Koniec promptowania: dlaczego przedsiębiorstwa przechodzą na AI oparte na agentach

By Mirko Peters · 2026-08-26

Witamy w dogłębnej analizie ewolucji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Jeśli śledzisz szybko zmieniający się świat technologii, prawdopodobnie zauważyłeś/zauważyłaś istotną zmianę w sposobie, w jaki firmy korzystają z modeli uczenia maszynowego.

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

Witamy w dogłębnej analizie ewolucji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Jeśli śledzisz szybko zmieniający się świat technologii, prawdopodobnie zauważyłeś/zauważyłaś istotną zmianę w sposobie, w jaki firmy korzystają z modeli uczenia maszynowego. Przez lata inżynieria promptów była złotym standardem uzyskiwania wyników z dużych modeli językowych. Jednak gdy organizacje próbują skalować swoje działania w zakresie automatyzacji, ręczne dopracowywanie promptów ujawnia poważne wąskie gardła. Firmy wychodzą poza proste interfejsy czatu i przyjmują autonomiczne architektury oparte na agentach.

Aby naprawdę zrozumieć, jak ta transformacja wpływa na Twoją organizację, polecamy odcinek podcastu: How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric. W tym odcinku omawiamy praktyczne aspekty konfigurowania takich systemów, analizując architekturę, wybory operacyjne i strategie wdrożeniowe w środowiskach przedsiębiorstw.

Najważniejsze wnioski

• Przejście od inżynierii promptów do AI opartej na agentach zwiększa efektywność i produktywność.
• Orkiestracja agentów automatyzuje zadania, znacząco skracając czas przetwarzania i koszty pracy ludzi.
• Wyspecjalizowane agenty obsługują złożone przepływy pracy, umożliwiając proaktywne podejmowanie decyzji.
• Przepływy pracy sterowane zdarzeniami umożliwiają natychmiastową reakcję na zmiany, zwiększając efektywność operacyjną.
• Solidna architektura danych jest kluczowa dla trafnych decyzji AI i jej wydajności.
• Użyj frameworka DBS, aby wyposażyć agenty w wyspecjalizowane umiejętności i lepiej wykonywać zadania.
• Wdrażaj solidne mechanizmy zarządzania i bezpieczeństwa, aby chronić dane i zapewnić zgodność z przepisami.
• Zacznij od małych projektów pilotażowych, aby zebrać opinie przed skalowaniem rozwiązań AI w całej organizacji.

Koniec promptowania i nowa era AI

Dlaczego promptowanie ma ograniczenia

Być może pamiętasz czasy, gdy inżynieria promptów była głównym sposobem uzyskiwania wyników z AI. Na początku trzeba było starannie konstruować każdy prompt. Takie podejście sprawdzało się, gdy zadania były proste. Wraz ze wzrostem mocy modeli AI rosły też wymagania wobec nich. Potrzebny był czegoś więcej niż dobrze napisany prompt. Przedsiębiorstwa przekonały się, że zarządzanie kontekstem wokół promptu jest równie ważne jak sam prompt.

Wiele organizacji napotkało trudności, próbując skalować AI za pomocą inżynierii promptów. Poniższa tabela przedstawia najważniejsze ograniczenia, na które możesz natrafić:

Widzisz, że te problemy utrudniają poleganie na inżynierii promptów w przypadku złożonych potrzeb biznesowych. Firmy zauważyły, że dostrajanie promptów przynosi z czasem coraz mniejsze korzyści. Stwierdziły, że budowanie lepszych potoków kontekstu poprawia wydajność AI. W takich dziedzinach jak opieka zdrowotna i prawo dodanie dokumentacji w czasie rzeczywistym prowadziło do wyższej akceptacji ze strony klientów. Wraz ze wzrostem złożoności zadań organizacje dostrzegły, że lepsze przekazywanie informacji AI działa skuteczniej niż samo zmienianie promptów. Ta zmiana oznacza początek końca promptowania w AI dla przedsiębiorstw.

Narodziny AI opartej na agentach

Masz teraz szansę wyjść poza dawny sposób pracy z AI. AI oparta na agentach wnosi nowe podejście. Zamiast czekać, aż wydasz polecenia, agenty działają samodzielnie. Potrafią obsługiwać złożone przepływy pracy, podejmować decyzje, a nawet dzielić cele na mniejsze kroki. Ten proaktywny styl zmienia sposób, w jaki wykorzystujesz AI w swojej firmie.

Oto kilka cech, którymi AI oparta na agentach się wyróżnia:

• Agentowa AI nie tylko reaguje. Wyczuwa, rozumuje i działa w ciągłej pętli.
• Potrafi zrozumieć Twoje cele, zaplanować kolejne kroki i wykorzystać różne narzędzia, aby osiągnąć wyniki.
• Systemy te wpisują się w Twoje procesy biznesowe, dzięki czemu praca jest szybsza i bardziej niezawodna.

Porównajmy orkiestrację agentów z inżynierią promptów:

Dzięki orkiestracji agentów zyskujesz elastyczny i wydajny system. Główne platformy technologiczne prowadzą tę transformację, oferując narzędzia takie jak Azure AI Foundry i Copilot Studio. Platformy te pomagają projektować, wdrażać i zarządzać agentami, z wbudowanym nadzorem i monitorowaniem. Możesz tworzyć agentów low-code i wykorzystywać ich w pakietach do współpracy oraz w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw.

Koniec promptowania zapowiada nową erę. Nie musisz już polegać na kruchych promptach. Zamiast tego możesz wykorzystać AI oparte na agentach, aby napędzać innowacje, zwiększać produktywność i utrzymać przewagę w zmieniającym się świecie.

Czym jest Copilot Agent Fabric

Microsoft Copilot Agent Fabric daje Ci nowy sposób pracy z AI. Przechodzisz od prostych promptów do systemu, w którym agenci wykonują zadania, podejmują decyzje i współpracują ze sobą. Ta sekcja wyjaśnia, jak działa Copilot Agent Fabric i dlaczego ma znaczenie dla Twojej firmy.

Kluczowe komponenty: zdarzenia, rozumowanie, orkiestracja

Copilot Agent Fabric możesz traktować jak zespół z różnymi rolami. Każda część pomaga systemowi działać sprawnie i dostarczać wyniki. Poniższa tabela przedstawia główne komponenty i sposób, w jaki wspierają orkiestrację AI:

Proces zaczyna się od zdarzeń. Na przykład nowy lead sprzedażowy lub zmiana stanu magazynowego może wyzwolić zdarzenie. System następnie wykorzystuje rozumowanie, aby ustalić, co zrobić dalej. Orkiestracja spina wszystko w całość. Dba o to, by właściwy agent otrzymał właściwe zadanie. Agenci danych dostarczają ustrukturyzowane informacje biznesowe, które wspierają złożone rozumowanie i orkiestrację w systemach przedsiębiorstwa. Gdy łączysz agentów Copilot Studio z agentami Fabric, zyskujesz lepsze rozumowanie nad danymi biznesowymi. Takie podejście łączy potrzeby biznesowe bezpośrednio z danymi, dzięki czemu wyniki są dokładniejsze i bardziej przydatne.

Możesz także użyć Microsoft Agents SDK do orkiestracji różnych agentów. Pozwala to ponownie wykorzystywać umiejętności i ograniczyć dodatkową pracę. Orkiestracja wielu agentów umożliwia współpracę agentów, rozumowanie nad dużymi zbiorami danych i dostarczanie wyników z pełnym kontekstem biznesowym.

Wyspecjalizowani agenci i role

Copilot Agent Fabric wykorzystuje wyspecjalizowanych agentów. Każdy agent ma jasno określone zadanie. Role możesz przypisywać zgodnie ze swoimi potrzebami biznesowymi:

• Agenci danych pracują z danymi przedsiębiorstwa, zapewniając dostęp za pośrednictwem przejrzystych interfejsów użytkownika.
• Agenci operacyjni automatyzują cykl Observe-Analyze-Decide-Act, obsługując dane w czasie rzeczywistym, aby Twoja firma działała sprawnie.
• Podczas konfigurowania agenta operacyjnego określasz cele biznesowe, instrukcje, źródła wiedzy i działania.

To Ty decydujesz, kto może korzystać z każdego agenta. Na przykład tylko użytkownicy z odpowiednimi uprawnieniami mogą uzyskać dostęp do określonych agentów danych. Systemy uprawnień oparte na rolach zarządzają tym, zapewniając bezpieczeństwo danych.

Ta struktura pomaga uniknąć zamieszania. Każdy agent zna swoje zadanie. Orkiestrator przydziela zadania, zapobiegając nakładaniu się czynności lub pominięciu kroków. Otrzymujesz system, który jest jednocześnie bezpieczny i wydajny.

Od reaktywnej do proaktywnej AI

Dzięki Copilot Agent Fabric przechodzisz od systemu reaktywnego do proaktywnego. Dawniej trzeba było czekać, aż pojawi się problem, zanim można było działać. Teraz agenci potrafią wykrywać zmiany i reagować od razu. Na przykład zdarzenia pojemności w czasie rzeczywistym dają natychmiastowe sygnały o wykorzystaniu systemu i uruchamiają zautomatyzowane przepływy pracy, dzięki czemu zespół może działać, zanim problemy się nasilą.

Poniższa tabela pokazuje, jak ta zmiana wspiera różne role operacyjne:

Zmienia się także sposób zarządzania pojemnością. Zamiast reagować na problemy, możesz działać natychmiast. Automatyzacja pozwala zespołowi usuwać problemy w chwili ich wystąpienia. To proaktywne podejście oszczędza czas i ogranicza liczbę błędów.

Wiele organizacji już odczuło korzyści. Duże przedsiębiorstwa wdrażające rozwiązania Copilot oszczędziły znaczną liczbę godzin na użytkownika tygodniowo, drastycznie skróciły cykle analizy kampanii, ograniczyły czas kodowania procesów ETL i przyspieszyły rozwiązywanie zgłoszeń w obsłudze klienta. Te wyniki pokazują, jak Copilot Agent Fabric przekształca przepływy pracy i wspiera koniec ery promptów w sztucznej inteligencji przedsiębiorstw.

Wskazówka: Korzystając z Copilot Agent Fabric, dajesz zespołowi możliwość skupienia się na pracy o wysokiej wartości. Agenci przejmują rutynowe zadania, dzięki czemu możesz poświęcić więcej czasu na strategię i innowacje.

Orkiestracja agentów w Copilot Fabric

Przepływy pracy sterowane zdarzeniami

Możesz automatyzować procesy biznesowe za pomocą przepływów pracy sterowanych zdarzeniami w Copilot Agent Fabric. Gdy zdarzy się coś — na przykład nowe zamówienie, alert z czujnika lub zmiana stanu magazynowego — agenci reagują od razu. Takie podejście pozwala działać szybciej i podejmować lepsze decyzje. Nie musisz czekać, aż ktoś zauważy problem lub wyśle prompt.

Oto, jak przepływy pracy sterowane zdarzeniami przynoszą wymierne korzyści:

Widać więc, że agenci pomagają reagować na zdarzenia w chwili ich wystąpienia. Zmniejsza to opóźnienia i poprawia wyniki w wielu branżach.

Inteligentne wnioskowanie

Copilot Agent Fabric daje agentom zdolność wnioskowania i podejmowania trafnych decyzji. Agenci robią więcej niż wykonują proste instrukcje. Analizują dane, interpretują sytuacje i decydują, co zrobić dalej. Dzięki tak zaawansowanemu wnioskowaniu możesz z pewnością obsługiwać złożone scenariusze biznesowe.

Korzyści, jakie dają te funkcje:

• Agenci automatycznie wykonują wieloetapowe procesy, uwzględniając kontekst.
• Łączą się z kluczowymi systemami przedsiębiorstwa, aby zbierać informacje i na ich podstawie działać.
• Otrzymujesz oparte na danych odpowiedzi i sugestie działań bezpośrednio w środowisku czatu.

Dzięki inteligentnemu wnioskowaniu wykraczasz poza podstawowe pulpity. Agenci wykorzystują dane w czasie rzeczywistym, aby przekazywać zaawansowane wglądy i rekomendacje. Ta zmiana wspiera koniec ery promptów, pozwalając AI kierować decyzjami, a nie tylko odpowiadać na pytania.

Uwaga: Korzystając z inteligentnego wnioskowania, odkrywasz nowe sposoby rozwiązywania problemów i rozwoju firmy.

Warstwa orkiestracji

Warstwa orkiestracji w Copilot Agent Fabric pełni rolę centrum sterowania dla agentów AI. Projektujesz agentów i łączysz ich z systemami biznesowymi, korzystając z narzędzi low-code. Ta warstwa ułatwia budowanie, wdrażanie i zarządzanie agentami w całej organizacji.

Oto, co zyskujesz dzięki warstwie orkiestracji:

• Skalujesz AI między działami bez powielania pracy.
• Zapewniasz spójność danych i zgodność z wymogami dzięki scentralizowanemu dostępowi.
• Przyspieszasz innowacje, umożliwiając agentom współpracę jak zespołom.

Możesz tworzyć szablony agentów i ponownie ich używać w różnych częściach organizacji. Trwała orkiestracja obsługuje nowe możliwości i pomaga włączać je w istniejące przepływy pracy. Ten model zamienia odizolowane projekty AI w powtarzalny proces, ułatwiając rozwój i dostosowywanie się do zmieniających się potrzeb.

Wskazówka: Warstwa orkiestracji pomaga ujednolicić strategię AI i w pełni wykorzystać wartość inwestycji.

Architektura danych i protokół MCP

Dlaczego struktura danych ma znaczenie

Potrzebujesz solidnej struktury danych, aby w pełni wykorzystać możliwości agentów AI. Gdy dobrze uporządkujesz dane, agenci mogą podejmować lepsze decyzje i unikać błędów. Jeśli dane są chaotyczne lub niejasne, agenci mogą udzielać odpowiedzi nadmiernie pewnych siebie lub błędnych. Może to prowadzić do słabych decyzji biznesowych.

Badania pokazują, że skuteczność orkiestracji agentów AI zależy od tego, jak ustrukturyzujesz swoje dane. Modele probabilistyczne i bayesowskie, na przykład, pomagają agentom podejmować decyzje wtedy, gdy nie znają wszystkich faktów. Modele te wykorzystują szacowanie stanu przekonań i modele obserwacji, aby decyzje agentów były dobrze skalibrowane. Jeśli struktura danych jest słaba, agenci mogą przeoczyć istotne szczegóły lub popełnić błędy w ocenie sytuacji. Niezawodne struktury danych pozwalają agentom rozumować z pewnością i dokładnością.

Zawsze powinieneś koncentrować się na budowaniu solidnych podstaw dla swoich danych. Oznacza to stosowanie jasnych relacji, dobrych metadanych i certyfikowanych warstw semantycznych. Dzięki temu pomagasz swoim agentom dostarczać lepsze rezultaty dla firmy.

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) działa jak uniwersalny łącznik dla Twoich agentów AI. Nie musisz tworzyć niestandardowych połączeń dla każdego systemu. MCP pozwala Twoim agentom komunikować się z wieloma aplikacjami przedsiębiorstwa za pomocą jednego standardu. To oszczędza czas i ogranicza złożoność.

W konfiguracji wieloagentowej główny agent koordynujący wykorzystuje MCP, aby zapewnić innym agentom bezpieczny dostęp do oprogramowania firmy. MCP chroni Twoje dane, stosując się do zasad zabezpieczeń. Daje też wgląd w to, co robią Twoi agenci i jak podejmują decyzje.

MCP łączy Twoich agentów AI z wieloma narzędziami biznesowymi, takimi jak:

• platformy CRM
• rozwiązania ERP
• hurtownie danych
• bazy wiedzy
• wewnętrzne aplikacje biznesowe

Dzięki MCP możesz skalować rozwiązania AI w całej firmie, nie martwiąc się problemami z integracją.

Integracja z systemami przedsiębiorstwa

Chcesz, aby Twoi agenci AI sprawnie współpracowali z istniejącymi systemami. Copilot Agent Fabric wspiera najlepsze praktyki integracji. Zawsze powinieneś korzystać z certyfikowanych warstw semantycznych. Dzięki temu dane pozostają czyste, a agenci wykorzystują wyłącznie zaufane informacje.

Respektuj etykiety poufności i zasady zabezpieczeń. Zapobiega to wyciekom danych i chroni Twoją firmę. Stosuj zasady zarządzania oraz dostęp oparty na rolach, aby kontrolować, kto może korzystać z każdego agenta. Zarządzaj tożsamościami agentów, aby zapewnić bezpieczne działanie.

Oto tabela najlepszych praktyk integracji Copilot Agent Fabric z architekturą danych:

Powinieneś również stosować rozumowanie zorientowane na semantykę. Oznacza to, że agenci pracują z modelami biznesowymi, a nie z surowymi tabelami. Wszystkie interakcje są audytowane i zgodne z zasadami. Agenci danych mogą udostępniać wnioski zespołom współpracującym, agentom przepływów pracy lub agentom połączonym z ERP. Takie podejście pozwala w pełni wykorzystać wartość Twoich inwestycji w AI.

Wskazówka: Solidna architektura danych oraz MCP sprawiają, że Twoi agenci AI są mądrzejsi, bezpieczniejsi i łatwiejsi w zarządzaniu.

Współpraca agentów i ramy umiejętności

Komunikacja między agentami

Produktywność wzrasta na nowy poziom, gdy Twoi agenci AI komunikują się bezpośrednio ze sobą. W Copilot Agent Fabric agenci nie działają w izolacji. Wymieniają informacje, koordynują zadania i przekazują sobie kontekst. Takie podejście pomaga szybciej rozwiązywać złożone problemy biznesowe. Na przykład agent danych może zebrać wnioski z systemów przedsiębiorstwa i przekazać je agentowi operacyjnemu. Agent operacyjny następnie działa na podstawie tych wniosków, automatyzując decyzje i działania.

Nowoczesne platformy orkiestracji obsługują otwarte protokoły komunikacji między agentami (Agent-to-Agent, A2A). Protokoły te umożliwiają współpracę agentów pochodzących z różnych platform. Zyskujesz elastyczność, ponieważ Twoi agenci mogą wymieniać kontekst i współpracować w rzeczywistych procesach biznesowych. Ta interoperacyjność oznacza, że nie musisz przebudowywać rozwiązań dla każdego nowego przepływu pracy. Możesz skalować rozwiązania AI wraz z rozwojem firmy.

Wskazówka: Gdy agenci się komunikują, ograniczasz ręczne przekazywanie zadań i przyspieszasz przepływy pracy.

Budowanie umiejętności z DBS

Możesz nadawać swoim agentom wyspecjalizowane umiejętności, korzystając z ramy DBS (Direction, Blueprints, Solutions). Ten model pomaga określić, co każdy agent ma robić, jak ma to robić i z jakich zasobów może korzystać. Poniższa tabela pokazuje, jak każdy element wspiera budowanie umiejętności:

Zaczynasz od ustawienia Kierunku. Określa on, jakie cele ma realizować agent. Schematy przekazują agentowi reguły i wytyczne, których musi przestrzegać. Rozwiązania dostarczają narzędzia i integracje, których agent potrzebuje do wykonania zadań. Dzięki użyciu DBS każdy agent działa celowo i spójnie. Ułatwia to też aktualizowanie lub rozszerzanie umiejętności agentów wraz ze zmianami w firmie.

Skalowanie współpracy

Współpracę agentów możesz skalować w całej organizacji dzięki usłudze Copilot Agent Fabric. Regularne aktualizacje platformy stale usprawniają koordynację agentów i ich dojrzałość operacyjną. Agenci współpracują teraz z architekturami opartymi na usłudze Fabric, aby uzyskiwać dostęp do danych przedsiębiorstwa i analityki, co zwiększa ich zdolność do wspólnej pracy. Nacisk na koordynację, a nie na pojedyncze zadania, ułatwia zarządzanie złożonymi procesami.

• Systemy wieloagentowe pozwalają wyspecjalizowanym agentom efektywnie współpracować.
• Ustrukturyzowane przepływy oceny weryfikują działanie agentów przed wdrożeniem, co buduje pewność operacyjną.
• Możesz zarządzać wieloma agentami w różnych procesach bez dodatkowej złożoności.

Środowiska orkiestracji przekształciły się w warstwy kontroli przedsiębiorstwa. Agenci współpracują teraz na wielu platformach, a nie tylko w obrębie jednego narzędzia. Otwarte protokoły A2A zapewniają interoperacyjność, dzięki czemu agenci mogą wymieniać kontekst i pracować razem w czasie rzeczywistym. Ta zmiana pozwala odpowiadać na rzeczywiste potrzeby biznesowe zespołami agentów, a nie tylko botami wykonującymi pojedyncze zadania.

Uwaga: Im bardziej skalujesz współpracę, tym bardziej niezawodną automatyzację i lepsze wyniki biznesowe uzyskujesz.

Przykład z życia: Copilot Agent Fabric w akcji

Transformacja procesów

Wpływ usługi Copilot Agent Fabric widać w wielu branżach. Po wdrożeniu tego systemu przechodzisz od ręcznej, reaktywnej pracy do zautomatyzowanych, proaktywnych procesów. Oto kilka przykładów, jak organizacje wykorzystują Copilot Agent Fabric do przekształcania swojej działalności:

• Firmy AdTech wykorzystują Copilot do analizy danych w czasie rzeczywistym, optymalizacji kampanii i skrócenia czasu od danych do decyzji.
• W przemyśle cyfrowym możesz wykorzystać dane operacyjne do wykrywania wzorców i zwiększania wydajności, co pomaga szybciej znajdować przyczyny źródłowe problemów i standaryzować kluczowe wskaźniki efektywności.
• Firmy FinTech przekształcają statyczne raporty w inteligencję działającą w czasie rzeczywistym, co poprawia zarządzanie ryzykiem i przyspiesza podejmowanie decyzji.
• Organizacje z sektora healthtech łączą różne zbiory danych, definiują grupy pacjentów i śledzą wskaźniki operacyjne, aby szybciej uzyskiwać wnioski dotyczące opieki zdrowotnej.
• Firmy logistyczne wykorzystują dane w czasie rzeczywistym do usprawnienia planowania i efektywności, przechodząc od reagowania na problemy do proaktywnego zarządzania operacjami.

Dzięki wdrożeniu Copilot Agent Fabric ograniczasz nakład pracy administracyjnej i przyspieszasz realizację usług. Wiele organizacji raportuje wysoki poziom adopcji wśród pracowników, przy czym zdecydowana większość korzysta z narzędzia co tydzień. Umożliwiasz też szybsze cykle decyzyjne i otrzymujesz bardziej spersonalizowane wskazówki. Dzięki ustrukturyzowanemu wdrożeniu przedsiębiorstwa osiągają wysoki poziom aktywnego użycia i znaczny zwrot z inwestycji w okresie trzech lat.

Najważniejsze wnioski i sprawdzone praktyki

Możesz czerpać z doświadczeń organizacji, które już wdrożyły Copilot Agent Fabric. Oto kilka sprawdzonych praktyk, które pomogą ci odnieść sukces:

1. Zacznij od silnego zarządzania. Zbuduj jasną strategię etykietowania i ochrony danych, aby chronić informacje i spełniać wymogi zgodności.
2. Najpierw pilotaż, potem skalowanie. Zacznij od małych grup, aby zebrać opinie i udoskonalić podejście, zanim wdrożysz rozwiązanie w całej firmie.
3. Komunikuj się wcześnie i często. Informuj wszystkich i angażuj kierownictwo, aby napędzać adopcję.
4. Wspieraj liderów wdrożenia. Wskaż pracowników, którzy mogą dzielić się wskazówkami i praktycznymi przykładami, pomagając innym.
5. Inwestuj w szkolenia. Udostępnij materiały edukacyjne, aby użytkownicy czuli się pewnie, korzystając z Copilot w codziennej pracy.
6. Mierz i optymalizuj. Śledź wykorzystanie, zbieraj opinie i udoskonalaj wdrożenie, aby maksymalizować wyniki.
7. Zaplanuj wsparcie. Skonfiguruj kanały samoobsługi i wsparcia osobistego, aby pracownicy szybko otrzymywali pomoc.
8. Rozszerzaj o agentów. Wraz z dojrzewaniem organizacji poznaj agentową AI, aby zautomatyzować więcej procesów i zwiększyć produktywność.

Jak widać, koniec promptowania to nie tylko zmiana techniczna. To zmiana sposobu pracy, planowania i dostarczania wartości. Stosując się do tych wskazówek, przygotowujesz swoją organizację do długofalowego sukcesu z Copilot Agent Fabric.

Zarządzanie, bezpieczeństwo i przyszłe trendy

Modele zarządzania

Aby zarządzać Copilot Agent Fabric w swojej organizacji, potrzebujesz solidnego zarządzania. Dobre zarządzanie pozwala kontrolować dane, chronić prywatność i budować zaufanie do AI. Możesz skorzystać z ramowego modelu, który obejmuje wszystkie ważne obszary. Poniższa tabela przedstawia główne filary zarządzania AI opartym na agentach:

Te filary możesz połączyć z podstawowymi platformami analitycznymi, aby lepiej kontrolować sytuację. Ten model pomaga wykrywać, chronić i zarządzać wszystkimi interakcjami AI. Dzięki niemu możesz zadbać o to, by organizacja przestrzegała przepisów i ograniczała ryzyko związane z użyciem AI.

• Integruje się z silnikami analitycznymi, zapewniając lepsze zarządzanie.
• Zapewnia ramy do wykrywania, ochrony i zarządzania interakcjami AI.
• Ma na celu zapewnienie zgodności i ograniczenie ryzyka związanego z użyciem AI.

Wskazówka: Zacznij od jasnych zasad i aktualizuj je wraz z rozwojem systemów AI.

Bezpieczeństwo w architekturze agent fabric

Bezpieczeństwo ma ogromne znaczenie, gdy korzystasz z architektury agent fabric. Chcesz chronić dane i kontrolować, kto ma do nich dostęp. Copilot Agent Fabric wykorzystuje kilka protokołów bezpieczeństwa, aby chronić Twoją firmę:

• Dynamiczne zarządzanie tożsamością: Agenci korzystają z tymczasowych tożsamości. Nie zachowują stałych uprawnień, co utrudnia atakującym nadużycie dostępu.
• Dostęp z najmniejszymi uprawnieniami: System przyznaje agentom tylko te uprawnienia, których potrzebują do każdego zadania, co ogranicza ryzyko w razie problemów.
• Zarządzanie uprawnieniami w czasie działania: Uprawnienia zmieniają się w miarę pracy agentów. System sprawdza, czego agenci potrzebują na każdym etapie.

Te protokoły pomagają zarządzać bezpieczeństwem w czasie rzeczywistym. Możesz mieć pewność, że agenci AI będą robić wyłącznie to, na co zezwolisz.

Uwaga: Regularnie przeglądaj ustawienia bezpieczeństwa, aby być na bieżąco z nowymi zagrożeniami.

Przygotowanie na rozwój AI

Zobaczysz duże zmiany w sposobie, w jaki firmy wykorzystują AI oparte na agentach. Firmy zaczynają rozbudowywać systemy wieloagentowe, co sprawia, że środowiska IT i biznesowe stają się bardziej złożone. Przepływy pracy staną się modułowe. Możesz korzystać z agentów zbudowanych przez swój zespół lub kupować je od innych dostawców.

Pojawią się nowe role, które pomogą ludziom pracować z agentami AI. Eksperci przewidują, że ogromna część oprogramowania dla przedsiębiorstw wkrótce będzie zawierać agentową AI, a znaczący odsetek codziennych decyzji będzie podejmowany bez udziału człowieka.

• Firmy będą rozbudowywać systemy wieloagentowe, co sprawi, że środowiska IT i biznesowe staną się bardziej złożone.
• Przepływy pracy w przedsiębiorstwach staną się modułowe, z wykorzystaniem zarówno agentów wewnętrznych, jak i zewnętrznych.
• Nowe role pracowników skupią się na współpracy z agentami AI.
• Analitycy przewidują, że duża część oprogramowania dla przedsiębiorstw będzie zawierać agentową AI, a liczne rutynowe decyzje będą podejmowane autonomicznie przez agentów AI.

Możesz się przygotować, budując kompetencje, aktualizując zasady i zachowując elastyczność. Przyszłość AI przyniesie nowe możliwości rozwoju i innowacji.

Ważne: Zachowaj ciekawość i ucz się dalej. Świat AI zmienia się szybko, a Ty możesz wyznaczać kierunek.

Teraz widzisz, dlaczego orkiestracja agentów przewyższa inżynierię promptów w AI dla przedsiębiorstw. Wyspecjalizowani agenci sprawnie obsługują zadania, izolują awarie i dostarczają spójne wyniki.

Dzięki Copilot Agent Fabric zyskujesz system, który wspiera współpracę i automatyzuje przepływy pracy. To nowe podejście do AI pomaga zarządzać inteligentnymi ekosystemami i wspiera ciągłe innowacje. Solidne zarządzanie sprawia, że organizacja pozostaje bezpieczna i gotowa na przyszłość.

Często zadawane pytania

Czym jest Copilot Agent Fabric?

Copilot Agent Fabric to ramowa platforma dla przedsiębiorstw. Używasz jej do tworzenia, wdrażania i zarządzania agentami AI. Agenci ci automatyzują zadania, podejmują decyzje i współpracują ze sobą, usprawniając przepływy pracy w firmie.

Jak agenci w Copilot Agent Fabric się komunikują?

Agenci wymieniają informacje za pomocą otwartych protokołów. Możesz łączyć agentów z różnych platform. Dzięki temu agenci mogą rozwiązywać złożone problemy, współpracując jak zespół.

Czy mogę zintegrować Copilot Agent Fabric z istniejącymi systemami biznesowymi?

Tak. Copilot Agent Fabric korzysta z protokołu Model Context Protocol (MCP). MCP pozwala agentom łączyć się z systemami CRM, ERP i innymi narzędziami przedsiębiorstwa bez pisania niestandardowego kodu.

Czy moje dane są bezpieczne w Copilot Agent Fabric?

Twoje dane pozostają chronione. Copilot Agent Fabric stosuje dynamiczne zarządzanie tożsamością i dostęp z zasadą najmniejszych uprawnień. Ty decydujesz, kto może uzyskać dostęp do każdego agenta i z jakich danych korzysta.

Jakie umiejętności mogę przypisać agentom?

Umiejętności możesz dodawać, korzystając z modelu DBS:

Dzięki temu agenci działają w określonym celu.

Jak Copilot Agent Fabric pomaga mojemu zespołowi?

Oszczędzasz czas, automatyzując rutynowe zadania. Agenci wykonują zadania, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na strategii i innowacjach. Decyzje podejmujesz też szybciej i trafniej.

Czy do korzystania z Copilot Agent Fabric potrzebne są umiejętności programistyczne?

Nie musisz programować. Platformy Studio oferują narzędzia low-code i no-code. Agentów projektujesz i zarządzasz nimi za pomocą prostych interfejsów.

Jak zacząć pracę z Copilot Agent Fabric?

Zacznij od małej skali. Wybierz proces do zautomatyzowania. Użyj studiów projektowania orkiestracji, aby zbudować pierwszego agenta. Przetestuj go, zbierz opinie, a następnie rozszerz działanie na kolejne procesy.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Szukasz praktycznego wyjaśnienia tematu „How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric”? W tym odcinku omawiamy go przystępnym językiem i pokazujemy, dlaczego ma znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, AI i nowoczesnej pracy.

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

• Poznać kluczowe pojęcia związane z tematem „How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric”
• Zobaczyć, jak temat wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
• Dowiedzieć się, gdzie może przynieść praktyczną wartość Twojej organizacji

Mogą Cię również zainteresować powiązane odcinki M365 FM:

• Tworzenie audytowalnego wieloagentowego Copilota w Microsoft 365
• Budowanie modeli danych z Copilotem w Microsoft Fabric
• Copilot for Microsoft Fabric - Simply Explained
• Wieloagentowa AI z Microsoft Copilot i SharePoint – Reshmee Auckloo [MVP]
• Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots

Odkryj więcej praktycznych rozmów o Microsoft na M365 FM.

Ostatnia weryfikacja: lipiec 2026.

Dla kogo jest ten odcinek

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

🎧 Warto też posłuchać

• Microsoft Fabric — Silnie powiązany kolejny krok, który rozwija ten temat.
• Microsoft Graph Data Connect — Silnie powiązany kolejny krok, który rozwija ten temat.
• Power BI Copilot — Silnie powiązany kolejny krok, który rozwija ten temat.