Ajustes do Copilot Modelo de agente de otimização (versão prévia de acesso antecipado)

O modelo de agente de otimização do Microsoft Copilot ajuda você a modelar e resolver problemas de otimização de negócios específicos para sua organização. Use o agente para tomar decisões ideais para cenários como organizar equipes, atribuir trabalho ou planejar estratégias de vendas.

Descreva seu problema de otimização especificando metas, restrições e dados. O modelo de agente de otimização calcula uma solução ideal com base nessas entradas, sem exigir experiência em codificação ou modelagem matemática.

Visão geral do modelo de agente de otimização

Usando o modelo de agente de Otimização, você pode resolver problemas de negócios baseados em decisões definindo:

• Objetivos, como atribuir pessoas a projetos com base em habilidades ou planejar territórios de vendas
• Regras e preferências, como manter as equipes existentes juntas ou permanecer dentro do orçamento
• Dados, como listas de funcionários, projetos ou territórios

Depois de fornecer essas informações, o agente usa ferramentas de resolução para calcular uma solução ideal que satisfaça todas as restrições e objetivos. Ele apresenta os resultados em uma experiência interativa e você pode baixá-los como um arquivo .csv.

Os casos de uso comuns incluem:

• Implantação de força de trabalho e talento
• Atribuição de recursos e tarefas
• Território de vendas e planejamento de contas

O modelo de agente de otimização foi projetado para usuários não técnicos e produz decisões ótimas e explicáveis com satisfação garantida de restrições.

Você também pode personalizar o agente para se alinhar às políticas, terminologia e padrões de dados da sua organização para que ele reflita como sua organização opera.

Em sua essência, o modelo de agente de otimização usa um modelo de linguagem grande (LLM) personalizado projetado para tarefas de otimização. O modelo traduz suas metas de negócios, regras e dados em um problema de otimização solucionável e calcula o resultado ideal de maneira consistente com as preferências da sua organização.

Introdução ao modelo de agente de Otimização

Descreva seu objetivo

Comece explicando a decisão que você deseja otimizar. Inclua contexto e detalhes para ajudar o agente a entender o problema.

Os exemplos incluem:

• Atribua funcionários a funções abertas com base em suas habilidades.
• Alocar vendedores a territórios.

Carregue seus dados

Forneça um ou mais arquivos .csv que contenham os dados necessários para otimização, como funcionários, projetos, funções ou territórios. O uso de arquivos separados para entidades de dados diferentes melhora a precisão e a interpretabilidade.

Defina regras e objetivos

Defina as restrições e os objetivos que regem a solução.

• As restrições descrevem regras que devem ser seguidas, como permanecer dentro do orçamento, manter as equipes no mesmo local ou garantir a cobertura de função necessária.
• Os objetivos descrevem o que torna uma solução ideal, como maximizar o alinhamento de habilidades, minimizar a distância de viagem ou reduzir o tempo de espera.

Adicionar várias restrições e objetivos. Para obter melhores resultados, adicione-os um de cada vez e descreva-os claramente. O agente pode fazer perguntas esclarecedoras se você precisar fornecer mais detalhes.

Examine a configuração

À medida que você interage com o agente, um painel lateral mostra como seu problema é interpretado, incluindo:

• Metas
• Variáveis de decisão
• Restrições
• Objetivos
• Dados carregados

Você pode pedir ao agente para editar ou remover qualquer parte da configuração.

Esclarecer conforme necessário

Se o agente detectar ambiguidade ou informações ausentes, ele solicitará que você esclareça restrições ou objetivos para garantir que o problema seja viável e solucionável.

Obtenha sua solução

Quando estiver pronto, peça ao agente para resolver o problema usando seus dados. O agente executa ferramentas de resolução e apresenta a solução ideal com base em seus objetivos e restrições. Você pode examinar os resultados interativamente e baixar o resultado completo como um arquivo .csv.

Principais recursos

O modelo de agente de Otimização:

• Interpreta seu cenário de negócios para definir a meta de otimização.
• Identifica variáveis de decisão que representam as opções a serem otimizadas.
• Traduz objetivos e restrições em um problema de otimização estruturado.
• Usa ferramentas de resolução para calcular uma solução ideal.

A solução resultante:

• Satisfaz todas as restrições definidas.
• Representa o resultado ideal para os dados fornecidos.

Quando usar o modelo de agente de otimização

Use o modelo de agente de otimização quando precisar determinar a melhor decisão possível sob restrições. Comece identificando a decisão que deseja otimizar.

Identifique a decisão

Determine qual escolha precisa ser feita, como atribuir recursos, agendar atividades ou alocar territórios. Se nenhuma decisão for necessária, o modelo de agente de otimização pode não ser a ferramenta certa.

Defina objetivos

Especifique os critérios que definem um bom resultado. Você pode incluir um ou mais objetivos.

Exemplo: minimizar os custos de viagem em atribuições de vendas.

Definir regras e limites

Identifique as restrições que devem ser seguidas, como limites de capacidade, requisitos de função ou políticas de localização.

Prepare seus dados

Forneça dados que apoiem seus objetivos e restrições. Por exemplo, os limites de capacidade exigem dados sobre a disponibilidade de recursos e a otimização de viagem requer dados de localização.

Dividir problemas complexos

Muitas vezes, você pode dividir grandes problemas de otimização em decisões menores e relacionadas que são mais fáceis de modelar e resolver.

O modelo de agente de otimização não se destina a cenários gerais de análise de dados ou computação matemática.

Limitações

• O agente suporta apenas .csv arquivos.
• Você pode carregar vários arquivos .csv, mas deve seguir os limites de tamanho e contagem de arquivos.
• Você pode definir qualquer número de restrições e objetivos por meio do chat.

Agentes de contexto ajustados

Usando um agente de contexto ajustado, você pode salvar um problema de otimização personalizado para reutilização em sua organização. O agente se lembra da estrutura do problema, incluindo metas, restrições, objetivos e esquema de dados.

Essa abordagem é útil para decisões recorrentes, como planejamento trimestral, revisões anuais ou cenários que equipes ou funções reutilizam.

Quando usar um agente de contexto ajustado

Use um agente de contexto ajustado quando precisar:

• Configure um problema de otimização uma vez e reutilize-o
• Lembre-se de suas regras, preferências e estrutura de dados
• Compartilhar um agente personalizado com outras pessoas em sua organização

O que o agente lembra

Um agente de contexto ajustado armazena:

• O problema de otimização da base, incluindo metas, objetivos e restrições
• O esquema de dados, como nomes de campo e tipos de dados

O agente não armazena arquivos de dados carregados.

Ajustar um modelo de agente de otimização

Para ajustar um modelo de agente de Otimização:

1. Crie um novo agente selecionando o modelo de Otimização .

   

2. Forneça um nome, uma descrição e prompts sugeridos. As instruções padrão são pré-preenchidas e otimizadas para o modelo de agente de Otimização.

   

   Importante

   • Não altere as instruções padrão, a menos que você tenha um motivo específico para editá-las.
   • Não adicione recursos ou fontes de conhecimento. O modelo de agente de otimização não oferece suporte a eles.

3. Selecione Criar para concluir a configuração e abrir o chat do agente.

4. Selecione Tune agente e, em seguida, escolha Ajustar contexto.

   

5. Use o chat para descrever sua meta, carregar dados, definir restrições e especificar objetivos. Examine a configuração no painel lateral à medida que avança.

   

   

6. Selecione Atualizar agente para salvar a definição do problema.

   Observação

   Os dados carregados não são salvos. Somente a estrutura do problema é mantida.

   

7. Compartilhe o agente sintonizado com outras pessoas em sua organização.

   

   

Compartilhamento e segurança

• Você controla quem pode acessar o agente.
• O contexto do agente permanece dentro da sua organização.
• O sistema não armazena dados carregados.

Práticas recomendadas

• Use linguagem precisa para metas, restrições e objetivos.
• Teste o agente com dados de amostra antes de compartilhá-los amplamente.
• Atualize o agente à medida que os requisitos de negócios mudarem.

Exemplo: Otimização de estratégia de vendas

Cenário
Planeje uma estratégia de vendas para um ano fiscal atribuindo equipes de vendas a territórios, mantendo relacionamentos de contas-chave, gerenciando custos de viagem e atingindo metas de vendas.

Meta
Atribua pessoal de vendas a territórios de vendas.

Arquivos de dados

Forneça .csv arquivos como:

• People.csv: Detalhes do vendedor
• Territories.csv: Atributos do território
• Roles.csv: Limites e cobertura de função
• States.csv: Dados de localização para cálculos de viagem

Objetivos

• Maximizar a continuidade preservando as atribuições contábeis existentes
• Maximizar a cobertura de atribuições de pessoas para território
• Minimizar a distância total de viagem

Restrições

• Os vendedores só podem ser atribuídos em uma única vertical do setor
• Os limites específicos da função nas atribuições de território devem ser respeitados
• Cada território deve ter a cobertura de função necessária

O agente gera automaticamente variáveis de decisão que representam opções de atribuição. Ele calcula os valores ideais e apresenta os resultados em um formato fácil de entender.

Perguntas frequentes

O que é o modelo de agente de Otimização?

O modelo de agente de otimização ajuda você a resolver problemas de negócios baseados em decisões, como alocação de recursos, programação e planejamento, calculando soluções ideais com base em metas, restrições e dados.

Preciso de habilidades técnicas para usá-lo?

Não. Você descreve o problema em linguagem simples e fornece dados. O agente lida com a lógica de otimização.

Quais tipos de problemas têm suporte?

Os exemplos incluem:

• Atribuindo funcionários a funções ou projetos
• Planejando territórios de vendas
• Agendando turnos
• Organizando recursos

Como meus dados são tratados?

Seus dados permanecem dentro do locatário e são usados somente durante a conversa para calcular soluções. Os agentes de contexto ajustados armazenam apenas definições de problema e esquema de dados, não dados ou resultados.

Posso alterar as regras mais tarde?

Sim. Você pode modificar restrições e objetivos. Alterações significativas que alteram a estrutura do problema podem exigir a criação de um novo agente.

Quais formatos de arquivo têm suporte?

Há suporte apenas para arquivos .csv.

O que acontece se o problema for inviável?

O agente alerta se restrições ou dados tornarem o problema insolúvel e fornece orientação para ajudá-lo a ajustar a configuração.

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