5/5 - (1 голос)

Платформа Microsoft Copilot Studio предлагает мощные инструменты для создания, тестирования и развёртывания интеллектуальных агентов. Один из ключевых инструментов — это Prompts (подсказки). С их помощью можно применять искусственный интеллект к текстам, документам или изображениям, чтобы анализировать, суммировать или преобразовывать данные. Ниже приведено подробное руководство по использованию Prompts в Copilot Studio и их интеграции в ваши агенты.

Начало работы в Copilot Studio

Перейдите на сайт copilotstudio.preview.microsoft.com.
Если у вас уже есть созданные агенты, выберите один из них — например, Demo Agent.

Далее откройте раздел Tools (Инструменты).
Чтобы добавить новый инструмент, нажмите Add a tool (Добавить инструмент) — появятся варианты инструментов: Prompt, REST API, Agent Flow, MCP и Custom Connector.

В этом руководстве мы сосредоточимся на Prompt.

Создание Prompt

Prompt можно создать как внутри агента, так и независимо от него.
Независимые Prompts можно использовать повторно в разных агентах, что делает их очень удобными.

  1. Перейдите в Tools → New Tool → Prompt.
  2. В интерфейсе Prompt укажите его назначение и функции.
  3. Применяйте ИИ к текстам, документам или изображениям — например, для анализа, классификации или извлечения информации.

Для примера создайте Prompt с именем “ABC Prompt” как временный вариант.

Настройка Prompt

В интерфейсе Prompt можно:

  • Написать инструкцию — что должен делать этот Prompt.
  • Смотреть результаты в разных форматах: Text, JSON, Document Preview.
  • Выбрать модель (например, из Azure AI Foundry).
  • Настроить параметры через меню с тремя точками:
    • Temperature — регулирует креативность ответов,
    • Record retrieval — количество записей для получения,
    • Include links — включать ли ссылки в ответ,
    • Code Interpreter — включить интерпретатор кода при необходимости.

Библиотека Prompt

Раздел Prompt Library позволяет использовать готовые шаблоны или выбирать из категорий, таких как Architecture, Communications, Image Analysis и других.

Например:

  • В категории Architecture доступен шаблон Extract Information from a Floor Plan — извлечение данных из планов зданий.
  • В Communications можно найти шаблон Pitch Perfection Review.

После выбора шаблон автоматически загружается в интерфейс, и вы можете изменить его или заменить другим.
Некоторые Prompts содержат пример входных данных — текст или PDF-документ.

Пример: добавление подписей к изображениям

Рассмотрим пример создания Prompt для генерации подписей к изображениям:

  1. В библиотеке Prompts выполните поиск по слову Images.
  2. Выберите шаблон “Add Captions to Images”.
    В описании указано: Создать человеко-понятное предложение, описывающее содержимое изображения.
  3. По умолчанию загружается пример изображения — helicopter.jpg.
  4. Нажмите Test (Тест), чтобы запустить обработку.
    Пример результата: “Изображение показывает вертолёт, зависший рядом с высоким зданием.”

Вы можете загрузить собственное изображение:

  • Нажмите Image → Upload Image or Document.
  • Выберите файл (например, Capybara.jpg).
  • Модель (например, GPT-4.1 Mini) проанализирует изображение и вернёт описание:
    “Изображение показывает большое коричневое пушистое животное с короткими лапами и массивным телом.”

Сохраните Prompt и дайте ему понятное имя, например “Explain Image Caption”.

Использование Prompt внутри агента

После создания Prompt можно добавить его в агента:

  1. Нажмите Configure for Use in Agent.
  2. Выберите нужного агента — например, Demo Agent.
  3. Prompt будет добавлен в список инструментов этого агента.

Перейдите в Agents → Demo Agent → Tools, и вы увидите ваш Prompt (например, Explain Image Caption) среди доступных инструментов.

Создание темы (Topic) для работы с Prompt

Чтобы агент мог взаимодействовать с пользователем через созданный Prompt:

  1. Перейдите в Agents → Demo Agent → Topics.
  2. Создайте новую тему (Create from blank).
  3. Добавьте вопрос, запрашивающий у пользователя загрузку файла:

    “Пожалуйста, загрузите файл.”

  4. Укажите триггер-фразу, например “image” — при её вводе агент запустит данный сценарий.
  5. Сохраните загруженный файл как переменную (например, var1).
  6. Добавьте узел-инструмент и подключите Prompt Explain Image Caption.
  7. Свяжите входные данные (загруженное изображение) с Prompt.
  8. Сохраните результат в другой переменной (например, var2).

Затем добавьте сообщение, которое выведет результат пользователю, например:

“Вот описание вашего изображения: [результат Prompt].”

При тестировании — введите “image”, загрузите файл (например, wombat.jpg) — агент обработает его и вернёт ответ:
“Изображение показывает детализированное реалистичное изображение вомбата с коричневым мехом, стоящего на четырёх лапах и слегка повернутого вправо.”

Использование Prompt в Power Platform

Одно из главных преимуществ Prompts — многоразовое использование в разных продуктах Microsoft Power Platform:
они доступны в Power Apps, Power Automate и Copilot Studio.

Power Apps

  1. Перейдите на make.powerapps.com.
  2. Выберите нужное окружение (например, Gishusa USA).
  3. Откройте More → Discover All → Prompts.
  4. Закрепите раздел для быстрого доступа.

Интерфейс тот же, что и в Copilot Studio — вы можете создавать и использовать свои Prompts прямо в Power Apps.

Power Automate

  1. Перейдите на make.powerautomate.com.
  2. Выберите окружение.
  3. Перейдите в More → Discover All → Prompts.
  4. Здесь также появятся все созданные ранее Prompts.

Это подтверждает, что один Prompt можно создать один раз и использовать в разных продуктах: Power Automate, Copilot Studio и Power Apps.
Такой подход обеспечивает единообразие и экономит время.

Заключение

Prompts в Copilot Studio — это гибкий и мощный способ интеграции искусственного интеллекта в ваши рабочие процессы.
С их помощью можно анализировать тексты, извлекать данные из документов или описывать изображения — всё в единой среде.

Создавая многоразовые Prompts, вы получаете инструмент, который можно использовать в Power Apps, Power Automate и Copilot Studio, что делает ваши AI-решения более эффективными, универсальными и масштабируемыми.