AI 能力讓 Copilot Studio 不僅僅是個腳本式聊天機器人。 以生成式 AI 為核心，Copilot Studio 並非設計成要逐主題大量撰寫。 相反地，它專注於由作者撰寫、與 AI 驅動知識、協調與自動化並行運作的商業關鍵體驗。 這種做法意味著客服人員不再依賴數百個僵化的主題來涵蓋所有可能的問題。 相反地，他們結合精心策劃的主題與基於可信來源的靈活生成式回應。
AI 能力選項摘要
| 能力 | 它所帶來的意義 | 限制與考量 |
|---|---|---|
| 生成式協調流程 | 多重意圖識別，主題、知識與行動的動態鏈接 | 管弦樂編曲長度限制;複雜流需謹慎測試 |
| 生成式解答 | 來自相關知識來源的動態回答，附有摘要與引用 | 準確性取決於資料品質;需要為後續問題做準備 |
| 生成式建構器 | 自然語言主題建立與更新 | 需要人工驗證;產生的對話可能需要精煉 |
| 計算機使用 | 使用自然語言討論來操作電腦 | 需要配置並維護一台機器讓代理使用。 |
| AI 提示 | 從 AI 模型給定一組指令時產生回應 | 效能與能力會依所選 AI 模型而異 |
| AI 核准及其他 AI 功能 | 決策自動化、情感觸發、逐字稿分析、AI 建構器整合 | 仍在發展中的特色;確保治理與監督的到位 |
生成動作與協調
透過生成 式協調，代理能自動串連主題、動作與知識來源。 此方法取代傳統的自然語言理解（NLU）模型，採用大型語言模型，能辨識單一語句中的多種意圖，並擷取多個實體，甚至是同一類型的實體。 當與動作搭配時，代理可以呼叫 API、執行代理流程或觸發連接器。 代理程式只會提示使用者缺少的細節，然後彙整輸出結果。 這種方式不僅讓客服人員能夠接聽，還能跨系統行動。
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生成式解答
透過生成 式答案，客服人員能動態搜尋知識來源，如 Dataverse、SharePoint、OneDrive、公開網站或其他自訂資料。 你不是手寫常見問題集，而是設定代理人應該使用哪些來源，AI 就會自動生成答案。 它會彙整檢索內容、驗證結果，甚至在可能的情況下產生引用。 你可以在主題流程的多個點或在 Conversational Boosting 主題中放置生成性答案，然後再進入 Fallback。 這種方法能提供廣泛的覆蓋範圍，且不需手動操作主題的維護負擔。
生成式建構器
撰寫代理不再侷限於手動定義每則訊息或對話路徑。 生成式建構器讓你用自然語言描述你想要的東西，AI 則幫你建立代理。 此方法縮短建立與更新主題的時間，提供建議變化讓代理感覺更自然，甚至能協助製作整合資訊的自適應卡片。 雖然人工審核始終是必要的，但生成式建構者加速了技術與商業用戶的設計速度。
計算機使用
電腦使用 讓代理能透過視覺化解讀螢幕並逐步執行任務，無需 API 或腳本自動化。 當被呼叫時，代理會分析該活動視窗的影像，決定下一個動作，並持續執行直到任務完成。 電腦使用有助於整合傳統應用程式、僅桌面的工作流程，以及缺乏現代整合的多應用程式流程。 這項功能將 Copilot Studio 擴展至對話邏輯之外，實現在網頁與桌面環境中實現真實任務自動化，因為傳統連接器或 HTTP 呼叫無法使用。
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AI 提示
AI 提示 讓創作者能直接控制 AI 模型如何解讀指令、格式化回應或執行推理任務。 與編排器不同，AI 提示讓你完全掌控模型的輸入，包括音調、限制、範例，以及像 JSON 這樣的結構化輸出格式。 提示詞可以使用多種模型，包括 Microsoft Foundry 模型，並在啟用時支援 Dataverse 基礎與程式碼直譯器等進階功能。 這種控制使 AI 提示非常適合需要精確語言生成、結構化資料擷取或高度客製化輸出的情境，這些都難以僅靠生成式協調完成。
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其他 AI 功能
除了對話生成外，Copilot Studio 持續擴展至相鄰的 AI 場景。 例如：
- 透過在 代理流程中使用多階段與 AI 核准，代理能根據預先定義的標準自動評估並決定核准申請。
- 情感分析，負面語氣可能觸發升級至真人客服人員。
- 新主題發現的逐字稿分析。
- 與 AI Builder 整合，用於影像辨識與文字擷取。
這些功能共同將客服人員從對話延伸到決策自動化與內容理解。
負責任的人工智慧與合規
Copilot Studio 中的所有生成式 AI 功能皆運行於 Microsoft Foundry 上，並依據 Microsoft 的負責任 AI 標準。 系統在可能的情況下為回應提供依據，驗證以減少錯誤資訊，並審核有害或不合規的內容。 系統暫時只儲存通話內容供營運支援使用，客戶 Lockbox 則可控制任何支援存取。 代理程式不會將租戶資料貢獻給模型訓練，環境設定允許管理員關閉需要跨區域資料移動的功能。