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No modo de transmissão do Copilot Studio, um único modelo de IA generativa potencia todo o agente. Esta abordagem elimina a necessidade de árvores de intenções tradicionais, fluxos de diálogo rígidos ou camadas de orquestração separadas.
Em vez de integrar múltiplos sistemas, o modelo atua como o cérebro do agente. Decide dinamicamente como responder e que ações tomar em tempo real.
O que o modelo generativo realmente faz
O modelo de IA generativa gere todo o ciclo de vida da conversa:
Compreender o pedido do utilizador (intenção e entidades)
Decidir a melhor ação seguinte, tais como:
Responder com base em fontes de conhecimento
Chamar ferramentas, APIs ou integrações MCP
A pedir perguntas de seguimento esclarecedoras
Executar essas ações
Sintetizar uma resposta natural e conversacional (voz ou texto)
Esta abordagem representa o modelo de orquestração generativa da Microsoft. Substitui:
Classificação tradicional de intenções da NLU (modo clássico de orquestração)
O encaminhamento de diálogo hard-coded
Árvores de decisão determinísticas
O resultado é um modelo de interação muito mais flexível, mais próximo do humano.
Quando utilizar conhecimento, APIs ou MCP
De forma geral, a diferença entre conhecimento, APIs e MCP depende do tipo de resposta ou ação necessária. Use o conhecimento quando o agente precisar de explicar políticas, FAQs, exclusões de responsabilidade ou outras orientações baseadas em informações que raramente mudam. Utilize APIs quando o agente precisar de dados em tempo real e específicos do cliente, como verificar o estado de uma encomenda ou obter detalhes da conta a partir de um sistema de registo. Utilize o MCP quando precisar de dimensionar e estruturar. Fornece uma maneira padronizada, consistente e controlada para o modelo interagir com várias ferramentas e sistemas.
Em termos simples: o conhecimento ajuda o agente a falar de forma mais inteligente, as APIs ajudam-no a agir com dados em tempo real e o MCP permite-lhe fazer ambos de forma fiável em ambientes empresariais complexos.
| Abordagem | Quando utilizar o | Características principais | Exemplos | Como funciona |
|---|---|---|---|---|
| Conhecimento (conteúdo estático) | A resposta é estática ou raramente muda. Não requer personalização. Não é necessária validação do sistema. | Rápido e de baixo custo. Sem dependência de back-end. Ideal para perguntas frequentes e informações gerais. | Quais são os horários da sua loja? É possível obter reembolso de artigos em promoção? Como funciona o plano de subscrição? | O modelo obtém da base de dados de conhecimento. Gera resposta direta sem chamadas externas |
| APIs (dados em tempo real) | Necessidade de dados transacionais em tempo real. O pedido é específico para cada utilizador. Requer uma resposta oficial do sistema. | Dinâmica e personalizada. Baseada em sistemas de registo. Assegura precisão e atualidade | Qual é o estado da minha encomenda? Tenho algum compromisso marcado? O meu reembolso já foi processado? Qual é o meu saldo atual? | O modelo deteta necessidade de dados em direto. Chama API (Power Automate, conector, ponto final de HTTP). Recebe dados estruturados. Converte em resposta em linguagem natural. |
| MCP (camada de orquestração de ferramentas) | São necessárias integrações padronizadas e reutilizáveis. Múltiplos sistemas/ferramentas têm de trabalhar em conjunto. Requerer um acesso dimensionável e governado para LLMs. | Atua como uma camada de contrato entre o modelo e as ferramentas. Permite a orquestração entre sistemas. Seguro e mais dimensionável para utilização empresarial. | Extrair dados do CRM. Verificar sistemas de faturação. Atualizar sistemas de pedidos de suporte. Cancelar a minha subscrição e reembolsar o último pagamento se for elegível | O modelo seleciona ferramentas do MCP. O MCP orquestra múltiplos sistemas de back-end. Executa fluxos de trabalho de forma segura. Devolve resultados estruturados para geração de respostas |