Como construir e usar agentes de IA no Microsoft 365

Utilizando no dia a dia

Um agente pode lidar com certas tarefas com você ou por você, desde atuar como um gerente de projeto virtual até lidar com tarefas mais complexas, como reconciliar demonstrações financeiras para fechar os livros. O Microsoft 365 Copilot já é um assistente pessoal que ajuda com tudo, desde tarefas diárias tediosas até iniciar projetos criativos. Usá-lo para interagir com vários agentes traz um novo mundo de possibilidades para as organizações capacitarem seus funcionários, impulsionarem os negócios e realizarem ainda mais.

Os agentes podem operar 24 horas por dia para revisar e aprovar devoluções de clientes ou revisar faturas de remessa para ajudar as empresas a evitar erros custosos na cadeia de suprimentos. Eles podem raciocinar sobre uma vasta quantidade de informações de produtos para fornecer aos técnicos de campo instruções com passo a passo ou usar contexto e memória para abrir e fechar chamados para um help desk de TI.

“Pense nos agentes como os novos aplicativos para um mundo movido a IA”, diz Jared Spataro, Diretor de Marketing de IA no Trabalho da Microsoft. “Estamos adicionando rapidamente novas capacidades para enfrentar os maiores pontos problemáticos das pessoas no trabalho e gerar resultados reais para os negócios.”

O que são agentes, afinal?

Um agente leva o poder da IA generativa um passo adiante, porque em vez de apenas lhe ajudar, os agentes podem trabalhar ao seu lado ou até mesmo em seu nome. Os agentes podem fazer uma variedade de coisas, desde responder perguntas até tarefas mais complicadas ou de múltiplas etapas. O que os diferencia de um assistente pessoal é que eles podem ser adaptados para ter uma expertise particular.

Por exemplo, você poderia criar um agente para saber tudo sobre o catálogo de produtos da sua empresa, para que ele possa redigir respostas detalhadas para perguntas de clientes ou compilar automaticamente detalhes dos produtos para uma apresentação futura.

Outros agentes podem fazer ainda mais, agindo em seu nome, como um que ajude a cumprir pedidos de vendas — liberando você para se concentrar em construir novos relacionamentos com clientes. Ter agentes lidando com algumas dessas necessidades rotineiras pode aumentar a produtividade em diversos setores, desde manufatura e pesquisa até finanças e varejo, ajudando as empresas a economizar tempo e dinheiro.

Você pode usar agentes prontos no Microsoft 365 e Dynamics 365, ou construir agentes personalizados para ajudar com necessidades mais específicas no Copilot Studio. A Memory Company pode te ajudar a fornecer o Agente e também construir sua IA. Link do WhatsApp aqui.

Imagine que você é um vendedor com grandes metas trimestrais a cumprir. O Copilot atua como seu assistente pessoal, redigindo e-mails, recapitulando uma reunião que você perdeu e ajudando a criar uma apresentação de vendas bem elaborada. Enquanto isso, um agente especializado em geração de leads de vendas trabalha autonomamente em segundo plano para encontrar novos prospects que você poderá contatar mais tarde na semana. O Copilot colabora em tarefas diárias, e seu agente personalizado usa suas habilidades personalizadas para ajudar você a alcançar suas metas de fim de trimestre.

Os agentes não são novos. A Microsoft tem feito pesquisas extensivas na área e até criou uma biblioteca de multiagentes no ano passado para desenvolvedores ao redor do mundo, trabalho que ajudou a moldar o que os agentes podem fazer hoje. Eles estão recebendo mais atenção agora porque os avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs, em inglês) ajudam qualquer pessoa — mesmo fora da comunidade de desenvolvedores — a se comunicar com a IA. Essa dupla agente-LLM torna as ferramentas de IA mais tangivelmente úteis.

“As pessoas esperam que a IA faça coisas por elas”, não apenas gere linguagem, diz Ece Kamar, Diretora-geral do Laboratório de Fronteiras de IA da Microsoft. “Se você quer ter um sistema que realmente resolva problemas do mundo real e ajude as pessoas, esse sistema precisa ter uma boa compreensão do mundo em que vivemos, e quando algo acontece, esse sistema precisa perceber essa mudança e agir de acordo.”

Os agentes são como camadas sobre os modelos de linguagem que observam e coletam informações, fornecem entrada ao modelo e juntos geram um plano de ação e comunicam isso ao usuário — ou até mesmo agem por conta própria, se permitido. Portanto, tanto os agentes quanto os modelos são peças igualmente importantes do quebra-cabeça, no que diz respeito às ferramentas de IA generativa.

Os agentes se tornarão mais úteis e capazes de ter mais autonomia com inovações em seus três elementos necessários: memória, direitos e ferramentas.

A memória ajuda a proporcionar continuidade para que cada vez que você peça algo, não seja como começar do zero.

“Para ser autônomo, você precisa possuir contexto através de uma série de ações, mas os modelos são muito desconectados e não têm continuidade como nós temos, então cada prompt está em um vácuo e pode puxar a memória errada”, diz Sam Schillace, Vice-diretor de Tecnologia da Microsoft. “É como se você estivesse assistindo a uma animação em stop-motion, um quadro isolado após o outro, e sua mente coloca isso em movimento. O modelo de argila não se move sozinho.”

Para construir a infraestrutura de memória para resolver isso, Schillace e sua equipe estão trabalhando em um processo de fragmentação e encadeamento. Basicamente, é o que parece: eles estão experimentando dividir interações em bits que podem ser armazenados e conectados por relevância para acesso mais rápido, semelhante a uma memória — como agrupar conversas sobre um certo projeto para que um agente possa lembrar desses detalhes quando você pedir por uma atualização de status e não precisar procurar em todo o seu banco de dados.

O trabalho com direitos e ferramentas está garantindo que os agentes tenham acesso seguro, ou estejam autorizados, às informações de que precisam para realizar coisas por você, com sua permissão — como quem é seu chefe, por exemplo — e aos programas de computador de que precisam para agir em seu nome, como Teams e PowerPoint.

Como usar e construir agentes para o trabalho

Você já pode criar e publicar agentes no Microsoft 365 Copilot que podem ajudar você no seu trabalho diário tão facilmente quanto você criaria uma planilha ou apresentação — sem necessidade de habilidades de codificação.

Você também não precisa ser um desenvolvedor para construir agentes usando o Copilot Studio. Qualquer pessoa pode conectá-los a dados de negócios relevantes, como e-mails, relatórios e sistemas de gerenciamento de clientes, para que possam realizar tarefas e fornecer insights.

E em breve você poderá recrutar novos agentes no Microsoft 365 para ajudar com fluxos de trabalho e tarefas comuns. O Intérprete no Teams fornecerá tradução de fala para fala em tempo real durante as reuniões, por exemplo, e você pode optar por simular sua voz. O Agente de Autoatendimento para Funcionários simplificará tarefas relacionadas a recursos humanos e help desk de TI, como ajudar trabalhadores a resolver problemas com laptops ou descobrir se eles já atingiram certos benefícios, e pode se conectar aos sistemas da empresa para mais personalização no Copilot Studio.

O Microsoft Dynamics 365 também terá agentes para uma variedade de fluxos de trabalho comuns de negócios em funções de vendas, cadeia de suprimentos, finanças e atendimento ao cliente.

E cada site do SharePoint em breve virá equipado com um agente adaptado ao conteúdo da sua organização que permite que os funcionários acessem rapidamente esses vastos bancos de conhecimento e encontrem exatamente o que precisam em segundos, seja detalhes de projetos enterrados em um cronograma de trabalho ou um resumo de um memorando de produto recente.

Os desenvolvedores têm ainda mais opções. Com o novo Azure AI Agent Service, você poderá escolher entre modelos de linguagem pequenos ou grandes para orquestrar, desenvolver e escalar aplicativos movidos a agentes para simplificar e automatizar fluxos de trabalho complexos, como processamento de pedidos e sincronização de dados de clientes. Ele fornece um kit de desenvolvimento de software com ferramentas para desenvolver agentes, permitindo integrar eficientemente as capacidades dos agentes usando o Visual Studio Code e o GitHub.

Um tipo de modelo, a recém-anunciada série o1 da OpenAI, pode trazer capacidades de raciocínio mais avançadas para os agentes, permitindo que eles assumam tarefas mais complicadas, dividindo-as em etapas — como obter as informações que alguém em um help desk de TI precisaria para resolver um problema, levando em consideração as soluções que eles já tentaram e propondo um plano.

Você também pode contar com a consultoria especializada da Memory Company IT.

Avaliando riscos para ações autônomas

Existem considerações de segurança adicionais com agentes que podem agir de forma autônoma, e a Microsoft está focada em garantir que os agentes acessem apenas o que você deseja que eles acessem, diz Sarah Bird, Diretora de Produtos de IA Responsável da empresa.

“Os agentes certamente aumentam os riscos do ponto de vista da IA responsável”, diz Bird. “Portanto, precisamos ter taxas de erro muito, muito mais baixas. E há muitas maneiras mais sutis em que algo pode ser um erro. Esse é o grande desafio com os agentes.”

Mas o mesmo manual de práticas fundamentais de IA responsável para outras aplicações de IA pode ser usado para avaliar e mitigar riscos com os agentes, diz ela.

O novo Sistema de Controle do Copilot ajuda os departamentos de TI a gerenciar o Copilot e os agentes com acesso a dados e governança, controles de gerenciamento e segurança, bem como relatórios de medição e ferramentas para acompanhar a adoção e o valor para os negócios.

Muitos agentes, como aqueles criados para o Microsoft 365 e Dynamics 365, incluem aprovações “humanas no loop”, onde pessoas são obrigadas a tomar o passo final de revisar e enviar um e-mail que o Agente de Pedido de Vendas redigiu, por exemplo. E para os agentes desenvolvidos no Copilot Studio, os autores podem revisar os registros para ver quais ações o agente tomou e o porquê delas.

O ponto-chave é focar em testar e moderar para garantir a precisão, diz Bird, e para as organizações escolherem o ponto de partida certo para suas necessidades.

“Claro que vamos progredir construindo sobre o fundamento que já temos, então estamos começando a jornada de um lugar forte”, diz Bird.

Olhando para trás — e para o futuro

Os tecnólogos sempre se entusiasmaram com a ideia de sistemas autônomos trabalhando lado a lado com as pessoas para ajudá-las, diz Kamar, que tem trabalhado com agentes de IA desde 2005 e até escreveu sua tese de doutorado sobre o tema em 2010. O obstáculo era que “faltava-nos aquele poder de resolução de problemas geral” no back-end, diz ela.

Com os LLMs, “finalmente temos esse componente que faltava”, diz ela. “Agora podemos trazer de volta muitas das ideias de nossas décadas de pesquisa.”

Para o futuro, Kamar prevê um novo ecossistema ou mercado de agentes, semelhante a como os aplicativos capacitam as pessoas a fazer mais com seus smartphones.

Os agentes já têm “os blocos de construção básicos do que é necessário para completar uma tarefa”, diz ela. “Como observar, ‘Posso ver que sua reunião está demorando mais; devo adiar a próxima reunião.’”

Eles estão se tornando mais úteis à medida que ganham autonomia por meio das inovações em memória e direitos. Eles estão aliviando pontos problemáticos para os funcionários, ajudando com coisas como relatórios de despesas, gerenciamento de projetos e facilitação de reuniões. E estão gerando impacto exponencial para os negócios, assumindo tarefas como alertar os gerentes da cadeia de suprimentos sobre baixos estoques e, em seguida, reordenando automaticamente para ajudar a impulsionar as vendas e manter os clientes satisfeitos.

Os agentes são importantes porque “abrem um conjunto totalmente novo de oportunidades para trabalhar com pessoas para realizar tarefas, e é isso que esperamos dos sistemas de IA”, diz Kamar. “Os agentes de IA não são apenas uma maneira de obter mais valor para as pessoas, mas vão representar uma mudança de paradigma em termos de como o trabalho é realizado.”

E isso é apenas o começo. O Copilot está configurado para evoluir com novas capacidades, como o Copilot Actions, projetadas para lidar com tarefas rotineiras que podem sobrecarregar os funcionários, como resumir e-mails perdidos durante o tempo de folga, compilar itens de agenda e gerar relatórios mensais. Mais capacidades como essas estão chegando no próximo ano para aliviar o peso do trabalho para os funcionários e equipes.

“Copilot capacitará cada funcionário a fazer seu melhor trabalho em menos tempo e focar em tarefas mais significativas”, diz Spataro. “E os agentes criados no Copilot Studio transformarão todos os processos de negócios, ajudando as empresas a simplificarem as operações, aprimorarem a colaboração e impulsionarem a inovação em escala.”

Fonte: Microsoft News – Ilustrações por Michał Bednarski / Makeshift Studios