Melhores práticas e limitações do agente de operações

Este artigo descreve as melhores práticas e limitações ao usar agentes de operações no Real-Time Intelligence.

Práticas recomendadas

Assim como acontece com qualquer produto baseado em IA, fornecer instruções claras e dados fáceis de entender melhoram os resultados. Considere as seguintes práticas recomendadas para obter as melhores regras e guia estratégico:

• Configuração do Eventhouse:
  • Verifique se a casa de eventos contém tabelas planas com nomes de coluna descritivos.
  • Não use colunas aninhadas (por exemplo, JSON).
  • Use o campo de descrição para colunas em suas tabelas para ajudar o agente a entender melhor os dados.
• Definindo regras:
  • Especifique claramente as regras e condições que o agente deve avaliar, incluindo os critérios para recomendar ações. Por exemplo, em vez de dizer: "Tome uma ação quando a disponibilidade da bicicleta for baixa", forneça um limite específico, como: "Tome uma ação quando a disponibilidade da bicicleta for 3 ou menos".
  • Defina claramente os objetos ou entidades de negócios que o agente precisa entender. Especifique quais colunas em seus dados identificam exclusivamente esses objetos (por exemplo, ID do sensor, nome do local, número de pessoal). Indicar a tabela relevante garante que o agente recupere os dados corretos.
  • Ao fazer referência a campos e propriedades que o agente deve monitorar, coloque os nomes de campo entre aspas ("") para melhorar a identificação. Isso é particularmente importante para nomes de colunas que contêm caracteres especiais, como sublinhados ou hifens.
  • Use pontos de marcador ou linhas separadas para descrever cada regra individualmente, garantindo clareza para o agente ao configurar as regras.
  • As regras podem monitorar valores numéricos que mudam ao longo do tempo. Verifique se as condições definidas são quantificáveis.
  • Preste atenção à sequência na qual você descreve regras e ações. As LLMs podem interpretar informações de forma diferente com base em sua posição no prompt.

Limitações

1. Os agentes de operações dependem de um LLM (modelo de linguagem grande) para criar o guia estratégico e as regras que o agente segue, bem como para raciocinar e gerar mensagens para ações e recomendações. Como os serviços de IA baseados em LLM são probabilísticos e podem ser falíveis, é importante examinar cuidadosamente os resultados e as recomendações que eles fornecem. Para obter mais informações, consulte a página de informações do Fabric Copilot.

   Para acompanhar quais consultas e dados o agente acessa, você pode pesquisar o banco de dados Eventhouse e KQL que ele monitora. Na guia Insights de Consulta, você vê as consultas executadas e pode validar o KQL que usa.

   

2. Embora as travas de proteção do sistema estejam em vigor, o uso intenso pode resultar em restrição, o que reduz a quantidade de mensagens que o agente pode enviar. Nesses casos, você pode receber mensagens simplificadas e não geradas por modelos de linguagem de grande escala (LLM) por meio do Teams.

3. No momento, o agente e o LLM dão suporte apenas a instruções e metas em inglês.

4. O agente opera usando a identidade delegada e as permissões de seu criador. Isso significa:

   • Consultas, acesso a dados e ações são executadas com base nas credenciais do criador.
   • Por padrão, o criador recebe mensagens de recomendação. Alterar o destinatário não altera as credenciais usadas para consultas e ações.

5. O agente executa consultas de dados a cada cinco minutos quando está ativo.

6. Quando o agente detecta dados que correspondem às suas regras, ele rastreia as ações recomendadas e a resposta do usuário como uma "operação". Se o usuário não responder (aprovar ou rejeitar) dentro de três dias, a operação será cancelada automaticamente. Após esse período, você não poderá interagir ou aprovar a ação.

7. O agente de operações está disponível em regiões do Fabric, excluindo o Centro-Sul dos EUA e o Leste dos EUA.

8. Se o locatário e a capacidade do Fabric estiverem em regiões diferentes, você poderá encontrar erros ao configurar ações do Power Automate. Até que uma correção esteja disponível, certifique-se de que a capacidade do ambiente de trabalho esteja na mesma região do locatário do Fabric para que possa utilizar o agente de operações.