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O Microsoft 365 Copilot é seu assistente pessoal para o trabalho. Ele ajuda em várias tarefas gerais, como escrever, resumir, pesquisar e muito mais. O Copilot tem diferentes habilidades que correspondem a esses diferentes tipos de tarefas. Por exemplo, o Copilot pode resumir itens de ação de uma reunião, sugerir edições em um arquivo ou rastrear recursos e especialistas sobre um determinado tópico em sua organização. Cada habilidade tem seus próprios parâmetros e resultados adaptados para a tarefa específica.
Como qualquer copiloto, o Microsoft 365 Copilot é treinado com dados em um determinado momento. Para recuperar e processar informações novas e em tempo real, especialmente dados específicos da sua organização e fluxos de trabalho, os agentes precisam de ações. As ações em um agente ampliam as habilidades e a utilidade do Microsoft 365 Copilot para os usuários finais, permitindo que ele escolha a habilidade certa em seu repertório completo.
Mas como seu agente sabe qual habilidade usar quando você pede ajuda? Como ele interpreta sua solicitação e a combina com a melhor habilidade disponível? Esse é o trabalho do orquestrador do Microsoft 365 Copilot.
Este artigo explica a lógica por trás do processo de seleção de habilidades do Copilot e como você pode garantir que o Copilot use a ação certa de seu agente em todas as oportunidades para beneficiar seus usuários.
Importante
- Atualmente, os plug-ins de API só são suportados como ações em agentes declarativos. Eles não estão habilitados no Microsoft 365 Copilot. Para obter um exemplo que mostra como adicionar um plug-in de API a um agente declarativo, consulte Adicionar um plug-in de API como uma ação personalizada ao agente.
- A funcionalidade está habilitada por padrão em todos os locatários licenciados pelo Microsoft 365 Copilot. Os administradores podem desabilitar essa funcionalidade em uma base de usuário e grupo e controlar como os plug-ins individuais são aprovados para uso e quais plug-ins são habilitados. Para obter mais informações, consulte Gerenciar agentes em aplicativos integrados.
Orquestrador do Copilot
Entre a entrada de idioma natural do usuário e a saída de idioma natural do Copilot, o orquestrador do Copilot trabalha nos bastidores para selecionar e executar as habilidades certas das ações certas em seu agente.
A camada de orquestração representa a interface entre os LLMs (Modelos de Linguagem Grande) básicos e as várias maneiras de estender, enriquecer e personalizar o Copilot para a maneira como seus clientes trabalham.
O diagrama a seguir ilustra como o orquestrador do Microsoft 365 Copilot seleciona a ação certa, com a habilidade certa, na hora certa, mesmo quando há várias opções para escolher.
Entrada em linguagem natural: o usuário envia uma consulta ao seu agente, como "Quais tickets estão atribuídos a mim agora?"
Verificações preliminares: o Copilot realiza várias verificações na consulta, incluindo verificações de IA responsáveis e medidas de segurança para garantir que ela não represente nenhum risco. Se a consulta falhar em qualquer uma dessas verificações, o Copilot encerrará a interação.
Raciocínio: o orquestrador do Copilot formula um plano composto de várias ações que ele executa na tentativa de responder à solicitação do usuário.
Seleção de contexto e ferramenta: o orquestrador recupera o contexto de conversa do usuário do repositório de contexto e integra dados do Microsoft Graph para refinar o contexto. Em seguida, ele ajusta a consulta inicial com base nesse contexto atualizado e a encaminha para o LLM (modelo de linguagem grande) para orientar as próximas etapas.
O LLM pode continuar gerando uma resposta usando os recursos internos do Copilot ou pode determinar que dados adicionais são necessários.
Se forem necessárias mais informações, o orquestrador faz uma pesquisa das ações com a habilidade certa para a tarefa a partir das ações habilitadas do agente com base nas descrições das ações e suas funções.
Correspondência de função e determinação de parâmetros: o orquestrador formula um novo prompt que incorpora a consulta inicial do usuário, o contexto atualizado e as ações selecionadas e o apresenta ao LLM. O LLM avalia a entrada e especifica a ação e a função ideais dentro dessa ação para resolver a tarefa. Em seguida, ele fornece ao orquestrador os detalhes e parâmetros de função necessários para coletar as informações necessárias.
Iniciação da ferramenta: o orquestrador usa a resposta do LLM para criar uma solicitação de API e enviar a solicitação para o iniciador da ferramenta, que recupera com segurança as informações solicitadas localizadas fora da infraestrutura do Copilot. Ele executa a solicitação e envia os resultados de volta ao orquestrador para processamento posterior.
Análise de resultados e formulação de respostas: O orquestrador integra a resposta da API ao contexto contínuo e consulta o LLM em um loop de raciocínio contínuo até que o LLM considere apropriado gerar uma resposta final.
Respondendo: o orquestrador compila todas as informações coletadas durante o processo de raciocínio e as envia ao LLM para criar uma resposta final. Depois de garantir que a resposta esteja em conformidade com as diretrizes de IA responsável, ela envia a resposta de volta ao orquestrador, que a registra no repositório de contexto e a entrega ao usuário por meio da interface do usuário do Copilot.
Saída em linguagem natural: Por fim, o orquestrador fornece a resposta ao usuário e atualiza o estado da conversa. O Copilot está pronto para o próximo prompt.
Importante
Os agentes declarativos podem parar de responder quando três ou mais ações diferentes da API são acionadas em um único turno do usuário. Nesses casos, a terceira chamada à API pode ser concluída com êxito no back-end, mas o orquestrador não retorna uma resposta ao usuário.
Para minimizar esse comportamento, divida o fluxo de trabalho em vários turnos de usuário ou reduza o número de diferentes ações de API que você invoca em um único turno. Essa abordagem ajuda a garantir que todas as respostas da API sejam processadas de forma confiável.
Como o orquestrador do Copilot faz a correspondência entre ações e consultas do usuário
Quando um usuário envia uma consulta ao seu agente, o orquestrador pesquisa o catálogo completo de habilidades (funções) do agente a partir de ações instaladas para identificar até cinco habilidades que melhor correspondem à consulta. O orquestrador primeiro tenta fazer a correspondência em palavras exatas (correspondência lexical) e expande seu escopo de pesquisa conforme necessário para incluir correspondências em significados descritivos (correspondência semântica), trabalhando de nomes de função específicos para descrições gerais de ações, até que todos os cinco slots candidatos de função sejam preenchidos. Especificamente, a lista a seguir mostra a hierarquia de mecanismos de correspondência para a seleção da função de ação do Copilot:
- Correspondência lexical no nome da função.
- Correspondência semântica na descrição da função.
- Correspondência lexical no nome da ação (adiciona todas as funções de ação à lista de candidatos).
- Correspondência semântica no nome da ação (adiciona todas as funções de ação à lista de candidatos).
O orquestrador trabalha nessa lista até que todos os cinco slots candidatos de função sejam preenchidos.
Confira as Diretrizes de validação para agentes para saber mais sobre como escrever boas descrições para garantir que o Copilot escolha a habilidade certa para cada consulta do usuário ao seu agente.