Конец промптинга: почему компании переходят к ИИ на основе агентов

By Mirko Peters · 2026-08-26

Добро пожаловать в наш подробный разбор эволюции корпоративного искусственного интеллекта. Если вы следите за стремительно меняющимся миром технологий, то, вероятно, заметили…

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

Добро пожаловать в наш подробный разбор эволюции корпоративного искусственного интеллекта. Если вы следите за стремительно меняющимся миром технологий, то наверняка заметили серьёзный сдвиг в том, как компании взаимодействуют с моделями машинного обучения. Долгие годы инжиниринг промптов был золотым стандартом получения результатов от больших языковых моделей. Однако по мере того, как организации пытаются масштабировать автоматизацию, ручная настройка промптов выявляет серьёзные узкие места. Компании выходят за рамки простых чат-интерфейсов и переходят к автономным архитектурам на основе агентов.

Чтобы по-настоящему понять, как эта трансформация влияет на вашу организацию, рекомендуем послушать соответствующий выпуск подкаста «How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric». В нём мы разбираем практические аспекты создания таких систем, рассматривая архитектуру, операционные решения и стратегии внедрения в реальных корпоративных средах.

Главное

• Переход от инжиниринга промптов к ИИ на основе агентов повышает эффективность и производительность.
• Оркестрация агентов автоматизирует задачи, значительно сокращая время обработки и затраты на персонал.
• Специализированные агенты справляются со сложными рабочими процессами, позволяя принимать решения на опережение.
• Событийно-управляемые процессы обеспечивают мгновенную реакцию на изменения и повышают операционную эффективность.
• Надёжная архитектура данных критически важна для точности решений ИИ и его производительности.
• Используйте фреймворк DBS, чтобы наделить агентов специализированными навыками для более качественного выполнения задач.
• Внедряйте надёжные меры управления и безопасности, чтобы защищать данные и обеспечивать соответствие требованиям.
• Начинайте с небольших пилотных проектов, чтобы собрать обратную связь, прежде чем масштабировать решения ИИ на всю организацию.

Конец промптинга и новая эра ИИ

Почему промптинг ограничен

Возможно, вы помните, когда инжиниринг промптов был основным способом получения результатов от ИИ. На раннем этапе каждый промпт приходилось тщательно составлять. Такой метод работал, пока задачи были простыми. По мере роста мощности моделей ИИ требования к ним выросли. Одного хорошо составленного промпта уже было недостаточно. Компании обнаружили, что управление контекстом вокруг промпта становится не менее важным, чем сам промпт.

Многие организации столкнулись с трудностями при попытке масштабировать ИИ с помощью инжиниринга промптов. В таблице ниже показаны некоторые основные ограничения, с которыми вы можете столкнуться:

Как видите, эти проблемы затрудняют опору на инжиниринг промптов для сложных бизнес-задач. Компании заметили, что настройка промптов со временем даёт всё меньше преимуществ. Они обнаружили, что построение более качественных контекстных конвейеров повышает производительность ИИ. В таких сферах, как здравоохранение и юриспруденция, добавление документации в режиме реального времени приводило к более высокому одобрению со стороны клиентов. По мере усложнения задач организации поняли, что улучшение информации, передаваемой ИИ, работает лучше, чем простое изменение промптов. Этот сдвиг знаменует начало конца промптинга для корпоративного ИИ.

Рост ИИ на основе агентов

Теперь у вас есть возможность выйти за рамки старого способа работы с ИИ. ИИ на основе агентов предлагает новый подход. Вместо того чтобы ждать ваших указаний, эти агенты действуют самостоятельно. Они могут справляться со сложными рабочими процессами, принимать решения и даже разбивать цели на более мелкие шаги. Такой проактивный стиль меняет то, как вы используете ИИ в своём бизнесе.

Вот чем ИИ на основе агентов выделяется:

• Агентный ИИ не просто реагирует. Он воспринимает, рассуждает и действует в непрерывном цикле.
• Он может понять ваши цели, спланировать шаги и использовать разные инструменты для получения результата.
• Эти системы встраиваются в ваши бизнес-процессы, делая вашу работу быстрее и надёжнее.

Давайте сравним оркестрацию агентов с промпт-инжинирингом:

С оркестрацией агентов вы получаете гибкую и мощную систему. Ведущие технологические платформы задают направление этого перехода, предлагая инструменты вроде Azure AI Foundry и Copilot Studio. Эти платформы помогают вам проектировать, развёртывать и управлять агентами со встроенным управлением и мониторингом. Вы можете создавать агенты с низким кодом и использовать их в средствах совместной работы и корпоративном ПО.

«Конец промптингу» знаменует новую эру. Вам больше не нужно полагаться на хрупкие промпты. Вместо этого вы можете использовать ИИ на основе агентов, чтобы стимулировать инновации, повышать производительность и оставаться впереди в меняющемся мире.

Что такое Copilot Agent Fabric

Microsoft Copilot Agent Fabric открывает новый способ работы с ИИ. Вы переходите от простых промптов к системе, в которой агенты выполняют задачи, принимают решения и работают вместе. В этом разделе объясняется, как работает Copilot Agent Fabric и почему это важно для вашего бизнеса.

Ключевые компоненты: события, рассуждение, оркестрация

Copilot Agent Fabric можно представить как команду с разными ролями. Каждая часть помогает системе работать гладко и давать результат. В таблице ниже показаны основные компоненты и то, как они способствуют оркестрации ИИ:

Процесс запускается событиями. Например, новый лид в продажах или изменение запасов может стать триггером. Затем система использует рассуждение, чтобы решить, что делать дальше. Оркестрация объединяет всё вместе: она следит за тем, чтобы нужная задача попадала к нужному агенту. Агенты данных предоставляют структурированную бизнес-аналитику, которая помогает со сложным рассуждением и оркестрацией в корпоративных системах. Когда вы используете агенты Copilot Studio вместе с агентами Fabric, рассуждения над вашими бизнес-данными становятся точнее. Такая конфигурация связывает ваши бизнес-задачи напрямую с данными, делая результаты точнее и полезнее.

Вы также можете использовать Microsoft Agents SDK для оркестрации разных агентов. Это позволяет повторно использовать навыки и сокращает лишнюю работу. Мультиагентная оркестрация позволяет агентам работать вместе, анализировать большие наборы данных и получать результаты с полным бизнес-контекстом.

Специализированные агенты и роли

Copilot Agent Fabric использует специализированных агентов. У каждого агента есть чёткая задача. Роли можно назначать исходя из бизнес-потребностей:

• Агенты данных работают с корпоративными данными и предоставляют доступ через понятные пользовательские интерфейсы.
• Операционные агенты автоматизируют цикл «Наблюдение – Анализ – Решение – Действие», обрабатывая данные в реальном времени, чтобы ваш бизнес работал бесперебойно.
• При настройке операционного агента вы определяете бизнес-цели, инструкции, источники знаний и действия.

Вы контролируете, кто может использовать каждого агента. Например, только пользователи с нужными разрешениями могут получить доступ к определённым агентам данных. Этим управляют системы разрешений на основе ролей, которые обеспечивают сохранность и безопасность ваших данных.

Такая структура помогает избежать путаницы. Каждый агент знает свою задачу. Оркестратор распределяет задачи, предотвращая дублирование или пропущенные шаги. Вы получаете систему, которая одновременно безопасна и эффективна.

От реактивного к проактивному ИИ

С Copilot Agent Fabric вы переходите от реактивной системы к проактивной. Раньше приходилось ждать, пока проблемы проявятся, и только потом действовать. Теперь агенты могут замечать изменения и реагировать сразу. Например, события ёмкости в реальном времени дают мгновенные сигналы о загрузке системы и запускают автоматизированные рабочие процессы, чтобы ваша команда могла действовать до того, как проблемы усугубятся.

В таблице ниже показано, как этот переход помогает разным операционным ролям:

Вы также замечаете изменения в том, как управляете мощностями. Вместо того чтобы реагировать на проблемы, теперь вы можете действовать мгновенно. Автоматизация позволяет вашей команде устранять неполадки сразу же, как только они возникают. Такой проактивный подход экономит время и снижает количество ошибок.

Многие организации уже оценили преимущества. Крупные компании, внедряющие решения Copilot, сэкономили значительное количество часов на каждого пользователя в неделю, существенно сократили циклы анализа кампаний, уменьшили время на кодирование ETL и ускорили разрешение обращений в службу поддержки клиентов. Эти результаты показывают, как Copilot Agent Fabric трансформирует рабочие процессы и поддерживает «конец эры промптов» в корпоративном ИИ.

Совет: Когда вы используете Copilot Agent Fabric, вы даёте команде возможность сосредоточиться на работе с высокой добавленной стоимостью. Агенты берут на себя рутинные задачи, поэтому у вас остаётся больше времени на стратегию и инновации.

Оркестрация агентов в Copilot Fabric

Событийно-ориентированные рабочие процессы

Вы можете автоматизировать бизнес-процессы с помощью событийно-ориентированных рабочих процессов в Copilot Agent Fabric. Когда происходит событие — например, поступает новый заказ, срабатывает датчик или меняется остаток на складе, — агенты реагируют немедленно. Такой подход помогает быстрее действовать и принимать более обоснованные решения. Вам не нужно ждать, пока кто-то заметит проблему или отправит промпт.

Вот как событийно-ориентированные рабочие процессы дают измеримую пользу:

Как видите, агенты помогают реагировать на события по мере их возникновения. Это сокращает задержки и улучшает результаты во многих отраслях.

Интеллектуальное рассуждение

Copilot Agent Fabric даёт вашим агентам возможность рассуждать и принимать разумные решения. Агенты делают больше, чем просто следуют простым инструкциям. Они анализируют данные, интерпретируют ситуации и решают, что делать дальше. Такое глубокое рассуждение позволяет уверенно справляться со сложными бизнес-сценариями.

Вы получаете следующие возможности:

• Агенты автоматически выполняют многошаговые процессы с учётом контекста.
• Они подключаются к основным корпоративным системам, чтобы собирать информацию и действовать на её основе.
• Вы получаете ответы на основе данных и предложения по действиям прямо в среде чата.

Благодаря интеллектуальному рассуждению вы выходите за рамки базовых дашбордов. Агенты используют данные в реальном времени, чтобы давать вам продвинутую аналитику и рекомендации. Этот сдвиг поддерживает «конец эры промптов», позволяя ИИ направлять ваши решения, а не просто отвечать на вопросы.

Примечание: Когда вы используете интеллектуальное рассуждение, вы открываете новые способы решения задач и продвигаете ваш бизнес вперёд.

Уровень оркестрации

Уровень оркестрации в Copilot Agent Fabric выступает центром управления для ваших ИИ-агентов. Вы проектируете агентов и подключаете их к бизнес-системам с помощью низкокодовых инструментов. Этот уровень упрощает создание, развёртывание и управление агентами во всей организации.

Вот что вы получаете от уровня оркестрации:

• Вы масштабируете ИИ на разные подразделения без дублирования усилий.
• Вы обеспечиваете согласованность данных и соответствие требованиям, централизуя доступ.
• Вы ускоряете инновации, позволяя агентам работать совместно, как команды.

Вы можете создавать шаблоны агентов и повторно использовать их в разных частях организации. Устойчивая оркестрация поддерживает новые возможности и помогает встраивать их в существующие рабочие процессы. Такая модель превращает разрозненные проекты ИИ в повторяемый процесс, что упрощает масштабирование и адаптацию по мере изменения ваших потребностей.

Совет: Уровень оркестрации помогает стандартизировать вашу стратегию ИИ и получать максимальную отдачу от инвестиций.

Архитектура данных и протокол MCP

Почему важна структура данных

Для получения лучших результатов от ИИ-агентов нужна надёжная структура данных. Когда вы хорошо организуете данные, агенты могут принимать более обоснованные решения и избегать ошибок. Если данные беспорядочны или неясны, агенты могут выдавать излишне уверенные или неверные ответы. Это может привести к неудачным бизнес-решениям.

Исследования показывают, что эффективность оркестрации ИИ-агентов зависит от того, как структурированы ваши данные. Например, вероятностные и байесовские модели помогают агентам принимать решения, когда у них нет всех фактов. Эти модели используют оценку состояния убеждений (belief-state estimation) и модели наблюдений, чтобы решения агентов оставались хорошо откалиброванными. Если структура данных слабая, агенты могут упустить важные детали или ошибиться в суждениях. Надёжные структуры данных позволяют агентам рассуждать уверенно и точно.

Всегда уделяйте внимание прочной основе для данных. Это означает использование понятных связей, качественных метаданных и сертифицированных семантических слоёв. Когда вы так делаете, вы помогаете своим агентам давать лучшие результаты для бизнеса.

Протокол контекста модели (MCP)

Model Context Protocol (MCP) выступает универсальным коннектором для ваших ИИ-агентов. Не нужно создавать отдельные связи для каждой системы. MCP позволяет агентам взаимодействовать со многими корпоративными приложениями по одному стандарту. Это экономит время и снижает сложность.

В конфигурации с несколькими агентами главный агент-координатор использует MCP, чтобы дать другим агентам безопасный доступ к вашему корпоративному ПО. MCP защищает данные, следуя вашим политикам безопасности. Кроме того, он даёт вам контроль над тем, что делают агенты и как они принимают решения.

MCP подключает ваших ИИ-агентов ко многим бизнес-инструментам, например:

• платформы CRM
• решения ERP
• хранилища данных
• базы знаний
• внутренние бизнес-приложения

С MCP вы можете масштабировать свои ИИ-решения по всей компании, не беспокоясь о сложностях интеграции.

Интеграция с корпоративными системами

Вы хотите, чтобы ваши ИИ-агенты гладко работали с существующими системами. Copilot Agent Fabric поддерживает лучшие практики интеграции. Всегда используйте сертифицированные семантические слои. Это поддерживает чистоту данных и гарантирует, что агенты работают только с проверенной информацией.

Соблюдайте метки конфиденциальности и политики безопасности. Это предотвращает утечки данных и защищает ваш бизнес. Применяйте политики управления (governance) и ролевой доступ, чтобы контролировать, кто может использовать каждого агента. Управляйте идентичностями агентов для безопасной работы.

Ниже приведена таблица лучших практик интеграции Copilot Agent Fabric с вашей архитектурой данных:

Также используйте рассуждения, ориентированные на семантику. Это значит, что агенты работают с бизнес-моделями, а не с сырыми таблицами. Все взаимодействия аудируются и соответствуют политикам. Data Agents могут передавать инсайты совместным командам, агентам рабочих процессов или агентам, подключённым к ERP. Такой подход помогает извлечь максимум пользы из инвестиций в ИИ.

Совет: Надёжная архитектура данных и MCP делают ваших ИИ-агентов умнее, безопаснее и проще в управлении.

Совместная работа агентов и фреймворки навыков

Коммуникация между агентами

Вы можете получить новый уровень производительности, когда ваши ИИ-агенты общаются напрямую друг с другом. В Copilot Agent Fabric агенты не работают изолированно. Они обмениваются информацией, координируют задачи и передают контекст друг другу. Это помогает быстрее решать сложные бизнес-задачи. Например, Data Agent может собрать инсайты из корпоративных систем и отправить их Operations Agent. Operations Agent затем действует на основе этих инсайтов, автоматизируя решения и действия.

Современные платформы оркестрации поддерживают открытые протоколы Agent-to-Agent (A2A). Эти протоколы позволяют агентам с разных платформ работать вместе. Вы получаете гибкость, потому что ваши агенты могут обмениваться контекстом и взаимодействовать в реальных бизнес-процессах. Такая совместимость означает, что не нужно заново создавать решения для каждого нового рабочего процесса. Вы можете масштабировать ИИ-решения по мере роста бизнеса.

Совет: Когда агенты взаимодействуют, вы сокращаете ручную передачу задач и ускоряете рабочие процессы.

Развитие навыков с DBS

Вы можете наделить своих агентов специализированными навыками с помощью фреймворка DBS (Direction, Blueprints, Solutions). Этот фреймворк помогает определить, что должен делать каждый агент, как он должен это делать и какими ресурсами может пользоваться. В таблице ниже показано, как каждый компонент поддерживает развитие навыков:

Вы начинаете с задания направления (Direction). Оно определяет, к каким целям должен стремиться агент. Blueprints задают правила и рекомендации, которым агент обязан следовать. Solutions предоставляют инструменты и интеграции, необходимые агенту для выполнения задач. Используя DBS, вы гарантируете, что каждый агент действует целенаправленно и последовательно. Также становится проще обновлять и расширять навыки агентов по мере изменения вашего бизнеса.

Масштабирование совместной работы

Вы можете масштабировать взаимодействие агентов во всей организации с помощью Copilot Agent Fabric. Регулярные обновления платформы постоянно улучшают координацию агентов и их операционную зрелость. Теперь агенты работают с архитектурами на базе fabric, получая доступ к корпоративным данным и аналитике, что повышает их способность к совместной работе. Акцент на координации, а не на изолированных задачах, помогает проще управлять сложными рабочими процессами.

• Многоагентные системы позволяют специализированным агентам эффективно работать вместе.
• Структурированные процессы оценки проверяют поведение агентов до их развертывания, что повышает операционную уверенность.
• Вы можете управлять многими агентами в различных рабочих процессах без дополнительной сложности.

Среды оркестрации превратились в слой управления на уровне предприятия. Теперь агенты взаимодействуют между платформами, а не только внутри одного инструмента. Открытые протоколы A2A обеспечивают взаимодействие, поэтому агенты могут обмениваться контекстом и работать вместе в режиме реального времени. Этот сдвиг позволяет решать реальные бизнес-задачи с помощью команд агентов, а не только ботов для отдельных задач.

Примечание: по мере масштабирования совместной работы вы получаете более надежную автоматизацию и лучшие бизнес-результаты.

Реальный пример: Copilot Agent Fabric в действии

Трансформация рабочих процессов

Влияние Copilot Agent Fabric можно увидеть во многих отраслях. Когда вы внедряете эту систему, вы переходите от ручной, реактивной работы к автоматизированным, проактивным рабочим процессам. Вот несколько примеров того, как организации используют Copilot Agent Fabric для трансформации своей деятельности:

• Компании AdTech используют Copilot для анализа данных в реальном времени, оптимизируя кампании и сокращая время перехода от данных к решению.
• В цифровом производстве вы можете использовать операционные данные для выявления закономерностей и повышения эффективности, что помогает быстрее находить первопричины и стандартизировать ключевые показатели эффективности.
• Финтех-компании превращают статичные отчеты в аналитику реального времени, что повышает качество управления рисками и ускоряет принятие решений.
• Организации в сфере healthtech объединяют различные наборы данных, определяют группы пациентов и отслеживают операционные метрики для более быстрого получения выводов в здравоохранении.
• Логистические компании используют данные в реальном времени для улучшения планирования и эффективности, переходя от реагирования на проблемы к проактивному управлению операциями.

Когда вы внедряете Copilot Agent Fabric, вы сокращаете административные усилия и ускоряете предоставление услуг. Многие организации сообщают о высоком уровне вовлеченности сотрудников: большая часть сотрудников использует систему каждую неделю. Вы также ускоряете циклы принятия решений и получаете более персонализированные рекомендации. При структурированном внедрении предприятия достигают высокой активной вовлеченности и значительной окупаемости инвестиций за трехлетний период.

Ключевые уроки и лучшие практики

Вы можете учиться на опыте организаций, которые уже внедрили Copilot Agent Fabric. Вот несколько лучших практик, которые помогут вам добиться успеха:

1. Начните с надежного управления. Создайте четкую стратегию маркировки и защиты данных, чтобы сохранить безопасность информации и выполнить требования соответствия.
2. Сначала пилот, затем масштабирование. Начните с небольших групп, чтобы собрать обратную связь и улучшить подход, прежде чем развертывать решение во всей компании.
3. Общайтесь рано и часто. Держите всех в курсе и привлекайте руководство, чтобы стимулировать внедрение.
4. Выращивайте чемпионов. Определите сотрудников, которые могут делиться советами и реальными примерами, чтобы помогать другим.
5. Инвестируйте в обучение. Предлагайте учебные материалы, чтобы пользователи уверенно применяли Copilot в повседневной работе.
6. Измеряйте и оптимизируйте. Отслеживайте использование, собирайте обратную связь и улучшайте внедрение, чтобы максимизировать результаты.
7. Продумайте поддержку. Настройте каналы самообслуживания и помощи со стороны людей, чтобы сотрудники быстро получали помощь.
8. Расширяйте возможности с помощью агентов. По мере того как организация развивается, изучайте агентный ИИ, чтобы автоматизировать больше рабочих процессов и повысить производительность.

Видно, что конец эпохи промптинга — это не просто техническая смена подходов. Меняется то, как вы работаете, планируете и доставляете ценность. Следуя этим урокам, вы закладываете в организации основу для долгосрочного успеха с Copilot Agent Fabric.

Управление, безопасность и тенденции развития

Модели управления

Чтобы управлять Copilot Agent Fabric в организации, нужно надёжное управление. Хорошее управление помогает контролировать данные, защищать конфиденциальность и формировать доверие к ИИ. Можно использовать структуру, которая охватывает все важные области. В таблице ниже показаны основные направления управления агентным ИИ:

Эти направления можно связать с основными аналитическими платформами, чтобы лучше контролировать ситуацию. Такая структура помогает находить, защищать и контролировать все взаимодействия с ИИ. Так вы убедитесь, что организация соблюдает правила, и снизите риски, связанные с использованием ИИ.

• Интегрируется с аналитическими движками для более глубокого управления.
• Предоставляет структуру для обнаружения, защиты и управления взаимодействиями с ИИ.
• Направлен на обеспечение соответствия требованиям и снижение рисков, связанных с использованием ИИ.

Совет: начните с понятных политик и обновляйте их по мере развития ваших систем ИИ.

Безопасность в агентных фабриках

Безопасность очень важна при использовании агентных фабрик. Вы хотите сохранить данные в безопасности и контролировать, кто имеет к ним доступ. Copilot Agent Fabric использует несколько протоколов безопасности, чтобы защищать ваш бизнес:

• Динамическое управление идентификацией: агенты используют временные идентификаторы. Они не хранят постоянных разрешений, что затрудняет злоумышленникам злоупотребление доступом.
• Доступ с минимальными привилегиями: система выдаёт агентам только те разрешения, которые нужны для каждой задачи, что ограничивает риски в случае сбоя.
• Управление разрешениями во время выполнения: разрешения меняются по мере работы агентов. Система проверяет, что нужно агентам, на каждом шаге.

Эти протоколы помогают управлять безопасностью в реальном времени. Можно быть уверенными, что ваши агенты ИИ будут делать только то, что вы разрешили.

Примечание: регулярно проверяйте настройки безопасности, чтобы не отставать от новых угроз.

Подготовка к развитию ИИ

Вы увидите серьёзные изменения в том, как бизнес использует агентный ИИ. Компании начинают масштабировать многоагентные системы, и ИТ- и бизнес-среда становится сложнее. Рабочие процессы станут модульными. Вы можете использовать агентов, созданных вашей командой, или покупать их у других поставщиков.

Появятся новые профессии, связанные с работой людей с агентами ИИ. Эксперты прогнозируют, что значительная часть корпоративного ПО скоро будет включать агентный ИИ, а заметная доля ежедневных рабочих решений будет приниматься без участия человека.

• Компании будут масштабировать многоагентные системы, и ИТ- и бизнес-среда станет сложнее.
• Корпоративные рабочие процессы станут модульными и будут использовать как внутренних, так и сторонних агентов.
• Новые роли сотрудников будут сосредоточены на взаимодействии с агентами ИИ.
• Аналитики прогнозируют, что большая доля корпоративного ПО будет включать агентный ИИ, а многие рутинные решения будут приниматься агентами ИИ автономно.

Подготовиться можно, развивая навыки, обновляя политики и оставаясь гибкими. Будущее ИИ принесёт новые возможности для роста и инноваций.

Акцент: оставайтесь любознательными и продолжайте учиться. Мир ИИ быстро меняется, и вы можете задавать направление.

Теперь понятно, почему оркестрация агентов превосходит промпт-инжиниринг в корпоративном ИИ. Специализированные агенты эффективно выполняют задачи, изолируют сбои и обеспечивают стабильные результаты.

С Copilot Agent Fabric вы получаете систему, которая способствует сотрудничеству и автоматизирует рабочие процессы. Этот новый подход к ИИ помогает управлять интеллектуальными экосистемами и поддерживает постоянные инновации. Надёжное управление гарантирует, что ваша организация останется защищённой и готовой к будущему.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Copilot Agent Fabric?

Copilot Agent Fabric — это корпоративная структура. Вы используете её для создания, развёртывания и управления агентами ИИ. Эти агенты автоматизируют задачи, принимают решения и совместно работают над улучшением ваших бизнес-процессов.

Как агенты в Copilot Agent Fabric взаимодействуют друг с другом?

Агенты обмениваются информацией с помощью открытых протоколов. Вы можете подключать агентов с разных платформ. Это помогает вашим агентам решать сложные задачи, работая как команда.

Можно ли интегрировать Copilot Agent Fabric с текущими бизнес-системами?

Да, можно. Copilot Agent Fabric использует Model Context Protocol (MCP). MCP позволяет вашим агентам подключаться к CRM, ERP и другим корпоративным инструментам без написания собственного кода.

Безопасны ли мои данные в Copilot Agent Fabric?

Ваши данные остаются защищёнными. Copilot Agent Fabric использует динамическое управление идентификацией и доступ с минимальными привилегиями. Вы контролируете, кто может получить доступ к каждому агенту и какие данные он использует.

Какие навыки можно добавить агентам?

Навыки добавляются по схеме DBS:

Это помогает агентам действовать целенаправленно.

Как Copilot Agent Fabric помогает вашей команде?

Вы экономите время, автоматизируя рутинную работу. Агенты берут на себя задачи, и ваша команда может сосредоточиться на стратегии и инновациях. Кроме того, решения принимаются быстрее и точнее.

Нужны ли навыки программирования для работы с Copilot Agent Fabric?

Писать код не нужно. Студийные платформы предлагают инструменты low-code и no-code. Вы можете проектировать и управлять агентами через простые интерфейсы.

Как начать работу с Copilot Agent Fabric?

Начните с малого. Выберите один рабочий процесс для автоматизации. Используйте студии проектирования оркестрации, чтобы создать первого агента. Протестируйте его, соберите обратную связь и затем масштабируйте на другие процессы.

🎧 Слушайте этот эпизод

Хотите практическое объяснение того, как создать Microsoft Copilot Agent Fabric? В этом эпизоде тема разобрана понятным языком и показано, почему она важна для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безопасности, ИИ и современной работы.

Слушайте этот эпизод, если вы хотите:

• Понять ключевые концепции того, как создать Microsoft Copilot Agent Fabric
• Увидеть, как это вписывается в более широкую экосистему технологий Microsoft
• Узнать, где это может принести практическую пользу вашей организации

Вам также могут понравиться связанные эпизоды M365 FM:

• Создание проверяемого мультиагентного Copilot в Microsoft 365
• Создание моделей данных с Copilot в Microsoft Fabric
• Copilot для Microsoft Fabric — простым языком
• Мультиагентный ИИ с Microsoft Copilot и SharePoint – Reshmee Auckloo [MVP]
• Корпоративная структура ИИ-агентов: архитектура за пределами чат-ботов

Больше практических материалов о Microsoft читайте на M365 FM.

Последняя проверка: июль 2026.

Кому стоит послушать

Этот эпизод предназначен для администраторов Microsoft, архитекторов, разработчиков, специалистов по безопасности и руководителей бизнеса, которым нужна практическая основа перед принятием решений о внедрении, эксплуатации или управлении.

🎧 Также рекомендуем послушать

• Microsoft Fabric — тесно связанный следующий шаг для развития этой темы.
• Microsoft Graph Data Connect — тесно связанный следующий шаг для развития этой темы.
• Power BI Copilot — тесно связанный следующий шаг для развития этой темы.