Microsoft Fabric - O papel dos Data Agents na era AI Centric
Sobre a Palestra
A palestra apresenta os Fabric Data Agents como a peça que materializa a "era AI Centric" dentro do Microsoft Fabric: em vez de o usuário escrever query, ele conversa em linguagem natural com os próprios dados do OneLake, de forma governada, rastreável e pronta para produção. O fio condutor é que o valor não está no modelo de linguagem em si, e sim na arquitetura que torna essa inteligência confiável, segura e viável. A sessão fecha com uma tese: o papel do arquiteto de dados deixa de ser só modelar dados e passa a ser modelar como a IA vai entender esses dados.
Estrutura e principais tópicos
Abertura e credenciais (slides 2 e 3) Apresentação da palestrante (Distinguished AI & Data Senior Manager na GFT, Microsoft MVP e MCT, mais de 20 anos em IA, dados e analytics).
Gancho de arquitetura (slide 4) Provocação de entrada, ancorada no seu livro sobre agentes inteligentes: a maioria dos projetos de IA generativa não falha por tecnologia, falha por falta de arquitetura. Cita os problemas reais de produção (custo descontrolado, loops infinitos, alucinação) e conceitos como Skills em Markdown, ReAct, guardrails, Human-in-the-Loop, orquestração multiagente e economia de tokens (prompt caching, roteamento em cascata).
Contexto do Microsoft Fabric (slides 5 e 6)
Fabric como plataforma SaaS unificada de analytics (Data Factory, Engineering, Warehouse, Real-Time Intelligence, Data Science, Power BI). OneLake como fonte única de verdade. Governança, segurança e Purview nativos. Fabric IQ como a camada de inteligência com IA nativa (Data Agents, Operations Agents, Ontologias, Semantic Models). Identidade unificada via Entra ID. 4. O que é um Fabric Data Agent (slide 7) Feature em GA (produção), artefato configurável para Q&A conversacional sobre dados. Engine em Azure OpenAI Assistant APIs, acessa Lakehouse, Warehouse, Semantic Model, KQL, Ontologias e Microsoft Graph. Respostas read-only, seguras e rastreáveis, sem precisar de chave Azure OpenAI (autenticação gerenciada pelo Entra ID).
Funcionamento interno (slide 8) Os cinco passos: parsing e validação da pergunta, identificação da fonte (schema com menor privilégio), geração da query (SQL, DAX ou KQL), validação da query antes de executar, e execução com resposta em linguagem natural e passos intermediários visíveis.
Integrações (slide 9) Copilot Studio (Data Agent como skill em Teams e apps LOB), Microsoft 365 Copilot (insights governados no Outlook, Excel e Teams, com Purview valendo) e Azure AI Foundry (Data Agent como knowledge source, raciocínio multi-step, SDK azure-ai-agents).
Capacidades e limites (slide 10) O que responde (perguntas descritivas e agregadas) versus o que não responde (análise causal, correlação complexa). Limitações técnicas: máximo 25 linhas e 25 colunas por resposta, sem dados não estruturados (PDF, DOCX, TXT), só inglês por ora, e fonte e agente na mesma região.
Demonstração (slide 11) e Encerramento (slide 12).
O que o público leva pra casa Os três pontos de fechamento da própria palestra:
Data Agents já estão em produção: governados, rastreáveis e prontos para uso empresarial. A arquitetura converge: OneLake, Fabric IQ e Purview formam a base unificada para inteligência sobre dados. O papel do arquiteto muda: não é mais só modelar dados, é modelar como a IA vai entender esses dados. Na prática, a audiência sai entendendo o que é (e o que não é) um Data Agent, como ele funciona por dentro, onde plugá-lo no ecossistema Microsoft (Copilot Studio, M365, Azure AI Foundry) e, principalmente, quais os limites técnicos que precisam ser considerados antes de levar a solução para produção.
