modelo do agente de Otimização do Ajustes do Copilot

O modelo do Agente de otimização para Microsoft 365 Copilot ajuda-o a modelar e a resolver problemas de otimização de negócios específicos da sua organização. Utilize o agente para tomar decisões ideais para cenários como organizar equipas, atribuir trabalho ou planear estratégias de vendas.

Descreva o problema de otimização ao especificar objetivos, restrições e dados. O modelo do Agente de otimização calcula uma solução ideal com base nessas entradas, sem necessidade de conhecimentos em codificação ou modelação matemática.

Importante

Ajustes do Copilot está atualmente disponível no programa de acesso antecipado frontier. Frontier inclui acesso antecipado a funcionalidades experimentais, o que significa que as funcionalidades estão sujeitas a alterações. Para obter mais informações, consulte O que é a Fronteira?

Descrição geral do modelo do agente de otimização

Ao utilizar o modelo do Agente de otimização, pode resolver problemas empresariais baseados em decisões ao definir:

• Objetivos, como atribuir pessoas a projetos com base em competências ou planear territórios de vendas
• Regras e preferências, como manter as equipas existentes juntas ou manter-se dentro do orçamento
• Dados, como listas de funcionários, projetos ou territórios

Depois de fornecer estas informações, o agente utiliza as ferramentas do solver para calcular uma solução ideal que satisfaça todas as restrições e objetivos. Apresenta os resultados numa experiência interativa e pode transferi-los como um ficheiro .csv.

Os casos de utilização comuns incluem:

• Implementação da força de trabalho e do talento
• Atribuição de recursos e tarefas
• Território de vendas e planeamento de conta

O modelo do Agente de otimização foi concebido para utilizadores não tecnicos e produz decisões ideais e explicáveis com uma satisfação de restrição garantida.

Também pode personalizar o agente para se alinhar com as políticas, terminologia e padrões de dados da sua organização para que reflita o funcionamento da sua organização.

Na sua essência, o modelo do agente de Otimização utiliza um modelo de linguagem grande (LLM) personalizado concebido para tarefas de otimização. O modelo traduz os seus objetivos de negócio, regras e dados num problema de otimização resolvível e calcula o resultado ideal de uma forma consistente com as preferências da sua organização.

Introdução ao modelo do agente de Otimização

Descrever o seu objetivo

Comece por explicar a decisão que pretende otimizar. Inclua contexto e detalhes para ajudar o agente a compreender o problema.

Os exemplos incluem:

• Atribua funcionários a funções abertas com base nas respetivas competências.
• Aloque vendedores a territórios.

Carregar os seus dados

Forneça um ou mais ficheiros .csv que contenham os dados necessários para otimização, como funcionários, projetos, funções ou territórios. A utilização de ficheiros separados para diferentes entidades de dados melhora a precisão e a interpretação.

Definir regras e objetivos

Definir restrições e objetivos que regem a solução.

• As restrições descrevem regras que têm de ser seguidas, como manter-se dentro do orçamento, manter as equipas na mesma localização ou garantir a cobertura de função necessária.
• Os objetivos descrevem o que torna uma solução ideal, como maximizar o alinhamento de competências, minimizar a distância das viagens ou reduzir o tempo de espera.

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

Rever a configuração

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

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

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

Clarificar conforme necessário

Se o agente detetar ambiguidade ou informações em falta, pede-lhe para esclarecer restrições ou objetivos para garantir que o problema é viável e resolvível.

Obter a sua solução

Quando estiver pronto, peça ao agente para resolver o problema com os seus dados. O agente executa ferramentas do solver e apresenta a solução ideal com base nos seus objetivos e restrições. Pode rever os resultados interativamente e transferir a saída completa como um ficheiro de .csv.

Dica

Utilize um idioma claro e específico e forneça dados precisos e representativos para obter os melhores resultados.

Principais recursos

O modelo do agente de otimização:

• Interpreta o seu cenário empresarial para definir o objetivo de otimização.
• Identifica variáveis de decisão que representam as opções a otimizar.
• Traduz objetivos e restrições num problema de otimização estruturada.
• Utiliza ferramentas solver para calcular uma solução ideal.

A solução resultante:

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

Quando utilizar o modelo do agente de Otimização

Utilize o modelo do Agente de otimização quando precisar de determinar a melhor decisão possível sob restrições. Comece por identificar a decisão que pretende otimizar.

Identificar a decisão

Determine que escolha tem de ser feita, como atribuir recursos, agendar atividades ou alocar territórios. Se não for necessária nenhuma decisão, o modelo do agente de Otimização poderá não ser a ferramenta certa.

Definir objetivos

Especifique critérios que definem um bom resultado. Pode incluir um ou mais objetivos.

Exemplo: Minimizar os custos de viagens em atribuições de vendas.

Definir regras e limites

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

Preparar os seus dados

Forneça dados que suportem os seus objetivos e restrições. Por exemplo, os limites de capacidade requerem dados sobre a disponibilidade de recursos e a otimização de viagens requer dados de localização.

Decompor problemas complexos

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

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

Limitações

• O agente só suporta .csv ficheiros.
• Pode carregar vários ficheiros .csv, mas tem de seguir a contagem de ficheiros e os limites de tamanho.
• Pode definir qualquer número de restrições e objetivos através do chat.

Agentes de contexto otimizados

Ao utilizar um agente de contexto otimizado, pode guardar um problema de otimização personalizado para reutilização na sua organização. O agente memoriza a estrutura do problema, incluindo objetivos, restrições, objetivos e esquema de dados.

Esta abordagem é útil para decisões periódicas, como planeamento trimestral, revisões anuais ou cenários que as equipas ou as funções reutilizam.

Quando utilizar um agente de contexto otimizado

Utilize um agente de contexto otimizado quando precisar de:

• Configurar um problema de otimização uma vez e reutilizá-lo
• Memorizar as suas regras, preferências e estrutura de dados
• Partilhar um agente personalizado com outras pessoas na sua organização

O que o agente se lembra

Um agente de contexto otimizado armazena:

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

O agente não armazena ficheiros de dados carregados.

Otimizar um modelo de agente de Otimização

Para otimizar um modelo de agente de Otimização:

1. Crie um novo agente ao selecionar o modelo de Otimização .

   

2. Forneça um nome, descrição e sugestões de pedidos. As instruções predefinidas são pré-preenchidas e otimizadas para o modelo do agente de Otimização.

   

   Importante

   • Não altere as instruções predefinidas, a menos que tenha um motivo específico para editá-las.
   • Não adicione capacidades ou origens de conhecimento. O modelo do Agente de otimização não os suporta.

3. Selecione Criar para concluir a configuração e abra a conversa do agente.

4. Selecione Otimizar agente e, em seguida, selecione Otimizar contexto.

   

5. Utilize o chat para descrever o seu objetivo, carregar dados, definir restrições e especificar objetivos. Reveja a configuração no painel lateral à medida que avança.

   

   

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

   Observação

   Os dados carregados não são guardados. Apenas a estrutura do problema é mantida.

   

7. Partilhe o agente otimizado com outras pessoas na sua organização.

   

   

Compartilhamento e segurança

• Controla quem pode aceder ao agente.
• O contexto do agente permanece na sua organização.
• O sistema não armazena dados carregados.

Práticas recomendadas

• Utilize linguagem precisa para objetivos, restrições e objetivos.
• Teste o agente com dados de exemplo antes de os partilhar amplamente.
• Atualize o agente à medida que os requisitos comerciais mudam.

Exemplo: Otimização da estratégia de vendas

Cenário
Planeie uma estratégia de vendas para um ano fiscal ao atribuir equipas de vendas a territórios, mantendo as principais relações de conta, gerindo os custos de viagens e cumprindo os objetivos de vendas.

Meta
Atribua pessoal de vendas a territórios de vendas.

Ficheiros de dados

Forneça .csv ficheiros, tais como:

• People.csv: Detalhes do vendedor
• Territories.csv: atributos territory
• Roles.csv: Limites de função e cobertura
• States.csv: dados de localização para cálculos de viagens

Objetivos

• Maximizar a continuidade preservando as atribuições de contas existentes
• Maximizar a cobertura das atribuições de pessoas para o território
• Minimizar a distância total das viagens

Restrições

• Os vendedores só podem ser atribuídos num único setor vertical
• Os limites específicos de funções 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. Calcula os valores ideais e apresenta os resultados num formato fácil de compreender.

Perguntas frequentes

O que é o modelo do agente de Otimização?

O modelo do Agente de otimização ajuda-o a resolver problemas empresariais baseados em decisões, como a alocação de recursos, agendamento e planeamento, ao calcular soluções ideais com base em objetivos, restrições e dados.

Preciso de competências técnicas para utilizá-la?

Não. Descreve o problema em linguagem simples e fornece dados. O agente processa a lógica de otimização.

Que tipos de problemas são suportados?

Os exemplos incluem:

• Atribuir funcionários a funções ou projetos
• Planear territórios de vendas
• Turnos de agendamento
• Organizar recursos

Como são processados os meus dados?

Os seus dados permanecem no seu inquilino e são utilizados apenas durante a conversação para soluções de computação. Os agentes de contexto otimizados armazenam apenas definições de problemas e esquemas de dados, não dados ou resultados.

Posso alterar regras mais tarde?

Sim. Pode modificar restrições e objetivos. As alterações significativas que alteram a estrutura do problema podem exigir a criação de um novo agente.

Que formatos de ficheiro são suportados?

Apenas são suportados .csv ficheiros.

O que acontece se o problema for inviável?

O agente alerta-o se as restrições ou os dados tornam o problema insolúvel e fornece orientações para o ajudar a ajustar a configuração.

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