Thông tin liên hệ
- 036.686.3943
- admin@nguoicodonvn2008.info
Bạn có thể thêm các công cụ vào agent của mình từ tab Build. Các công cụ này cho phép agent thực hiện hành động, kết nối với những dịch vụ bên ngoài và truy xuất dữ liệu theo thời gian thực trong quá trình trò chuyện.
Lưu ý:
Các tính năng trong bài viết này được vận hành bởi GitHub Copilot harness, sử dụng Copilot Credits để tính phí dựa trên mức độ sử dụng.
Việc tính phí dựa trên mức độ sử dụng áp dụng cho các hoạt động: Sử dụng, xây dựng, thử nghiệm và đánh giá agent. Các thao tác này có thể tiêu tốn Copilot Credits.
Một agent được tạo bằng GitHub Copilot harness. Xem phần Tạo và xóa agent để biết thêm chi tiết.
Đăng nhập vào Copilot Studio và mở agent của bạn.
Trên thanh điều hướng của agent, chọn tab Build.
Trong bảng thành phần, chọn nút Tools.
Trong hộp thoại Add a tool duyệt hoặc tìm kiếm công cụ bạn muốn thêm. Sử dụng các tab Featured, Model Context Protocol (MCP), Connectors hoặc Workflows để lọc theo loại công cụ.
Chọn công cụ để xem chi tiết, bao gồm mô tả và các hành động mà công cụ đó cung cấp.
Chọn Add để thêm công cụ vào agent của bạn.
Sau khi thêm công cụ, bạn có thể cần thực hiện các bước sau:
Xác thực: Một số công cụ yêu cầu bạn đăng nhập hoặc cung cấp thông tin xác thực trước khi sử dụng. Hãy làm theo các yêu cầu xác thực khi chúng xuất hiện.
Chọn hành động: Đối với các connector cung cấp nhiều hành động, bạn có thể chọn những hành động cụ thể nào sẽ được cung cấp cho agent của mình.
Xem lại mô tả: Đảm bảo mô tả của công cụ phản ánh chính xác chức năng của nó. Môi trường thực thi điều phối (orchestration runtime) của agent sử dụng mô tả này để xác định thời điểm gọi công cụ.
Nếu công cụ bạn cần không có sẵn trong trình duyệt, bạn có thể thêm một công cụ tùy chỉnh. Hiện tại, các agent sử dụng GitHub Copilot harness hỗ trợ thêm các loại công cụ tùy chỉnh sau:
Các công cụ MCP từ máy chủ Model Context Protocol (MCP)) hiện có. Điều này cho phép bạn kết nối với các dịch vụ, cơ sở dữ liệu hoặc API tùy chỉnh có cung cấp chức năng dưới dạng công cụ thông qua tiêu chuẩn MCP.
Các workflows mà bạn tạo trong trình thiết kế quy trình của Copilot Studio. Điều này cho phép bạn định nghĩa các quy trình gồm nhiều bước mà agent có thể thực hiện theo yêu cầu.
Tên và phần mô tả của công cụ đóng vai trò quan trọng trong việc kích hoạt công cụ một cách chính xác. Môi trường thực thi điều phối (orchestration runtime) sử dụng các thông tin này để quyết định thời điểm kích hoạt công cụ, vì vậy:
Hãy sử dụng tên gọi rõ ràng, cụ thể để mô tả công cụ (ví dụ: "Tạo phiếu hỗ trợ" thay vì "Công cụ phiếu")
Viết mô tả giải thích rõ khi nào nên sử dụng công cụ và kết quả trả về là gì
Tránh các mô tả mơ hồ hoặc bị trùng lặp giữa những công cụ
Nguồn tin: Quantrimang.com
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
TOP phương pháp tối ưu hóa chatbot để cải thiện trải nghiệm khách hàng
Cách tắt AI trên thanh địa chỉ và tab mới Chrome
TOP mô hình AI tốt nhất năm 2026
TOP công cụ AI tích hợp dữ liệu tốt nhất
Cách thêm công cụ vào agent trong Copilot Studio
Cân bằng phương trình hóa học tự động bằng tool AI
Cách dùng trợ lý AI viết SKKN nhanh hơn, chuẩn hơn
Hướng dẫn dùng AI soạn giáo án chất lượng
Tài liệu tham khảo toàn diện về các lệnh Claude Code
Hướng dẫn dùng AI soạn giáo án chất lượng
Prompt AI tạo tranh minh họa sách thiếu nhi bằng bút sáp cực đẹp
Đánh giá KimiClaw - nền tảng AI Agent của Moonshot AI có thực sự hữu ích?
ASUS cho phép AI agent điều chỉnh cài đặt màn hình
8 điều cần biết để sử dụng ChatGPT, Gemini và các công cụ AI nói chung an toàn hơn
21 điều bạn có thể làm với ChatGPT
TOP ứng dụng AI tìm bạn nước ngoài học tiếng Anh và trao đổi ngôn ngữ
Nên dùng Claude Chat, Claude Cowork hay Claude Code?
Hướng dẫn tạo và quản lý Skills trên Gemini Spark
7 thuật toán Machine Learning vẫn cực kỳ quan trọng trong kỷ nguyên AI
Hướng dẫn quản lý tác vụ trong Gemini Spark