Архітектура мультиагентних систем: коли використовувати Copilot Studio, а коли Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-27

Ласкаво просимо назад, друзі! Сьогодні ми детально розберемо тему, яка останніми місяцями домінує в моїх розмовах з архітекторами корпоративних систем, CTO та інженерами ШІ: мультиагентні системи. Якщо ви слухали наш недавній епізод про еволюцію оркестрації генеративного ШІ, то знаєте, що ми лише торкнулися того, як організації відходять від монолітних застосунків на основі мовних моделей і перехо

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

Ласкаво просимо назад, друзі! Сьогодні ми детально розберемо тему, яка останніми місяцями домінує в моїх розмовах з архітекторами корпоративних систем, CTO та інженерами ШІ: мультиагентні системи. Якщо ви слухали наш недавній епізод про еволюцію оркестрації генеративного ШІ, то знаєте, що ми лише торкнулися того, як організації відходять від монолітних застосунків на основі мовних моделей і переходять до скоординованих, спеціалізованих команд автономних агентів ШІ.

Створення таких складних мультиагентних архітектур потребує надійних платформ. У екосистемі Microsoft одразу привертають увагу два важковаговики: Microsoft Copilot Studio та Azure AI Foundry. Вибір між ними — це не просто деталь реалізації, а фундаментальне архітектурне рішення, яке впливатиме на гнучкість, масштабованість, безпеку та бюджет вашої організації на роки вперед. У цьому супровідному блог-пості ми розберемо структуру, яку використали для сьогоднішнього епізоду, поглиблюючись у ключові архітектурні відмінності, сценарії використання та стратегічні рамки прийняття рішень, які потрібно знати при проєктуванні корпоративних рішень на базі ШІ.

Вступ до корпоративних мультиагентних систем

Щоб зрозуміти, чому нам потрібні такі платформи, як Copilot Studio та Azure AI Foundry, спершу треба визначити, що насправді являє собою корпоративна мультиагентна система. Минули часи, коли один монолітний промпт намагався розв’язати всі бізнес-задачі. Чи йдеться про сортування звернень служби підтримки, оптимізацію ланцюга постачання чи складне фінансове прогнозування, вимагати від однієї великої мовної моделі знати все, мати доступ до всіх баз даних і надійно виконувати всі дії — це антипатерн.

Натомість сучасна корпоративна архітектура віддає перевагу декомпозиції. Ми розбиваємо складні процеси на предметно орієнтовані завдання й призначаємо їх спеціалізованим агентам. Наприклад, може бути агент RAG (retrieval-augmented generation), який спеціалізується на аналізі внутрішніх HR-політик, транзакційний агент, що напряму взаємодіє із SAP для перевірки балансу відпускних днів, і агент-супервізор, який керує розмовою, спрямовує наміри та стежить за дотриманням правил безпеки. Такий поділ праці дозволяє використовувати менші, високооптимізовані моделі для конкретних завдань, знижувати затримку та витрати і суттєво підвищувати точність наших систем ШІ.

Водночас оркеструвати ці агенти безпечно, надійно й у масштабі непросто. Агентам потрібна пам’ять, їм треба асинхронно обмінюватися повідомленнями між собою, їм потрібні запобіжники проти prompt injection і галюцинацій, і вони мають дотримуватися суворих стандартів управління корпоративними даними. Саме тут у пригоді стає дворівнева стратегія Microsoft у сфері ШІ, яка пропонує два відмінні, але взаємодоповнювальні середовища: Copilot Studio та Azure AI Foundry.

Огляд Microsoft Copilot Studio: можливості та сценарії використання

Почнімо з Microsoft Copilot Studio. Якщо Azure AI Foundry — це майстерня для майстрів-механіків і конструкторів двигунів, то Copilot Studio — це відполірована складальна лінія, призначена для того, щоб швидко вивести автомобілі на дорогу. Copilot Studio — це наскрізна платформа розмовного ШІ, яка дає змогу як професійним розробникам, так і громадянським розробникам (їх часто називають експертами предметної області в бізнесі) створювати, тестувати й публікувати власні копілоти.

Гнучкість low-code та інтеграція з бізнесом

Головна перевага Copilot Studio — це підхід low-code/no-code, глибоко інтегрований із Microsoft Power Platform. Якщо ваша організація вже використовує Microsoft Teams, SharePoint, Dynamics 365 та ширшу екосистему Power, Copilot Studio стає природним центром для розмовних сценаріїв. Він надає зручний графічний інтерфейс для визначення тем, резервної поведінки та витягування сутностей без потреби в глибоких знаннях інженерії програмного забезпечення.

Розширюваність «plug-and-play»

У контексті мультиагентних систем Copilot Studio виявляє себе як рівень оркестрації та взаємодії з користувачем. Він дозволяє поєднувати готові copilot-и, власні теми та бекенд-API за допомогою декларативних конфігурацій. Ви можете легко підключити моделі Azure OpenAI як механізм міркувань, а Copilot Studio забезпечить ведення діалогу, автентифікацію користувачів і публікацію через кілька каналів: веб-чат, Teams, WhatsApp та Facebook Messenger.

Ідеальні сценарії використання

Copilot Studio найкраще застосовувати, коли головний фокус — це користувацький досвід, швидке прототипування та автоматизація бізнес-процесів, що стосуються стандартних корпоративних SaaS-застосунків. Наприклад, це помічники служби ІТ-підтримки, боти для адаптації нових співробітників у HR, системи управління внутрішніми знаннями та агенти з обслуговування клієнтів, де важливі швидкість виходу на ринок і безшовна інтеграція з наявними конекторами даних Microsoft 365.

Azure AI Foundry: розширені можливості та гнучкість

А тепер перейдімо на іншу сторону: Azure AI Foundry. У багатьох колах її знають під назвами її базових компонентів, наприклад Azure AI Studio. Azure AI Foundry — це платформа корпоративного рівня для розробників, фахівців з даних та інженерів ШІ, яким потрібні повний контроль, гнучкість налаштувань і обчислювальна потужність.

Необмежена кастомізація та контроль через код

Якщо потрібно побудувати власні каркаси агентів з нуля, можливо, використовуючи відкриті бібліотеки оркестрації на кшталт Semantic Kernel, LangChain або AutoGen, Azure AI Foundry — ваше природне середовище. Платформа надає доступ до широкого каталогу моделей, що містить базові моделі від OpenAI, Meta, Mistral, Cohere та Hugging Face, а також сучасні інструменти для тонкого налаштування, оцінювання та безпечного розгортання.

Розширена оркестрація та керування обчислювальними ресурсами

Azure AI Foundry дозволяє керувати кластерами обчислень, розгортати керовані кінцеві точки та налаштовувати складні асинхронні архітектури, керовані подіями. Коли ваша мультиагентна система потребує виконання власного коду, складного математичного моделювання, векторних баз даних із мільйонами багатовимірних embedding-ів і власних протоколів взаємодії між агентами, Foundry надає інфраструктуру, щоб це реалізувати, не обмежуючи ваших технічних амбіцій.

Ідеальні сценарії використання

Обирайте Azure AI Foundry, коли створюєте глибоко пропрієтарні рішення на основі ШІ, де ключова цінність — інтелектуальна власність. Сюди належать спеціалізовані механізми міркувань для відкриття ліків, алгоритмічні торгові боти, складні багатокрокові симуляції ланцюгів постачання або сценарії, коли потрібно тонко налаштувати моделі з відкритим кодом на чутливих даних в ізольованому середовищі перед їх розгортанням у продуктиві.

Архітектурне порівняння: Copilot Studio проти Azure AI Foundry

Щоб зробити правильний архітектурний вибір, порівняємо Copilot Studio та Azure AI Foundry поруч за кількома ключовими вимірами: профіль розробника, глибина кастомізації, накладні витрати на інтеграцію та механіка масштабування.

Профіль розробника та навички

Copilot Studio створено для змішаної аудиторії. Бізнес-аналітики, власники продуктів і розробники можуть працювати разом у одному робочому просторі. Натомість Azure AI Foundry орієнтована насамперед на розробників і фахівців з даних. Вона передбачає володіння Python, C#, контейнеризацією, REST API та керуванням хмарною інфраструктурою.

Кастомізація проти швидкості

У Copilot Studio ви обмінюєте глибоку архітектурну кастомізацію на стрімку швидкість розробки. Ви працюєте в межах обмежень інтерфейсу платформи та передбачених циклів керування діалогом. В Azure AI Foundry у вас чистий аркуш. Можна писати власні скінченні автомати, керувати пам'яттю агентів за допомогою кластерів Redis і реалізовувати нові патерни спільної роботи мультиагентів, яких раніше не було, але ціною написання та підтримки значно більшого обсягу власного коду.

Гнучкість моделей

Хоча Copilot Studio дозволяє підключати потужні LLM для своїх міркувань, Azure AI Foundry пропонує неперевершену свободу у виборі моделей. Ви можете легко перемикатися між різними передовими моделями, оцінювати їхню продуктивність за допомогою вбудованих у платформу інструментів автоматизованого бенчмаркінгу та розгортати моделі з відкритими вагами безпосередньо на керованій інфраструктурі Azure.

Оркестрація мультиагентних робочих процесів у масштабі

Ключовий архітектурний аспект під час проєктування мультиагентних систем — це те, як агенти взаємодіють між собою. У промисловому середовищі не можна покладатися на прості синхронні виклики API, які хаотично ланцюжками з'єднані між собою. Мережі можуть пропадати, агенти можуть потрапляти в нескінченні цикли, а ліміти токенів можуть бути перевищені.

Під час оркестрації робочих процесів у великому масштабі архітектори мають вибирати між централізованими патернами з наглядачем і децентралізованими моделями співпраці «рівний з рівним».

Патерн «наглядач»

У патерні «наглядач» — який легко реалізувати як у Copilot Studio (через теми оркестрації), так і в Azure AI Foundry (через власний код агента) — центральний головний агент аналізує запит користувача, розбиває його на підзавдання, делегує їх спеціалізованим агентам-виконавцям, збирає результати й формує фінальну відповідь. Цей патерн дає передбачуваність, сильне управління та простіше налагодження, тож він ідеально підходить для бізнес-процесів.

Автономний патерн «рівний з рівним»

У патерні «рівний з рівним» агенти безпосередньо спілкуються одне з одним у спільному робочому просторі або через шину повідомлень, узгоджують завдання й разом вирішують проблеми. Це значно складніше, і зазвичай такі системи будують в Azure AI Foundry разом із фреймворками на кшталт AutoGen. Попри потужність для складного мозкового штурму, наукових досліджень чи генерації коду, такий патерн потребує суворих захисних обмежень, щоб цикли галюцинацій агентів не витратили тисячі доларів кредитів на обчислення API за лічені хвилини.

Безпека, управління та відповідність вимогам у корпоративному ШІ

Жодне обговорення корпоративної архітектури ШІ не обходиться без безпеки, управління та відповідності вимогам. У корпоративному світі розгортання агента ШІ без захисних обмежень — це відповідальність, яка чекає свого часу. Обидві платформи спираються на світового рівня системи безпеки Azure, але працюють з управлінням по-різному.

Конфіденційність і розташування даних

І Copilot Studio, і Azure AI Foundry успадковують суворі корпоративні стандарти відповідності Azure. Ваші дані шифруються під час передавання та в стані зберігання, а корпоративні дані ніколи не використовуються для навчання базових моделей без вашої явної згоди. Водночас Azure AI Foundry дозволяє надзвичайно детально контролювати віртуальні мережі (VNet), приватні кінцеві точки, керовані ідентичності та політики запобігання втратам даних (DLP), що відповідає жорстким вимогам галузей із сильним регулюванням, таких як фінанси, охорона здоров'я та оборона.

Безпека контенту та захисні обмеження

Azure AI Content Safety глибоко інтегрована в Azure AI Foundry і дозволяє відфільтровувати мову ворожнечі, сексуальний контент, самоушкодження та насильство, а також виявляти спроби джейлбрейку та ін'єкції промптів у реальному часі. Copilot Studio також містить надійні функції модерації контенту, які гарантують, що боти, орієнтовані на ваших клієнтів або співробітників, легко зберігають безпеку бренду та відповідність вимогам.

Матриця рішень: коли обрати яку платформу

Отже, як ухвалити остаточне рішення? Давайте встановимо чітку матрицю рішень, яка допоможе підготуватися до наступного засідання ради з архітектурного огляду.

Обирайте Microsoft Copilot Studio, якщо:

• Ваш основний сценарій використання — діалогові користувацькі інтерфейси, обслуговування клієнтів і внутрішні служби підтримки для співробітників.
• Ви хочете надати можливість громадянським розробникам і експертам з бізнес-доменів створювати та підтримувати окремі частини робочого процесу ШІ.
• Ваша організація значною мірою інвестувала в екосистеми Microsoft 365, Power Platform і Dynamics 365.
• Вам потрібно розгорнути функціонального, безпечного мультиагентного копілота за тижні, а не місяці.

Обирайте Azure AI Foundry, якщо:

• Ви створюєте ключову інтелектуальну власність, індивідуальні застосунки ШІ або складні обчислювальні моделі з нуля.
• Вашій інженерній команді потрібен контроль на рівні коду з використанням просунутих мультиагентних фреймворків, таких як Semantic Kernel або AutoGen.
• Вам потрібно донавчати моделі з відкритим кодом або власні моделі на індивідуальних, дуже чутливих наборах даних.
• Ваша архітектура вимагає просунутого керування інфраструктурою, інтеграцій з власними векторними базами даних і детального мережевого захисту, як-от приватні кінцеві точки.

Гібридний підхід

Майте на увазі, що це рідко буває рішення «або-або». Багато найскладніших корпоративних архітектур, які ми бачимо сьогодні, використовують гібридну модель. **Copilot Studio** слугує інтуїтивно зрозумілим і безпечним рівнем оркестрації для взаємодії з користувачами та базової маршрутизації в межах організації, а спеціалізовані робочі агенти на бекенді, складні конвеєри RAG і власні донавчені моделі розгортаються та керуються в **Azure AI Foundry**. Так ви отримуєте найкраще з обох світів: швидке розгортання для користувачів поєднане з потужними й масштабованими обчислювальними ресурсами на бекенді.

Висновки та погляд у майбутнє

Архітектура мультиагентних систем є наступним великим рубежем у розробці корпоративного програмного забезпечення. Оскільки моделі ШІ стають швидшими, дешевшими й потужнішими, вирізнятиме вас не лише модель, яку ви використовуєте, а й те, наскільки вдало ви оркеструєте свої команди агентів, щоб автономно й безпечно розв'язувати складні бізнес-завдання.

Чи обираєте ви малоколодну гнучкість Microsoft Copilot Studio, чи практично необмежену налаштовуваність Azure AI Foundry, ключовим є узгодження архітектурного вибору з навичками вашої команди, бізнес-цілями та вимогами корпоративного управління. Починайте з малого, доведіть цінність агентних робочих процесів у контрольованому середовищі та масштабуйтеся далі в міру зростання архітектурної зрілості.

Дякуємо, що слідкуєте за сьогоднішньою публікацією та епізодом подкасту! Обов'язково підпишіться на шоу, залиште відгук і поділіться цією статтею зі своїми колегами-архітекторами та керівниками інженерних команд. До зустрічі наступного разу, продовжуйте будувати розумно!