Configurare un agente FinOps hub in Microsoft Copilot Studio

Questo articolo descrive come configurare un agente Microsoft Copilot Studio che si connette all'hub FinOps Esplora dati database e risponde alle domande relative ai costi eseguendo query KQL. L'agente usa il server MCP query Kusto per eseguire query e file di informazioni dal toolkit FinOps per costruire KQL accurato.


Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurarsi di avere quanto segue:

Se non si ha familiarità con Copilot Studio, vedere Quickstart: Creare e distribuire un agente per apprendere le nozioni di base della creazione dell'agente prima di continuare.


Creare e configurare l'agente

Creare un agente vuoto in Copilot Studio, quindi configurarlo con le impostazioni dell'hub FinOps seguenti.

Dettagli dell'agente

Impostare il nome dell'agente su FinOps Hub Agent (o il nome preferito) e usare la descrizione seguente:

L'agente dell'hub FinOps offre informazioni dettagliate in tempo reale regolate dal database dell'hub di FinOps Toolkit. Converte le domande in linguaggio naturale in query KQL convalidate e offre analisi strutturate sulla spesa cloud, sugli impegni, sui piani di risparmio, sulle anomalie e sulle opportunità di ottimizzazione.

Selezione del modello

Le istruzioni dell'agente richiedono un modello con funzionalità di ragionamento approfondite per la generazione KQL a più passaggi e la formattazione strutturata del report. I modelli di categoria generale possono produrre risultati di qualità inferiore per query complesse.

Per i modelli disponibili, la disponibilità a livello di area e le considerazioni sulla residenza dei dati, vedere Selezionare un modello di intelligenza artificiale primario per l'agente. Se si vuole usare un modello esterno, l'amministratore tenant deve prima abilitarlo; vedere Scegliere un modello esterno.

Istruzioni dell'agente

  1. Scaricare le istruzioni Copilot Studio per gli hub FinOps ed estrarre il contenuto.

  2. Aprire agent-instructions.md e aggiornare la sezione Environment con l'URI del cluster:

    Cluster URI: <your-cluster>.kusto.windows.net
Database: Hub

    Annotazioni

    Non includere https:// nell'URI del cluster. Copilot Studio rimuove i collegamenti HTTP dal campo Istruzioni.

  3. Incollare il contenuto completo di agent-instructions.md nel campo Istruzioni dell'agente e salvare.


Aggiungere strumenti

Per il funzionamento dell'agente sono necessari gli strumenti MCP seguenti. Per i passaggi generali sull'aggiunta di strumenti MCP a un agente, vedere Aggiungere strumenti da un server MCP.

Server MCP query Kusto (obbligatorio)

Aggiungere Kusto Query MCP Server (per Esplora dati di Azure) con queste impostazioni:

  • Chiedere all'utente finale prima di eseguire: No
  • Credenziali da usare: credenziali dell'utente finale

Questo strumento consente all'agente di eseguire query KQL sul database Esplora dati dell'hub. L'agente usa le credenziali dell'utente finale in modo che i risultati delle query rispettino le autorizzazioni del database di ogni utente.

Microsoft Learn Docs MCP Server (facoltativo)

Aggiungere Microsoft Learn Docs MCP Server (by Microsoft Learn Docs MCP) per consentire all'agente di cercare i concetti di FinOps, i dettagli della specifica FOCUS e la documentazione del servizio Azure durante la risposta alle domande.

Dopo aver aggiunto gli strumenti, verificare che ognuno mostri lo stato Connesso nelle impostazioni di connessione dell'agente. Se una connessione viene visualizzata come Non connesso, selezionare Gestisci per l'autenticazione.


Aggiungere file di conoscenza

Le istruzioni dell'agente fanno riferimento ai file di conoscenza per creare query KQL accurate. Questi file sono riferimenti alla compilazione di query, non origini dati. Per i passaggi generali sull'aggiunta di informazioni a un agente, vedere Aggiungere origini di informazioni.

Caricare ogni file dalla cartella estratta knowledge/ e impostare il campo Descrizione per ogni file come illustrato:

file Description
schema-reference.md Riferimento delle colonne per Costs_v1_2(), inclusi nomi, tipi di dati, note sull’uso e casi limite. Usare per individuare i nomi corretti delle colonne prima di scrivere query.
query-catalog.md Modelli di query KQL pronti all'uso per suddivisioni dei costi, tendenze mensili, rilevamento anomalie, previsione, riepilogo dei risparmi e utilizzo dell'impegno.
weekly-report-guide.md Flusso di lavoro passo dopo passo per produrre report strutturati settimanali sulle anomalie dei costi con sette query KQL, regole di post-elaborazione e la struttura finale del report.

Le descrizioni consentono all'agente di decidere quando recuperare ogni file. Attendere che tutti i file visualizzino lo stato Pronto prima del test.


Testare l'agente

Testare l'agente nel pannello Test per verificare che si connetta correttamente ai dati dell'hub. L'agente deve rilevare la valuta di fatturazione e chiedere di selezionare un ambito di analisi. Prova questi prompt di esempio:

What are my top 5 subscriptions by cost?

Create a week over week summary

Are there any unusual spikes in cost over the last 3 months?

What was my savings rate last month?

Verifica che l'agente:

  • Esegue query KQL sul database dell'hub, non si limita a citare dai file della base di conoscenza.
  • Presenta i risultati come tabelle formattate.
  • Mostra la query KQL in un blocco di codice separato. Esaminare la query per verificare i filtri, gli intervalli di tempo e la logica di aggregazione corretti.
  • Include il livello di confidenza, l'intervallo di tempo e l'ambito nella risposta.

Pubblicare l'agente

Dopo il test, pubblicare l'agente e configurare i canali per renderlo disponibile al team. Per i dettagli, vedi Pubblica il tuo agente.


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