Visão geral dos agentes

Os Agentes no Microsoft Copilot Studio são assistentes alimentados por IA que compreendem o contexto do seu negócio e agem em seu nome. Constróis agentes num de três harnesses: o harness do GitHub Copilot para trabalho de raciocínio intensivo em vários passos, o harness Customer Conversation para cenários de contacto com clientes via voz e chat, ou o harness padrão para conversas previsíveis baseadas em regras. Todos os harnesses permitem-lhe combinar IA generativa, conhecimento e ações para criar agentes modernos construídos para o funcionamento real das suas equipas.

Pode implementar agentes em vários canais — desde Microsoft Teams e web até aplicações empresariais. Os agentes podem encaminhar tarefas para outros agentes, invocar fluxos de trabalho e integrar-se com os seus sistemas empresariais através de conectores, APIs REST e servidores MCP.

Benefícios dos agentes

Os agentes oferecem vários benefícios.

• Automação intensiva em raciocínio: O GitHub Copilot recorre a agentes para raciocinar sobre processos empresariais complexos e com várias etapas, decompô-los em etapas e adaptar-se quando as circunstâncias mudam. Trabalham como um colega de equipa competente, não apenas como um script.
• Respostas previsíveis: Os agentes de harness padrão seguem os tópicos e regras que define, fornecendo respostas consistentes a perguntas bem compreendidas, sem surpresas.
• Prontos para a ação: Os agentes podem automatizar tarefas chamando fluxos de trabalho, conectores, APIs REST, servidores MCP e outros agentes. Eles ligam-se aos seus sistemas empresariais para tomar medidas concretas.
• Prontos para ficheiros: Os agentes harness do GitHub Copilot podem criar, editar e raciocinar sobre ficheiros Word, Excel, PowerPoint e PDF nativamente, tornando-os ideais para processos intensivos em documentação.
• Contexto conversacional: Tanto o GitHub Copilot como os harnesses padrão suportam conversas naturais com memória e consciência do contexto, para que os agentes melhorem com o tempo.
• Automação do contact center: Os agentes Customer Conversation harness combinam um agente principal com subagentes especializados para responder às perguntas dos clientes por voz e chat, escalando para um representante humano quando o agente não consegue resolver o problema.

Três arneses, três abordagens

Todos os agentes no Copilot Studio funcionam num dos três arneses, cada um desenhado para diferentes cenários.

Tire partido do GitHub Copilot

A estrutura do GitHub Copilot serve de base a agentes concebidos para processos empresariais de múltiplas etapas e com forte componente de raciocínio. Estes agentes dividem objetivos complexos em etapas, raciocinam através dos problemas, recuperam de erros e adaptam-se a pedidos em constante mudança. São ideais para:

• Processos empresariais complexos: Contas a pagar, revisão de contratos, fluxos de trabalho de contratação ou outros processos em várias etapas que exigem julgamento e adaptação.
• Trabalho intensivo em ficheiros: Agentes que criam, editam e raciocinam sobre documentos.
• Orquestração multitool: Tarefas que exigem chamar várias ferramentas ou agentes em sequência e decidir o que fazer com base nos resultados.
• Raciocínio agêntico: Trabalho que beneficia de o agente refletir sobre um problema em vez de seguir um guião fixo.

Os agentes harness do GitHub Copilot têm suporte nativo para competências e memória, e correm num sandbox seguro. Eles usam os Créditos Copilot para faturação. Saiba mais na Visão Geral da faturação para agentes alimentada pelo harness GitHub Copilot.

Estrutura de Conversas com clientes

A estrutura Customer Conversation capacita os agentes que respondem a perguntas e resolvem problemas dos clientes através de voz e chat. Um agente primário trabalha com subagentes especializados numa arquitetura multi-agente para fornecer respostas previsíveis para tópicos definidos, ao mesmo tempo que apoia uma conversa fluida em linguagem natural. São ideais para:

• Cenários de centro de contacto: Apoio ao cliente, help desk e outros cenários em que um cliente precisa de resolver um problema por voz ou chat.
• Roteamento multi-agente: Cenários em que diferentes tópicos ou questões são melhor tratados por subagentes especializados, cada um com o seu próprio caminho de escalonamento.
• Escalada humana: Conversas que podem precisar de ser encaminhadas para um representante humano quando o agente não consegue resolver o problema.

Os agentes do Customer Conversation harness podem chamar ferramentas através de conectores, conhecimento, MCP e agentes ligados, e suportam competências e memória. Eles usam os Créditos Copilot para faturação. Saiba mais em Agentes baseados no visão geral do harness de Conversa com Clientes.

Arnês padrão

A estrutura padrão suporta agentes baseados em regras concebidos para conversas estruturadas e repetíveis. Estes agentes seguem os temas que define e respondem de forma previsível a perguntas bem compreendidas. São ideais para:

• Assistência técnica e suporte: Agentes internos de assistência que respondem a perguntas comuns e encaminham pedidos simples.
• Pesquisa de informação: Agentes que fornecem respostas consistentes com base no seu conhecimento empresarial.
• Conversas estruturadas: Cenários em que queres que o agente conduza a conversa de forma previsível.

Os agentes de harness padrão funcionam com bibliotecas de prompts existentes e conhecimento empresarial. Utilizam o modelo de capacidade do Copilot Studio para faturação. Saiba mais em Licenciamento para agentes alimentados pelo arnês padrão.

Informações relacionadas

• Atualizar agentes para o harness do GitHub Copilot (pré-visualização)
• Atualize os chatbots clássicos para o Copilot Studio