Configurar um agente de hub FinOps no Microsoft Copilot Studio

Este artigo descreve como configurar um agente Microsoft Copilot Studio que se liga ao seu hub Data Explorer base de dados FinOps e responde a perguntas de custo executando consultas KQL. O agente utiliza o Kusto Query MCP Server para executar consultas e ficheiros de conhecimento do toolkit FinOps para construir KQL preciso.


Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que tem o seguinte:

Se és novo no Copilot Studio, vê Quickstart: Criar e implementar um agente para aprenderes o básico da criação de agentes antes de continuar.


Crie e configure o agente

Crie um agente em branco no Copilot Studio, depois configure-o com as seguintes definições do hub FinOps.

Detalhes do agente

Defina o nome do agente para FinOps Hub Agent (ou o seu nome preferido) e use a seguinte descrição:

O FinOps Hub Agent fornece insights governados e em tempo real a partir da sua base de dados FinOps Toolkit Hub. Traduz perguntas em linguagem natural em consultas KQL validadas e oferece análises estruturadas sobre gastos na cloud, compromissos, planos de poupança, anomalias e oportunidades de otimização.

Seleção de modelos

As instruções do agente requerem um modelo com capacidades profundas de raciocínio para geração de KQL em múltiplos passos e formatação estruturada de relatórios. Modelos de categoria geral podem produzir resultados de menor qualidade para consultas complexas.

Para modelos disponíveis, disponibilidade regional e considerações sobre residência de dados, consulte Selecionar um modelo de IA primário para o seu agente. Se quiser usar um modelo externo, o administrador do inquilino deve ativa-lo primeiro; ver Escolher um modelo externo.

Instruções do agente

  1. Descarregue as instruções Copilot Studio para os hubs FinOps e extraia o conteúdo.

  2. Abra agent-instructions.md e atualize a secção Ambiente com o URI do seu cluster:

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

    Note

    Não inclua https:// no URI do cluster. O Copilot Studio remove ligações HTTP do campo Instruções.

  3. Cola o conteúdo completo no agent-instructions.md campo de Instruções do agente e guarda.


Adicionar ferramentas

O agente necessita das seguintes ferramentas MCP para funcionar. Para passos gerais sobre como adicionar ferramentas MCP a um agente, veja Adicionar ferramentas a partir de um servidor MCP.

Kusto Query MCP Server (obrigatório)

Adicione Kusto Query MCP Server (por Azure Data Explorer) com estas definições:

  • Pergunte ao utilizador final antes de executar: Não
  • Credenciais a utilizar: Credenciais do utilizador final

Esta ferramenta permite ao agente executar consultas KQL na base de dados Data Explorer do seu hub. O agente utiliza credenciais do utilizador final para que os resultados das consultas respeitem as permissões da base de dados de cada utilizador.

Microsoft Learn Docs MCP Server (opcional)

Adicione Microsoft Learn Docs MCP Server (da Microsoft Learn Docs MCP) para permitir que o agente consulte conceitos de FinOps, detalhes da especificação FOCUS e documentação de serviços do Azure quando responder a perguntas.

Depois de adicionares ferramentas, verifica se cada uma mostra um estado de Ligado nas definições de ligação do teu agente. Se uma ligação aparecer como Não Ligada, selecione Gerir para autenticar.


Adicionar ficheiros de conhecimento

As instruções do agente referenciam ficheiros de conhecimento para construir consultas KQL precisas. Estes ficheiros são referências de construção de consultas, não fontes de dados. Para passos gerais sobre como adicionar conhecimento a um agente, consulte Adicionar fontes de conhecimento.

Carregue cada ficheiro da pasta extraída knowledge/ e defina o campo Descrição para cada ficheiro conforme mostrado:

Ficheiro Description
schema-reference.md Referência da coluna para Costs_v1_2(), incluindo nomes, tipos de dados, notas de utilização e casos limite. Use para procurar os nomes corretos das colunas antes de escrever questões.
query-catalog.md Modelos de consulta KQL prontos a utilizar para desagregação de custos, tendências mensais, deteção de anomalias, previsão, resumo de poupanças e utilização de compromissos assumidos.
weekly-report-guide.md Fluxo de trabalho passo a passo para produzir relatórios estruturados semanais de anomalias de custos com sete consultas KQL, regras de pós-processamento e a estrutura final do relatório.

As descrições ajudam o agente a decidir quando recuperar cada ficheiro. Espere que todos os ficheiros mostrem um estado de Pronto antes de testar.


Teste o seu agente

Teste o agente no painel de Testes para verificar se se liga corretamente aos dados do seu hub. O agente deve detetar a tua moeda de faturação e pedir-te que escolhas um âmbito de análise. Experimenta estes exemplos de sugestões:

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?

Verifique se o agente:

  • Executa consultas KQL na tua base de dados central, não apenas citando ficheiros de conhecimento.
  • Apresenta os resultados como tabelas formatadas.
  • Mostra a consulta KQL num bloco de código separado. Revise a consulta para verificar os filtros corretos, intervalos temporais e lógica de agregação.
  • Inclui nível de confiança, intervalo temporal e âmbito na resposta.

Publicar o seu agente

Depois de testar, publique o seu agente e configure os canais para o disponibilizar à sua equipa. Para mais detalhes, consulte Publicar o seu agente.


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