Opanowanie systemów AI wieloagentowych w Copilot Studio

By Mirko Peters · 2026-08-13

Witamy ponownie na blogu towarzyszącym podcastowi! We wpisie znacznie rozwijamy temat naszego najnowszego odcinka, w którym sprawdzamy, jak organizacje mogą wykorzystywać Microsoft …

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

Witaj ponownie na blogu towarzyszącym podcastowi! W tym wpisie mocno rozwijamy temat naszego najnowszego odcinka, w którym pokazujemy, jak organizacje mogą wykorzystać Microsoft Copilot Studio, aby wyjść poza pojedyncze chatboty i budować modułowe, skalowalne oraz zdecentralizowane systemy wieloagentowe. Jeśli jeszcze nie słuchałeś tej rozmowy, sprawdź odcinek Multi-Agent AI with Copilot Studio and David Lorenzo Lopez [MVP]. Inteligentna automatyzacja wymaga czegoś więcej niż pojedynczego promptu: wymaga architektury, struktury i inteligentnej orkiestracji.

Współczesne organizacje nieustannie szukają sposobów na usprawnienie operacji, ograniczenie ręcznej pracy i skrócenie czasu reakcji. Dzięki architekturom wieloagentowym zespoły mogły ograniczyć procesy manualne nawet o 75%, jednocześnie znacząco poprawiając satysfakcję klientów. Zanurzmy się głębiej w to, jak to osiągnąć, korzystając z podejść low-code i pro-code firmy Microsoft.

Najważniejsze wnioski

• Microsoft Copilot Studio pozwala budować modułowe i skalowalne systemy AI wieloagentowe w podejściu low-code.
• Systemy AI wieloagentowe zwiększają efektywność, automatyzując zadania, co może zmniejszyć ręczną pracę nawet o 75%.
• Zdefiniuj jasne role dla każdego agenta, aby skupiał się na konkretnych zadaniach i usprawniał ogólny przepływ pracy.
• Wykorzystaj Model Context Protocol (MCP), aby usprawnić komunikację między agentami i zapewnić płynne przekazywanie zadań.
• Regularnie testuj i debuguj agentów, aby wcześnie wychwytywać problemy i utrzymać wysoki poziom usług.
• Integruj agentów z usługami Microsoft 365 i Azure, aby rozszerzyć ich możliwości i usprawnić działanie.
• Monitoruj wydajność agentów za pomocą narzędzi analitycznych, aby identyfikować trendy i z czasem zwiększać skuteczność.
• Angażuj się w społeczność Copilot Studio, aby uzyskać wsparcie, zasoby i najlepsze praktyki, które podniosą Twoje kompetencje.

Przegląd systemów AI wieloagentowych

Czym są systemy AI wieloagentowe

Systemy AI wieloagentowe spotkasz w wielu nowoczesnych organizacjach. Systemy te wykorzystują wielu autonomicznych agentów, którzy współpracują, aby rozwiązywać złożone problemy. Każdy agent działa niezależnie, koncentrując się na konkretnych zadaniach i udostępniając informacje pozostałym. Kluczową cechą jest decentralizacja: agenci korzystają z danych lokalnych i podejmują decyzje bez centralnego autorytetu. Agenci wchodzą ze sobą w interakcje, negocjują i współpracują, aby osiągnąć wspólne cele. Reagują proaktywnie na zmiany i komunikują się za pośrednictwem ustrukturyzowanych kanałów.

Systemy AI wieloagentowe pomagają dzielić duże zadania na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania części. Zyskujesz elastyczność i zdolność adaptacji, które są niezbędne dla rozwoju biznesu.

Wartość biznesowa i przypadki użycia

Z systemów AI wieloagentowych skorzystasz w wielu obszarach biznesowych. Systemy te automatyzują procesy, poprawiają dokładność i przyspieszają działanie. Możesz je wykorzystać w finansach, obsłudze klienta i zarządzaniu łańcuchem dostaw. Wyspecjalizowani agenci obsługują zadania takie jak wnioski zakupowe, zarządzanie dostawcami i planowanie płatności. W obszarze doświadczeń klienta agenci zarządzają wdrażaniem, zgłoszeniami serwisowymi i proaktywnym wsparciem. Operacje łańcucha dostaw wykorzystują agentów do prognozowania popytu, monitorowania zapasów i uzupełniania towarów.

Mierzalne usprawnienia efektywności i satysfakcji klientów zauważysz, gdy zastosujesz systemy AI wieloagentowe.

Rola Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio daje narzędzia do projektowania, wdrażania i monitorowania wieloagentowych systemów AI. Definiujesz agentów o konkretnych zadaniach, którzy obsługują różne części przepływu pracy. Agenci komunikują się, wymieniają wyniki i obsługują wyjątki, dzięki czemu udostępnianie zadań przebiega płynnie na różnych platformach.

• Orkiestrujesz współpracujących ze sobą agentów, aby zapewnić skuteczną współpracę.
• Zwiększasz modularność i skalowalność, przypisując agentów do konkretnych zadań.
• Umożliwiasz agentom komunikowanie się i obsługę wyjątków, dzięki czemu operacje przebiegają sprawnie.

Microsoft Copilot Studio przeszedł od modeli z pojedynczym agentem do warstw orkiestracji wieloagentowej. Do komunikacji używasz protokołów Agent-to-Agent, co wspiera skalowalność w złożonych przepływach pracy. Nacisk na orkiestrację pomaga efektywnie zarządzać zadaniami na poziomie przedsiębiorstwa. Budujesz systemy, które rozwijają się wraz z potrzebami Twojej firmy i dostosowują się do nowych wyzwań.

Wskazówka: Zacznij od małych przepływów pracy i rozszerzaj je, gdy nabierzesz pewności w zarządzaniu wieloagentowymi systemami AI. Microsoft Copilot Studio obsługuje zarówno tworzenie low-code, jak i pro-code, więc możesz dopasować rozwiązania do swojego poziomu umiejętności.

Konfiguracja obszaru roboczego w Copilot Studio

Konfiguracja obszaru roboczego w Copilot Studio to pierwszy krok do budowy skutecznych wieloagentowych systemów AI. Przekonasz się, że platforma prowadzi Cię przez każdy etap, ułatwiając rozpoczęcie, organizowanie i optymalizację projektów.

Tworzenie projektu

Zaczynasz od utworzenia nowego projektu copilota. Copilot Studio korzysta z procesu krok po kroku, który pomaga określić cele i skonfigurować obszar roboczy. Oto typowy przebieg pracy:

1. Przejdź do Copilot Studio i rozpocznij nowego copilota.
2. Opisz cel swojego copilota, używając języka naturalnego.
3. Określ, jak copilot ma odpowiadać użytkownikom.
4. Wybierz źródła internetowe, z których copilot będzie czerpał odpowiedzi.
5. Uruchom proces tworzenia i poczekaj na konfigurację.
6. Usuń przykładowe tematy szkoleniowe, aby utrzymać porządek w obszarze roboczym.
7. Dodaj Power Apps (dataverse) jako źródło danych.
8. Wybierz odpowiednie tabele z dataverse.
9. Określ cel każdego źródła danych.
10. Dodaj synonimy i terminy słownikowe, aby lepiej rozumieć kontekst.
11. Poczekaj na zakończenie indeksowania.
12. Włącz funkcję wiedzy ogólnej.
13. Wybierz tryb interakcji: Classic lub Generative.
14. Przetestuj copilota na witrynach internetowych i danych z dataverse.
15. Wdróż copilota w usłudze Teams.
16. Uruchom przykładowe pytania, aby sprawdzić, czy nie występują problemy.

Wskazówka: Testuj copilota wcześnie i często. Pozwoli to wykryć problemy, zanim wpłyną na użytkowników.

Poruszanie się po interfejsie

Interfejs Copilot Studio daje narzędzia potrzebne do budowy agentów AI i efektywnego zarządzania obszarem roboczym. Zobaczysz kilka kluczowych funkcji:

Możesz też używać przepływów agentów do automatyzacji procesów, pisać instrukcje w języku naturalnym i integrować narzędzia AI do konkretnych zadań. Interfejs ułatwia przełączanie się między tymi funkcjami, dzięki czemu możesz skupić się na tym, co najważniejsze.

Uwaga: Regularnie monitoruj agentów i połączenia. Pomoże to uniknąć problemów, takich jak uśpieni agenci lub błędne konfiguracje.

Wybór modelu

Wybór odpowiedniego modelu AI dla agentów ma duże znaczenie. Copilot Studio oferuje kilka typów modeli, z których każdy przeznaczono do określonych zadań:

Wybór odpowiedniego modelu zapewnia dobre działanie agentów i kontrolę budżetu. Na przykład użyj modelu Deep do złożonej analizy lub modelu General do szybkich odpowiedzi. Zawsze dopasowuj model do potrzeb biznesowych.

Pamiętaj: Odpowiedni model zwiększa zadowolenie użytkowników i pomaga kontrolować koszty.

Role agentów i planowanie

Definiowanie ról agentów

Planowanie projektu zaczynasz od jasnego zdefiniowania ról dla swoich agentów. Każdy agent powinien mieć konkretny cel, który odpowiada potrzebom Twojej firmy. W Copilot Studio możesz budować agentów zarówno podejściem low-code, jak i pro-code. Decydujesz, czy potrzebujesz agentów podrzędnych do prostych zadań, czy połączonych agentów do bardziej złożonych przepływów pracy. Ten wybór pomaga koordynować pracę wielu agentów i utrzymać porządek w całym systemie.

Definiując role agentów, warto:

• Określić główne funkcje w firmie, takie jak HR, IT, sprzedaż czy automatyzacja obsługi stron internetowych.
• Przypisać agentów do tych funkcji, dbając o to, aby każdy agent miał jasno określone zadanie.
• Podzielić przepływy pracy na mniejsze etapy. Dzięki temu łatwiej zobaczysz, gdzie agenci mogą przynieść największe korzyści.
• Skupić się na zadaniach, które powtarzają się często i pochłaniają dużo wysiłku. Unikaj przydzielania agentom zadań zbyt szerokich lub zbyt wąskich.
• Dbaj o przestrzeganie najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa i zarządzania dla każdego wdrażanego agenta.
• Korzystaj z opcji integracji z Microsoft 365, Azure AI Foundry i Fabric, aby połączyć agentów z odpowiednimi danymi i narzędziami.

Dobrym sposobem na definiowanie ról agentów jest szukanie tzw. Core Units of Work. Są to zadania, które można zmierzyć i które pomagają firmie osiągać cele. Koncentrując się na tych jednostkach, czynisz planowanie bardziej efektywnym, a agentów – bardziej przydatnymi.

Wskazówka: Regularnie przeglądaj role agentów. Wraz ze zmianami w firmie może być konieczne zaktualizowanie planu i dostosowanie zakresu odpowiedzialności agentów.

Automatyzacja zadań

Planowanie możesz zautomatyzować, powierzając agentom powtarzalne lub złożone zadania. W Copilot Studio agenci potrafią znacznie więcej niż tylko odpowiadać na pytania. Mogą pobierać dane z różnych systemów, aktualizować rekordy, wysyłać wiadomości e-mail i uruchamiać przepływy pracy. Możesz też łączyć agentów z zewnętrznymi platformami, co jeszcze bardziej zwiększa możliwości automatyzacji.

Oto kilka sposobów, w jakie agenci automatyzują zadania:

• Pobieranie informacji o zgłoszeniach do obsługi klienta z Salesforce i tworzenie spersonalizowanych odpowiedzi.
• Wykonywanie zapytań do baz danych na żywo za pomocą Dataverse, aby od razu rozwiązywać prośby użytkowników.
• Uruchamianie zautomatyzowanych przepływów pracy, na przykład przetwarzanie wniosków o fakturę i przesyłanie ich za pośrednictwem Teams lub Outlooka.
• Łączenie z interfejsami API, źródłami danych i systemami przedsiębiorstwa, aby zapewnić płynne działanie.
• Tworzenie niestandardowych agentów do konkretnych ról, przepływów pracy lub zadań za pomocą narzędzi low-code.
• Tworzenie autonomicznych agentów, które potrafią planować, działać i dostosowywać się przy minimalnym udziale człowieka.

Automatyzując planowanie, oszczędzasz czas i ograniczasz liczbę błędów. Agenci mogą pracować non stop, dbając o płynne funkcjonowanie firmy. Dzięki temu Twój zespół może skupić się na ważniejszych zadaniach.

Uwaga: Zawsze testuj zautomatyzowane przepływy pracy przed uruchomieniem ich w środowisku produkcyjnym. Pozwala to wcześnie wykryć problemy i utrzymać ciągłość działania.

Wzorce współpracy

Planowanie współpracy jest kluczowe, gdy w systemie AI używasz wielu agentów. Każdy agent wykonuje własne zadania, ale muszą oni również wymieniać informacje i koordynować działania. Ta praca zespołowa odzwierciedla sposób, w jaki ludzie współpracują w firmie.

Orkiestracja wielu agentów pozwala koordynować pracę kilku agentów przy rozwiązywaniu problemów. Każdy agent koncentruje się na konkretnym zadaniu, co ułatwia zarządzanie systemem i jego skalowanie. Możesz korzystać z protokołów komunikacyjnych, dzięki którym agenci wymieniają informacje, przydzielają odpowiedzialność i koordynują działania. Obejmuje to podział pracy, współdzielenie zasobów i rozwiązywanie konfliktów.

Myśl o współpracy jak o flocie dronów przeszukujących teren katastrofy. Każdy dron działa samodzielnie, ale dzieli się tym, co znajdzie, i dostosowuje swoje działania do nowych informacji. W Twojej firmie agenci robią to samo. Działają niezależnie, a jednocześnie komunikują się i dostosowują do zmian.

Architektura API zoptymalizowana pod AI (AI-Optimized API Architecture) pomaga agentom współpracować w czasie rzeczywistym. Takie rozwiązanie pozwala agentom podejmować decyzje i działać jak zespół, co ma znaczenie w aplikacjach przedsiębiorstwa.

Wskazówka: W planowaniu stosuj jasne strategie komunikacji. Upewnij się, że agenci wiedzą, kiedy i w jaki sposób udostępniać informacje, aby osiągnąć najlepsze wyniki.

Skuteczny proces planowania projektu obejmuje definiowanie ról agentów, automatyzację zadań i konfigurowanie efektywnych wzorców współpracy. Dobrze zaplanowani agenci mogą przynieść Twojej firmie realną wartość.

Orkiestracja i integracja

Orkiestracja wielu agentów

Orkiestrujesz agentów w Copilot Studio, koordynując ich działania i zadania. Do zarządzania tym, jak agenci współpracują ze sobą, możesz stosować różne strategie. Agenci wbudowani (inline) działają jak niewielkie, wielokrotnego użytku przepływy pracy w ramach głównego agenta. Udostępniają sobie kontekst, dzięki czemu przekazywanie danych jest proste. Każdego agenta wbudowanego utrzymuj przy jednym zadaniu i często go testuj, aby zapewnić niezawodność.

Połączeni agenci działają jako odrębne jednostki. Każdy z nich ma własne narzędzia i bazę wiedzy. Główny agent deleguje zadania do połączonych agentów, co pomaga osiągnąć modularność i rozdzielenie domen. Decydujesz, kiedy przekazać zadanie, na podstawie jasno określonych kryteriów. Zarządzasz kontekstem i parametrami przekazywanymi między agentami, aby zachować dokładność. Bezpieczeństwo pozostaje ważne, dlatego dopilnuj, aby połączeni agenci przestrzegali ograniczeń. Rejestrujesz i monitorujesz sesje, aby śledzić wydajność i diagnozować problemy.

Tworzysz odrębnych agentów wyłącznie wtedy, gdy podzadanie jest złożone, wymaga innych zasad zarządzania lub może być wykorzystywane w wielu głównych agentach. Takie podejście pomaga automatyzować złożone przepływy pracy i skalować system wraz z rozwojem firmy.

Wskazówka: Starannie zaplanuj orkiestrację. Zwiększysz modularność i skalowalność, przydzielając agentów do konkretnych zadań i monitorując ich wydajność.

Model Context Protocol (MCP)

Do usprawnienia komunikacji między agentami używasz protokołu Model Context Protocol. MCP określa sposób, w jaki agenci udostępniają sobie kontekst, obejmujący intencję użytkownika, wcześniejsze działania oraz bieżący stan systemu. Protokół ten pomaga agentom koordynować się i płynnie przekazywać zadania. Dbasz o to, by agenci wiedzieli, co już się wydarzyło i co trzeba zrobić dalej.

MCP wspiera bezproblemową współpracę. Agenci wykorzystują MCP do wymiany informacji, co ogranicza nieporozumienia i zwiększa dokładność. Polegasz na MCP, aby przepływy pracy były wydajne i responsywne. Gdy agenci udostępniają sobie kontekst, unikasz błędów i utrzymujesz wysoki poziom usług.

Uwaga: MCP pomaga połączyć się z odpowiednimi danymi i zachować spójność w wieloagentowym systemie AI.

API & integracja z Azure

Integrujesz agentów z interfejsami API i usługami Azure, aby rozszerzyć ich możliwości. Copilot Studio łatwo łączy się z konektorami Microsoft Power Platform, dzięki czemu masz dostęp do danych biznesowych i możesz automatyzować zadania. Wybierasz źródła danych najważniejsze dla Twojej firmy. Konfigurujesz zasady Data Loss Prevention (DLP), aby chronić poufne informacje.

Wdrażasz agentów w kluczowych regionach i w zespołach o dużym wpływie, aby pokazać ich wartość. Inwestujesz czas w planowanie, dobór źródeł danych i bezpieczeństwo, aby projektować skuteczne rozwiązania. Sukces agentów mierzysz za pomocą wskaźników, takich jak poziom zaangażowania i wyniki zadowolenia klientów.

Agenci Copilot Studio współpracują z agentami Fabric, aby na dużą skalę wnioskować na podstawie danych przedsiębiorstwa. Poprawia to dokładność i trafność odpowiedzi. Orkiestracja wieloagentowa pozwala wyspecjalizowanym agentom korzystać ze swojej wiedzy eksperckiej, jednocześnie dostarczając użytkownikom spójne odpowiedzi. Automatyzujesz złożone przepływy pracy i osiągasz płynną automatyzację w całej organizacji.

Wskazówka: Integruj agentów z Azure i interfejsami API, aby odblokować zaawansowane funkcje i usprawnić działanie firmy.

Budujesz solidny system AI, łącząc agentów, korzystając z MCP i integrując się z Azure oraz danymi biznesowymi. Osiągasz modularność, skalowalność i płynną automatyzację przepływów pracy.

Konfiguracja i testowanie agentów

Ustawianie parametrów

Zanim agenci będą mogli działać w Twoim systemie AI, musisz ich skonfigurować. Zacznij od ustawienia jasnych parametrów dla każdego agenta. Parametry te określają, jak agenci się zachowują, z jakich danych korzystają i jak wchodzą w interakcję z użytkownikami. Możesz dostosować m.in. styl odpowiedzi, dozwolone działania i dostęp do danych biznesowych. Na przykład możesz ustawić agenta tak, aby odpowiadał wyłącznie na pytania z obsługi klienta, lub ograniczyć jego dostęp do poufnych informacji.

Warto również zdefiniować wyzwalacze i warunki. Te ustawienia określają, kiedy agent ma rozpocząć zadanie, a kiedy poprosić człowieka o pomoc. Dzięki tym regułom system AI pozostaje bezpieczny i niezawodny. Parametry możesz szybko aktualizować w interfejsie Copilot Studio, gdy zmieniają się Twoje potrzeby.

Wskazówka: Regularnie przeglądaj parametry agentów. Pomoże to utrzymać system AI w bezpieczeństwie i aktualności.

Symulacja i debugowanie

Testowanie agentów to ważny etap budowy solidnego systemu AI. Narzędzia symulacji w Copilot Studio pozwalają sprawdzić, jak agenci reagują na rzeczywiste sytuacje. Uruchom przykładowe rozmowy i przepływy pracy, aby sprawdzić, czy agenci rozumieją instrukcje i poprawnie wykonują zadania.

Jeśli znajdziesz problemy, użyj narzędzi do debugowania, aby prześledzić, co się wydarzyło. Przejrzyj dzienniki i komunikaty o błędach, aby ustalić, gdzie wystąpił problem. Problemy możesz naprawić, zmieniając parametry lub aktualizując logikę agenta. Powtarzaj testy, aż agenci będą działać zgodnie z oczekiwaniami.

• Uruchamiaj symulacje dla różnych scenariuszy.
• Sprawdzaj poprawność odpowiedzi agentów.
• Korzystaj z dzienników, aby znajdować i naprawiać błędy.

Uwaga: testowanie pozwala wcześnie wykrywać błędy. Oszczędza to czas i buduje zaufanie do systemu AI.

Iteracje i wersjonowanie

Agenci będą się rozwijać z czasem. Każda aktualizacja sprawia, że system AI staje się mądrzejszy i bardziej niezawodny. Aby zarządzać tymi zmianami, potrzebujesz dobrej strategii wersjonowania. Prowadź żywy dokument, który opisuje projekt, cel i aktualizacje każdego agenta. Dzięki temu wszyscy zrozumieją, jak działają agenci i dlaczego wprowadzane są zmiany.

Skorzystaj z funkcji zarządzania cyklem życia aplikacji (ALM) w Copilot Studio, aby eksportować i zapisywać konfiguracje agentów. Przechowuj te pliki w repozytorium źródłowym, dzięki czemu będziesz mógł śledzić zmiany i w razie potrzeby cofnąć je. Możesz też skonfigurować procesy ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD). Narzędzia te automatyzują testowanie i wdrażanie, zapewniając, że każda aktualizacja jest bezpieczna i dobrze udokumentowana.

Poniższa tabela przedstawia trzy skuteczne strategie zarządzania wersjami agentów:

Wskazówka: dobre wersjonowanie pomaga rozwijać system AI z pewnością. Zawsze widzisz, co się zmieniło i dlaczego.

Odpowiedzialna AI i zarządzanie

Human-in-the-Loop

Odgrywasz kluczową rolę w odpowiedzialnej AI, angażując ludzi w ważne decyzje. W wieloagentowych systemach AI możesz ustawić punkty kontrolne, w których agenci przed podjęciem wrażliwych działań proszą o Twoją zgodę. Takie podejście pozwala zachować kontrolę i możliwość śledzenia działań. Powinieneś również przypisać każdemu agentowi jasne role, aby wszyscy wiedzieli, za co odpowiadają. Gdy agenci komunikują się i udostępniają wyniki, możesz przeglądać ich pracę i w razie potrzeby interweniować.

Oto kilka najlepszych praktyk dotyczących mechanizmów human-in-the-loop:

Możesz też korzystać ze wzorców orkiestracji, w których agenci przekazują sobie zadania i wyniki. Dzięki temu współpracy możesz ograniczyć przegląd do najbardziej krytycznych kroków.

Wskazówka: ustaw punkty kontrolne do przeglądu przez człowieka w przepływach pracy, które obsługują dane osobowe lub finansowe.

Bezpieczeństwo i zgodność

Podczas budowy systemów AI musisz chronić dane organizacji i przestrzegać rygorystycznych standardów zgodności. Copilot Studio wspiera bezpieczne tworzenie rozwiązań dzięki stosowaniu cyklu życia tworzenia oprogramowania (SDL). Obejmuje to szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie, rozdzielenie środowisk produkcyjnych i testowych oraz dokumentowanie bezpiecznych praktyk kodowania. Musisz też przeprowadzić modelowanie zagrożeń i prowadzić dzienniki audytu wszystkich interakcji agentów.

Poniżej znajduje się tabela kluczowych ocen bezpieczeństwa i zgodności:

Zawsze kontroluj dostęp do danych i uprawnienia narzędzi każdego agenta. Segmentuj wiedzę według ról, aby ograniczyć ryzyko i zakres ekspozycji. Upewnij się, że agenci pobierają dane wyłącznie z zatwierdzonych źródeł, z odpowiednim filtrowaniem. Copilot Studio korzysta z funkcji zarządzania Power Platform, takich jak zasady ochrony danych (DLP), certyfikaty zgodności, rezydencja danych geograficznych oraz rejestrowanie zdarzeń audytu za pośrednictwem Microsoft Purview.

Uwaga: Ochrona danych i przestrzeganie zasad zgodności buduje zaufanie użytkowników i regulatorów.

Monitorowanie i analityka

Musisz śledzić, jak działają Twoi agenci, i upewnić się, że przestrzegają zasad zgodności. Copilot Studio udostępnia kilka narzędzi do monitorowania i analityki. Możesz korzystać z wbudowanych pulpitów lub połączyć się z zewnętrznymi narzędziami, aby uzyskać głębszy wgląd.

Oto kilka sposobów monitorowania i analizowania systemu AI:

1. Użyj struktur oceny, takich jak Microsoft Conversational AI Quality (CAIQ), aby mierzyć wydajność.
2. Śledź kluczowe wskaźniki, takie jak dokładność rozpoznawania intencji, trafność odpowiedzi, wskaźnik rozwiązanych zgłoszeń, wskaźnik przekierowań do zapasowego scenariusza, zaangażowanie użytkowników oraz wskaźnik realizacji celu.
3. Przeglądaj aktywność agentów na pulpitach analitycznych w Copilot Studio, Power BI, Azure Application Insights lub Bot Framework Analytics.

Te wskaźniki warto przeglądać regularnie, aby szybko wychwytywać trendy i rozwiązywać problemy. Monitorowanie pomaga ulepszać działanie agentów i zapewnia, że system odpowiedzialnie obsługuje dane.

Wskazówka: Skonfiguruj alerty dotyczące nietypowej aktywności, aby reagować na problemy, zanim wpłyną na użytkowników.

Optymalizacja i zasoby

Dostrajanie wydajności

Możesz sprawić, że wieloagentowy system AI będzie lepiej działał, dostrajając jego wydajność w Copilot Studio. Zacznij od zrozumienia, co powinien robić każdy agent i gdzie mogą pojawić się jego ograniczenia. Gdy znasz zakres działania agenta, możesz wyznaczyć jasne cele i mierzyć postępy.

Nie musisz pisać kodu, aby ulepszać agentów. Copilot Studio pozwala używać narzędzi bez kodu do dostosowywania i strojenia agentów do Twoich potrzeb. Możesz tworzyć agentów do konkretnych zadań, co pomaga systemowi działać szybciej i dokładniej. Połączenie agentów z danymi Microsoft 365 gwarantuje, że zawsze korzystają z najnowszych informacji.

Oto kilka sposobów na poprawę wydajności:

• Używaj agentów wyspecjalizowanych w zadaniu do ważnych zadań. Poprawia to szybkość i spójność działania.
• Testuj agentów w rzeczywistych scenariuszach. Możesz mierzyć jakość, użyteczność i szybkość reakcji.
• Porównuj różne wersje agentów obok siebie. Pomaga to wychwycić problemy przed aktualizacją systemu.
• Oceniaj agentów na pełnym zestawie testów. Daje to jasny obraz tego, jak dobrze działa system.
• Pisz jasne i konkretne instrukcje (prompty) dla agentów. Pomaga to uzyskiwać lepsze odpowiedzi.
• Zbieraj opinie użytkowników. Ich pomysły pomagają z czasem podnosić jakość agentów.

Wskazówka: Regularnie przeglądaj agentów. Drobne zmiany mogą znacząco wpłynąć na działanie systemu.

Społeczność i wsparcie

Nie musisz rozwiązywać problemów samodzielnie. Społeczność Copilot Studio oferuje wiele sposobów uzyskania pomocy i wymiany pomysłów. Możesz dołączyć do Microsoft Community Hub for Copilot Studio, aby zadawać pytania i uczyć się od innych. Przewodniki krok po kroku i najlepsze praktyki znajdziesz także w oficjalnej dokumentacji.

Jeśli potrzebujesz dodatkowego wsparcia, skontaktuj się z UCOP IT Services dla Copilot Studio. Te zasoby pomogą szybko rozwiązywać problemy i utrzymać projekty na właściwym torze.

Uwaga: Dołączenie do społeczności pomaga być na bieżąco i poznawać nowe wskazówki od innych użytkowników.

Dalsza nauka

Możesz rozwijać swoje umiejętności, korzystając z wielu zasobów edukacyjnych. Zacznij od poznania, jak definiować i budować agentów AI w Copilot Studio. Dowiedz się, czym różnią się agenci podrzędni (child agents) od połączonych agentów (connected agents) i kiedy użyć każdego z nich. Odkryj, jak orkiestrować agentów dla różnych obszarów biznesowych, takich jak HR, IT i sprzedaż. Możesz także nauczyć się łączyć agentów z Microsoft 365, Azure AI Foundry i Fabric.

Aby zgłębić kwestie bezpieczeństwa i wdrażania, zapoznaj się z najlepszymi praktykami dotyczącymi zarządzania oraz szybkiego wdrażania w Teams, SharePoint i aplikacjach internetowych. Tematy te znajdziesz w dokumentacji Microsoft Copilot Studio, w serii wideo Mastering Copilot Studio oraz w Copilot Studio Agent Academy. Możesz też dołączyć do wydarzeń Agent in a Day, aby ćwiczyć w praktyce.

Oto kilka przydatnych linków:

• Dokumentacja Microsoft Copilot Studio
• Seria wideo Mastering Copilot Studio
• Copilot Studio Agent Academy
• Copilot learning hub
• AI learning hub

Wskazówka: Ucz się i ćwicz dalej. Im więcej eksplorujesz, tym lepsze będą Twoje wieloagentowe systemy AI.

Omówiliśmy, jak budować wieloagentowe systemy AI w Copilot Studio. Ta platforma daje wiele korzyści:

• Lepsza wydajność dzięki szybszym odpowiedziom agentów
• Proste narzędzia do automatyzacji i podejmowania decyzji
• Łatwa integracja ze źródłami danych biznesowych
• Lepsza współpraca zespołów dzięki wspólnym profilom i umiejętnościom

Organizacje coraz częściej korzystają z Copilot Studio, aby tworzyć agentów delegujących zadania. Dzięki temu procesy robocze są wydajniejsze, a złożone zadania łatwiejsze do zarządzania.

Aby rozwijać swoje umiejętności, zapoznaj się z kursami dotyczącymi agentów AI, wizualizacji danych i zaawansowanego tworzenia agentów. Bądź na bieżąco z nowymi funkcjami i sprawdzonymi metodami w Copilot Studio.

Często zadawane pytania

Jak zacząć budować wieloagentowy system AI w Copilot Studio?

Zaczynasz od utworzenia nowego projektu. Określasz cele, wybierasz role agentów i dobierasz odpowiednie modele AI. Copilot Studio prowadzi Cię przez każdy etap dzięki prostemu interfejsowi.

Czy można korzystać z Copilot Studio bez doświadczenia w programowaniu?

Tak, agentów możesz budować przy użyciu narzędzi low-code. Platforma oferuje szablony i funkcje przeciągnij i upuść. Aby automatyzować zadania lub procesy robocze, nie musisz pisać kodu.

Jakie typy danych biznesowych można połączyć z agentami Copilot Studio?

Agentów łączysz z Microsoft 365, Dataverse, Azure i innymi źródłami danych biznesowych. Agenci pobierają, aktualizują i przetwarzają informacje z tych platform, aby automatyzować zadania.

Jak zapewnić, że agenci AI przestrzegają zasad bezpieczeństwa i zgodności?

Ustawiasz uprawnienia, korzystasz z zasad ochrony danych przed utratą (DLP) i monitorujesz aktywność agentów. Copilot Studio obsługuje szyfrowanie i rejestrowanie zdarzeń audytu. Kontrolujesz dostęp do wrażliwych danych.

Czym jest Model Context Protocol (MCP) i dlaczego ma znaczenie?

MCP pomaga agentom wymieniać kontekst, na przykład intencje użytkownika i stan procesu roboczego. Ten protokół usprawnia koordynację i zwiększa dokładność. Dzięki MCP systemy wieloagentowe działają wydajnie.

Jak testować i ulepszać agentów w Copilot Studio?

Uruchamiasz symulacje, sprawdzasz odpowiedzi agentów i korzystasz z narzędzi do debugowania. Copilot Studio pozwala aktualizować parametry i wersjonować agentów. Wydajność śledzisz za pomocą wbudowanej analityki.

Gdzie znaleźć wsparcie i materiały edukacyjne dotyczące Copilot Studio?

Dołączasz do Microsoft Community Hub, czytasz oficjalną dokumentację i oglądasz samouczki wideo. Możesz też wziąć udział w wydarzeniach Agent Academy, aby ćwiczyć w praktyce.

Wskazówka: zajrzyj do centrum szkoleniowego Copilot Studio, gdzie znajdziesz przewodniki krok po kroku i sprawdzone metody.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Szukasz praktycznego wyjaśnienia tematu Multi-Agent AI? Ten odcinek w przystępny sposób omawia zagadnienie i pokazuje, dlaczego ma ono znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, AI i nowoczesnej pracy.

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje stojące za Multi-Agent AI
• Zobaczyć, jak Multi-Agent AI wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
• Dowiedzieć się, gdzie może przynieść praktyczną wartość dla Twojej organizacji

Możesz też polubić te powiązane odcinki M365 FM:

• AI wieloagentowe z Microsoft Copilot i SharePoint – Reshmee Auckloo [MVP]
• Zbuduj audytowalnego Copilota wieloagentowego w Microsoft 365
• Automate Multi-Stage Approvals in Copilot Studio
• Zablokuj uprawnienia agentów Copilot Studio za pomocą DLP
• Użyj GitHub Copilot Agent Mode do zmian w wielu plikach

Odkryj więcej praktycznych rozmów o technologiach Microsoft na M365 FM.

Ostatni przegląd: lipiec 2026.

Kto powinien słuchać

Ten odcinek jest przeznaczony dla administratorów Microsoft, architektów, deweloperów, specjalistów ds. bezpieczeństwa i liderów biznesu, którzy przed podjęciem decyzji dotyczących wdrożenia, eksploatacji lub zarządzania potrzebują praktycznych podstaw.

🎧 Posłuchaj także

• AI Agents — silnie powiązany kolejny krok w rozwijaniu tego tematu.
• Power Platform — silnie powiązany kolejny krok w rozwijaniu tego tematu.
• Microsoft Graph Data Connect — silnie powiązany kolejny krok w rozwijaniu tego tematu.