Modello agente di Copilot Tuning Optimization (anteprima accesso anticipato)

Il modello Agente di ottimizzazione per Microsoft Copilot consente di modellare e risolvere problemi di ottimizzazione aziendale specifici per l'organizzazione. Usare l'agente per prendere decisioni ottimali per scenari come l'organizzazione di team, l'assegnazione di lavori o la pianificazione di strategie di vendita.

Descrivere il problema di ottimizzazione specificando obiettivi, vincoli e dati. Il modello Agente di ottimizzazione calcola una soluzione ottimale in base a tali input, senza richiedere competenze di codifica o modellazione matematica.

Panoramica del modello di agente di ottimizzazione

Utilizzando il modello Agente di ottimizzazione, puoi risolvere i problemi aziendali basati sulle decisioni definendo:

• Obiettivi, come l'assegnazione di persone a progetti in base alle competenze o la pianificazione dei territori di vendita
• Regole e preferenze, ad esempio mantenere insieme i team esistenti o rispettare il budget
• Dati, come elenchi di dipendenti, progetti o territori

Dopo aver fornito queste informazioni, l'agente utilizza gli strumenti del risolutore per calcolare una soluzione ottimale che soddisfi tutti i vincoli e gli obiettivi. Presenta i risultati in un'esperienza interattiva e puoi scaricarli come file .csv.

I casi d'uso comuni includono:

• Distribuzione della forza lavoro e dei talenti
• Assegnazione di risorse e attività
• Pianificazione del territorio di vendita e degli account

Il modello dell'agente di ottimizzazione è progettato per gli utenti non tecnici e produce decisioni ottimali e spiegabili con la garanzia della soddisfazione dei vincoli.

È inoltre possibile personalizzare l'agente in modo che si allinei ai criteri, alla terminologia e ai modelli di dati dell'organizzazione, in modo che rifletta il funzionamento dell'organizzazione.

Fondamentalmente, il modello Agente di ottimizzazione usa un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) personalizzato progettato per le attività di ottimizzazione. Il modello traduce gli obiettivi aziendali, le regole e i dati in un problema di ottimizzazione risolvibile e calcola il risultato ottimale in modo coerente con le preferenze dell'organizzazione.

Introduzione al modello Agente di ottimizzazione

Descrivi il tuo obiettivo

Inizia spiegando la decisione che desideri ottimizzare. Includi contesto e dettagli per aiutare l'agente a comprendere il problema.

Alcuni esempi:

• Assegnare ai dipendenti ruoli aperti in base alle loro competenze.
• Allocare i venditori ai territori.

Carica i dati

Fornire uno o più file .csv che contengano i dati necessari per l'ottimizzazione, come dipendenti, progetti, ruoli o territori. L'uso di file separati per entità di dati diverse migliora l'accuratezza e l'interpretabilità.

Stabilisci regole e obiettivi

Definire vincoli e obiettivi che governano la soluzione.

• I vincoli descrivono le regole che devono essere seguite, ad esempio rispettare il budget, mantenere i team nella stessa posizione o garantire la copertura dei ruoli richiesta.
• Gli obiettivi descrivono ciò che rende ottimale una soluzione, ad esempio massimizzare l'allineamento delle competenze, ridurre al minimo la distanza di viaggio o ridurre i tempi di attesa.

Aggiungi più vincoli e obiettivi. Per risultati ottimali, aggiungili uno alla volta e descrivili chiaramente. Se è necessario fornire ulteriori dettagli, l'agente potrebbe porre domande più chiare.

Rivedi la configurazione

Mentre interagisci con l'agente, un pannello laterale mostra come viene interpretato il problema, tra cui:

• Obiettivi
• Variabili decisionali
• Vincoli
• Obiettivi
• Dati caricati

Puoi chiedere all'agente di modificare o rimuovere qualsiasi parte della configurazione.

Chiarisci se necessario

Se l'agente rileva ambiguità o informazioni mancanti, ti chiede di chiarire vincoli o obiettivi per garantire che il problema sia fattibile e risolvibile.

Ottieni la tua soluzione

Quando sei pronto, chiedi all'agente di risolvere il problema usando i tuoi dati. L'agente esegue gli strumenti del risolutore e presenta la soluzione ottimale in base agli obiettivi e ai vincoli dell'utente. È possibile esaminare i risultati in modo interattivo e scaricare l'output completo come file .csv.

Funzionalità chiave

Modello Agente di ottimizzazione:

• Interpreta lo scenario aziendale per definire l'obiettivo di ottimizzazione.
• Identifica le variabili decisionali che rappresentano le scelte da ottimizzare.
• Traduce obiettivi e vincoli in un problema di ottimizzazione strutturato.
• Usa gli strumenti del risolutore per calcolare una soluzione ottimale.

La soluzione risultante:

• Soddisfa tutti i vincoli definiti.
• Rappresenta il risultato ottimale per i dati forniti.

Quando usare il modello Agente di ottimizzazione

Utilizzare il modello Agente di ottimizzazione quando è necessario determinare la migliore decisione possibile in presenza di vincoli. Inizia identificando la decisione che desideri ottimizzare.

Identificare la decisione

Determina quale scelta deve essere fatta, come assegnare risorse, pianificare attività o allocare territori. Se non è necessaria alcuna decisione, il modello Agente di ottimizzazione potrebbe non essere lo strumento giusto.

Definisci gli obiettivi

Specificare i criteri che definiscono un buon risultato. Puoi includere uno o più obiettivi.

Esempio: riduzione al minimo dei costi di viaggio negli incarichi di vendita.

Definire regole e limiti

Identificare i vincoli da rispettare, ad esempio i limiti di capacità, i requisiti dei ruoli o i criteri di posizione.

Preparare i dati

Fornisci dati che supportino i tuoi obiettivi e vincoli. Ad esempio, i limiti di capacità richiedono dati sulla disponibilità delle risorse e l'ottimizzazione dei viaggi richiede dati sulla posizione.

Suddividere problemi complessi

Spesso è possibile suddividere i problemi di ottimizzazione di grandi dimensioni in decisioni più piccole e correlate, più facili da modellare e risolvere.

Il modello Agente di ottimizzazione non è destinato all'analisi generale dei dati o a scenari di calcolo matematico.

Limitazioni

• L'agente supporta solo file .csv.
• È possibile caricare più .csv file, ma è necessario rispettare i limiti di dimensioni e numero di file.
• Puoi definire un numero qualsiasi di vincoli e obiettivi tramite la chat.

Agenti di contesto ottimizzati

Utilizzando un agente di contesto ottimizzato, è possibile salvare un problema di ottimizzazione personalizzato per riutilizzarlo nell'organizzazione. L'agente ricorda la struttura del problema, inclusi gli obiettivi, i vincoli, gli obiettivi e lo schema dei dati.

Questo approccio è utile per decisioni ricorrenti, ad esempio la pianificazione trimestrale, le revisioni annuali o gli scenari riutilizzati dai team o dalle funzioni.

Quando usare un agente di contesto ottimizzato

Usa un agente di contesto ottimizzato quando devi:

• Impostare un problema di ottimizzazione una volta e riutilizzarlo
• Ricorda le regole, le preferenze e la struttura dei dati
• Condividere un agente personalizzato con altri utenti dell'organizzazione

Cosa ricorda l'agente

Un agente di contesto sintonizzato memorizza:

• Il problema dell'ottimizzazione di base, inclusi obiettivi, obiettivi e vincoli
• Lo schema dei dati, ad esempio i nomi dei campi e i tipi di dati

L'agente non archivia i file di dati caricati.

Ottimizzare un modello di agente di ottimizzazione

Per ottimizzare un modello di agente di ottimizzazione:

1. Crea un nuovo agente selezionando il modello Ottimizzazione .

   

2. Specifica un nome, una descrizione e le richieste suggerite. Le istruzioni predefinite sono precompilate e ottimizzate per il modello Agente di ottimizzazione.

   

   Importante

   • Non modificare le istruzioni predefinite a meno che non si abbia un motivo specifico per modificarle.
   • Non aggiungere funzionalità o fonti di conoscenza. Il modello Agente di ottimizzazione non le supporta.

3. Selezionare Crea per completare la configurazione e aprire la chat dell'agente.

4. Selezionare Tune agent, quindi scegliere Tune context.

   

5. Usa la chat per descrivere il tuo obiettivo, caricare dati, definire vincoli e specificare obiettivi. Rivedi la configurazione nel pannello laterale mentre procedi.

   

   

6. Selezionare Agente aggiornamento per salvare la definizione del problema.

   Nota

   I dati caricati non vengono salvati. Viene mantenuta solo la struttura del problema.

   

7. Condividere l'agente ottimizzato con altri utenti dell'organizzazione.

   

   

Condivisione e sicurezza

• È possibile controllare chi può accedere all'agente.
• Il contesto dell'agente rimane all'interno dell'organizzazione.
• Il sistema non archivia i dati caricati.

Procedure consigliate

• Usa un linguaggio preciso per gli obiettivi, i vincoli e gli obiettivi.
• Testare l'agente con dati di esempio prima di condividerlo su vasta scala.
• Aggiornare l'agente al variare dei requisiti aziendali.

Esempio: ottimizzazione della strategia di vendita

Scenario
Pianifica una strategia di vendita per un anno fiscale assegnando team di vendita ai territori, mantenendo al tempo stesso relazioni con gli account chiave, gestendo i costi di viaggio e raggiungendo gli obiettivi di vendita.

Obiettivo
Assegnare il personale di vendita ai territori di vendita.

File di dati

Forniscono file .csv, ad esempio:

• People.csv: Dettagli del venditore
• Territories.csv: Attributi del territorio
• Roles.csv: Limiti e copertura dei ruoli
• States.csv: Dati sulla posizione per il calcolo del viaggio

Obiettivi

• Ottimizzare la continuità mantenendo le assegnazioni degli account esistenti
• Massimizzare la copertura degli incarichi da persona a territorio
• Ridurre al minimo la distanza totale di viaggio

Vincoli

• I venditori possono essere assegnati solo all'interno di un singolo verticale di settore
• Devono essere rispettati i limiti specifici dei ruoli per le assegnazioni territoriali
• Ogni territorio deve avere una copertura di ruolo richiesta

L'agente genera automaticamente variabili decisionali che rappresentano le scelte di assegnazione. Calcola i valori ottimali e presenta i risultati in un formato di facile comprensione.

Domande frequenti

Che cos'è il modello Agente di ottimizzazione?

Il modello Agente di ottimizzazione consente di risolvere problemi aziendali basati sulle decisioni, ad esempio l'allocazione, la programmazione e la pianificazione delle risorse, elaborando soluzioni ottimali in base a obiettivi, vincoli e dati.

Sono necessarie competenze tecniche per usarlo?

No. Descrivi il problema in un linguaggio semplice e fornisci dati. L'agente gestisce la logica di ottimizzazione.

Quali tipi di problemi sono supportati?

Alcuni esempi:

• Assegnazione dei dipendenti a ruoli o progetti
• Pianificazione dei territori di vendita
• Pianificazione dei turni
• Organizzazione delle risorse

Come vengono gestiti i miei dati?

I dati rimangono all'interno del tenant e vengono usati solo durante la conversazione per elaborare le soluzioni. Gli agenti di contesto ottimizzati memorizzano solo le definizioni dei problemi e lo schema dei dati, non i dati o i risultati.

È possibile modificare le regole in un secondo momento?

Sì. Potete modificare vincoli e obiettivi. Modifiche significative che alterano la struttura del problema potrebbero richiedere la creazione di un nuovo agente.

Quali formati di file sono supportati?

Sono supportati solo .csv file.

Cosa succede se il problema non è fattibile?

L'agente avvisa l'utente se vincoli o dati rendono il problema irrisolvibile e fornisce indicazioni per aiutare a modificare la configurazione.

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