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Gli strumenti sono le funzionalità atomiche usate dall'agente per intervenire. Abilitano l'esecuzione di query sui log, l'esecuzione di comandi, l'esecuzione di codice, la ricerca di documenti e l'invio di notifiche. L'agente seleziona automaticamente gli strumenti appropriati in base all'attività.
| Categoria | Cosa copre | Setup |
|---|---|---|
| Integrato | Operazioni di Azure, visualizzazione, diagnostica, monitoraggio, interrogazioni di log | Nessuno (disponibile tramite l'identità gestita) |
| MCP | Qualsiasi servizio esterno tramite il protocollo di contesto del modello | Aggiungere un connettore MCP |
| Esecuzione del codice | Esecuzione di Python e shell in ambienti in modalità sandbox | Nessuno (predefinito) |
| Conoscenza | Ricerca documenti, memoria agente, topologia dell'applicazione | Nessuno (predefinito; alcune funzionalità richiedono connettori) |
| Comunicazione | Notifiche tramite posta elettronica e Teams | Aggiungere il connettore Outlook o Teams |
| Gestione degli eventi imprevisti e DevOps | Piattaforme di eventi imprevisti e repository di codice sorgente | Aggiungere il connettore della piattaforma |
| Strumenti personalizzati | Strumenti Kusto, Python, Link e HTTP personalizzati | Creare nell'interfaccia utente di Builder |
Combinando strumenti con competenze e agenti personalizzati, è possibile creare potenti automazione. Le competenze allegano strumenti alle istruzioni procedurali. Gli agenti personalizzati ottengono set di strumenti dedicati per il proprio dominio.
Strumenti predefiniti
L'agente include strumenti per le operazioni di Azure, la diagnostica, il monitoraggio e le query di log. Questi strumenti funzionano immediatamente tramite l'identità gestita dell'agente, quindi non è necessario configurare un connettore. Verificare che l'agente disponga delle autorizzazioni RBAC appropriate per le risorse di destinazione.
Gli strumenti predefiniti coprono lo spettro operativo completo: eseguire comandi Azure CLI, interrogare Application Insights e Log Analytics, analizzare le metriche di Azure Monitor, gestire i cluster AKS con kubectl, diagnosticare le app contenitore, le app per funzioni, App Service e altro ancora. Gli strumenti di diagnostica specializzati eseguono analisi più approfondite, tra cui la profilatura della CPU, la diagnostica di Gestione API, la verifica della distribuzione, la valutazione dell'affidabilità e le azioni correttive. Gli strumenti di visualizzazione generano grafici e si integrano con i dashboard di Grafana.
L'agente seleziona lo strumento corretto in base al tipo di risorsa e alla natura della domanda. Per un'analisi più approfondita delle funzionalità di diagnostica di Azure, vedere Analisi della causa radice e osservabilità di Azure.
Strumenti MCP
Il protocollo MCP ( Model Context Protocol ) estende l'agente con gli strumenti di qualsiasi server compatibile con MCP. È possibile connettere server personalizzati o server MCP non Microsoft per piattaforme osservabili come Datadog, Elasticsearch, Dynatrace, New Relic, Splunk e Hawkeye.
Quando si connette un server MCP, l'agente individua automaticamente i relativi strumenti. Ogni strumento usa uno spazio dei nomi con il relativo ID connessione, ad esempio my-server_list_incidents. È possibile assegnare strumenti MCP agli agenti personalizzati usando modelli con caratteri jolly come my-server/* includere tutti gli strumenti da una connessione. Quando viene eseguito uno strumento MCP, la scheda degli strumenti nella chat mostra una singola riga di stato con il nome e il risultato dello strumento.
Per la configurazione del connettore, vedere Connettori.
Esecuzione del codice
L'agente può scrivere ed eseguire codice in ambienti in modalità sandbox per l'analisi dei dati, i calcoli personalizzati e la generazione di report. L'interprete di codice predefinito esegue comandi Python e shell in un contenitore isolato. Questa funzionalità è utile per l'elaborazione dei risultati delle query, la generazione di grafici e la creazione di report PDF.
È anche possibile creare strumenti Python personalizzati riutilizzabili con funzioni prescritte e dipendenze pip personalizzate. A differenza dell'interprete di codice (che genera codice in tempo reale), gli strumenti Python personalizzati eseguono la logica definita con input specifici.
Per altre informazioni, vedere Esecuzione del codice Python.
Intelligence per la selezione degli strumenti
Ogni strumento include una richiesta di descrizione che è un'istruzione dettagliata che il modello legge quando si decide quale strumento usare e come usarlo. Questi prompt determinano il modo in cui l'agente determina la selezione degli strumenti.
L'esecuzione parallela viene eseguita quando l'agente identifica operazioni indipendenti (ad esempio più comandi di diagnostica che non dipendono l'uno dall'altro), li esegue simultaneamente in un unico turno. Questo approccio riduce significativamente il tempo di indagine.
Delega delle attività per ricerche complesse che richiedono più round di criteri di file corrispondenti, ricerca di contenuto e lettura, i delegati dell'agente a un'attività Di esplorazione predefinita specializzata.
Routing degli strumenti in cui l'agente seleziona lo strumento più appropriato per ogni operazione. Usa ricerche di file semplici direttamente con FileSearch, mentre le attività di esplorazione complesse usano lo strumento Attività. I comandi della shell instradano attraverso ambienti di esecuzione sicuri.
Il team di sviluppo affina continuamente i prompt degli strumenti per migliorare la qualità del ragionamento e la velocità di indagine.
Conoscenza
L'agente usa strumenti di conoscenza per accedere al contesto aziendale e creare una conoscenza dell'ambiente nel tempo. La ricerca nei documenti trova le procedure e i manuali operativi pertinenti dalla base di conoscenza. La memoria dell'agente fornisce la ricerca vettoriale tra i file caricati. La topologia dell'applicazione esegue il mapping delle relazioni tra risorse e connessioni di rete.
Guida alla risoluzione dei problemi (TSG) che recupera e segue le guide indicizzate dai wiki di Azure DevOps. Il grafico delle conoscenze crea un modello di relazione di entità persistente dell'ambiente man mano che l'agente apprende dalle indagini.
Per altre informazioni sul funzionamento delle informazioni, vedere Memoria e conoscenze. Per aggiungere documenti, vedere Caricare documenti di knowledge base.
Communication
Inviare i risultati dell'indagine tramite i canali usati dal team. Connettere Outlook ai riepiloghi e ai report di posta elettronica con allegati. Connetti Teams per poter pubblicare aggiornamenti e rispondere alle conversazioni nei tuoi canali.
Entrambi richiedono la configurazione dei rispettivi connettori . Per la configurazione e l'utilizzo, vedere Inviare notifiche.
Gestione degli eventi imprevisti e DevOps
L'agente si integra con le piattaforme di gestione degli eventi imprevisti e i repository di codice sorgente.
Piattaforme per eventi imprevisti: connettere PagerDuty o ServiceNow per ricevere avvisi e gestire i cicli di vita degli eventi imprevisti. Per altre informazioni, vedere Piattaforme di eventi imprevisti e Risposta agli eventi imprevisti.
DevOps: connettere GitHub o Azure DevOps Repos per accedere a repository, richieste pull, problemi ed elementi di lavoro. Per altre informazioni, vedere Configurare il connettore Azure DevOps.
Strumenti personalizzati
Creare strumenti personalizzati per operazioni specifiche per l'ambiente in uso. Sono disponibili quattro tipi:
| Tipo | caso d'uso |
|---|---|
| Kusto | Eseguire query KQL predefinite con sostituzione dei parametri. |
| Python | Eseguire funzioni Python personalizzate con dipendenze pip. |
| Link | Generare URL da modelli con parametri dinamici. |
| Client HTTP | Chiamare le API REST con l'autenticazione. |
Creare strumenti personalizzati tramite l'interfaccia utente di Builder. Collegarli alle competenze o assegnarli agli agenti personalizzati. Per altre informazioni, vedere Strumenti Kusto ed esecuzione del codice Python.