Agenci w Microsoft Copilot – czym są, jak działają i jak je projektować

Wprowadzenie do agentów w Microsoft Copilot

Agenci w Microsoft Copilot to wyspecjalizowane komponenty oparte na sztucznej inteligencji, które potrafią wykonywać spersonalizowane zadania, reagować na polecenia użytkownika oraz integrować się z różnymi źródłami danych i systemami. W odróżnieniu od klasycznego Copilota, który działa jako asystent generujący odpowiedzi na podstawie ogólnego kontekstu, agenci są projektowani z myślą o konkretnych przypadkach użycia i dostosowywani do potrzeb organizacji lub procesu biznesowego.

Ich głównym celem jest umożliwienie bardziej interaktywnych, kontekstowych i spersonalizowanych interakcji w ramach ekosystemu Microsoft 365 i poza nim. Dzięki temu mogą wspierać użytkowników w realizacji bardziej złożonych scenariuszy — od automatyzacji prostych procesów, przez analizę danych, po integrację z wewnętrznymi systemami firmowymi.

Przykładowe zastosowania agentów Copilot obejmują:

• obsługę zapytań klientów w portalu pomocy technicznej,
• asystowanie pracownikom działu HR przy onboardingach,
• generowanie raportów z danych sprzedażowych,
• prowadzenie interaktywnych szkoleń wewnętrznych,
• tworzenie spersonalizowanych podsumowań lub rekomendacji w oparciu o dane firmowe.

Agenci w Microsoft Copilot działają w oparciu o model konwersacyjny, co oznacza, że komunikacja z użytkownikiem przebiega w formie dialogu — agenci zadają pytania, interpretują odpowiedzi, wykonują operacje i dostarczają rezultaty. Mogą też korzystać z różnych źródeł danych i usług zewnętrznych, co sprawia, że są niezwykle elastycznym narzędziem do budowy inteligentnych interfejsów użytkownika.

Tworzenie agentów nie wymaga zaawansowanej wiedzy programistycznej — wiele zadań można zrealizować za pomocą narzędzi no-code lub low-code, dostępnych w środowisku Microsoft Copilot Studio.

Architektura techniczna agentów Copilot

Agenci w Microsoft Copilot to wysoce konfigurowalne komponenty oparte na sztucznej inteligencji, które pozwalają na automatyzację procesów, interakcję z użytkownikiem oraz integrację z różnorodnymi źródłami danych i systemami. Ich architektura techniczna została zaprojektowana z myślą o elastyczności, skalowalności i bezpieczeństwie – tak, aby mogły być wykorzystywane zarówno w prostych, jak i złożonych scenariuszach biznesowych.

Na wysokim poziomie, architektura agentów Copilot składa się z kilku kluczowych warstw:

• Warstwa interfejsu użytkownika (UI): odpowiada za zbieranie danych wejściowych od użytkownika i prezentowanie odpowiedzi generowanych przez agenta. Może to być np. Teams, Outlook, aplikacja internetowa lub chatbot osadzony na stronie.
• Warstwa logiki konwersacyjnej: centralny komponent agenta, który opiera się na modelach językowych i pozwala na prowadzenie naturalnych rozmów. To właśnie tutaj wykorzystywane są konteksty, intencje i zmienne sesyjne.
• Warstwa akcji i integracji: umożliwia agentowi wykonywanie konkretnych zadań, np. pobieranie danych z API, uruchamianie przepływów Power Automate czy odczyt/zapis do baz danych.
• Warstwa zarządzania kontekstem i pamięcią: służy do przechowywania informacji o stanie sesji, historii rozmów i danych użytkownika, co pozwala tworzyć spersonalizowane i kontekstowe interakcje.

Agenci korzystają z modelu plugin-based, co oznacza, że można je rozbudowywać o dodatkowe funkcje bez konieczności pełnej przebudowy. Dzięki temu możliwe jest np. szybkie podłączenie źródła danych poprzez konektor lub integrację z systemem ERP.

Kluczową cechą tej architektury jest modularność – pozwala to zespołom projektowym skupić się na konkretnych aspektach działania agenta, takich jak logika konwersacyjna czy integracje, bez ingerowania w pozostałe komponenty. Takie podejście sprzyja iteracyjnemu rozwojowi i łatwemu skalowaniu agentów w miarę rosnących potrzeb organizacji.

Dzięki zastosowaniu platformy Copilot Studio, twórcy agentów mają do dyspozycji narzędzia low-code/no-code, które upraszczają proces budowy nawet zaawansowanych funkcjonalności bez konieczności pisania dużej ilości kodu. Jednocześnie możliwe jest również korzystanie z języków programowania i skryptów (np. w Power Fx czy C#) dla bardziej złożonych operacji.

Podsumowując, architektura techniczna agentów Copilot łączy w sobie moc modeli językowych, elastyczność integracyjną i możliwość pełnej personalizacji – wszystko to w ramach bezpiecznego i zarządzalnego środowiska Microsoft 365.

Kontekst działania agentów i jego znaczenie

Agenci w Microsoft Copilot działają w określonym kontekście, który ma kluczowe znaczenie dla skuteczności, trafności odpowiedzi oraz interakcji z użytkownikiem. Kontekst definiuje ramy, w jakich agent przetwarza zapytania – uwzględniając rolę użytkownika, cel działania, bieżące dane oraz historię konwersacji.

W praktyce, kontekst działania wpływa na sposób, w jaki agent interpretuje polecenia i dobiera odpowiednie źródła informacji. Może to oznaczać np. inne odpowiedzi w zależności od tego, czy użytkownik jest pracownikiem działu HR, czy finansów.

Przykładowe różnice wynikające z kontekstu:

Dzięki zastosowaniu kontekstu, agenci Copilot mogą reagować dynamicznie i precyzyjnie, dostosowując odpowiedzi do bieżącej sytuacji użytkownika. Pozwala to na budowanie bardziej naturalnych i użytecznych interakcji. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tworzeniu agentów i wykorzystaniu kontekstu w praktyce, zapoznaj się z Kursem Tworzenie Agentów AI – automatyzacja procesów biznesowych dla AI Agent Developer.

Przykład wykorzystania kontekstu w kodzie deklaratywnym:

{
  "trigger": {
    "intent": "Sprawdź status projektu",
    "context": {
      "userRole": "ProjectManager",
      "timeOfDay": "morning"
    }
  },
  "response": "Oto status Twoich projektów z ostatnich 24 godzin."
}

W powyższym przykładzie agent uwzględnia zarówno intencję użytkownika, jak i kontekst czasowy oraz zawodowy, co pozwala mu wygenerować trafną i spersonalizowaną odpowiedź.

Podsumowując, kontekst stanowi nieodłączny element logiki działania agentów w Microsoft Copilot i pozwala tworzyć bardziej inteligentne oraz efektywne scenariusze interakcji.

Źródła danych wykorzystywane przez agentów

Skuteczność działania agentów w Microsoft Copilot w dużej mierze zależy od jakości i rodzaju źródeł danych, z których korzystają. Odpowiednio dobrane źródła umożliwiają agentowi dostarczanie trafnych, kontekstowych odpowiedzi oraz podejmowanie działań zgodnych z oczekiwaniami użytkownika. Źródła danych można podzielić na kilka podstawowych kategorii, z których każda ma swoje unikalne zastosowania i korzyści.

Główne typy źródeł danych

• Dane strukturalne – pochodzące z baz danych, arkuszy kalkulacyjnych (np. Excel), tabel SharePoint lub systemów ERP. Są szczególnie przydatne, gdy agent musi wykonywać operacje na konkretnych rekordach, np. wyszukiwać zamówienia czy aktualizować statusy.
• Dane niestrukturalne – obejmują dokumenty Word, pliki PDF, wiadomości e-mail, notatki w OneNote i inne treści tekstowe. Umożliwiają agentom analizę kontekstu i rozpoznawanie intencji w dłuższych komunikatach.
• Źródła oparte na wiedzy – takie jak bazy wiedzy, artykuły pomocy technicznej, dokumentacja produktowa. Są wykorzystywane do udzielania odpowiedzi na często zadawane pytania lub wspierania procesów samopomocy.
• Źródła dynamiczne / API – dane uzyskiwane w czasie rzeczywistym z systemów zewnętrznych za pomocą interfejsów API, np. CRM, systemy magazynowe, pogoda, kursy walut. Pozwalają agentowi działać w oparciu o aktualne informacje.

Porównanie typów źródeł danych

Przykładowa integracja danych z SharePoint

{
  "type": "SharePointList",
  "name": "ListaZamowien",
  "fields": ["ID", "Status", "DataZamowienia"]
}

Powyższy przykład ilustruje, jak agent może korzystać ze źródła danych w postaci listy SharePoint w celu obsługi zapytań użytkownika dotyczących statusu zamówienia.

Dobór odpowiedniego źródła danych zależy od specyfiki zastosowania agenta, a często również od potrzeb biznesowych oraz istniejącej infrastruktury IT. W praktyce, skuteczne wdrożenie opiera się na łączeniu wielu typów źródeł, tak by zapewnić pełny kontekst oraz dostęp do aktualnych i wiarygodnych informacji.

Proces projektowania i wdrażania agentów w Copilot Studio

Projektowanie agentów w Microsoft Copilot Studio to proces, który łączy narzędzia low-code z elastycznością niestandardowej logiki biznesowej. Copilot Studio umożliwia tworzenie tzw. custom agents, które rozszerzają możliwości bazowego Copilota o dedykowane scenariusze działania, dostosowane do konkretnych potrzeb organizacji.

Cały proces można podzielić na kilka etapów, które obejmują zarówno projektowanie interfejsu konwersacyjnego, definiowanie źródeł danych, jak i testowanie oraz publikację agenta. Poniżej przedstawiono główne kroki:

• Definiowanie celu i zakresu agenta: Określenie, jakie zadania ma realizować agent i z jakimi typami danych lub systemami będzie pracować.
• Tworzenie dialogów i tematów: W Copilot Studio projektanci mogą budować scenariusze konwersacji przy użyciu tzw. tematów (topics), które zawierają intencje użytkownika i odpowiedzi agenta.
• Dodanie akcji: Agent może wykonywać różne akcje, np. odczyt danych z zewnętrznych serwisów API, zapis do baz danych lub wywoływanie Power Automate flows.
• Testowanie agenta: Wbudowane środowisko testowe pozwala symulować rozmowy i sprawdzać reakcje agenta w różnych scenariuszach.
• Publikacja: Po przetestowaniu agenta można opublikować do wybranych kanałów (Teams, Web, itp.).

W poniższej tabeli przedstawiono porównanie dwóch typowych metod projektowania agenta:

Przykład konfiguracji prostej akcji niestandardowej może wyglądać następująco:

{
  "type": "http",
  "method": "GET",
  "url": "https://api.example.com/orders/{{user.orderId}}",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer {{secrets.apiToken}}"
  }
}

Projektowanie agentów w Copilot Studio zakłada ścisłą współpracę zespołów technicznych i biznesowych. Dzięki rozdzieleniu warstw logiki i interfejsu, możliwe jest szybkie iterowanie i udoskonalanie agentów w zależności od zmieniających się potrzeb użytkowników. Jeśli chcesz pogłębić praktyczną wiedzę z tego zakresu, sprawdź Kurs Copilot w Microsoft 365 – wykorzystanie AI do zwiększenia produktywności w Microsoft 365.

Mechanizmy integracji z innymi systemami i usługami

Agenci w Microsoft Copilot zyskują pełnię funkcjonalności dopiero wtedy, gdy są zintegrowani z szerszym ekosystemem aplikacji i usług. Integracje te umożliwiają agentom dostęp do danych w czasie rzeczywistym, wykonywanie operacji na zewnętrznych systemach oraz inicjowanie procesów biznesowych w odpowiedzi na zapytania użytkownika.

Integracje można podzielić na kilka głównych kategorii, zależnie od rodzaju i sposobu komunikacji:

• Integracje z systemami Microsoft: Takie jak Microsoft 365, SharePoint, Teams, Outlook czy Dynamics 365. Umożliwiają one agentowi m.in. odczyt kalendarza, tworzenie zdarzeń, wysyłanie maili lub pobieranie danych CRM.
• Integracje z aplikacjami zewnętrznymi poprzez konektory: Wykorzystując Power Platform Connectors, agenci mogą komunikować się z systemami takimi jak Salesforce, SAP czy Zendesk.
• Integracje za pomocą REST API: Dają największą elastyczność i umożliwiają dostęp do niestandardowych systemów. Wymagają jednak ręcznego przygotowania żądań HTTP oraz obsługi odpowiedzi JSON.
• Integracje z bazami danych i hurtowniami danych: Poprzez Azure SQL, Dataverse, lub inne źródła danych, które pozwalają na asynchroniczne pobieranie i analizę dużych zbiorów danych.

Poniższa tabela prezentuje porównanie podstawowych charakterystyk poszczególnych mechanizmów integracji:

Przykład użycia REST API przez agenta może wyglądać następująco:

{
  "type": "http",
  "method": "GET",
  "url": "https://api.example.com/customers/123",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer {{access_token}}"
  }
}

Wybór odpowiedniego mechanizmu integracji zależy od wielu czynników: rodzaju danych, poziomu bezpieczeństwa, wymagań czasowych oraz dostępnych konektorów. Microsoft Copilot zapewnia elastyczność w doborze podejścia, umożliwiając zarówno szybkie wdrożenia oparte na gotowych komponentach, jak i zaawansowane integracje dostosowane do specyficznych wymagań biznesowych.

Bezpieczeństwo i zarządzanie dostępem do danych

W kontekście agentów działających w ekosystemie Microsoft Copilot, bezpieczeństwo oraz zarządzanie dostępem do danych stanowią fundament ich odpowiedzialnego i skutecznego działania. Każdy agent, niezależnie od swojej funkcji, operuje na danych użytkownika lub organizacji, co wymaga precyzyjnie zdefiniowanych mechanizmów kontroli i ochrony.

Bezpieczeństwo w przypadku agentów Copilot obejmuje zarówno ochronę danych w czasie rzeczywistym, jak i zabezpieczenia związane z przechowywaniem oraz przetwarzaniem informacji. Microsoft stosuje tu standardy branżowe, takie jak szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie, a także kontrolę tożsamości i uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA).

Zarządzanie dostępem bazuje na modelach uprawnień, które pozwalają precyzyjnie określić, kto i w jakim zakresie może oddziaływać na danego agenta, korzystać z jego funkcji lub przeglądać wyniki jego działania. Mechanizmy oparte o role (RBAC – Role-Based Access Control) są szczególnie przydatne w środowiskach korporacyjnych, gdzie różne grupy użytkowników posiadają odmienne potrzeby i poziomy dostępu.

Oprócz mechanizmów globalnych, agenci mogą działać w kontekście sesji użytkownika, co pozwala na dynamiczne dostosowanie zakresu przetwarzanych danych do aktualnych uprawnień i kontekstu operacyjnego. W praktyce oznacza to, że agent nie tylko przestrzega ogólnych zasad bezpieczeństwa, ale także „rozumie”, jaki poziom dostępu ma użytkownik w danym momencie.

Ważnym aspektem jest również możliwość audytowania działań agentów. Copilot Studio oraz platformy Microsoft 365 oferują narzędzia umożliwiające śledzenie aktywności agentów, co nie tylko wspiera zgodność z przepisami (np. RODO), ale także pozwala na szybką reakcję w przypadku wykrycia nieautoryzowanej aktywności.

Podsumowując, bezpieczeństwo i zarządzanie dostępem w przypadku agentów Copilot to nie tylko kwestia ochrony danych, ale także podstawowy warunek ich efektywnego i kontrolowanego działania w ramach złożonych środowisk organizacyjnych.

Przykłady zastosowań i scenariusze użycia agentów

Agenci w Microsoft Copilot to zaawansowane komponenty oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwiają automatyzację, personalizację i interakcję z użytkownikiem w ramach środowisk Microsoft 365 oraz aplikacji biznesowych. Ich możliwości są szerokie i mogą być dostosowane do konkretnych potrzeb organizacji.

Poniżej przedstawiamy wybrane scenariusze zastosowań agentów, które ilustrują ich wszechstronność:

• Obsługa klienta i wsparcie techniczne: Agenci mogą pełnić funkcję wirtualnych asystentów, odpowiadających na pytania klientów, analizujących zgłoszenia serwisowe czy rekomendujących rozwiązania na podstawie dokumentacji technicznej.
• Zarządzanie procesami HR: W działach kadr agenci mogą automatyzować procesy onboardingu, odpowiadać na pytania pracowników dotyczące benefitów czy urlopów, a także przypominać o ważnych terminach.
• Wsparcie sprzedaży: Agenci mogą przygotowywać podsumowania spotkań z klientami, analizować dane sprzedażowe i sugerować kolejne działania handlowe na podstawie ustalonych strategii.
• Zarządzanie dokumentami: Przy pomocy agentów możliwe jest automatyczne wyszukiwanie, klasyfikowanie i udostępnianie dokumentów firmowych z uwzględnieniem kontekstu użytkownika i uprawnień dostępu.
• Planowanie projektów: Agenci mogą monitorować postęp prac, przypisywać zadania członkom zespołu oraz generować raporty statusowe w oparciu o dane z platform takich jak Microsoft Planner czy Azure DevOps.
• Wewnętrzne chatboty dla pracowników: Agenci mogą odpowiadać na pytania dotyczące procedur wewnętrznych, lokalizacji zasobów lub integracji z innymi systemami, ułatwiając codzienną pracę zespołów w organizacji.

Każdy z tych scenariuszy może być dostosowany do konkretnych potrzeb organizacji, a agenci mogą działać zarówno w trybie reaktywnym (odpowiadając na zapytania), jak i proaktywnym (inicjując działania na podstawie zdarzeń lub danych). Ich skuteczność zależy od właściwego zaprojektowania kontekstu, źródeł danych i integracji z systemami zewnętrznymi.

Czym różni się Artykuł 4 od pozostałych części AI Act – przegląd struktury aktu 14 października 2025

Jak szkolić zespół w zakresie wymogów Artykułu 4 – program szkoleniowy krok po kroku 12 października 2025