Criando um Agente com IA no Copilot Studio em 15 Minutos (Tutorial para Iniciantes)

 

Guia Completo: Criando Agentes de IA com Microsoft Copilot Studio

O Microsoft Copilot Studio é a plataforma da Microsoft que permite a criação de agentes de Inteligência Artificial personalizados, conectados diretamente à base de conhecimento de uma empresa. De acordo com as fontes, essa ferramenta é a mesma base utilizada para criar o próprio Microsoft 365 Copilot, permitindo que usuários, mesmo sem conhecimento técnico profundo, desenvolvam soluções para áreas específicas, como o RH, para aumentar a eficácia da equipe.

Primeiros Passos e Acesso

Para começar, recomenda-se acessar o Copilot Studio diretamente pelo navegador, em vez de usar a janela reduzida dentro do Microsoft 365. A Microsoft oferece um plano gratuito de testes (free trial) que dura cerca de um mês e pode ser renovado, permitindo um tempo considerável para desenvolvimento e testes antes de qualquer investimento financeiro. Embora existam modelos prontos, a recomendação é criar o agente do zero para garantir o domínio total das funcionalidades.

Configuração e Comportamento do Agente

A construção do agente envolve etapas fundamentais de configuração:

• Identificação: Definir um nome e uma descrição clara para que os usuários saibam a finalidade do agente.
• Instruções (Prompts): Aqui define-se como a IA deve se comportar. É possível utilizar o próprio Copilot ou o ChatGPT para ajudar a redigir prompts eficazes que orientem a IA sobre como responder às dúvidas.
• Prompts Sugeridos: Podem ser configuradas perguntas frequentes (FAQs) que aparecem assim que o usuário inicia o chat.

Construindo a Base de Conhecimento

A "inteligência" do agente vem da sua conexão com dados reais. O Copilot Studio permite conectar-se a:

• Websites públicos, tabelas do Dataverse e SharePoint.
• O SharePoint é uma das opções mais acessíveis, permitindo que a IA leia arquivos nos formatos DocX, PDF e texto.
• Arquivos em Excel exigem um nível de configuração mais avançado.
• É possível apontar para um arquivo específico ou para um site inteiro do SharePoint, garantindo que o agente consulte todos os documentos ali presentes para responder.

Orquestração e Idioma

A orquestração do agente utiliza o modelo GPT-4o. Um ponto importante é a opção de Web Search (pesquisa na web): se o objetivo é que o agente responda apenas com base nos documentos internos da empresa, essa opção deve permanecer desativada.

Em relação ao idioma, se o agente responder em inglês por padrão, é possível configurar o Português como língua primária ou secundária nas configurações, permitindo respostas fluidas no idioma local.

Testes e Publicação

O sistema permite testar o agente em tempo real dentro do próprio Studio. Uma funcionalidade essencial é que, ao responder, o agente pode indicar a origem da informação, exibindo o link para o arquivo do SharePoint de onde os dados foram extraídos.

Após validado, o agente pode ser publicado em diversos canais, sendo o Microsoft Teams um dos principais, onde ele aparecerá como um chat comum para os colaboradores. A IA demonstra capacidade de entender o contexto das perguntas, mesmo que elas não sejam idênticas ao que está escrito nos documentos, analisando a base de conhecimento para retornar a melhor resposta possível.

Criando um assistente com o Azure OpenAI Service

O vídeo apresenta uma transcrição do Microsoft Reactor, onde o palestrante Pablo Lopes ensina a utilizar o Azure OpenAI Service para criar assistentes inteligentes. A apresentação detalha conceitos fundamentais como a arquitetura Transformer, o funcionamento de tokens e a importância do prompt design para refinar as respostas da inteligência artificial. Pablo demonstra na prática o uso do Playground, a implementação de APIs em Python para automação de e-mails e a configuração de um assistente corporativo que consulta documentos em PDF. O conteúdo foca em desmistificar a tecnologia, mostrando como integrar vetorização e metaprompting para gerar soluções personalizadas. Além disso, o autor destaca a eficiência de ferramentas como o Cognitive Search na construção de bases de conhecimento privadas e seguras.

Desvendando o Azure OpenAI: Da Teoria à Criação de Assistentes Inteligentes

O avanço das Large Language Models (LLMs) transformou a maneira como interagimos com a tecnologia, inaugurando o que especialistas chamam de "Copilot World", um mundo dominado por copilotos inteligentes. Para dominar essas ferramentas, é essencial compreender desde os fundamentos da arquitetura até a implementação prática de assistentes corporativos.

1. O que é GPT e a Arquitetura Transformer

A sigla GPT significa Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Pré-treinado). Diferente de um simples "gerador de lero-lero", o GPT baseia-se na arquitetura Transformer, que introduziu o conceito de "atenção". Esse mecanismo permite que o modelo entenda o contexto de uma frase ao analisar as relações entre as palavras, como identificar que em "Sofia fez bolacha", a bolacha foi feita por Sofia, mesmo que a ordem da frase seja alterada.

O GPT funciona gerando vetores no espaço e transformando-os em palavras, sendo pré-treinado com vastos volumes de dados para prever o próximo elemento em uma sequência.

2. As Unidades Fundamentais: Tokens e Embeddings

Para que o computador processe linguagem humana, o texto passa por dois processos essenciais:

• Tokenização: É a divisão do texto em unidades básicas chamadas tokens (palavras, símbolos ou pontuações). Por exemplo, a palavra "ChatGPT" é fragmentada em três tokens distintos pelo modelo.
• Embeddings: Como redes neurais operam com números, os tokens são convertidos em vetores numéricos. Esses vetores medem a similaridade entre palavras; termos como "gato" e "cachorro" estarão próximos no espaço vetorial por compartilharem contextos semelhantes como animais de estimação.

3. Engenharia de Prompt e Metaprompting

O comportamento do modelo é definido pelo prompt, que funciona como a "vibe" ou o guia de probabilidade para a resposta. Um bom Prompt Design deve incluir:

• Sujeito e Persona: Definir quem o modelo deve ser (ex: "seja um especialista em turismo").
• Ação e Objetivo: O que deve ser feito e para quê.
• Contexto e Restrições: Dados de entrada, estilo de escrita, público-alvo e o que deve ser evitado.

O Metaprompting leva isso um passo adiante, sendo uma "instrução dentro da instrução" que define perfis, capacidades, limitações éticas e padrões de segurança que o modelo deve seguir de forma contínua em uma aplicação.

4. Azure OpenAI Service e Implementação Prática

O Azure OpenAI permite integrar essas tecnologias de forma privada e segura, utilizando APIs que exigem chaves específicas, endpoints e IDs de implantação. Existem três níveis principais de exploração:

1. Playground: Um ambiente para testar parâmetros como a temperatura (que define o nível de criatividade/aleatoriedade) e o comprimento máximo de tokens.
2. Integração via API: Uso de código (como Python e Flask) para criar aplicações específicas, como geradores de e-mails profissionais que utilizam metaprompts para transformar textos informais em comunicações formais.
3. Assistente Corporativo (RAG): O cenário mais avançado envolve o uso de Azure AI Search (antigo Cognitive Search) para conectar o GPT aos dados privados de uma empresa (como PDFs de RH). Isso permite que o assistente responda perguntas baseando-se estritamente em fontes internas, fornecendo inclusive citações diretas dos documentos consultados.

5. Gestão de Custos e Modelos Alternativos

O uso dessas APIs é cobrado por tokens gerados. Para otimizar custos, recomenda-se:

• Ser sucinto nas respostas e definir prompts precisos.
• Avaliar modelos mais baratos para tarefas simples (GPT-3.5) e reservar modelos potentes (GPT-4) para tarefas complexas.
• Considerar modelos Open Source como Llama 2 ou Falcon quando necessário.

Dominar essas camadas — da matemática dos vetores à arquitetura de assistentes — é o caminho para criar soluções de inteligência artificial que sejam não apenas impressionantes, mas seguras e úteis para o ambiente corporativo.