Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Den här artikeln beskriver metodtips och begränsningar när du använder operationsagenter i Real-Time Intelligence.
Metodtips
Operationsagenter hjälper organisationer att operationalisera tydliga affärsmål genom att kontinuerligt övervaka realtidsdata, utvärdera explicita tröskelvärden och rekommendera åtgärder när definierade villkor uppfylls. Till exempel hjälper åtgärdsagenter dig att svara proaktivt när lagertillgängligheten sjunker till en kritisk nivå. Vi rekommenderar följande metodtips för driftagenter.
Eventhouse-tabeller: Om eventhouse-tabeller innehåller kapslade kolumner, till exempel JSON, platta ut tabellerna innan du konfigurerar agenten. Platta tabeller med beskrivande kolumnnamn förbättrar agentens möjlighet att parsa och utvärdera data.
Eventhousekolumnbeskrivningar: Om det är oklart vad en kolumn är avsedd för utifrån dess namn, kan du lägga till en enkel beskrivning i beskrivningsfältet för ditt KQL-tabellschema. Detta hjälper agenten att tolka datavärden korrekt.
Identifiering av affärsobjekt: Om agenten behöver övervaka ett specifikt affärsobjekt, till exempel en station, sensor eller personalpost, identifierar du kolumnen som unikt identifierar objektet (till exempel "StationID" eller "SensorID"). Om du använder en KQL-databaskälla anger du vilken tabell den tillhör. Om du använder en ontologikälla anger du den entitet som agenten ska använda.
Fältnamn som citerar: Om en regel refererar till kolumn- eller egenskapsnamn som innehåller specialtecken, till exempel understreck eller bindestreck, omger du kolumnnamnet inom citattecken (""). Den här metoden säkerställer att agenten identifierar den korrekt.
Kvantifierbara villkor: Om en regel använder kvalitativt språk, till exempel "låg tillgänglighet" eller "hög temperatur", ersätter du den med ett specifikt numeriskt tröskelvärde. Använd till exempel en fras som "färre än 3 tillgängliga cyklar" eller "temperaturen överstiger 80".
Regelavgränsning: Om du definierar flera regler beskriver du varje regel på en separat rad eller punkt. Kombinera inte villkor från olika regler i samma mening.
Regelordning: Om agenten behöver prioritera vissa regler ska du först lista regler med högre prioritet. Stora språkmodeller (LLM) kan tolka information på olika sätt baserat på dess position i prompten.
Exempelinstruktioner
Här är ett exempel på hur du kan lägga fram dina instruktioner för agenten för att vara tydlig med dess driftsregler och semantisk information om fälten i dina data.
*** Operational Instructions ***
1. Alert me when a trip has high occupancy level.
2. Alert me when a trip has high departure delay.
*** Semantic Instructions ***
1. Information about a trip can be found in 'TripUpdateFlattened' table, each identified by the 'trip_id' column.
2. Information about a vehicle can be found in 'VehiclePositionsFlat' table, each identified the 'vehicle_id' column.
3. A trip is a associated with multiple vehicles via shared trip ID.
4. Occupancy status of a trip is calculated as the latest occupancy status from the vehicle the trip is associated with. The value 'HIGH' means high occupancy level.
5. The departure delay is measured in number of seconds. Higher than 300 seconds of delay is considered significant.
Begränsningar
Operationsagenter förlitar sig på en LLM för att skapa spelboken och reglerna som agenten följer och för att resonera om och generera meddelanden för åtgärder och rekommendationer. Eftersom LLM-baserade AI-tjänster är probabilistiska och kan vara fallbara är det viktigt att noggrant granska de resultat och rekommendationer som de ger. Mer information finns i Sekretess, säkerhet och ansvarsfull användning av Copilot för Real-Time Intelligence.
Om du vill spåra vilka frågor och data agenten kommer åt kan du titta på eventhouse- och KQL-databasen som den övervakar. På fliken Frågeinsikter ser du de frågor som körs och kan verifiera den KQL som används.
För närvarande stöds endast vanliga Eventhouse-tabeller. Genvägstabeller, funktioner och materialiserade vyer stöds inte.
Om du använder en Fabric Ontology för agentens datakälla måste den finnas på samma arbetsyta som operationsagenten.
Ontologientiteter som du vill att agenten ska övervaka måste ha minst en statisk egenskap som ska användas som identifierare för entiteter. Tidsseriegenskaper ska bindas till eventhouse-fält.
Ontologiövervakning är endast begränsad till grundläggande egenskapsvärden. Alla aggregeringar, till exempel ett genomsnittligt, lägsta eller högsta värde, stöds inte. Övervakning som kräver ett "AND"-tillstånd (t.ex. bromsindex för en bana är över 0,8 och yttemperaturen är < 40) stöds inte.
Systemets skyddsräcken är på plats, men hög användning kan leda till begränsningar, vilket begränsar antalet meddelanden som agenten kan skicka. I sådana fall kan du få förenklade, icke-LLM-genererade meddelanden via Microsoft Teams.
För närvarande stöder agenten och LLM endast engelska instruktioner och mål.
Agenten fungerar med hjälp av den delegerade identiteten och behörigheterna för dess skapare. Detta innebär att:
Frågor, dataåtkomst och åtgärder körs baserat på skaparens autentiseringsuppgifter.
Som standard får skaparen rekommendationsmeddelanden. Om du ändrar mottagaren ändras inte de autentiseringsuppgifter som används för frågor och åtgärder.
Agenten kör datafrågor var femte minut när den är aktiv.
När agenten identifierar data som matchar dess regler spårar den de rekommenderade åtgärderna och användarens svar som en åtgärd. Om användaren inte svarar (godkänner eller avvisar) inom tre dagar avbryts åtgärden automatiskt. Efter den här perioden kan du inte interagera med eller godkänna åtgärden.
Driftagenten är tillgänglig i Microsoft Fabric-regioner, exklusive South Central USA och East USA.
Om Fabric-klientorganisationen och kapacitetstjänsten finns i olika regioner kan du uppleva fel när du konfigurerar Power Automate-åtgärder. Tills en korrigering är tillgänglig, säkerställ att kapaciteten för din arbetsyta är i samma region som din Fabric-klientorganisation för att kunna använda åtgärdsagenten.