Agenci AI zintegrowani z narzędziami i danymi to zaawansowani asystenci, którzy nie tylko prowadzą rozmowy, ale również wykonują konkretne zadania i korzystają z zewnętrznych źródeł informacji. W praktyce taki agent może automatycznie obsługiwać procesy biznesowe – od analizy dokumentów i uzupełniania arkuszy kalkulacyjnych po wykonywanie operacji w innych systemach. Można myśleć o nich jak o aplikacjach napędzanych przez sztuczną inteligencję, w których ogólny Copilot (np. Microsoft 365 Copilot) pełni funkcję interfejsu. Innymi słowy – Copilot to interfejs, który łączy się z wieloma agentami, wyspecjalizowanymi w określonych zadaniach lub domenach.
Tacy agenci mogą działać na dwa sposoby:
Na żądanie człowieka – reagują na pytania lub polecenia użytkownika (np. w czacie), odpowiadając, wyszukując informacje lub wykonując określone czynności.
Wywoływani przez zdarzenia – działają autonomicznie w tle, wykrywając zdarzenia (np. przychodzący e-mail, nowy plik) i automatycznie podejmując działania bez bezpośredniego udziału użytkownika.
W obu przypadkach agent wykorzystuje mechanizmy sztucznej inteligencji (głównie modele językowe), by zrozumieć polecenia i zaplanować działania. Dzięki integracji z narzędziami (zewnętrzne usługi, bazy danych, API itp.) może podejmować operacje w rzeczywistym świecie.
Microsoft opisuje spektrum działania agentów następująco: agent może „odpowiadać na pytania użytkownika, wyszukując lub podsumowując informacje, wykonywać akcje i automatyzować przepływy pracy na żądanie, a nawet działać samodzielnie – planując, ucząc się i podejmując decyzje.”
Copilot Studio to platforma Microsoftu do tworzenia niestandardowych agentów konwersacyjnych w ramach ekosystemu Microsoft 365. Powstała przez rozbudowanie Power Virtual Agents o możliwości generatywnej AI. Umożliwia intuicyjne budowanie agentów za pomocą interfejsu graficznego lub poprzez opisywanie ich działania w języku naturalnym (z pomocą AI). Platforma wspiera wiele kanałów – można wdrożyć agenta w Microsoft Teams, jako czat na stronie internetowej, w aplikacjach Office (Copilot Chat), a nawet jako samodzielne rozwiązanie poza Microsoft 365.
Tworząc agenta w Copilot Studio, definiujemy tzw. agenta deklaratywnego – konfigurujemy, co powinien wiedzieć i co potrafić, a model generatywny zajmuje się resztą (rozumieniem pytań i generowaniem odpowiedzi).
Kluczowe elementy w budowie agenta to:
Można podłączyć do agenta dedykowane źródła informacji, takie jak firmowe witryny SharePoint, pliki PDF/DOCX, bazy wiedzy czy konektory Microsoft Graph. Dają one agentowi kontekstową wiedzę o firmie – np. dokumentację produktów, polityki firmowe czy FAQ działu HR. Po włączeniu opcji ogólnej wiedzy AI, agent ma również dostęp do szerszej wiedzy świata (jak ChatGPT). Można to kontrolować – jeśli chcemy, by agent opierał się wyłącznie na danych firmowych, opcję tę można wyłączyć.
To odpowiedniki narzędzi – zadania, które agent może wykonać. W Copilot Studio akcje mogą obejmować np.: wysłanie wiadomości w Teams lub e-maila, utworzenie elementu na liście SharePoint, zapis do Excela, uruchomienie procesu Power Automate, zapytanie do bazy SQL czy integrację z aplikacją zewnętrzną. Dzięki ponad 1000 konektorów Power Platform agent może dotrzeć praktycznie wszędzie.
Wcześniej w Power Virtual Agents tworzono ręcznie przepływy konwersacyjne i łączono akcje przez Power Automate. W Copilot Studio wiele z tych elementów można wygenerować automatycznie. Istnieje również mechanizm generatywnej orkiestracji – model sam decyduje, jakiej akcji lub źródła wiedzy użyć w odpowiedzi na zapytanie. To ogromne usprawnienie – zamiast budować dziesiątki reguł typu „jeśli użytkownik zapyta o X, uruchom akcję Y”, można polegać na tym, że model sam rozpozna intencję i wybierze odpowiednie narzędzie.
Copilot Studio pozwala twórcom agentów budować tematy rozmów i przykładowe dialogi. Można użyć funkcji generatywnej – opisać scenariusz w jednym zdaniu, a narzędzie automatycznie wygeneruje wstępny dialog (pytania, odpowiedzi, odgałęzienia), który można potem edytować. Nadal mamy kontrolę – można ręcznie zdefiniować konkretne tematy, np. weryfikację użytkownika przed udzieleniem informacji wrażliwych. Agenta można testować w czasie rzeczywistym w trybie testowym – sprawdzając, jak odpowiada na różne pytania i czy używa właściwych źródeł/akcji.
Gotowego agenta publikuje się do wybranych kanałów. W ramach Microsoft 365 najciekawszymi opcjami są Microsoft 365 Copilot Chat i Teams – użytkownicy końcowi mogą rozmawiać z agentem jak z wbudowanym Copilotem, ale z odpowiedziami wzbogaconymi o niestandardowe możliwości. Agent działa w obrębie organizacji – dostęp mają tylko uprawnieni użytkownicy, a poziomy uprawnień definiują, do jakich danych agent ma dostęp (dziedziczenie zabezpieczeń).
Przykłady zastosowań
Agent HR odpowiadający na pytania dotyczące polityki urlopowej na podstawie przepisów wewnętrznych.
Agent sprzedaży pobierający oferty i prezentacje z SharePointa.
Agent wsparcia zgłaszający incydenty IT i uruchamiający workflowy.
Zacznij od celu i zakresu: Jasno określ, co agent ma robić i dla kogo. Na tej podstawie wybierz odpowiednie źródła wiedzy i akcje. Nie dawaj agentowi dostępu do wszystkiego – węższy zakres ułatwia testowanie i minimalizuje ryzyko błędów.
Wykorzystaj wiedzę domenową: Załaduj do agenta kluczowe dokumenty i aktualne bazy wiedzy. Dzięki temu odpowiedzi będą zgodne z realiami firmy. Dla agenta HR mogą to być np. regulaminy pracy, instrukcje składania wniosków urlopowych itp.
Kontroluj styl i personę: W Copilot Studio możesz określić ton wypowiedzi agenta (np. profesjonalny, przyjazny) i jego personę (np. „Jestem asystentem HR firmy X…”). Zrób to od początku, by zapewnić spójność komunikacji.
Zaprojektuj odpowiednie akcje: Jeśli oczekujesz, że użytkownicy będą chcieli, by agent wykonywał zadania (np. zapisywał do bazy, wysyłał formularze), przygotuj integracje wcześniej. Dodaj akcje w Copilot Studio i przetestuj je oddzielnie.
Testuj różne scenariusze: Po stworzeniu agenta przeprowadź symulacje rozmów. Zadawaj pytania, na które znasz odpowiedzi (czy korzysta ze źródeł), i nietypowe polecenia. Sprawdzaj, czy agent nie „halucynuje” lub nie wykonuje niechcianych akcji.
Stosuj zasady odpowiedzialnej AI: Agent powinien spełniać standardy bezpieczeństwa, prywatności i etyki. Microsoft projektuje Copilot Studio zgodnie z zasadami Responsible AI (sprawiedliwość, niezawodność, prywatność, inkluzywność, przejrzystość, odpowiedzialność). Zapobiegaj udostępnianiu danych nieuprawnionym użytkownikom – jeśli trzeba, przekieruj rozmowę do człowieka.
Szkol i rozwijaj agenta: Po wdrożeniu pierwszej wersji zbieraj opinie użytkowników. Jeśli agent ma trudności w danym scenariuszu – dodaj nowe źródło wiedzy lub przykładowy dialog. Dużą zaletą Copilot Studio jest szybka możliwość aktualizacji bez potrzeby kodowania.
Agenci AI, szczególnie ci tworzeni w Microsoft Copilot Studio, oferują ogromne możliwości automatyzacji procesów, lepszego dostępu do wiedzy i szybszej interakcji z użytkownikami. Dzięki przemyślanemu celowi, właściwym źródłom danych, integracjom i testowaniu, firmy mogą budować inteligentnych asystentów, którzy naprawdę wspierają codzienną pracę.
Chcesz zbudować własnego agenta AI? Skontaktuj się z ARP Ideas – pomożemy Ci stworzyć rozwiązanie oparte na Copilocie, które zrewolucjonizuje sposób pracy Twojego zespołu. Nasi eksperci wesprą Cię od strategii aż po wdrożenie.
Od lat łączy analizę biznesowo-systemową z projektowaniem rozwiązań idealnie dopasowanych do potrzeb klienta. Prowadził liczne wdrożenia Dynamics 365 CRM, SharePoint oraz aplikacji niestandardowych. Pasjonat nowych technologii i AI, którym interesuje się od 2019 (zanim to było modne). W ARP Ideas odpowiada za rozwój standardów pracy konsultantów i usprawnienia organizacyjne.
