Charakterbogens.
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  Der Name ist die Klasse.
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  Die Beschreibung, der Hintergrund, das Feld für Anweisungen, die Attribute und der Ton, die Gesinnungen.
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  Sie würden auch nicht ohne verteilte Skillpunkte zu einer Kampagne erscheinen.
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  Schicken Sie ein Bot also auch nicht so ins Rennen.
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  Geht's Ihnen nun einmal an harte Fakten?
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  Das Namensfeld des Bots ist auf 30 Zeichen begrenzt.
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  Fassen Sie sich also kurz und bringend.
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  Experte für Spesenrichtlinien.
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  Reiseführer, Hilfe bei Sozialleistung.
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  Die Beschreibung erlaubt etwa 1000 Zeichen, genug für ein paar klare Sätze.
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  Etwa so.
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  Dieser Agent bietet Mitarbeitern aktuelle Antworten, basierend auf der offiziellen Reiserichtlinie.
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  Er zitiert relevante Passagen und vermeidet Spekulationen.
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  Dann gibt es das Feld für Anweisungen, Ihr flexibler Bereich mit bis zu 8000 Zeichen.
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  Dort können Sie tatsächliche Arbeitsregeln festlegen.
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  Da haben Sie nicht nur, sei hilfreich, sondern legen Sie das Regelwerk.
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  Zitieren Sie bei Verfügbarkeit immer die entsprechende Richtlinie.
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  Vermeiden Sie spekulative Antworten.
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  Fassen Sie für Führungskräfte in einem klaren Satz zusammen und geben Sie die Quelle an.
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  Eine nützliche Checkliste, die Sie beim Aufbau durchgehen können.
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  Sieht so aus, benennen Sie die Rolle, beschreiben Sie kurz das Fachwissen.
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  Legen Sie den Ton festformell, locker oder einfach für leihen und füllen Sie die Anweisungen mit Verhaltensregeln,
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  was einzuschließen, was zu vermeiden und wie zu formatieren ist.
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  Jeder dieser Schritte schärft die Identität.
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  Keiner davon erfordert eine komplizierte Einrichtung.
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  Alles ist während der Erstellung direkt verfügbar oder später auf der Übersichtsseite bearbeitet.
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  Die Vorgabe für den Ton ist subtil aber wirkungsvoll.
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  Sie können ihn explizit steuern mit Formulierungen wie formell und professionell oder locker und leicht verständlich für Mitarbeiter ohne technischen Hintergrund.
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  Fügen Sie bei Bedarf Beispiele direkt in die Anweisungen ein.
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  Es braucht nicht viel Text, um zu steuern, wie der Bot jeden Satz formuliert.
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  Zwei schnelle Verbesserungen, die nicht jeder kennt.
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  Bearbeiten Sie das Konversationsstartthema und tauschen Sie das Agenten-Icon an.
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  Weitest dauert weniger als fünf Minuten.
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  Im Testbereich sehen Sie die Begrüßung, die Ihr Bot beim ersten Öffnen eines Chats anzeigt.
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  Standardmäßig ist diese generisch.
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  Klicken Sie darauf, bearbeiten Sie das Startthema und ersetzen Sie die Standardbegrüßung durch eine rollenspezifische Einführung wie
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  Ich helfe Ihnen, die Reiserichtlinien zu verstehen und zitiere nach Möglichkeit das offizielle Dokument.
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  Aktualisieren Sie dann die Konversation, um sie zu testen.
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  Sofort professioneller.
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  Für das Icon unterstützt das System ein PNG bis zu 192x130 KB.
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  Das Einbinden einer Markengrafik, selbst eines einfachen Logos, verhindert, dass der Demo-Charakter das Vertrauen noch vor der ersten Antwort zerstört.
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  Manche Leute halten diese Anpassungen für optionalen Feindschliff.
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  Doch betrachten Sie sie wie eine einfache Rüste.
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  Ein ungepanzerter Charakter kann zwar zuschlagen, ist aber beim ersten echten Treffer sofort erledigt.
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  Ein Bot, der Nutzer mit einem nichtssagenden Namen und einer wagen Einleitung begrüßt, befindet sich in der gleichen ungeschützten Lage.
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  Wenn Sie die Grundlagen festlegen, haben Sie bereits eine echte Verteidigung gegen Verwirrung und Nutzerabwanderung aufgegeben.
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  Kleine Optimierungen summieren sich schnell.
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  Wenn die Einleitung die Rolle des Bots nennt, werden Nutzer dazu angeregt, relevante Fragen zu stellen.
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  Die Festlegung von Regeln für den Tonfall verhindert zu langer Abschwung.
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  Präzisere Anweisungen lenken die KI von Fülltexten weg und sorgen für einen menschlich lesbaren Stil.
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  Jede dieser Anpassungen bedeutet weniger, ich verstehe das nicht, Tickets und ratungslosere Abläufe ohne neue Connectoren oder Plugins.
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  Hören Sie es also zur Regel.
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  Bevor Sie sich an die komplexe Logik wagen, legen Sie die Persona fest.
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  Wählen Sie einen Namen, der den Zweck verdeutlicht.
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  Schreiben Sie eine kurze, klare Beschreibung.
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  Legen Sie den Tonfall fest.
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  Hinterlegen Sie in den Anweisungen die Regeln, die befolgt werden soll.
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  Aktualisieren Sie die Begrüßung zu Beginn des Gesprächs.
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  Fügen Sie ein einfaches Symbol an.
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  Das sind Maßnahmen mit geringem Aufwand und hohem Nutzen.
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  Mit einer gut definierten Persona wird selbst ein ganz neues System zu einem Teamkollegen den Nutzer gerne in ihrer Seite haben.
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  Wenn Sie auf die Persona verzichten, bleibt Ihnen ein unbeholfener NPC, mit dem niemand ein zweites Mal interagiert.
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  Sobald Sie Ihrem Agenten eine Identität gegeben haben, sind Sie bereit für die schwierigere Arbeit, denn der echte Test ist nicht die Erstellung,
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  sondern was passiert, wenn Sie beobachten, ob er bei Live-Interaktion überzeugt oder scheitert.
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  Genau dann sollten Sie innehalten und die Protokolle lesen, anstatt beim ersten Fehlversuch aufzugeben.
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  Das Debugging der Fehler in Echtzeit
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  Echtzeit-Debugging ist der Moment, in dem Sie Fehler in Lektionen statt in Tickets verwandeln.
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  Dies ist der praktische Kreislauf, den jeder Entwickler durchlaufen.
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  Beobachten Sie den Fehler, isolieren Sie ihn, beheben Sie ihn und wiederholen Sie den Test.
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  CopaLot Studio bietet Ihnen die Werkzeuge, aber nur wenn Sie sie der Reihe nach verwenden.
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  Hier ist die Routine, die Sie bei einer Demonstration laut mitverfolgen können.
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  Schritt 1. Reproduzieren Sie die fehlerhafte Nutzeranfrage im Testbereich.
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  Gehen Sie sich dafür darüber mit.
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  Stellen Sie genau dieselbe Frage, die der Nutzer stellen würde.
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  Schritt 2. Klicken Sie auf das Aktualisierungssymbol oder Neuer-Chat, um das Gespräch vor dem erneuten Durchlauf zurückzusetzen.
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  Schritt 3. Öffnen Sie die Themen, um zu sehen, welches ausgelöst wird.
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  Wenn es nicht eines Ihrer Themen war, sondern das systemeigene Conversational Boosting,
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  ist das ein Hinweis darauf, dass sich der Bot auf das Modell verlassen hat, nicht ob wir wissen.
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  Schritt 4. Falls es vom Boosting kam, überprüfen Sie, ob Ihre relevante Datei oder Website hochgeladen und indiziert wurde.
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  Kein Index, kein Grounding. Denken Sie daran, die Indizierung kann einige Minuten dauern.
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  Schritt 5. Bearbeiten Sie Ihre Anweisungen oder Themeninhalte, speichern Sie und führen Sie dieselbe Abfrage erneut aus.
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  Diese Schleife reproduzieren, korrigieren, neu ausführen, wiederholen ist Ihr Mann.
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  Wenn Sie diesen Schritt überspringen, hoffen Sie nur darauf, dass das Glück beim nächsten Mal auf Ihrer Seite ist.
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  Manchmal liegt das Problem nicht am wagen Tonfall, sondern fehlender Struktur.
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  Genau hier lohnt sich das Erstellen eines neuen Themas.
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  Studio bietet direkt auf der Themenseite eine praktische Option, um Inhalte per Beschreibung mit Copilot hinzuzufügen.
• 12:54
  Sie beschreiben, was Sie benötigen, etwa Antworten direkt, wenn Benutzer nach Ausgabengrenzen fragen.
• 12:59
  Klicken Sie auf Hinzufügen und das System entwirft anhand dieser Beschreibung ein Themenbaum.
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  Es ist schnell, eindeutig und garantiert, dass aus dieser einen wagen Antwort beim nächsten Mal ein verlässlicher Lösungsweg wird.
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  Nutzen Sie dies immer dann, wenn der Bot dieselbe grundlegende Frage ständig ablockt.
• 13:12
  Bleiben Sie doch nicht nur bei Ja- oder Nein-Call-Tunst.
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  Führen Sie 10 Minuten Experimente durch wie zum Beispiel der Ablebe-Testpartner.
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  Gehen Sie in das Anweisungsfeld und schreiben Sie Variante A mit förmlicher Richtlinien-Sprache.
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  Speichern Sie, fragen Sie nach dem Reisekosten-Limit, notieren Sie die Antwort und ändern Sie dann die Anweisungen zur Variante B.
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  Ein freundlicher HHR-Mitarbeiter, der einfache, lockere Erklärungen gibt und dabei die Regeln zitiert.
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  Stellen Sie dieselbe Frage erneut.
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  Sie erhalten direkte Vergleichsprotokolle, die zeigen, welche Persona besser ankommt und Sie benötigen dazu nur das Testfenster.
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  Dieserweise treffen Sie Entscheidungen über den Tonfall auf Basis von Belegen.
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  Fügen Sie nun Überprüfung der Wissensbasis.
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  Angenommen, ein Tester fragt, was kann ich für Hotels abrechnen?
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  Und der Bot antwortet vage Fragen Sie in der Personalabteilung.
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  Das ist kein fälliges Versagen, sondern Feedback.
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  Vielleicht wurde das Dokument Expenses.Policy.Docs nur nicht indexiert.
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  Vielleicht enthalten Ihre Auslöser-Phrasen das Wort Hotenni.
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  Sie beheben dies, indem Sie den Wissenstab prüfen, um sicherzustellen, dass die Datei aktiv ist und dann Hotelkosten als Auslöser-Phrase in Ihrem Reisethema hinzufügen.
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  Sie ist nun erneut aus.
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  Wenn Sie die Antwort erhalten, gemäß Richtlinie sind Übernachtungskosten auf 200 Dollar pro Nacht begrenzt, begrenzt haben Sie eine Fehler erfolgreich geworden.
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  Ein subtiler, aber wichtiger Trick ist die Verwendung von Gesprächsstartern.
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  Leere Textfelder lassen echte Benutzer zögern, aber Sie können direkt auf der Übersichtsseite einige vorgeschlagene Prompts vorab festlegen.
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  Dann fügen Sie drei bis fünf Einstiegsfragen hinzu, wie etwa, wie hoch ist das Hotel-Limit, wie reichen Reisekostenanträge ein, welche Mahlzeiten werden erstattet.
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  Der Benutzer klickt direkt darauf, was bedeutet, dass Sie tatsächliche Pfade schneller testen können und der Nutzer das Gefühl hat, der Bot kennt seine Rolle noch bevor er etwas eingibt.
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  Dieser gesamte Rhythmus macht Ihren Bot mit jedem Pfad robuster.
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  Bei einem natürlichen Durchlauf ignorieren Sie die fehlerhaften Ausgaben und nehmen an, dass der nächste Versuch auf manche Weise erfolgreich sei.
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  Das führt dazu, dass Leute Support-Tickets erstellen und das Vertrauen verlieren.
• 14:40
  Bei einer natürlichen 20 wiederholen Sie diese Routine so lange, bis der Bot mit Quellenangaben und der richtigen Persönlichkeit beweist, dass er selbst unklarer Eingaben versteht.
• 14:47
  Ihre Iteration bringt Sie einem zuverlässigen Teamkollegen näher, statt einem unberechenbaren Risiko.
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  Und hier ist die Realität.
• 14:52
  Das Optimieren im Testbereich ist der Sicherheitsmodus.
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  Sobald die Schleife funktioniert, folgt der nächste Schritt zu sehen, wie sich diese Korrekturen außerhalb Ihres eigenen Rechners bewerten.
• 14:59
  Dann schleichen sich Unterschiede in den Kanälen ein.
• 15:02
  Und genau das unterschätzen die meisten neuen Entwickler.
• 15:04
  Aber wenn der Dungeon öffentlich wird, Veröffentlichung und Kanalüberraschung.
• 15:07
  Wenn Sie schließlich auf Veröffentlichen klicken, verlässt die Agent die Werkstatt und muss sich vor echten Benutzern beweisen.
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  Im Co-Pilot-Studio nennen wir diesen Schritt, wenn der Dungeon öffentlich wird, da die Veröffentlichung Ihren sorgfältig geprobten Bot in Kanäle bringt, die nach eigenen Regeln spielen.
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  Die erste Überraschung ist, dass Veröffentlichen nicht einfach nur ein Klick ist, um ihn live zu schalten.
• 15:24
  Es ist ein Prozess, der festlegt, wer Ihren Agenten erreichen kann, wie der Zugriff erfolgt und wie die Antworten in der Praxis erscheinen.
• 15:30
  Teams SharePoint, die Demo-Website jeder Kanal, hat seine Eigenheit.
• 15:33
  Eine saubere Antwort im Studio kann nach der Bereitstellung anders aussehen oder komplett Fehlschlag.
• 15:37
  Nehmen wir Teams als Beispiel.
• 15:39
  Im Studio erhalten Sie eine präzise Antwort.
• 15:41
  Die Richtlinie besagt 200 Dollar pro Tag für die Unterkunft.
• 15:44
  Testen Sie denselben Satz in Teams und plötzlich startet er Sie mit Ich verstehe das nicht an, obwohl sich am Bot nichts geändert hat.
• 15:49
  Es ist die Art und Weise, wie Teams den Text umbericht und Metadaten überträgt, die die Ausrichtung stört.
• 15:53
  SharePoint hat seine eigenen Regeln beim Zeilenabstand.
• 15:55
  Die Demo-Website ist am einfachsten, kann aber Formatierungen dann auch anders darstellen als das Studio.
• 16:00
  Jedes Veröffentlichungsziel ist eine eigene Arena und Sie müssen sie separat testen.
• 16:03
  Was ist die richtige Reihenfolge, bevor Sie es vererledigt erklären?
• 16:05
  Hier ist die Veröffentlichungs-Checklist, um Anfängerfehler zu vermeiden.
• 16:08
  Erstens stellen Sie sicher, dass Ihre Wissensdateien vollständig indexiert sind.
• 16:11
  Wenn Sie sie gerade erst hochgeladen haben, sind Sie möglicherweise noch nicht für Live-Antworten bereit.
• 16:14
  Zweitens konfigurieren Sie die Authentifizierung.
• 16:16
  Wenn Sie eine breite Demo durchführen, wählen Sie keine Authentifizierung, damit jeder mit dem Link es ausprobieren kann.
• 16:21
  Drittens drücken Sie auf Veröffentlichen und achten Sie auf das grüne Bestätigungs-Banner oder das Status-Update auf der Kanalseite.
• 16:26
  Viertens öffnen Sie die Kanaleinstellungen der Demo-Webseite.
• 16:29
  Aktualisieren Sie die Willkommensnachricht und die Konversationsstarte, damit Ihre Tester nicht vor einem leeren Chatfenster erstarrt.
• 16:34
  Und schließlich führen Sie einen geschlossenen Pilotbetrieb.
• 16:35
  Übertragen Sie es noch nicht an den gesamten Mandanten.
• 16:37
  Eine kleine Gruppe mit klaren Anweisungen ist klüger als eine vollständige Veröffentlichung.
• 16:41
  Diese Pilotgruppe sollte wissen, dass sie die Testrunde ist.
• 16:43
  Bitten Sie sie, lockere Sprache zu verwenden, Tippfehler einzubauen und sogar Dateien hochzuladen, wo es sinnvoll ist.
• 16:47
  Ihre Fehler sind es, die die Schwachstellen offenbar.
• 16:50
  Ein geschlossener Pilotversuch glättet nicht nur den Start.
• 16:52
  Er liefert die Rohberichte, die Sie brauchen, um ein Bild zu korrigieren, bevor Sie ihn unternehmensweit freigeben.
• 16:56
  Das Kanalverhalten macht diesen Schritt unverzichtbar.
• 16:59
  Wiederholen Sie alle Szenarien, die Sie im Studio getestet haben, formale Anfragen, lockere Formulierungen, Tippfehler und belegte Zitate in jedem Zielkanal.
• 17:05
  Prüfen Sie, ob Teams Sie anders darstellt.
• 17:07
  Schauen Sie, wie SharePoint Abstände zerschießt.
• 17:09
  Testen Sie, ob die Web-Demo das Quellzitat immer noch anhängt.
• 17:11
  Dies ist der einzige Weg, Konsistenz zu beweisen.
• 17:13
  Ein fehlerfreier Durchlauf im Studio garantiert noch keinen funktionierenden Rollout.
• 17:17
  Veröffentlichen bedeutet auch, sich nicht mehr nur auf Nutzerfeedback zu verlassen, sondern Telemetriedaten zu überwachen.
• 17:21
  Sobald Ihr Bot in Teams oder auf der Demo-Website läuft, fließen die Nutzungsdaten.
• 17:25
  Das Power-Plattform-Admin-Center und die integrierten Analysen helfen Ihnen dabei.
• 17:28
  Sie sehen Nutzerzahlen, Fehlerraten und sogar, welche Konversationen kein Thema ausgelöst haben.
• 17:33
  Das ist kein Mehraufwand, sondern Ihr Überwachungssystem.
• 17:35
  Man veröffentlicht nicht einfach und vergisst es dann, man beobachtet die Protokolle, um sicherzustellen, dass der Bot korrekt gemützt wird und keine neuen Support-Tickets erzeugt.
• 17:41
  Wenn Sie diesen Schritt überstürzen, vertrauen.
• 17:43
  Im schlechtesten Fall drücken Sie auf Veröffentlichen, rollen alles in jeder Abteilung aus und werden mit Fehlermeldungen überschwemmt, weil Teams wichtige Antworten verschluckt.
• 17:50
  Die Nutzer geben auf und sie zurückzugewinnen dauert länger, als den Bot selbst zu reparieren.
• 17:53
  Im besten Fall betrachten Sie die Veröffentlichung als eine weitere Testphase.
• 17:56
  Index vollständig, Authentifizierung gesetzt, Veröffentlichung bestätigt, Demoseite abgestimmt, Pilot läuft.
• 18:01
  Sie sammeln das unstrukturierte Feedback, korrigieren Antworten und führen jede wichtige Abfrage in jedem Kanal erneut aus.
• 18:06
  Wenn Sie zum breiten Rollout skalieren, ist der Stresstest bereits bestanden.
• 18:09
  Der eigentliche Trick besteht darin, veröffentlicht nicht als Ende zu betrachten.
• 18:12
  Der Button markiert nicht die letzte Zeile eines Buches, sondern Start der Feldeinsätze.
• 18:14
  Sobald die Pilotdaten vorliegen und Ihre Protokolle bestätigen, dass Nutzer überall saubere Antworten erhalten, haben Sie das Recht, es als stabil zu bezeichnen.
• 18:21
  Diese Erkenntnis gehört zum großen Ganzen beim Entwickeln mit Co-Pilot Studio.
• 18:24
  Es ist kein einmaliger Bild, sondern ein System, das Sie immer wieder anpassen, das Sie immer wieder anpassen.
• 18:29
  Hier ist also die Zusammenfassung, auf die es wirklich ankommt.
• 18:31
  Drei Dinge machen Ihren Bild von Wackelig zu zuverlässig.
• 18:33
  Erstens fundieren Sie den Agenten, laden Sie echte Dokumente hoch oder verweisen Sie auf vertrauenswürdige Quellen, damit er aufhört zu raten.
• 18:38
  Zweitens geben Sie meine Persönlichkeit, legen Sie Name, Beschreibung, Tonfall fest und formulieren Sie das Verhalten präzise in diesem 8000-Zeichen-Anweisungsfeld.
• 18:44
  Zweitens verlasse dich nicht auf einen perfekten Probelauf.
• 18:46
  Nutze das Testfenster für einen geschlossenen Pilotbetrieb durch, dann veröffentliche und überwache das Ergebnis.
• 18:49
  Im Idealfall erhältst du so einen Bot der Vertrauensschaft, statt nur Tickets zu generieren.
• 18:53
  Abonniere den Kanal für mehr und schreibe einen Satz in die Kommentare, indem du das eine Grundlagendokument nennst, mit dem du deinen Agenten nennen sollst.