Bewährte Methoden und Einschränkungen des Operations-Agents

In diesem Artikel werden die bewährten Methoden und Einschränkungen bei der Verwendung von Operations-Agents in Real-Time Intelligence beschrieben.

Bewährte Methoden

Wie bei jedem KI-basierten Produkt verbessern klare Anweisungen und leicht verständliche Daten die Ergebnisse. Beachten Sie die folgenden bewährten Methoden, um die besten Regeln und Playbook zu erhalten:

• Eventhouse-Konfiguration:
  • Stellen Sie sicher, dass Ihr Eventhouse flache Tabellen mit beschreibenden Spaltennamen enthält.
  • Verwenden Sie keine geschachtelten Spalten (z. B. JSON).
  • Verwenden Sie das Beschreibungsfeld für Spalten in Ihren Tabellen, damit der Agent die Daten besser verstehen kann.
• Definieren von Regeln:
  • Geben Sie eindeutig die Regeln und Bedingungen an, die der Agent bewerten sollte, einschließlich der Kriterien für die Empfehlung von Aktionen. Statt z. B. "Eine Aktion zu ergreifen, wenn die Verfügbarkeit des Fahrrads niedrig ist", geben Sie einen bestimmten Schwellenwert an, z. B. "Ergreifen Sie eine Aktion, wenn die Verfügbarkeit des Fahrrads 3 oder weniger beträgt".
  • Definieren Sie eindeutig die Geschäftsobjekte oder Entitäten, die der Agent verstehen muss. Geben Sie an, welche Spalten in Ihren Daten diese Objekte eindeutig identifizieren (z. B. Sensor-ID, Standortname, Personalnummer). Durch das Angeben der relevanten Tabelle wird sichergestellt, dass der Agent die richtigen Daten abruft.
  • Wenn sie auf Felder und Eigenschaften verweisen, die der Agent überwachen soll, schließen Sie die Feldnamen in Anführungszeichen ("") ein, um die Identifizierung zu verbessern. Dies ist besonders wichtig für Spaltennamen, die Sonderzeichen wie Unterstriche oder Bindestriche enthalten.
  • Verwenden Sie Aufzählungszeichen oder separate Zeilen, um jede Regel einzeln zu beschreiben, um klarheit für den Agent beim Konfigurieren der Regeln sicherzustellen.
  • Regeln können numerische Werte überwachen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen definierten Bedingungen quantifizierbar sind.
  • Achten Sie auf die Reihenfolge, in der Sie Regeln und Aktionen beschreiben. LLMs können Informationen je nach Position innerhalb der Eingabeaufforderung unterschiedlich interpretieren.

Einschränkungen

1. Operations-Agents verlassen sich auf ein großes Sprachmodell (LLM), um den Leitfaden und die Regeln zu erstellen, denen der Agent folgt, sowie um Nachrichten für Aktionen und Empfehlungen zu generieren und zu formulieren. Da LLM-basierte KI-Dienste probabilistisch sind und fehlerhaft sein können, ist es wichtig, die von ihnen bereitgestellten Ergebnisse und Empfehlungen sorgfältig zu überprüfen. Weitere Informationen finden Sie auf der Fabric Copilot-Informationsseite.

   Um nachzuverfolgen, auf welche Abfragen und Daten der Agent zugreift, können Sie die überwachte Eventhouse- und KQL-Datenbank untersuchen. Auf der Registerkarte "Abfrageeinblicke" sehen Sie die ausgeführten Abfragen und können die verwendete KQL validieren.

   

2. Während Systemschutzschienen vorhanden sind, kann eine starke Nutzung zu Drosselung führen, wodurch die Anzahl der Nachrichten begrenzt wird, die der Agent senden kann. In solchen Fällen erhalten Sie möglicherweise vereinfachte, nicht LLM-generierte Nachrichten über Teams.

3. Derzeit unterstützen der Agent und die LLM nur englische Anweisungen und Ziele.

4. Der Agent arbeitet mit der delegierten Identität und den Berechtigungen seines Erstellers. Dies bedeutet:

   • Abfragen, Datenzugriff und Aktionen werden basierend auf den Anmeldeinformationen des Erstellers ausgeführt.
   • Standardmäßig empfängt der Ersteller Empfehlungsnachrichten. Durch das Ändern des Empfängers werden die Anmeldeinformationen, die für Abfragen und Aktionen verwendet werden, nicht geändert.

5. Der Agent führt Datenabfragen alle fünf Minuten aus, wenn er aktiv ist.

6. Wenn der Agent Daten erkennt, die seinen Regeln entsprechen, verfolgt er die empfohlenen Aktionen und die Antwort des Benutzers als "Vorgang". Wenn der Benutzer innerhalb von drei Tagen nicht antwortet (genehmigen oder ablehnen), wird der Vorgang automatisch abgebrochen. Nach diesem Zeitraum können Sie nicht mit der Aktion interagieren oder die Aktion genehmigen.

7. Der Operations-Agent ist in Fabric-Regionen verfügbar, mit Ausnahme von "South Central US" und "East US".

8. Wenn sich Ihr Fabric-Mandant und Ihre Kapazität in verschiedenen Regionen befinden, können beim Konfigurieren von Power Automate-Aktionen möglicherweise Fehler auftreten. Bis ein Fix verfügbar ist, stellen Sie sicher, dass sich die Arbeitsbereichskapazität in derselben Region wie Ihr Fabric-Mandant befindet, um den Operationsagent zu verwenden.