Padroneggiare i sistemi AI multi-agente con Copilot Studio

By Mirko Peters · 2026-08-13

Bentornato sul blog di accompagnamento al podcast! In questo articolo approfondiamo il nostro ultimo episodio, in cui esploriamo come le organizzazioni possono sfruttare Microsoft …

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Bentornato sul blog di accompagnamento al podcast! In questo articolo approfondiamo il nostro ultimo episodio, in cui esploriamo come le organizzazioni possono sfruttare Microsoft Copilot Studio per andare oltre i singoli chatbot e costruire sistemi multi-agente modulari, scalabili e decentralizzati. Se non hai ancora ascoltato la conversazione, dai un'occhiata all'episodio Multi-Agent AI with Copilot Studio and David Lorenzo Lopez [MVP]. Costruire un'automazione intelligente richiede più di un singolo prompt: servono architettura, struttura e un'orchestrazione intelligente.

Le organizzazioni moderne cercano continuamente modi per semplificare le operazioni, ridurre il carico di lavoro manuale e accelerare i tempi di risposta. Grazie alle architetture multi-agente, alcuni team sono riusciti a ridurre i processi manuali fino al 75%, migliorando sensibilmente la soddisfazione dei clienti. Vediamo nel dettaglio come ottenere questo risultato usando i paradigmi low-code e pro-code di Microsoft.

Punti chiave

• Microsoft Copilot Studio ti permette di costruire sistemi AI multi-agente modulari e scalabili con un approccio low-code.
• I sistemi AI multi-agente migliorano l'efficienza automatizzando le attività, con una riduzione del lavoro manuale fino al 75%.
• Definisci ruoli chiari per ogni agente, così che si concentrino su attività specifiche e migliorino il flusso di lavoro complessivo.
• Usa il Model Context Protocol (MCP) per migliorare la comunicazione tra gli agenti, garantendo passaggi di consegne fluidi tra le attività.
• Testa e correggi regolarmente i tuoi agenti per individuare i problemi in anticipo e mantenere un livello di servizio elevato.
• Integra gli agenti con i servizi di Microsoft 365 e Azure per ampliarne le funzionalità e semplificare le operazioni.
• Monitora le prestazioni degli agenti con gli strumenti di analisi per individuare le tendenze e migliorarne l'efficacia nel tempo.
• Partecipa alla community di Copilot Studio per ottenere supporto, risorse e buone pratiche che ti aiutino a migliorare le tue competenze.

Panoramica sui sistemi AI multi-agente

Che cosa sono i sistemi AI multi-agente

Nelle organizzazioni moderne ti capita spesso di incontrare sistemi AI multi-agente. Questi sistemi usano più agenti autonomi che lavorano insieme per risolvere problemi complessi. Ogni agente opera in modo indipendente, si concentra su attività specifiche e condivide le informazioni con gli altri. La decentralizzazione è una caratteristica chiave: gli agenti usano dati locali e prendono decisioni senza un'autorità centrale. Gli agenti interagiscono tra loro, negoziano e collaborano per raggiungere obiettivi condivisi. Reagiscono proattivamente ai cambiamenti e comunicano attraverso canali strutturati.

I sistemi AI multi-agente ti aiutano a scomporre i grandi compiti in parti più piccole e gestibili. Ottieni flessibilità e adattabilità, due elementi essenziali per la crescita del business.

Valore per il business e casi d'uso

I sistemi AI multi-agente portano benefici in molti ambiti aziendali. Automatizzano i processi, migliorano l'accuratezza e accelerano le operazioni. Puoi usarli in ambito finanziario, nell'assistenza clienti e nella gestione della supply chain. Agenti specializzati gestiscono attività come richieste di acquisto, gestione dei fornitori e pianificazione dei pagamenti. Nell'esperienza cliente, gli agenti si occupano di onboarding, richieste di assistenza e supporto proattivo. Le operazioni di supply chain usano agenti per la previsione della domanda, il monitoraggio delle giacenze e il rifornimento.

Con i sistemi AI multi-agente ottieni miglioramenti misurabili in termini di efficienza e soddisfazione dei clienti.

Il ruolo di Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio ti offre gli strumenti per progettare, distribuire e monitorare sistemi di AI multi-agente. Definisci agenti specifici per ogni attività, che gestiscono diverse parti del tuo flusso di lavoro. Questi agenti comunicano, condividono i risultati e gestiscono le eccezioni, rendendo la condivisione delle attività fluida tra le piattaforme.

• Orchestri agenti interconnessi per una collaborazione efficace.
• Migliori la modularità e la scalabilità assegnando gli agenti a compiti specifici.
• Permetti agli agenti di comunicare e gestire le eccezioni per operazioni fluide.

Microsoft Copilot Studio è passato dai modelli a singolo agente a livelli di orchestrazione multi-agente. Per la comunicazione usi i protocolli Agent-to-Agent, che supportano la scalabilità nei flussi di lavoro complessi. Il focus sull'orchestrazione ti aiuta a gestire in modo efficiente le attività a livello enterprise. Costruisci sistemi che crescono insieme alle esigenze del tuo business e si adattano alle nuove sfide.

Suggerimento: inizia con flussi di lavoro di piccole dimensioni e amplia gradualmente man mano che acquisisci sicurezza nella gestione dei sistemi di AI multi-agente. Microsoft Copilot Studio supporta sia lo sviluppo low-code sia quello pro-code, così puoi adattare le soluzioni al tuo livello di competenza.

Configurazione dell'area di lavoro in Copilot Studio

Configurare l'area di lavoro in Copilot Studio è il primo passo per costruire sistemi di AI multi-agente efficaci. La piattaforma ti guida in ogni fase, rendendo semplice avviare, organizzare e ottimizzare i tuoi progetti.

Creazione di un progetto

Inizi creando un nuovo progetto copilot. Copilot Studio utilizza un processo guidato passo dopo passo che ti aiuta a definire gli obiettivi e a configurare l'area di lavoro. Ecco un flusso di lavoro tipico:

1. Vai su Copilot Studio e avvia un nuovo copilot.
2. Descrivi lo scopo del tuo copilot con un linguaggio naturale.
3. Definisci come il tuo copilot deve rispondere agli utenti.
4. Scegli le fonti web per le risposte del tuo copilot.
5. Avvia il processo di creazione e attendi la configurazione.
6. Rimuovi gli argomenti di esempio per mantenere l'area di lavoro pulita.
7. Aggiungi Power Apps (Dataverse) come origine dati.
8. Seleziona le tabelle pertinenti da Dataverse.
9. Definisci lo scopo di ogni origine dati.
10. Aggiungi sinonimi e termini di glossario per una migliore comprensione.
11. Attendi il completamento dell'indicizzazione.
12. Abilita la funzionalità di conoscenza generale.
13. Scegli tra le modalità di interazione Classica o Generativa.
14. Testa il tuo copilot con i siti web e i dati di Dataverse.
15. Distribuisci il tuo copilot in Teams.
16. Esegui domande di esempio per verificare la presenza di problemi.

Suggerimento: testa il tuo copilot fin dalle prime fasi e con frequenza. Così individui i problemi prima che influiscano sugli utenti.

Navigazione nell'interfaccia

L'interfaccia di Copilot Studio ti offre gli strumenti necessari per creare agenti AI e gestire l'area di lavoro in modo efficiente. Troverai diverse funzionalità chiave:

Puoi anche usare i flussi di agenti per automatizzare i processi, scrivere istruzioni in linguaggio naturale e integrare strumenti di AI per attività specifiche. L'interfaccia rende facile passare da una funzionalità all'altra, così puoi concentrarti su ciò che conta di più.

Nota: monitora regolarmente i tuoi agenti e le connessioni. Questo ti aiuta a evitare problemi come agenti inattivi o configurazioni errate.

Selezione del modello

Scegliere il modello di AI giusto per i tuoi agenti è importante. Copilot Studio offre diversi tipi di modello, ciascuno progettato per attività specifiche:

Scegliere il modello giusto garantisce che i tuoi agenti funzionino bene e restino nel budget. Ad esempio, usa un modello Deep per analisi complesse o un modello General per risposte rapide. Abbina sempre il modello alle esigenze del tuo business.

Ricorda: il modello giusto migliora la soddisfazione degli utenti e ti aiuta a controllare i costi.

Ruoli degli agenti e pianificazione

Definizione dei ruoli degli agenti

Inizi la pianificazione del progetto definendo ruoli chiari per i tuoi agenti. Ogni agente dovrebbe avere uno scopo specifico che corrisponda alle esigenze del business. In Copilot Studio puoi costruire agenti sia con approccio low-code sia con approccio pro-code. Decidi se ti servono agenti figli per attività semplici o agenti connessi per flussi di lavoro più complessi. Questa scelta ti aiuta a coordinare più agenti e a mantenere il sistema organizzato.

Quando definisci i ruoli degli agenti, dovresti:

• Individuare le funzioni principali della tua azienda, come HR, IT, vendite o automazione dei siti web.
• Assegnare agenti a queste funzioni, assicurandoti che ogni agente abbia un compito chiaro.
• Suddividere i flussi di lavoro in fasi più piccole. Così puoi capire dove gli agenti possono avere l'impatto maggiore.
• Concentrati su attività che si ripetono spesso e richiedono molto impegno. Evita di assegnare agli agenti compiti troppo generici o troppo specifici.
• Assicurati di seguire le best practice di sicurezza e governance per ogni agente che distribuisci.
• Usa le opzioni di integrazione con Microsoft 365, Azure AI Foundry e Fabric per collegare i tuoi agenti ai dati e agli strumenti giusti.

Un buon modo per definire i ruoli degli agenti è cercare le Core Units of Work. Si tratta di attività misurabili che aiutano l'azienda a raggiungere i propri obiettivi. Concentrandoti su queste unità, rendi la pianificazione più efficace e gli agenti più utili.

Suggerimento: rivedi regolarmente i ruoli degli agenti. Man mano che il business cambia, potresti dover aggiornare la pianificazione e adeguare le responsabilità degli agenti.

Automazione delle attività

Puoi automatizzare la pianificazione affidando agli agenti attività ripetitive o complesse. In Copilot Studio, gli agenti possono fare molto più che rispondere a domande. Possono recuperare dati da sistemi diversi, aggiornare record, inviare email e avviare flussi di lavoro. Puoi inoltre collegare gli agenti a piattaforme esterne, rendendo l'automazione ancora più potente.

Ecco alcuni modi in cui gli agenti automatizzano le attività:

• Recuperare le informazioni sui ticket di assistenza clienti da Salesforce e creare risposte personalizzate.
• Interrogare database in tempo reale tramite Dataverse per risolvere subito le richieste degli utenti.
• Avviare flussi di lavoro automatizzati, come l'elaborazione delle richieste di fattura e il loro invio tramite Teams o Outlook.
• Connettersi ad API, origini dati e sistemi aziendali per operazioni senza interruzioni.
• Creare agenti personalizzati per ruoli, flussi di lavoro o attività specifiche usando strumenti low-code.
• Creare agenti autonomi in grado di pianificare, agire e adattarsi con un intervento umano minimo.

Quando automatizzi la pianificazione, fai risparmio di tempo e riduci gli errori. Gli agenti possono lavorare 24 ore su 24, garantendo che il business funzioni senza intoppi. Inoltre liberi il tuo team per dedicarsi a lavori più importanti.

Nota: testa sempre i flussi di lavoro automatizzati prima di metterli in produzione. Questo ti aiuta a individuare i problemi in anticipo e a mantenere le operazioni regolari.

Modelli di collaborazione

Pianificare la collaborazione è fondamentale quando usi più agenti nel tuo sistema di AI. Ogni agente lavora sulle proprie attività, ma ha anche bisogno di condividere informazioni e coordinare le azioni. Questo lavoro di squadra riflette il modo in cui le persone collaborano in azienda.

L'orchestrazione multi-agente ti permette di coordinare più agenti per risolvere i problemi. Ogni agente si concentra su un compito specifico, il che rende il sistema più facile da gestire e far crescere. Puoi usare protocolli di comunicazione affinché gli agenti possano scambiarsi informazioni, assegnare responsabilità e coordinare le azioni. Questo include la suddivisione del lavoro, la condivisione delle risorse e la risoluzione dei conflitti.

Pensa alla collaborazione come a una flotta di droni che perlustra un'area colpita da un disastro. Ogni drone lavora per conto proprio, ma condivide ciò che trova e adatta le proprie azioni in base alle nuove informazioni. Nella tua azienda, gli agenti fanno lo stesso: lavorano in autonomia, ma comunicano e si adattano ai cambiamenti.

L'architettura API ottimizzata per l'AI aiuta i tuoi agenti a lavorare insieme in tempo reale. Questa configurazione consente agli agenti di prendere decisioni e agire come una squadra, un aspetto importante per le applicazioni enterprise.

Suggerimento: nella pianificazione usa strategie di comunicazione chiare. Assicurati che i tuoi agenti sappiano quando e come condividere le informazioni per ottenere i risultati migliori.

Un processo di pianificazione solido comprende la definizione dei ruoli degli agenti, l'automazione delle attività e la creazione di modelli di collaborazione efficaci. Quando pianifichi bene, i tuoi agenti possono offrire un valore concreto al business.

Orchestrazione e integrazione

Orchestrazione multi-agente

Orchestri gli agenti in Copilot Studio coordinandone azioni e responsabilità. Puoi usare strategie diverse per gestire il modo in cui gli agenti lavorano insieme. Gli agenti inline funzionano come piccoli flussi di lavoro riutilizzabili all'interno di un agente principale. Questi agenti condividono il contesto, il che semplifica il passaggio dei dati. Mantieni gli agenti inline focalizzati su un solo compito e testali spesso per garantirne l'affidabilità.

Gli agenti connessi operano come unità separate. Ogni agente dispone di propri strumenti e una propria base di conoscenza. L'agente principale delega le attività agli agenti connessi, il che ti aiuta a ottenere modularità e separazione per dominio. Decidi quando passare un'attività sulla base di criteri chiari. Gestisci il contesto e i parametri trasmessi tra gli agenti per mantenere l'accuratezza. La sicurezza resta importante, quindi assicurati che gli agenti connessi rispettino le restrizioni. Registra e monitora le sessioni per tenere sotto controllo le prestazioni e risolvere i problemi.

Crea agenti separati solo quando un sottoattività è complessa, richiede regole di governance diverse o può essere riutilizzata da più agenti principali. Questo approccio ti aiuta ad automatizzare flussi di lavoro complessi e a scalare il sistema man mano che la tua attività cresce.

Suggerimento: pianifica con attenzione l'orchestrazione. Migliori modularità e scalabilità assegnando agli agenti attività specifiche e monitorandone le prestazioni.

Model Context Protocol (MCP)

Usi il Model Context Protocol per migliorare la comunicazione tra gli agenti. MCP struttura il modo in cui gli agenti condividono il contesto, incluse l'intenzione dell'utente, le azioni precedenti e lo stato attuale del sistema. Questo protocollo aiuta gli agenti a coordinarsi e a passare le attività in modo fluido. Assicurati che gli agenti capiscano cosa è già accaduto e cosa deve accadere dopo.

MCP favorisce una collaborazione senza interruzioni. Gli agenti usano MCP per scambiarsi informazioni, il che riduce la confusione e migliora l'accuratezza. Ti affidi a MCP per mantenere i flussi di lavoro efficienti e reattivi. Quando gli agenti condividono il contesto, eviti errori e mantieni un livello elevato di servizio.

Nota: MCP ti aiuta a connetterti ai dati giusti e a mantenere la coerenza nel tuo sistema AI multi-agente.

API & integrazione con Azure

Integri gli agenti con API e servizi Azure per ampliarne le funzionalità. Copilot Studio si connette facilmente ai connettori di Microsoft Power Platform, che ti permettono di accedere ai dati aziendali e automatizzare le attività. Seleziona le origini dati più importanti per la tua attività. Configura criteri di Data Loss Prevention (DLP) per proteggere le informazioni sensibili.

Distribuisci gli agenti nelle aree chiave e nei team ad alto impatto per mostrarne il valore. Investi tempo nella pianificazione, nella selezione delle origini dati e nella sicurezza per progettare agenti efficaci. Misuri il successo degli agenti con metriche come i tassi di coinvolgimento e i punteggi di soddisfazione dei clienti.

Gli agenti di Copilot Studio lavorano con gli agenti Fabric per ragionare sui dati aziendali su larga scala. Questo migliora accuratezza e pertinenza. L'orchestrazione multi-agente consente ad agenti specializzati di gestire la propria competenza fornendo al tempo stesso risposte coese agli utenti. Automatizzi flussi di lavoro complessi e ottieni un'automazione senza interruzioni in tutta l'organizzazione.

Suggerimento: integra gli agenti con Azure e le API per sbloccare funzionalità avanzate e semplificare le operazioni aziendali.

Costruisci un sistema AI solido collegando gli agenti, usando MCP e integrando Azure e i dati aziendali. Ottieni modularità, scalabilità e automazione fluida dei flussi di lavoro.

Configurazione e test degli agenti

Impostazione dei parametri

Devi configurare gli agenti prima che possano operare nel tuo sistema AI. Inizia impostando parametri chiari per ogni agente. Questi parametri controllano il comportamento degli agenti, i dati che utilizzano e il modo in cui interagiscono con gli utenti. Puoi regolare aspetti come lo stile delle risposte, le azioni consentite e l'accesso ai dati aziendali. Ad esempio, potresti impostare un agente affinché risponda solo a domande di assistenza clienti o limitarne l'accesso alle informazioni sensibili.

Dovresti inoltre definire trigger e condizioni. Queste impostazioni indicano agli agenti quando avviare un'attività o quando chiedere l'intervento di una persona. Definendo queste regole, fai in modo che il sistema AI resti sicuro e affidabile. Puoi usare l'interfaccia di Copilot Studio per aggiornare rapidamente i parametri man mano che le esigenze cambiano.

Suggerimento: rivedi spesso i parametri degli agenti. Questo ti aiuta a mantenere il sistema AI sicuro e aggiornato.

Simulazione e debug

Testare i tuoi agenti è un passaggio importante per costruire un sistema di IA solido. Puoi usare gli strumenti di simulazione di Copilot Studio per vedere come gli agenti rispondono a situazioni reali. Esegui conversazioni e flussi di lavoro di esempio per verificare che gli agenti comprendano le istruzioni e completino correttamente le attività.

Se trovi dei problemi, usa gli strumenti di debug per ricostruire cosa è successo. Esamina i log e i messaggi di errore per capire dove si è verificato l'errore. Puoi risolvere i problemi modificando i parametri o aggiornando la logica dell'agente. Ripeti i test finché gli agenti non funzionano come previsto.

• Esegui simulazioni per scenari diversi.
• Verifica l'accuratezza delle risposte degli agenti.
• Usa i log per trovare e correggere gli errori.

Nota: testare ti aiuta a individuare gli errori in anticipo. Questo fa risparmiare tempo e crea fiducia nel tuo sistema di IA.

Iterazione e versionamento

Migliorerai i tuoi agenti nel tempo. Ogni aggiornamento rende il tuo sistema di IA più intelligente e affidabile. Per gestire questi cambiamenti, ti serve una buona strategia di versionamento. Mantieni un documento vivo che descriva il design, lo scopo e gli aggiornamenti di ogni agente. Questo aiuta tutti a capire come funzionano gli agenti e perché vengono apportate le modifiche.

Usa le funzionalità di Application Lifecycle Management (ALM) di Copilot Studio per esportare e salvare le configurazioni degli agenti. Archivia questi file in un repository di origine così da poter tenere traccia delle modifiche ed eseguire il rollback se necessario. Puoi anche configurare processi di Continuous Integration e Continuous Deployment (CI/CD). Questi strumenti automatizzano test e distribuzione, garantendo che ogni aggiornamento sia sicuro e ben documentato.

Ecco una tabella che mostra tre strategie efficaci per gestire le versioni degli agenti:

Suggerimento: un buon versionamento ti aiuta a far crescere il tuo sistema di IA con sicurezza. Puoi sempre vedere cosa è cambiato e perché.

Responsible AI e governance

Human-in-the-Loop

Hai un ruolo chiave nell'IA responsabile, mantenendo le persone coinvolte nelle decisioni importanti. Nei sistemi di IA multi-agente puoi definire checkpoint in cui gli agenti chiedono la tua approvazione prima di eseguire azioni sensibili. Questo approccio ti aiuta a mantenere il controllo e la tracciabilità. Dovresti inoltre assegnare ruoli chiari a ciascun agente, così che tutti sappiano quali sono le proprie responsabilità. Quando gli agenti comunicano e condividono i risultati, puoi verificare il loro lavoro e intervenire se necessario.

Ecco alcune best practice per i meccanismi human-in-the-loop:

Puoi anche usare pattern di orchestrazione in cui gli agenti si passano attività e output a vicenda. Questo lavoro di squadra ti permette di concentrarti solo sulla revisione dei passaggi più critici.

Suggerimento: configura checkpoint per la revisione umana nei flussi di lavoro che gestiscono dati personali o finanziari.

Sicurezza e conformità

Devi proteggere i dati della tua organizzazione e rispettare standard di conformità rigorosi quando crei sistemi di IA. Copilot Studio supporta lo sviluppo sicuro seguendo il Software Development Lifecycle (SDL). Ciò include la crittografia dei dati a riposo e in transito, la separazione degli ambienti di produzione e di test e la documentazione delle pratiche di codifica sicura. Devi inoltre completare la modellazione delle minacce e conservare i log di audit per tutte le interazioni con gli agenti.

Ecco una tabella con le principali valutazioni di sicurezza e conformità:

Devi sempre controllare l'accesso ai dati e le autorizzazioni agli strumenti di ogni agente. Segmenta la conoscenza per ruolo per ridurre i rischi e limitare l'esposizione. Assicurati che gli agenti recuperino dati solo da fonti approvate, con filtri adeguati. Copilot Studio utilizza le funzionalità di governance di Power Platform, come la prevenzione della perdita di dati, le certificazioni di conformità, la residenza geografica dei dati e il logging di audit tramite Microsoft Purview.

Nota: proteggere i dati e rispettare le regole di conformità crea fiducia negli utenti e negli enti regolatori.

Monitoraggio e analisi

Devi tenere traccia delle prestazioni dei tuoi agenti e verificare che rispettino le regole di conformità. Copilot Studio mette a disposizione diversi strumenti per il monitoraggio e l'analisi. Puoi usare le dashboard integrate oppure collegarti a strumenti esterni per approfondire.

Ecco alcuni modi per monitorare e analizzare il tuo sistema di IA:

1. Usa framework di valutazione come Microsoft Conversational AI Quality (CAIQ) per misurare le prestazioni.
2. Tieni sotto controllo metriche chiave come l'accuratezza del riconoscimento delle intenzioni, la pertinenza delle risposte, il tasso di risoluzione, il tasso di fallback, il coinvolgimento degli utenti e il tasso di completamento degli obiettivi.
3. Accedi alle dashboard di analisi in Copilot Studio, Power BI, Azure Application Insights o Bot Framework Analytics per verificare l'attività degli agenti.

Ti conviene controllare queste metriche con regolarità, così da individuare le tendenze e risolvere rapidamente i problemi. Il monitoraggio ti aiuta a migliorare le prestazioni degli agenti e garantisce che il sistema gestisca i dati in modo responsabile.

Suggerimento: configura avvisi per le attività anomale, così potrai intervenire prima che i problemi abbiano effetti sugli utenti.

Ottimizzazione e risorse

Ottimizzazione delle prestazioni

Puoi far funzionare meglio il tuo sistema di IA multi-agente mettendo a punto le sue prestazioni in Copilot Studio. Inizia capendo cosa deve fare ciascun agente e dove potrebbe avere dei limiti. Quando conosci l'ambito di un agente, puoi definire obiettivi chiari e misurarne i progressi.

Per migliorare i tuoi agenti non serve scrivere codice. Copilot Studio ti permette di usare strumenti no-code per personalizzare e ottimizzare gli agenti in base alle tue esigenze. Puoi creare agenti dedicati a attività specifiche, il che aiuta il sistema a funzionare più velocemente e con maggiore precisione. Collegando gli agenti ai dati di Microsoft 365, ti assicuri che usino sempre le informazioni più aggiornate.

Ecco alcuni modi per ottimizzare le prestazioni:

• Usa agenti dedicati per le attività più importanti. Questo migliora velocità e coerenza.
• Testa i tuoi agenti con scenari reali. Puoi misurarne la qualità, l'usabilità e la rapidità di risposta.
• Confronta affiancate diverse versioni dei tuoi agenti. Così individui i problemi prima di aggiornare il sistema.
• Valuta i tuoi agenti con un insieme completo di test. Otterrai un quadro chiaro di quanto funzioni bene il sistema.
• Scrivi prompt chiari e precisi per i tuoi agenti. Così li guidi a fornire risposte migliori.
• Chiedi feedback agli utenti. Le loro idee ti aiutano a migliorare la qualità degli agenti nel tempo.

Suggerimento: rivedi spesso i tuoi agenti. Piccole modifiche possono fare una grande differenza nel funzionamento del sistema.

Community e supporto

Non devi risolvere i problemi da solo. La community di Copilot Studio offre molti modi per ottenere aiuto e condividere idee. Puoi unirti alla Microsoft Community Hub per Copilot Studio per porre domande e imparare dagli altri. Trovi anche guide passo passo e best practice nella documentazione ufficiale.

Se ti serve più supporto, puoi rivolgerti a UCOP IT Services per Copilot Studio. Queste risorse ti aiutano a risolvere rapidamente i problemi e a mantenere i progetti in linea con i tempi.

Nota: partecipare alla community ti aiuta a restare aggiornato e a scoprire nuovi suggerimenti dagli altri utenti.

Approfondimenti

Puoi continuare a sviluppare le tue competenze con molte risorse didattiche. Inizia esplorando come definire e creare agenti di IA in Copilot Studio. Scopri la differenza tra agenti figlio e agenti connessi e quando usare l'uno o l'altro. Impara come orchestrare gli agenti per aree aziendali diverse, come HR, IT e vendite. Puoi anche scoprire come collegare i tuoi agenti a Microsoft 365, Azure AI Foundry e Fabric.

Per approfondire sicurezza e distribuzione, consulta le best practice per la governance e per la distribuzione rapida su Teams, SharePoint e app web. Questi argomenti sono trattati nella documentazione di Microsoft Copilot Studio, nella serie di video Mastering Copilot Studio e in Copilot Studio Agent Academy. Puoi anche partecipare agli eventi Agent in a Day per esercitarti in modo pratico.

Ecco alcuni link utili:

• Documentazione di Microsoft Copilot Studio
• Serie di video Mastering Copilot Studio
• Copilot Studio Agent Academy
• Hub di apprendimento di Copilot
• Hub di apprendimento sull'IA

Suggerimento: continua a studiare e a fare pratica. Più esplori, meglio funzioneranno i tuoi sistemi di IA multi-agente.

Hai imparato a creare sistemi di IA multi-agente con Copilot Studio. Questa piattaforma offre molti vantaggi:

• Prestazioni migliorate con risposte più rapide degli agenti
• Strumenti semplici per l'automazione e il processo decisionale
• Integrazione facile con le fonti di dati aziendali
• Collaborazione di team più efficace grazie a profili e competenze condivisi

Le organizzazioni usano oggi Copilot Studio per creare agenti che delegano attività, rendendo i flussi di lavoro più efficienti e le attività complesse più facili da gestire.

Per far crescere le tue competenze, esplora i corsi su agenti AI, visualizzazione dei dati e creazione avanzata di agenti. Resta aggiornato sulle nuove funzionalità e sulle best practice di Copilot Studio.

Domande frequenti

Come si inizia a costruire un sistema AI multi-agente in Copilot Studio?

Si inizia creando un nuovo progetto. Definisci gli obiettivi, seleziona i ruoli degli agenti e scegli i modelli AI più adatti. Copilot Studio ti guida in ogni passaggio con un'interfaccia semplice.

È possibile usare Copilot Studio senza esperienza di programmazione?

Sì, puoi creare agenti con strumenti low-code. La piattaforma offre modelli e funzionalità di trascinamento. Non serve scrivere codice per automatizzare attività o flussi di lavoro.

Quali tipi di dati aziendali si possono collegare agli agenti di Copilot Studio?

Puoi collegare gli agenti a Microsoft 365, Dataverse, Azure e altre fonti di dati aziendali. Gli agenti recuperano, aggiornano ed elaborano le informazioni da queste piattaforme per automatizzare le attività.

Come si garantisce che gli agenti AI rispettino le regole di sicurezza e conformità?

Si impostano le autorizzazioni, si usano i criteri di prevenzione della perdita di dati e si monitorano le attività degli agenti. Copilot Studio supporta la crittografia e il registro di controllo. Tu controlli l'accesso ai dati sensibili.

Che cos'è il Model Context Protocol (MCP) e perché è importante?

MCP aiuta gli agenti a condividere il contesto, come l'intento dell'utente e lo stato del flusso di lavoro. Questo protocollo migliora il coordinamento e la precisione. Lo usi per mantenere efficienti i sistemi multi-agente.

Come si possono testare e migliorare gli agenti in Copilot Studio?

Si eseguono simulazioni, si verificano le risposte degli agenti e si usano gli strumenti di debug. Copilot Studio consente di aggiornare i parametri e di gestire le versioni degli agenti. Le prestazioni si monitorano con le analisi integrate.

Dove si trovano supporto e risorse didattiche per Copilot Studio?

Puoi iscriverti alla Microsoft Community Hub, leggere la documentazione ufficiale e guardare i video tutorial. Puoi anche partecipare agli eventi di Agent Academy per esercitarti sul campo.

Suggerimento: esplora il hub di apprendimento di Copilot Studio per guide passo passo e best practice.

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Vuoi una spiegazione pratica dell'AI multi-agente? Questo episodio affronta l'argomento in modo chiaro e mostra perché è importante per Microsoft 365, Azure, Power Platform, sicurezza, AI e il lavoro moderno.

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Ultima revisione: luglio 2026.

Chi dovrebbe ascoltare

Questo episodio è pensato per amministratori Microsoft, architetti, sviluppatori, professionisti della sicurezza e responsabili aziendali che hanno bisogno di una base pratica prima di prendere decisioni su implementazione, gestione operativa o governance.

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