Observação
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Os agentes declarativos são experiências de IA conversacional resultantes de configurações declaradas carregadas no Microsoft 365 Copilot. Você pode usar agentes declarativos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA por meio de configuração em vez de código personalizado, usando toda a infraestrutura e os recursos do ecossistema do Microsoft 365.
Os agentes declarativos podem incluir instruções, fontes de conhecimento e recursos da Microsoft, como SharePoint, interpretador de código, conectores do Microsoft 365 Copilot e plug-ins de API que se conectam a APIs externas. Essa abordagem baseada em configuração permite que as organizações implantem rapidamente agentes de IA enquanto herdam as estruturas de segurança, conformidade e governança do Microsoft 365.
Componentes da arquitetura
Os agentes declarativos herdam a infraestrutura do Microsoft 365 e fornecem recursos e restrições específicos em diferentes componentes arquitetônicos. A imagem a seguir mostra a arquitetura do componente de um agente declarativo.
| Componente | Considerações | Otimizado para | Inadequado para |
|---|---|---|---|
| Cliente | Herda o suporte ao cliente do Microsoft 365; É necessário um esforço mínimo para o desenvolvedor. Cronogramas de entrega e suporte da Microsoft restritos. |
Ecossistema do Microsoft 365 | Webchat e clientes externos. |
| Infraestrutura | Considere se a infraestrutura do Microsoft 365 atende às suas necessidades atuais. | Usando os recursos existentes do ecossistema de aplicativos do Microsoft 365: políticas, governança, catálogo, publicação, auditoria, retenção, prevenção contra perda de dados (DLP). | Necessidades privatizadas de rede/armazenamento. |
| Catálogo | Herda o catálogo de aplicativos Microsoft 365 e o processo de publicação. Menos esforço para os desenvolvedores, mas sem controle do desenvolvedor. | Catálogo do ecossistema de aplicativos do Microsoft 365 | Catálogo combinado de agentes e clientes do Microsoft 365 e que não são do Microsoft 365. |
| Segurança e conformidade | Herda os controles e compromissos do Microsoft 365. Esforço reduzido do desenvolvedor, mas sem controle do desenvolvedor. | Organizações do ecossistema do Microsoft 365 que desejam menor sobrecarga de SecOps | Organizações que exigem diferentes posturas de segurança e conformidade. |
| Orchestrator e modelo de linguagem | Não está sob o controle do desenvolvedor. | Usuários licenciados do Microsoft 365 Copilot, organizações de Ajustes do Copilot e Microsoft 365 Copilot Chat | Casos de uso de intenção complexa ou dicionário. |
| Chamada de ferramenta | Fornece o melhor dos dois mundos para chamar recursos de propriedade da Microsoft e ferramentas externas. | Cargas de trabalho do Microsoft 365 | APIs e fontes de dados locais. Especificações não baseadas em OpenAPI. cargas de trabalho da API de streaming. |
Quando você define o escopo da pesquisa na Web para URLs de sites específicos, um agente declarativo se baseia no conteúdo da Web indexado pelo Bing em vez de consultar a fonte diretamente. Para conteúdo gerado dinamicamente, essa abordagem pode tornar os resultados incompletos ou obsoletos. Para obter mais informações, consulte Base de pesquisa na Web e conteúdo dinâmico.
Observação
Os ataques de injeção de prompt cruzado (XPIA) são um tipo de vulnerabilidade de segurança em sistemas de IA conversacional. A entrada mal-intencionada em um prompt ou contexto de conversa manipula ou altera o comportamento da IA em prompts ou sessões subsequentes, potencialmente levando a saídas não intencionais ou prejudiciais. Essa vulnerabilidade ocorre quando as informações de entradas ou contextos anteriores do usuário são tratadas incorretamente, permitindo que um invasor injete instruções ou dados que persistem e influenciam interações futuras. A filtragem de conteúdo e o desengajamento em linha são mitigações comuns para a XPIA.
Fluxo de dados do agente declarativo
Os agentes declarativos seguem um padrão de fluxo de dados específico em que a Microsoft gerencia o pipeline de orquestração e processamento, enquanto os desenvolvedores controlam configurações limitadas.
Os desenvolvedores controlam componentes como instruções, fontes de conhecimento e dados e plug-ins de API. Como o fundamento da Microsoft e as chamadas para ferramentas externas ocorrem sequencialmente, você não pode usar operações encadeadas com dados de fundamento ou planos de operação em loop. Essa arquitetura não é adequada para operações complexas de várias etapas.
O modelo de processamento sequencial garante desempenho e segurança consistentes, mas limita os tipos de fluxos de trabalho que você pode implementar. Projete soluções que funcionem dentro dessa restrição e não exijam loops de raciocínio iterativo.
Esse modelo funciona bem para cenários em que o agente pode fornecer respostas completas com base em uma única operação de aterramento e chamada de ferramenta externa. No entanto, ele enfrenta dificuldades com fluxos de trabalho que exigem várias operações interdependentes.
Os agentes declarativos operam dentro de limites técnicos específicos que devem ser considerados ao projetar soluções.
| Tipo de limite | Valor | Considerações |
|---|---|---|
| Limite de registro de fundamento | 50 itens | Afeta a quantidade de dados contextuais disponíveis |
| Limite de resposta do plug-in | 25 itens | Restringe os tamanhos de resposta da API externa |
| Limite de token | 4,096* | Inclui todos os dados de contexto e resposta |
| Limite de tempo limite | 45 segundos* | Inclui latência de rede e tempo de processamento |
* Os limites incluem sobrecarga externa, como latência de rede e processamento de serviços Microsoft. Otimize para cerca de 66% do limite técnico.
Dadas essas limitações, os agentes declarativos não são uma boa opção para:
- Cenários que exigem um documento completo ou contextos de dados grandes
- Tratamento de um grande número de registros ou resultados paginados
- Processos de longa execução que excedem os limites de tempo limite
Para otimizar o desempenho do agente declarativo, implemente cenários que incluam o pré-processamento de dados fornecidos ao agente por meio de plug-ins ou conectores do Copilot. Use recursos de pós-processamento por meio de recursos do Microsoft 365 Copilot, como o interpretador de código.
Vantagens e limitações
As principais vantagens e limitações primárias dos agentes declarativos ajudam a determinar quando essa arquitetura é apropriada para casos de uso específicos.
Principais vantagens
Os agentes declarativos fornecem benefícios significativos para organizações que desejam implementar soluções de IA em ambientes existentes do Microsoft 365:
- Herança de infraestrutura: os agentes herdam automaticamente as estruturas existentes de implantação, cliente, governança e autenticação da Microsoft sem esforço extra de desenvolvimento.
- Acesso aos recursos da Microsoft: fornece acesso direto aos recursos da Microsoft, incluindo recursos avançados de IA e integrações de produtividade.
- Complexidade reduzida: a abordagem baseada em configuração elimina a necessidade de desenvolvimento e manutenção de infraestrutura personalizada.
Limitações principais
A abordagem declarativa também introduz restrições que podem limitar certos casos de uso:
- Controle de orquestração limitado: os desenvolvedores não controlam loops de raciocínio iterativo e orquestração complexa de fluxo de trabalho.
- Personalização restrita: o desenvolvimento de corpus personalizado não é possível, exceto em cenários limitados, como o Ajustes do Copilot.
- Processamento sequencial: A natureza sequencial do aterramento e da chamada de ferramentas evita operações complexas de várias etapas.
- Considerações sobre conteúdo dinâmico da Web: os agentes declarativos funcionam melhor com fontes de conhecimento compatíveis e conteúdo da Web disponível por meio de pesquisa na Web. Fontes da Web geradas dinamicamente ou não OpenAPI podem levar a resultados de aterramento incompletos, inconsistentes ou desatualizados.
Alinhamento de caso de uso
Os agentes declarativos funcionam melhor para cenários que se alinham com seus pontos fortes de arquitetura e que evitam áreas em que as limitações se tornam problemáticas.
Cenários ideais
Os agentes declarativos são ideais para:
- Recuperação de informações: agentes que precisam principalmente pesquisar e resumir informações do Microsoft 365 ou de fontes externas.
- Fluxos de trabalho simples: processos simples que as operações de etapa única concluem.
- Melhoria da produtividade: tarefas que aprimoram os fluxos de trabalho existentes do Microsoft 365 sem exigir orquestração complexa.
Cenários inadequados
Os agentes declarativos não são adequados para:
- Árvores de decisão complexas: fluxos de trabalho que exigem várias ramificações condicionais e processamento iterativo.
- Processamento de dados grandes: operações que exigem análise de conjuntos de dados extensos ou contextos de documentos completos.
- Modelos de IA personalizados: cenários que exigem modelos de linguagem especializados ou dados de treinamento personalizados.
- Recency confiável de sites dinâmicos: agentes que devem retornar de forma confiável os itens mais recentes ou ordenados cronologicamente de um site dinâmico ou renderizado por AJAX.
Entender essas características ajuda as organizações a tomar decisões informadas sobre quando os agentes declarativos fornecem o equilíbrio ideal entre capacidade e simplicidade para seus requisitos de implementação de IA.