Copilot Tuning Optimization-agentmal (forhåndsversjon av tidlig tilgang)

Optimaliseringsagentmalen for Microsoft Copilot hjelper deg med å modellere og løse problemer med forretningsoptimalisering som er spesifikke for organisasjonen. Bruk agenten til å ta optimale beslutninger for scenarier som organisering av team, tilordning av arbeid eller planlegging av salgsstrategier.

Beskriv optimaliseringsproblemet ved å angi mål, begrensninger og data. Malen for optimaliseringsagenten beregner en optimal løsning basert på disse inndataene, uten å kreve ekspertise i koding eller matematisk modellering.

Viktig

Microsoft Copilot Tuning er for øyeblikket tilgjengelig for et begrenset sett med kunder gjennom programmer for tidlig tilgang. Tilgang via Frontier er planlagt til april 2026. Funksjoner og krav kan endres.

Oversikt over mal for optimaliseringsagent

Ved hjelp av malen for optimaliseringsagent kan du løse beslutningsbaserte forretningsproblemer ved å definere:

  • Mål, for eksempel tildele personer til prosjekter basert på ferdigheter eller planlegging av salgsområder
  • Regler og preferanser, for eksempel å holde eksisterende team sammen eller holde seg innenfor budsjettet
  • Data, for eksempel lister over ansatte, prosjekter eller områder

Skjermbilde som viser at optimaliseringsmalen definerer mål, regler/preferanser og data.

Når du har oppgitt denne informasjonen, bruker agenten problemløserverktøy til å beregne en optimal løsning som oppfyller alle begrensninger og målsettinger. Den presenterer resultatene i en interaktiv opplevelse, og du kan laste dem ned som en .csv fil.

Vanlige brukstilfeller inkluderer:

  • Utplassering av arbeidsstyrke og talent
  • Ressurs- og aktivitetstildeling
  • Salgsområde og kontoplanlegging

Malen for optimaliseringsagenten er utformet for ikke-tekniske brukere og produserer optimale, forklarlige beslutninger med garantert begrensningstilfredshet.

Du kan også tilpasse agenten slik at den samsvarer med organisasjonens policyer, terminologi og datamønstre, slik at den gjenspeiler hvordan organisasjonen opererer.

I kjernen bruker Optimaliseringsagentmalen en tilpasset stor språkmodell (LLM) utformet for optimaliseringsoppgaver. Modellen oversetter forretningsmålene, reglene og dataene til et løsbart optimaliseringsproblem, og beregner det optimale resultatet på en måte som samsvarer med organisasjonens preferanser.

Komme i gang med malen for optimaliseringsagent

Beskriv målet

Start med å forklare beslutningen du vil optimalisere. Inkluder kontekst og detaljer for å hjelpe agenten med å forstå problemet.

Eksempler inkluderer:

  • Tilordne ansatte til åpne roller basert på ferdighetene deres.
  • Tildele selgere til distrikter.

Skjermbilde som viser grensesnittet for målbeskrivelse der brukere kan beskrive optimaliseringsmålet, for eksempel tilordne ansatte til roller eller tildele selgere til distrikter.

Last opp data

Angi én eller flere .csv filer som inneholder dataene som kreves for optimalisering, for eksempel ansatte, prosjekter, roller eller distrikter. Bruk av separate filer for ulike dataenheter forbedrer nøyaktigheten og tolkbarheten.

Angi regler og målsettinger

Definer betingelser og mål som styrer løsningen.

  • Begrensninger beskriver regler som må følges, for eksempel å holde seg innenfor budsjettet, holde team på samme sted eller sikre nødvendig rolledekning.
  • Målsettinger beskriver hva som gjør en løsning optimal, for eksempel maksimering av kompetansejustering, minimering av reiseavstand eller reduksjon av ventetid.

Legg til flere begrensninger og målsettinger. Du får best resultat hvis du legger dem til én om gangen og beskriver dem tydelig. Megleren kan stille klargjørende spørsmål hvis du trenger å gi mer informasjon.

Skjermbilde som viser hvordan du legger til begrensninger og målsettinger i grensesnittet for malen for optimaliseringsagent.

Se gjennom konfigurasjonen

Når du samhandler med agenten, viser et sidepanel hvordan problemet tolkes, inkludert:

  • Mål
  • Beslutningsvariabler
  • Begrensninger
  • Målsettinger
  • Opplastede data

Du kan be agenten om å redigere eller fjerne deler av oppsettet.

Skjermbilde som viser gjennomgang av mål, beslutningsvariabler, begrensninger, målsettinger og data for agenten.

Avklar etter behov

Hvis agenten oppdager tvetydighet eller manglende informasjon, blir du bedt om å avklare begrensninger eller målsettinger for å sikre at problemet er gjennomførbart og kan løses.

Skjermbilde som viser en avklaringsledetekst fra malen for optimaliseringsagenten som ber om mer informasjon om begrensninger eller målsettinger.

Skaff deg løsningen

Når du er klar, kan du be agenten om å løse problemet ved hjelp av dataene dine. Agenten kjører problemløserverktøy og presenterer den optimale løsningen basert på dine mål og begrensninger. Du kan se gjennom resultatene interaktivt og laste ned hele utdataene som en .csv-fil.

Skjermbilde som viser de optimale løsningsresultatene i et interaktivt format med alternativ for å laste ned som .csv.

Tips

Bruk tydelig, spesifikt språk og oppgi nøyaktige, representative data for å oppnå de beste resultatene.

Viktig funksjonalitet

Malen for optimaliseringsagent:

  • Tolker forretningsscenarioet for å definere optimaliseringsmålet.
  • Identifiserer beslutningsvariabler som representerer valgene som skal optimaliseres.
  • Oversetter mål og begrensninger til et strukturert optimaliseringsproblem.
  • Bruker problemløserverktøy til å beregne en optimal løsning.

Den resulterende løsningen:

  • Oppfyller alle definerte betingelser.
  • Representerer det mest optimale utfallet for de leverte dataene.

Når du bør bruke malen for optimaliseringsagenten

Bruk malen for optimaliseringsagenten når du skal finne den best mulige beslutningen under begrensninger. Start med å identifisere beslutningen du vil optimalisere.

Skjermbilde som viser fremgangsmåten for å bruke optimaliseringsmalen.

Identifiser beslutningen

Bestem hvilke valg som må tas, for eksempel tildele ressurser, planlegge aktiviteter eller tildele distrikter. Hvis ingen avgjørelse kreves, kan det hende at malen for optimaliseringsagent ikke er det riktige verktøyet.

Definer målsettinger

Angi vilkår som definerer et godt resultat. Du kan inkludere ett eller flere mål.

Eksempel: Minimering av reisekostnader på tvers av salgsoppdrag.

Definere regler og grenser

Identifiser begrensninger som må følges, for eksempel kapasitetsgrenser, rollekrav eller plasseringspolicyer.

Klargjøre dataene

Gi data som støtter målene og betingelsene dine. Kapasitetsbegrensninger krever for eksempel data om ressurstilgjengelighet, og reiseoptimalisering krever posisjonsdata.

Bryte ned komplekse problemer

Du kan ofte dele store optimaliseringsproblemer inn i mindre, relaterte beslutninger som er enklere å modellere og løse.

Optimaliseringsagenten malen er ikke ment for generell dataanalyse eller matematiske beregningsscenarier.

Begrensninger

  • Agenten støtter bare .csv filer.
  • Du kan laste opp flere .csv filer, men du må overholde grensene for antall filer og størrelse.
  • Du kan definere et ubegrenset antall begrensninger og mål gjennom chat.

Agenter for innstilt kontekst

Ved å bruke en finjustert kontekstagent kan du lagre et egendefinert optimaliseringsproblem for gjenbruk i hele organisasjonen. Agenten husker problemstrukturen, inkludert mål, begrensninger, målsettinger og dataskjema.

Denne metoden er nyttig for regelmessige beslutninger, for eksempel kvartalsplanlegging, årlige gjennomganger eller scenarioer som grupper eller funksjoner bruker.

Når du bør bruke en finjustert kontekstagent

Bruk en finjustert kontekstagent når du trenger å gjøre følgende:

  • Konfigurere et optimaliseringsproblem én gang og bruke det på nytt
  • Husk dine regler, preferanser og datastruktur
  • Dele en tilpasset agent med andre i organisasjonen

Hva megleren husker

En finjustert kontekstagent lagrer:

  • Det grunnleggende optimaliseringsproblemet, inkludert mål, målsettinger og begrensninger
  • Dataskjemaet, for eksempel feltnavn og datatyper

Agenten lagrer ikke opplastede datafiler.

Justere en mal for en optimaliseringsagent

Slik justerer du en mal for en optimaliseringsagent:

  1. Opprett en ny agent ved å velge Optimalisering-malen .

    Skjermbilde som viser utvalget av Optimaliseringsmal når du oppretter en ny agent.

  2. Oppgi et navn, beskrivelse og foreslåtte ledetekster. Standardinstruksjonene er forhåndsutfylt og optimalisert for malen for optimaliseringsagent.

    Skjermbilde av konfigurasjonssiden for agentdetaljer der du oppgir navn, beskrivelse og foreslåtte ledetekster.

    Viktig

    • Ikke endre standardinstruksjonene med mindre du har en spesiell grunn til å redigere dem.
    • Ikke legg til funksjoner eller kunnskapskilder. Malen for optimaliseringsagenten støtter dem ikke.

  3. Velg Opprett for å fullføre konfigurasjonen og åpne agentchatten.

  4. Velg Angi agent, og velg deretter Still kontekst.

    Skjermbilde som viser Tune-agentmenyen med Tune-kontekstalternativet valgt.

  5. Bruk chat til å beskrive målet, laste opp data, definere begrensninger og angi målsettinger. Se gjennom oppsettet i sidepanelet underveis.

    Skjermbilde som viser chatgrensesnittet for å definere optimaliseringsproblemet med sidepanelet som viser mål, begrensninger og målsettinger.

    Skjermbilde som viser flere visninger av grensesnittet for definisjon av optimaliseringsproblem med konfigurasjon av dataopplasting og begrensning.

  6. Velg Oppdater agent for å lagre problemdefinisjonen.

    Obs!

    Opplastede data lagres ikke. Bare problemstrukturen beholdes.

    Skjermbilde som viser Oppdater agent-knappen for å lagre problemdefinisjonen etter at konfigurasjonen er fullført.

  7. Del den finjusterte agenten med andre i organisasjonen.

    Skjermbilde av grensesnittet for agentdeling som viser alternativer for å dele den finjusterte agenten med brukere i organisasjonen.

    Skjermbilde som viser konfigurasjonen av delingstillatelser for den finjusterte malen for optimaliseringsagent.

Deling og sikkerhet

  • Du kontrollerer hvem som har tilgang til agenten.
  • Agentkonteksten forblir i organisasjonen.
  • Systemet lagrer ikke opplastede data.

Anbefalte fremgangsmåter

  • Bruk nøyaktig språk for mål, begrensninger og målsettinger.
  • Test agenten med eksempeldata før du deler dem mye.
  • Oppdater agenten etter hvert som forretningskravene endres.

Eksempel: Optimalisering av salgsstrategi

Scenario
Planlegg en salgsstrategi for et regnskapsår ved å tilordne salgsteam til distrikter samtidig som du opprettholder nøkkelkontorelasjoner, administrerer reisekostnader og oppnår salgsmål.

Mål
Tildel salgspersonale til salgsområder.

Datafiler

Gi .csv filer, for eksempel:

  • People.csv: Selgerdetaljer
  • Territories.csv: Distriktsattributter
  • Roles.csv: Rollebegrensninger og dekning
  • States.csv: Posisjonsdata for reiseberegninger

Målsettinger

  • Maksimer kontinuiteten ved å bevare eksisterende kontotilordninger
  • Maksimer dekning av person-til-distrikt-tilordninger
  • Minimer total reiseavstand

Begrensninger

  • Selgere kan bare tilordnes innenfor en enkelt bransjevertikal
  • Rollespesifikke grenser for områdetildelinger må respekteres
  • Hvert distrikt må ha nødvendig rolledekning

Agenten genererer automatisk beslutningsvariabler som representerer tildelingsvalg. Den beregner optimale verdier og presenterer resultatene i et lettfattelig format.

Vanlige spørsmål

Hva er malen for optimaliseringsagent?

Malen for optimaliseringsagenten hjelper deg med å løse beslutningsbaserte forretningsproblemer, for eksempel ressursallokering, planlegging og planlegging, ved å beregne optimale løsninger basert på mål, begrensninger og data.

Trenger jeg tekniske ferdigheter for å bruke den?

Nei. Du beskriver problemet på vanlig språk og oppgir data. Agenten håndterer optimaliseringslogikken.

Hvilke typer problemer støttes?

Eksempler inkluderer:

  • Tilordne ansatte til roller eller prosjekter
  • Planlegge salgsområder
  • Planlegge skift
  • Organisere ressurser

Hvordan håndteres dataene mine?

Dataene forblir hos leieren og brukes bare under samtalen om å beregne løsninger. Agenter for innstilt kontekst lagrer bare problemdefinisjoner og dataskjema, ikke data eller resultater.

Kan jeg endre regler senere?

Ja. Du kan endre betingelser og målsettinger. Betydelige endringer som endrer problemstrukturen, kan kreve oppretting av en ny agent.

Hvilke filformater støttes?

Bare .csv filer støttes.

Hva skjer hvis problemet ikke er gjennomførbart?

Agenten varsler deg hvis begrensninger eller data gjør problemet uløselig, og gir deg veiledning for å hjelpe deg med å justere oppsettet.

Beslektet innhold

  • Last updated on