Przewodnik krok po kroku: konfiguracja Agent Feed w obszarze roboczym Copilot

By Mirko Peters · 2026-08-13

Witamy ponownie, słuchacze podcastu i entuzjaści technologii! Jeśli śledzisz nasze ostatnie rozmowy o sztucznej inteligencji, automatyzacji i wydajności pracy, wiesz, że utrzymanie nadzoru człowieka nad procesem jest ważniejsze niż kiedykolwiek…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Witamy ponownie, słuchacze podcastu i entuzjaści technologii! Jeśli śledzisz nasze ostatnie rozmowy o sztucznej inteligencji, automatyzacji i wydajności pracy, wiesz, że utrzymanie nadzoru człowieka nad procesem jest ważniejsze niż kiedykolwiek. Gdy organizacje coraz częściej wdrażają autonomiczne agenty AI do usprawnienia wszystkiego, od obsługi klienta po złożone przetwarzanie danych, administratorzy i architekci stają przed palącym pytaniem: jak zachować kontrolę bez poświęcania szybkości?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, niedawno nagraliśmy dedykowany odcinek podcastu, w którym omawiamy techniczne i operacyjne realia tego właśnie wyzwania. Jeśli jeszcze go nie odsłuchano, warto sprawdzić nasz odcinek Agent Feed - Simply Explained, który stanowi podstawowy przewodnik audio. W tym wpisie rozwiniemy te zagadnienia, przedstawiając kompleksowy, techniczny przewodnik po konfiguracji obszaru roboczego usługi Copilot Service, włączaniu Agent Feed i płynnym dodawaniu widoku Agent Supervisor do środowiska Power Apps.

Przegląd Agent Feed

Najważniejsze funkcje Agent Feed

Agent Feed to potężne narzędzie, które ma wzbogacić Twoje doświadczenia z AI w Power Apps. Działa jako scentralizowany hub, w którym możesz skutecznie zarządzać agentami AI i je nadzorować. Narzędzie to jest kluczowe, by AI działała zgodnie z zasadami, które ustalasz, zapewniając lepszą kontrolę i nadzór.

Znaczenia Agent Feed w zarządzaniu AI nie da się przecenić. Pozwala utrzymać równowagę między automatyzacją a interwencją człowieka. Dzięki Agent Feed możesz nadzorować zadania AI i upewnić się, że są zgodne z celami biznesowymi. Ten nadzór jest niezbędny, zwłaszcza że agenty AI działają samodzielnie, co utrudnia powiązanie ich działań z konkretnymi poleceniami użytkownika.

Oto główne funkcjonalności Agent Feed:

Zadania zawierają istotne szczegóły, takie jak tytuły, opisy, nazwy agentów i znaczniki czasu. Sekcja „Needs Attention” wyróżnia zadania wymagające Twojej reakcji, a sekcja „Completed” pokazuje zadania ukończone przez Ciebie lub przez agentów.

Jedną z najbardziej wyróżniających się funkcji Agent Feed jest Log for Review. Wspiera ona wymagania dotyczące zgodności i audytu, udostępniając kompleksowe dzienniki audytu. Są one kluczowe dla organizacji, które muszą odpowiadać na istotne pytania dotyczące działań agentów. Zapewniają odpowiedzialność, rejestrując, kto wykonał działanie, w jaki sposób i kiedy. Ten poziom szczegółowości jest niezbędny do spełnienia wymogów regulacyjnych w różnych branżach.

Kolejną kluczową funkcją jest Request Assistance. Ta funkcja wzmacnia współpracę między Tobą a agentami AI. Badania pokazują, że korzystanie z podpowiedzi AI znacząco poprawia wskaźniki powodzenia zadań. Na przykład, gdy uczestnicy otrzymali wsparcie AI, ich ogólny wskaźnik sukcesu wyniósł 70%, podczas gdy przy instrukcjach bez wsparcia było to zaledwie 20%. To pokazuje, że AI może być skutecznym narzędziem szkoleniowym, które pomaga lepiej wykonywać kolejne zadania.

Na koniec funkcja Invoke Data Entry usprawnia procesy zarządzania danymi. Pozwala nadzorować agentów, im ufać i współpracować z nimi w znanym formacie kanału zadań. Ta integracja upraszcza przepływ pracy i ułatwia sprawne zarządzanie zadaniami wprowadzania danych.

Jak nadzorować autonomiczne agenty

Wgląd w czasie rzeczywistym w Power Apps

Monitorowanie agentów AI za pomocą Agent Feed jest proste. Wykonaj poniższe kroki, aby przygotować środowisko do skutecznego nadzoru:

1. Zaloguj się do Power Apps i wybierz swoje środowisko centrum kontaktowego.
2. Na mapie witryny wybierz Aplikacje, wyszukaj obszar roboczy Copilot Service i otwórz go do edycji.
3. Włącz Agent Feed, wykonując następujące czynności:
   • Wybierz ikonę Agenci na mapie witryny.
   • Wybranie agenta odpowiadającego Case Management Agent, na przykład Case Processing Agent, a następnie wybranie wielokropka (...) > Add to app.
   • Zapisanie i opublikowanie zmian.
4. Dodaj widok Agent Supervisor, wykonując następujące czynności:
   • Wyszukanie i wybranie widoku Case.
   • W okienku Cases wybranie opcji Views.
   • Wybranie wielokropka (...) dla Agent Supervisor, a następnie wybranie opcji Add.
   • Zapisanie i opublikowanie zmian.
5. Na koniec zaloguj się do obszaru roboczego Copilot Service z rolą supervisora, aby sprawdzić, czy kanał agenta jest widoczny w mapie witryny.

Interwencja człowieka odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu decyzji przez AI. Chociaż agenci AI mogą obsługiwać powtarzalne zadania, nie zawsze wybierają najlepsze rozwiązania w złożonych sytuacjach. Twoja wiedza ekspercka gwarantuje, że decyzje są zgodne z celami biznesowymi. Nadzorując autonomicznych agentów, zachowujesz kontrolę nad ich działaniem, co pozwala na szybkie korekty w razie potrzeby.

Agent Feed zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym w działania agentów. Możesz śledzić różne wskaźniki, w tym:

• Opóźnienie (latency)
• Przepustowość (throughput)
• Liczba powodzeń i błędów
• Wykorzystanie zasobów

Wskaźniki te pomagają zrozumieć, jak dobrze działają Twoi agenci. Ponadto Agent Feed rejestruje przebieg wykonania każdego żądania, dając wgląd w każdy etap procesu. Ten poziom szczegółowości pozwala wykrywać wąskie gardła i optymalizować wydajność.

Integracja z Model Context Protocol (MCP) rozszerza funkcjonalność Agent Feed. MCP standaryzuje komunikację między aplikacjami AI a usługą Power Apps. Ta integracja upraszcza proces tworzenia, skracając czas i zmniejszając złożoność po stronie deweloperów. Pozwala też aplikacjom AI na dostęp do szerokiego zakresu źródeł danych, co zwiększa ich możliwości. W efekcie zyskujesz wydajniejsze aplikacje AI, które mogą skutecznie działać w Twoim imieniu.

Praktyczne zastosowania Agent Feed

Zwiększanie produktywności dzięki AI

Firmy mogą wykorzystywać Agent Feed na różne sposoby, aby zwiększyć produktywność. Oto kilka typowych scenariuszy, w których Agent Feed sprawdza się najlepiej:

Włączenie Agent Feed do codziennych procesów przynosi liczne korzyści. Możesz usprawnić procesy i zwiększyć wydajność. Na przykład firmy raportują 40% szybszy wskaźnik rozwiązywania spraw oraz wzrost zadowolenia klientów o 25% po wdrożeniu Agent Feed. Usprawnienia wynikają ze zdolności narzędzia do tworzenia zadań do wykonania oraz dostarczania informacji o wydajności agentów w czasie rzeczywistym.

Agent Feed pozwala skupić się na złożonych zadaniach dzięki automatyzacji rutynowych procesów. Oto kilka sposobów, w jakie to osiąga:

• Agenci AI automatyzują złożone, wieloetapowe prace, które wymagają rozumowania i dynamicznego podejmowania decyzji.
• Ograniczają ręczny nakład pracy, eliminując powtarzalne zadania poznawcze, takie jak przeglądanie dokumentów i synteza danych.
• Agenci AI zwiększają spójność, stosując te same kryteria rozumowania i podejmowania decyzji we wszystkich sprawach.
• Przyspieszają procesy, realizując przepływy pracy w ciągu sekund lub minut zamiast godzin czy dni.
• Agenci AI upowszechniają wiedzę ekspercką, kodując logikę podejmowania decyzji i najlepsze praktyki w celu ich spójnego stosowania.

Na przykład agenci do planowania zarządzają spotkaniami, sprawdzając dostępność i wysyłając zaproszenia, co ogranicza czas poświęcany na wiadomości e-mail. Agenci do wprowadzania danych obsługują powtarzalne zadania, takie jak przenoszenie informacji i weryfikacja jakości danych. Agenci badawczy zbierają i syntetyzują informacje z różnych źródeł, wydajnie generując raporty.

Zrównoważenie automatyzacji i nadzoru człowieka jest kluczowe. Chociaż AI może obsłużyć wiele zadań, Twoja wiedza ekspercka gwarantuje, że decyzje są zgodne z regułami biznesowymi. Aby skutecznie zrównoważyć te elementy, wykonaj następujące kroki:

Integrując Agent Feed ze swoimi operacjami, możesz zapewnić bezproblemową współpracę między sztuczną inteligencją a agentami ludzkimi. To podejście nie tylko zwiększa produktywność, ale też zachowuje niezbędny nadzór, aby osiągnąć cele Twojej organizacji.

Wyzwania przy wdrażaniu Agent Feed

Wdrożenie Agent Feed może wiązać się z kilkoma wyzwaniami dla firm. Zrozumienie tych przeszkód pomoże Ci przygotować się na płynniejszą integrację. Oto najczęstsze problemy, na które możesz natrafić:

• Obserwowalność kosztów: Śledzenie kosztów związanych z Agent Feed nie jest proste. Aby skutecznie monitorować wydatki, musisz wdrożyć warstwę zarządzania.
• Złożoność agentów działających w wielu środowiskach: Zarządzanie agentami, które działają w różnych środowiskach, może być trudne. Musisz starannie obsługiwać uwierzytelnianie, audyt i zarządzanie błędami.
• Obawy dotyczące prywatności danych i bezpieczeństwa: Agenci AI mogą wprowadzać nowe luki w zabezpieczeniach. Mogą stać się atrakcyjnymi celami cyberataków, które mogą zagrozić prywatności danych i bezpieczeństwu.

Aby przezwyciężyć te wyzwania, możesz zastosować kilka sprawdzonych praktyk:

• Zdefiniuj sukces: Ustal 1–2 kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), które są zgodne z wynikami biznesowymi. Pomogą one kierować pracami rozwojowymi i utrzymać uwagę na tym, co najważniejsze.
• Zbuduj zespół międzyfunkcyjny: Zaangażuj różnorodnych interesariuszy w proces wdrożenia. Dzięki temu agent wnosi wartość i spełnia różne potrzeby w całej organizacji.
• Uruchom z wsparciem: Zapewnij szkolenia i jasną komunikację, aby wzmocnić użytkowników. Zbieranie opinii w tej fazie może pomóc w wprowadzeniu niezbędnych korekt.
• Monitoruj i dostosowuj: Wykorzystuj dane w czasie rzeczywistym do śledzenia wydajności. Pozwala to na ciągłe ulepszanie na podstawie rzeczywistego użycia i wyników.

Dodatkowo skuteczne strategie zarządzania zmianą mogą znacząco zwiększyć adopcję Agent Feed. Organizacje, które wdrażają ustrukturyzowane zarządzanie zmianą w inicjatywach AI, są 3,4 razy bardziej skłonne osiągnąć udaną adopcję. Skup się na ludzkich aspektach adopcji, takich jak zmiana zachowań i jasność ról.

Zacznij od tego, by liderzy sami korzystali z AI, dając przykład. Pomaga to rzetelnie ocenić obecny stan adopcji. Zadbaj o to, by wyodrębnianie umiejętności nastąpiło przed automatyzacją procesów. Dzięki temu utrwalisz właściwą wiedzę, zanim zostanie ona włączona do procesów wspieranych przez AI. Na koniec zachęcaj do uczenia się społecznego z natychmiastowym zastosowaniem. Podejście to jest skuteczniejsze niż ogólne szkolenia, ponieważ sprzyja współpracy i praktycznemu wykorzystaniu narzędzi AI.

Dzięki pokonaniu tych wyzwań i stosowaniu sprawdzonych praktyk możesz skutecznie wdrożyć Agent Feed i zwiększyć zdolności AI swojej organizacji.

Podsumowanie

Agent Feed odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu skuteczności zarządzania AI i zapewnianiu efektywnego nadzoru ludzkiego. Traktując agentów AI jak nowych pracowników, jasno określasz role i oczekiwania, co sprzyja odpowiedzialności. Taki ustrukturyzowany model zarządzania pozwala ufać agentom AI jako aktywnym uczestnikom Twoich procesów.

Dzięki monitorowaniu aktywności w czasie rzeczywistym Agent Feed usprawnia współpracę i podejmowanie decyzji, co czyni go kluczowym elementem optymalizacji operacji. Badając potencjał Agent Feed w Twojej organizacji, rozważ, jak może on zmienić Twoje podejście do integracji AI. Aby lepiej zrozumieć te zagadnienia i ich powiązania z szerszym ekosystemem Microsoft, koniecznie posłuchaj naszego towarzyszącego odcinka podcastu Agent Feed - Simply Explained.

Poznaj przyszłość AI dzięki Agent Feed i odkryj nowe możliwości dla swojej firmy.

Często zadawane pytania

Czym jest Agent Feed?

Agent Feed to centrum nadzoru w usłudze Power Apps, które umożliwia skuteczne zarządzanie agentami AI. Wzmacnia nadzór człowieka i współpracę z AI, zapewniając, że zadania są zgodne z celami biznesowymi.

Jak Agent Feed usprawnia zarządzanie AI?

Agent Feed zapewnia wgląd w działania agentów AI w czasie rzeczywistym. Możesz monitorować wskaźniki wydajności, przeglądać zadania i w razie potrzeby interweniować, dzięki czemu AI działa zgodnie z przyjętymi wytycznymi.

Czy mogę dostosować funkcje Agent Feed?

Tak, Agent Feed można dostosować do konkretnych potrzeb. Możesz zmieniać kategorie zadań, ustalać kryteria oceny i definiować kluczowe wskaźniki efektywności zgodne z celami biznesowymi.

Jakie typy zadań mogą wykonywać agenci AI?

Agenci AI mogą automatyzować powtarzalne zadania, takie jak wprowadzanie danych i przegląd dokumentów. Mogą też wspierać złożone procesy, dzięki czemu możesz skupić się na decyzjach na wyższym poziomie.

Jak Agent Feed integruje się z aplikacjami opartymi na modelu?

Agent Feed bezproblemowo integruje się z aplikacjami opartymi na modelu w usłudze Power Apps. Dzięki temu możesz nadzorować agentów AI bezpośrednio w aplikacjach, z których korzystasz na co dzień, zwiększając produktywność i kontrolę.

Czy do korzystania z Agent Feed potrzebne jest szkolenie?

Nie jest wymagane rozbudowane szkolenie, jednak zapoznanie się z funkcjami Agent Feed pomoże w pełni wykorzystać jego korzyści. Microsoft udostępnia materiały i wsparcie, które ułatwią start.

Jaka jest rola generatywnej AI w Agent Feed?

Generatywna AI wzbogaca Agent Feed, umożliwiając agentom AI uczenie się na podstawie interakcji i poprawę ich działania w czasie. Dzięki temu zadania są realizowane sprawniej, a decyzje są lepsze.

Jak mogę zapewnić prywatność danych przy pracy z agentami AI?

Aby zapewnić prywatność danych, wdroż solidne zabezpieczenia i protokoły zarządzania. Regularnie audytuj działania agentów AI i przestrzegaj przepisów branżowych, aby chronić poufne informacje.

🎧 Warto też posłuchać

• AI Agents – Simply Explained to kolejny praktyczny krok w nauce i dodaje cennego kontekstu do tego tematu.
• Microsoft Agent Framework – Simply Explained to kolejny praktyczny krok w nauce i dodaje cennego kontekstu do tego tematu.
• Microsoft Fabric Real-Time Intelligence – Simply Explained to kolejny praktyczny krok w nauce i dodaje cennego kontekstu do tego tematu.

Ostatni przegląd: lipiec 2026.