Microsoft 365 Copilot Prompts: spiegazione del flusso dei prompt di Microsoft Copilot

By Mirko Peters · 2026-03-15 · Updated 2026-03-24

Microsoft 365 Copilot Prompts spiegati: padroneggia il flusso dei prompt! Scopri come creare prompt efficaci per il tuo assistente AI in Microsoft 365.

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Il flusso dei prompt di Microsoft Copilot è la base su cui Copilot fornisce risposte intelligenti e consapevoli del contesto alle tue domande o ai tuoi comandi di tutti i giorni. In sintesi, per flusso dei prompt si intende la catena strutturata di input dell'utente, interpretazione da parte dell'AI, output e feedback che alimenta le capacità interattive di Copilot.

Questa guida ti spiegherà esattamente cosa significa flusso dei prompt, come funziona dietro le quinte e perché è così importante sia per i profili tecnici sia per gli utenti business. Vedrai con chiarezza come il flusso dei prompt trasforma le tue istruzioni in azioni concrete, potenziando il tuo lavoro all'interno dell'ecosistema Microsoft.

Che tu stia costruendo automazioni, usando l'AI per analizzare dati o cerchi semplicemente un aiuto più smart in Microsoft 365, capire il flusso dei prompt è fondamentale. Scomponiamo questo processo complesso in passaggi semplici e concreti, così potrai ottenere il massimo da Copilot.

Le basi di Microsoft Copilot

Microsoft Copilot è un assistente basato sull'AI progettato per semplificare attività complesse e automatizzare i processi quotidiani all'interno dell'ambiente Microsoft. Si trova al centro di Microsoft 365, Azure, Power Platform e dei servizi cloud più recenti, lavorando in modo fluido in app come Word, Excel, Outlook e Teams.

Lo scopo principale di Copilot è aiutarti a fare di più con meno fatica. Ci riesce interpretando i tuoi prompt in linguaggio naturale e trasformandoli in azioni, analisi o insight, senza bisogno di programmare o di competenze tecniche specialistiche. Che tu stia redigendo un report, riassumendo una catena di email o automatizzando approvazioni in più passaggi, Copilot si adatta ai tuoi obiettivi.

Copilot integra funzionalità basate sull'AI direttamente negli strumenti Microsoft che già usi. Per le organizzazioni questo significa flussi di lavoro più rapidi, produttività migliore ed esperienza utente coerente tra i vari reparti. Aiuta gli utenti, dai business analyst ai professionisti IT, a gestire le informazioni, semplificare le operazioni e far emergere insight basati sui dati.

In definitiva, il valore di Copilot sta nella sua capacità di comprendere il contesto, imparare dalle tue esigenze e supportare tutto, dalle attività di routine ai processi più complessi e specialistici. La magia avviene dietro le quinte, dove il flusso dei prompt orchestra lo scambio tra la tua intenzione e le risposte dinamiche dell'AI.

Cos'è un prompt in Microsoft Copilot?

Un prompt in Microsoft Copilot è semplicemente l'input o la domanda che fornisci all'AI, come digitare «Crea un riepilogo del progetto basato su questi documenti» oppure dire «Mostrami gli ultimi dati di vendita». I prompt guidano Copilot esprimendo la tua intenzione in linguaggio semplice.

Il modo in cui formuli il prompt ha un impatto notevole. Copilot si basa sulle tue parole per capire l'obiettivo e decidere come agire. Un prompt chiaro e specifico facilita all'AI la generazione di risultati accurati e pertinenti. Al contrario, prompt vaghi possono portare a output confusi o poco utili. Una progettazione attenta dei prompt è essenziale per ottenere il massimo valore dalle capacità AI di Copilot.

Come il flusso dei prompt alimenta l'intelligenza di Copilot

Il flusso dei prompt è ciò che permette a Copilot di trasformare le tue domande o istruzioni aperte in risultati intelligenti e concreti. Pensalo come un ciclo dinamico: fornisci a Copilot un prompt, lui elabora la richiesta con il suo motore AI e poi restituisce una risposta, spesso chiedendo ulteriori chiarimenti o agendo per tuo conto.

Questo scambio continuo, in cui i prompt generano output e il tuo feedback porta a perfezionamenti, è centrale per come Copilot mantiene consapevolezza del contesto e reattività. Invece di operare nel vuoto, Copilot usa il flusso dei prompt per tenere traccia della conversazione, ricordare le informazioni importanti e adattare le proprie azioni in base agli indizi che arrivano strada facendo.

A ogni interazione, Copilot attinge alle informazioni precedenti, si adatta ai nuovi dettagli e migliora la comprensione delle tue esigenze. Questo approccio iterativo mantiene l'AI ancorata al tuo flusso di lavoro e fa sì che ogni risultato sembri meno una risposta preconfezionata e più un lavoro fianco a fianco con un collega competente, che capisce davvero ciò che vuoi.

Componenti chiave del flusso dei prompt di Copilot

Nel suo nucleo, il flusso dei prompt di Copilot è composto da diversi passaggi interconnessi che guidano l'AI dalla ricezione della tua richiesta fino alla consegna e al perfezionamento delle risposte. Ciascuno di questi passaggi svolge un ruolo distinto nel costruire un'esperienza utente fluida e intelligente.

Innanzitutto c'è il modo in cui esprimi la tua intenzione attraverso l'input: che tu scriva, parli o scelga da un elenco di opzioni. Il modo in cui Copilot elabora questo input, gestisce il contesto e orchestra i propri compiti di IA interni determina la qualità e l'affidabilità del flusso. Dopo aver generato gli output, chiude il cerchio imparando dal tuo feedback e perfezionando costantemente le risposte future.

Le parti lavorano insieme: l'input prepara la scena, l'orchestrazione dell'IA plasma l'esperienza, i risultati ti danno valore e il tuo feedback insegna al sistema a diventare più intelligente giorno dopo giorno. Questa panoramica mostra come il prompt flow non serva solo a fornire risposte singole, ma a costruire nel tempo interazioni con Copilot sempre più adattive ed efficaci.

Intenzione dell'utente e input

L'intenzione dell'utente e l'input sono il punto di partenza di tutto il prompt flow. Quello che scrivi, dici o selezioni in Copilot comunica all'IA i tuoi obiettivi. Che si tratti di una richiesta semplice come «Invia un invito a una riunione per domani alle 10:00» o di un comando più complesso che coinvolge più dati, chiarezza e contesto fanno davvero la differenza.

Copilot supporta diverse forme di input, tra cui testo in linguaggio naturale, voce, dati strutturati o persino modelli predefiniti. Il sistema usa la comprensione del linguaggio integrata per interpretare il messaggio, individuando il «cosa» e, a volte, il «perché» della richiesta. Quando l'input è chiaro e specifico, Copilot è molto più propenso a fornire un output accurato e utilizzabile che corrisponde alla tua intenzione.

Orchestrazione dell'IA e gestione del contesto

Una volta ricevuto il prompt, Copilot si affida al proprio motore di orchestrazione dell'IA per capire cosa vuoi. Questo comporta l'elaborazione dell'input attraverso modelli di machine learning, il recupero del contesto dall'app in uso, dalle interazioni recenti e talvolta anche da email o documenti correlati.

Il livello di orchestrazione mantiene la conversazione pertinente. Decide quali compiti di IA attivare, gestisce le domande di approfondimento e tiene traccia di ciò che conta di più per il tuo flusso di lavoro. Questa gestione del contesto fa sì che le risposte non siano solo «intelligenti», ma profondamente consapevoli dei dettagli legati al tuo compito, adattandosi dinamicamente man mano che le tue esigenze evolvono.

Generazione dell'output e azioni

Dopo aver elaborato l'input e il contesto, Copilot genera l'output o l'azione appropriata. Può trattarsi di una raccomandazione in formato testo, di una bozza pronta all'uso, di un passaggio automatizzato in un flusso di lavoro più ampio o persino di un riepilogo visivo, a seconda della piattaforma (come Microsoft 365, Power Platform o Azure).

Gli output di Copilot non sono semplici risposte: sono risultati concreti che possono essere utilizzati, condivisi o ulteriormente perfezionati. L'IA si integra in modo nativo con gli strumenti Microsoft per fornire questi output esattamente dove ti servono, trasformando i tuoi prompt in progressi tangibili sulle attività.

Feedback e perfezionamento iterativo

Il feedback è il motore che guida il miglioramento del prompt flow di Copilot. Quando confermi, correggi o integri una risposta di Copilot, aiuti il sistema a capire cosa funziona e cosa no. Questo ciclo di feedback permette a Copilot di adattarsi, diventare più intelligente e fornire risultati sempre più su misura man mano che lo usi.

Ad ogni ciclo iterativo, che tu accetti dei suggerimenti, fornisca chiarimenti o segnali delle incongruenze, Copilot costruisce una comprensione più profonda delle tue preferenze e del contesto organizzativo. Più feedback fornisci, più Copilot migliora nel prevedere e soddisfare le tue esigenze, riducendo al tempo stesso errori ripetitivi e incomprensioni.

Prompt flow in Power Platform e Azure Machine Learning

Il prompt flow non riguarda solo le interazioni di Copilot basate sulla chat: è anche al centro del modo in cui Power Platform e Azure Machine Learning automatizzano i processi aziendali e l'addestramento dei modelli. In Power Platform, i prompt flow traducono i tuoi input low-code o no-code in automazioni passo dopo passo. Ad esempio, potresti configurare un flusso di Power Automate in cui il prompt decide quali email attivano risposte automatiche, generazione di documenti o flussi di approvazione.

In Azure Machine Learning, il prompt flow aiuta data scientist e sviluppatori a costruire prompt più ricchi per i large language model, addestrarli con input del mondo reale e perfezionare gli output per attività come il riepilogo di documenti, l'estrazione di dati o l'analisi del sentiment. Il prompt flow consente di riutilizzare il contesto, concatenare le chiamate ai modelli e raccogliere feedback, tutti elementi essenziali per mettere a punto i modelli di IA in modo efficiente.

Queste piattaforme usano prompt flow per semplificare il lavoro noioso o ripetitivo, trasformando le attività manuali in risultati affidabili e automatizzati. Che tu stia creando dashboard, elaborando richieste o costruendo modelli di previsione, prompt flow collega l'intento dell'utente alla potente e adattabile intelligenza artificiale che opera dietro le quinte.

Confronto tra prompt flow: Copilot Studio vs. Power Automate

Sebbene sia Copilot Studio sia Power Automate facciano largo uso di prompt flow, lo applicano in modi che rispondono a esigenze aziendali diverse. Copilot Studio è orientato alla creazione di bot conversazionali basati sull'intelligenza artificiale, in grado di gestire una serie di prompt e risposte, offrendo un'esperienza utente molto interattiva e adattabile. Il prompt flow in Copilot Studio riguarda soprattutto il sequenziamento del dialogo, la gestione del contesto e la possibilità di chiarimenti dinamici o conversazioni con diramazioni.

Power Automate, invece, usa prompt flow per avviare e sequenziare i passaggi di automazione in base a input e condizioni impostati dagli utenti. Pur concentrandosi meno sul contesto conversazionale, Power Automate eccelle nell'orchestrazione di flussi di lavoro strutturati, come instradamento dei dati, notifiche o approvazioni in più passaggi, guidati da prompt e logiche condizionali.

In entrambi gli strumenti feedback e iterazione sono integrati, ma Copilot Studio privilegia l'apprendimento adattivo all'interno dei dialoghi, mentre Power Automate si concentra sull'esecuzione dei processi affidabile e ripetibile. Capire queste differenze aiuta le organizzazioni a scegliere la piattaforma giusta per esperienze intelligenti in stile chatbot oppure per un'automazione robusta dei flussi di lavoro.

Come costruire prompt efficaci per ottenere risultati ottimali

1. Sii chiaro e preciso: prompt diretti e non ambigui aiutano Copilot a capire esattamente cosa vuoi. Evita frasi vaghe. Invece di «Crea un report», prova con «Riassumi in un paragrafo le vendite del secondo trimestre da questo foglio Excel».
2. Definisci l'obiettivo: indica subito il risultato atteso. Dai a Copilot un obiettivo chiaro, come «Genera tre oggetti di email per una campagna di contatto con i clienti».
3. Fornisci i dettagli pertinenti: il contesto conta. Includi date, nomi di file o altri dettagli specifici, come «Aggiungi tutti i membri del team all'invito di calendario per venerdì alle 9:00».
4. Usa un linguaggio semplice: scrivi in modo naturale, ma usa termini che Copilot può interpretare facilmente. Istruzioni semplici e colloquiali sono di solito migliori di un gergo complesso o tecnico.
5. Offri esempi quando serve: per le attività più complesse, mostra cosa vuoi. Ad esempio, «Formatta il riepilogo così: punti elenco per i risultati e un paragrafo conclusivo per le raccomandazioni».
6. Rivedi e correggi: se Copilot non centra il risultato al primo tentativo, modifica il prompt. Cambia la formulazione o aggiungi dettagli per ottenere risposte più accurate.
7. Evita di sovraccaricare un singolo prompt: suddividi i lavori complessi. Invece di un prompt enorme, usa più istruzioni chiare che Copilot può gestire passo dopo passo.

Casi d'uso comuni con Copilot prompt flow

• Redazione di documenti ed email: Copilot trasforma richieste semplici in report, proposte o corrispondenza dettagliati in Word, Outlook o Teams, facendoti risparmiare ore di scrittura di routine.
• Automazione delle approvazioni: prompt flow può avviare catene di approvazione in più passaggi e notifiche su Power Platform, aiutandoti ad accelerare le decisioni con il minimo sforzo manuale.
• Generazione di analisi e dashboard: Copilot usa i prompt per recuperare i dati giusti in Excel, Power BI o Azure, generando istantaneamente grafici, riepiloghi o indicatori di prestazione.
• Elaborazione delle richieste di supporto: dai ticket IT in Teams alle automazioni del service desk in Power Automate, prompt flow semplifica la creazione, l'instradamento e l'aggiornamento dei casi.
• Rafforzamento di sicurezza e conformità: Copilot aiuta ad applicare i criteri o a segnalare problemi traducendo le richieste degli utenti in verifiche, controlli di riservatezza o flussi di lavoro di conformità in Microsoft 365.

Sicurezza e governance nei prompt flow di Copilot

Con Copilot e gli altri agenti di intelligenza artificiale sempre più integrati nelle piattaforme aziendali, mantenere sicuri e ben governati i prompt flow è fondamentale. La flessibilità e la rapidità dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale introducono nuovi rischi, come fughe di dati, azioni non autorizzate e lacune di conformità, che richiedono una supervisione solida.

Una buona governance dei flussi di prompt in Copilot protegge sia l'organizzazione sia l'utente finale. Garantisce che i dati sensibili non vengano gestiti in modo scorretto, che l'accesso sia limitato come si deve e che gli output dell'IA non introducano nuovi problemi di sicurezza o di privacy. In generale, questo significa definire criteri d'uso chiari, monitoraggio continuo e meccanismi di applicazione che affrontino le minacce emergenti.

Le sezioni seguenti analizzano più da vicino le possibili sfide di governance legate ai flussi di prompt basati sull'IA, seguite dalle best practice collaudate che la tua organizzazione può adottare per rafforzare la sicurezza e la conformità dei flussi di prompt, così da poter sfruttare la potente automazione senza preoccupazioni.

Ecco sette fatti sorprendenti su Microsoft Copilot Prompt Flow che molti utenti e sviluppatori non si aspettano.

1. Orchestrazione visiva dei prompt: Prompt Flow non è semplicemente un editor di testo: offre una tela visiva per concatenare, ramificare e fare il debug dei prompt, trattando la prompt engineering come un flusso di lavoro low-code, così che anche chi non è esperto possa sperimentare interazioni in più passaggi.
2. Cambio di modello integrato: Puoi instradare parti di un flusso verso modelli o fornitori di modelli diversi all'interno della stessa pipeline, rendendo possibili strategie ibride (ad esempio un modello veloce ed economico per la preelaborazione e un modello di qualità superiore per l'output finale) senza codice di integrazione personalizzato.
3. Prompt con consapevolezza dei dati tramite connettori: Prompt Flow supporta connettori verso origini dati e servizi Azure, così che i prompt possano incorporare direttamente dati in tempo reale, embedding e risultati di ricerca, e non solo testo statico.
4. Osservabilità e tracciabilità: La piattaforma acquisisce input, risposte intermedie e output, offrendo una tracciabilità end-to-end e metriche che consentono di verificare, monitorare e confrontare le versioni dei prompt nel tempo.
5. Componenti parametrizzati e riutilizzabili: I flussi consentono di definire componenti di prompt riutilizzabili e parametrizzati (modelli, controlli di protezione, validatori) che riducono la duplicazione e migliorano la governance tra i team.
6. Integrazione di sicurezza e guardrail: Prompt Flow può integrare controlli di sicurezza e filtri in più fasi (prima e dopo il modello), consentendo l'applicazione dei criteri, la moderazione dei contenuti e i controlli sui bias come parte del flusso, e non come un ripensamento.
7. Esportabile e pronto per la produzione: Progettati per il ciclo di vita di produzione, i flussi possono essere esportati come artefatti distribuibili oppure collegati a pipeline CI/CD e di distribuzione in Azure, semplificando il passaggio dalla sperimentazione alla produzione.

Possibili sfide di governance con gli agenti IA

• Automazioni non autorizzate: Senza una supervisione rigorosa, gli agenti IA possono avviare azioni o accedere a dati al di là del ruolo di un utente, con il rischio di shadow IT e lacune nella conformità. Per un approfondimento, vedi come gli agenti IA possono superare la governance.
• Uso improprio e esposizione dei dati: I flussi di prompt gestiti male potrebbero accedere a dati riservati o distribuirli per errore, soprattutto in assenza di una efficace prevenzione della perdita di dati (DLP) o di un adeguato audit.
• Attacchi di prompt injection: Input malevoli potrebbero manipolare gli agenti IA, inducendoli a eseguire azioni inattese o dannose se manca la convalida degli input.
• Autorizzazioni configurate in modo errato: Assegnare autorizzazioni troppo ampie o non corrette, come quelle discusse in l'illusione della governance in Microsoft 365, può creare un rischio invisibile, perché i soli controlli nativi non garantiscono una supervisione adeguata.

Il monitoraggio continuo e criteri applicabili sono essenziali per mantenere il controllo e la visibilità man mano che cresce l'adozione dell'automazione e dell'IA.

Best practice per proteggere i tuoi flussi di prompt

• Applica l'accesso con privilegio minimo: Limita le autorizzazioni di Copilot e degli altri agenti IA con controlli granulari e audit periodici, come descritto in questa guida alla protezione di Copilot con le autorizzazioni di Microsoft Graph.
• Implementa tracce di audit solide: Traccia e rivedi le azioni dei flussi di prompt con strumenti come Microsoft Purview e Sentinel per individuare rapidamente violazioni dei criteri o fughe di dati.
• Estendi e automatizza i controlli sui dati: integra regole DLP, etichettatura automatica e metadati di riservatezza su tutti gli output dell'AI, con raccomandazioni in questa checklist sulla governance di Copilot.
• Forma utenti e amministratori: prevedi una formazione pratica perché tutti capiscano i rischi legati a prompt deboli, automazioni impreviste e condivisione dei dati nei sistemi basati sui prompt.
• Adotta un framework di governance: progetta criteri applicabili, assegna la titolarità di dati e ruoli e definisci processi di revisione che coinvolgano i team legale, sicurezza e tecnologia, per un uso di Copilot sostenibile e conforme.

Sviluppi futuri e tendenze del flusso di prompt in Copilot

Il flusso di prompt di Copilot evolve rapidamente e il supporto multilingue è sicuramente in cima alla lista. Gartner prevede che, entro il 2026, il 70% dell'AI conversazionale supporterà più lingue, rendendo la tecnologia di Copilot più inclusiva per le organizzazioni globali. I team di tutto il mondo otterranno un valore concreto quando la loro AI comprenderà fin da subito il gergo locale e il linguaggio aziendale.

L'apprendimento contestuale avanzato è un altro punto di svolta. Microsoft sta costruendo integrazioni con l'ecosistema AI più ampio, collegando strumenti di Azure e Power Platform. Gli esperti prevedono che connessioni più strette permetteranno a Copilot di tenere conto della conoscenza organizzativa, non solo dei dati pubblici. Ciò significa risposte più precise, flussi di lavoro più rapidi e un'AI che capisce davvero come funziona la tua azienda.

Domande frequenti: usare Copilot per chat flow e data flow

Che cos'è Microsoft Copilot Prompt Flow e in che rapporto è con Microsoft 365 Copilot?

Prompt Flow è uno strumento di sviluppo e un flusso di lavoro per progettare, testare e iterare prompt e flussi che interagiscono con i large language model (LLM) e con le esperienze di Microsoft 365 Copilot. Permette di creare un flusso usando prompt, concatenando nodi e servizi, così il flusso di prompt diventa un asset di sviluppo integrabile in app di Microsoft 365, Microsoft Teams e altri servizi di Microsoft 365.

Come creo un flusso usando Copilot o descrivendo ciò che voglio?

Puoi creare un flusso descrivendo il comportamento desiderato a Copilot oppure componendo manualmente i nodi nell'editor del flusso di prompt. Usa Copilot fornendo un prompt o un esempio di input, poi perfeziona il flusso generato, modifica il nome del flusso e testa il tuo chat flow e l'esecuzione del flusso con input di esempio, flow input 1 e flow input 2.

Quali sono i componenti chiave di un flusso in Prompt Flow (nodi, input, output)?

Un flusso comprende in genere dei nodi (ciascuno rappresenta un passaggio, come un prompt verso l'LLM, una ricerca di dati o una valutazione), i valori flow input 1/flow input 2 e i risultati flow output 1/flow output 2. L'intero flusso definisce l'esecuzione: ogni nodo elabora gli input e passa gli output al nodo successivo, rendendo possibili scenari complessi di data flow e chat flow.

Come si testa ed esegue un flusso? Che cosa significa "testare il tuo chat flow"?

Per testare il tuo chat flow, fornisci un input per il test (input per testare il flusso), avvia l'esecuzione e osserva gli output intermedi dei nodi e l'output finale. Puoi fare riferimento al flow input in ogni nodo, esaminare il flusso nel suo complesso e iterare modificando prompt o nodi finché il comportamento non è quello previsto.

Prompt Flow può essere integrato con Azure Machine Learning Studio o con altri cloud flow?

Sì. Prompt Flow può interagire con cloud flow e Azure Machine Learning Studio per richiamare modelli, endpoint di scoring o pipeline di dati. Puoi creare integrazioni con cloud flow che passano dati a servizi esterni, abilitando scenari di data flow ibridi e sfruttando Azure Machine Learning Studio per la valutazione e il deployment di modelli personalizzati.

In che modo Prompt Flow gestisce gli aggiornamenti di sicurezza, i confini dei dati e i vincoli del service boundary di Microsoft 365?

Prompt Flow segue le indicazioni di sicurezza di Microsoft e rispetta il service boundary di Microsoft 365 quando viene integrato con i servizi di Microsoft 365. Gli amministratori dovrebbero verificare gli aggiornamenti di sicurezza, le impostazioni di governance e i criteri di gestione dei dati, per assicurarsi che i dati elaborati da Copilot siano conformi. Usa i controlli a livello di tenant e segui le risorse di Microsoft Learn per una configurazione sicura.

Qual è il ciclo di sviluppo consigliato per le applicazioni AI che usano Prompt Flow e l'architettura di Copilot?

Il ciclo di sviluppo comprende la progettazione del flusso (il flow è uno strumento di sviluppo), la creazione di varianti di prompt, il test con input reali del flow, la valutazione degli output (flow di valutazione), la distribuzione in Microsoft 365 Copilot o in copilot chat, il monitoraggio delle prestazioni e l'applicazione degli aggiornamenti di sicurezza. Questo ciclo sfrutta l'architettura di copilot e si basa su large language model per miglioramenti iterativi.

Dove posso trovare risorse aggiuntive, supporto tecnico e indicazioni di Microsoft Learn?

Microsoft Learn offre esercitazioni e moduli su Prompt flow in Microsoft Foundry e su flow in Microsoft Foundry portal. Per supporto tecnico e risorse aggiuntive, consulta la documentazione Microsoft, i forum della community e i canali di supporto ufficiali per ottenere aiuto nella creazione dei flow, nella risoluzione dei problemi di esecuzione dei flow e nell'integrazione con i servizi Microsoft 365.

Come faccio a valutare e a correggere il debug di un flow? Che aspetto ha la visualizzazione delle informazioni dettagliate sulla panoramica del flow?

Usa la panoramica del flow per visualizzare informazioni dettagliate, inclusi i log a livello di nodo, gli snapshot di input e output del flow e le tracce di esecuzione. Il debug prevede l'esame del prompt inviato al LLM in ogni nodo, la verifica degli output intermedi, la modifica del prompt di input o dei parametri del nodo e la riesecuzione del flow per convalidare le correzioni.

Posso usare Prompt Flow per creare esperienze di conversazione in Microsoft Teams e in altre app di Microsoft 365?

Sì. Puoi sviluppare un prompt flow e incorporarlo in Microsoft Teams o in altre app di Microsoft 365, abilitando risposte di copilot ed esperienze di chat flow. Configura l'evento che avvia un flow (ad esempio un messaggio o un pulsante), associa l'output del flow 1/flow output 2 alle risposte visibili all'utente e testa l'esecuzione del flow nel contesto dell'app di destinazione per verificarne il corretto funzionamento.