Copilot Studio 中的自主代理透過讓 AI 無需等待使用者提示即可採取行動，進一步提升了生成式協調的價值。 這些代理人透過你定義的觸發器、指令和護欄，獨立感知事件、做出決策並執行任務。 他們不再只在對話中回應，而是持續在背景運作——監控數據、應對狀況，並大規模執行工作流程。
在企業情境中，自主性讓代理人員能處理時效性或例行任務，如處理更新、事件分流或啟動後續行動，同時保持與組織政策一致。 Copilot Studio 確保自動駕駛權持續受到控制。 每個代理都在權限範圍內運作，明確的決策邊界，以及可稽核的流程。
實施最佳實務
定義明確的範圍與目標：給代理人一個明確定義的任務或領域。 明確指出它應該達成什麼目標，以及其權限的界限。 狹窄且明確的範圍防止代理人「走失」進入非預期的行為。
提供高品質資料與指示：確保代理人擁有準確且相關的資料與規則。 記住 「垃圾進，垃圾出」的原則。——探員的智慧與決策取決於你提供的資訊與訓練。 精心策劃的知識與測試案例能帶來更好的效能。
徹底測試並逐步部署：在全面部署前，請在安全且受控的環境中測試代理。 先從模擬或沙盒開始，觀察代理人在各種情境下的行為。 先修正任何意外行為，然後分階段推出。 一開始要密切監控代理人的決策，建立其行為如預期的信心。
對關鍵行動實施人工監督：對於高風險任務，請讓真人參與決策。 設定代理人在執行可能敏感的動作前，先向某人請求核准或確認。 這種做法確保最終的控制權在真正關鍵時刻掌握在人類專家手中。
反覆改進：將自主代理視為一個不斷演進的專案。 定期檢視其績效與回饋。 隨著可靠性的提升，逐步更新指令或擴充功能。 逐步擴大責任，比一次給代理人過多自主權更安全。
安全考量與護欄
最低權限存取：限制代理程式的權限，僅限於執行其工作所需的權限。 這個最小權限原則意味著，如果代理程式只需要讀取資料庫，就不必同時給予它寫入權限。 限制其存取權可大幅降低故障或誤用時的潛在損害。
輸入驗證與真實性：確保觸發代理的事件或資料是真實且可預期的。 例如，如果代理對收到的電子郵件做出反應，可以使用驗證檢查（例如寄件人驗證或特定關鍵字），讓攻擊者無法輕易偽造觸發器。 同樣地，將代理置於認證後方——只有授權系統或使用者才能調用其功能。
強健的護欄與保險措施：設定對代理行動設定嚴格限制。 這個限制可以包括像是「只有在檢查知識來源後才發送電子郵件」這類指示。
稽核日誌與監控：詳細記錄客服人員所做一切，如收到的觸發器、決策及所採取的行動。 定期稽核這些日誌有助於確保客服人員遵守政策，並在出現問題時進行分析。 許多組織將客服人員活動整合進其安全監控系統中。 可疑行為——例如客服人員存取平常不會存取的資料——應該立即發出警示。