Copilot Studio – projektowanie i wdrażanie własnych agentów AI

Wprowadzenie do Copilot Studio i cel kursu

Copilot Studio to zaawansowane, ale intuicyjne narzędzie stworzone przez Microsoft, które umożliwia projektowanie, wdrażanie i zarządzanie inteligentnymi agentami konwersacyjnymi opartymi na sztucznej inteligencji. Dzięki integracji z platformą Microsoft Power Platform, Copilot Studio pozwala użytkownikom o różnym poziomie zaawansowania technicznego budować własne rozwiązania AI bez konieczności pisania złożonego kodu.

Agenci AI w Copilot Studio mogą pełnić wiele funkcji – od automatyzacji obsługi klienta, poprzez wsparcie zespołów sprzedażowych i HR, aż po złożoną analizę danych czy integrację z systemami wewnętrznymi. Narzędzie umożliwia tworzenie logicznych dialogów, przetwarzanie języka naturalnego oraz podłączanie agentów do różnych źródeł danych i usług zewnętrznych.

Celem tego kursu jest praktyczne zapoznanie uczestników z możliwościami Copilot Studio, rozwinięcie umiejętności projektowania konwersacyjnych doświadczeń użytkownika oraz pokazanie, jak skutecznie wdrażać i rozwijać agentów AI wspierających procesy biznesowe. Podczas zajęć uczestnicy nauczą się nie tylko podstawowych funkcji platformy, ale również zdobędą wiedzę o dobrych praktykach projektowania botów oraz poznają sposoby ich integracji z ekosystemem danych organizacji.

Kurs skierowany jest zarówno do osób technicznych, jak i tych, które dopiero rozpoczynają swoją przygodę z tworzeniem rozwiązań AI. Dzięki połączeniu teorii z praktyką uczestnicy będą mogli samodzielnie projektować i uruchamiać agentów AI dopasowanych do rzeczywistych potrzeb swojej organizacji.

Projektowanie scenariuszy konwersacyjnych AI

Tworzenie skutecznych agentów AI w Copilot Studio zaczyna się od dobrze zaprojektowanego scenariusza konwersacyjnego. Scenariusz ten stanowi szkielet interakcji pomiędzy użytkownikiem a agentem i determinuje, w jaki sposób agent interpretuje zapytania oraz jak na nie odpowiada.

Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Kluczowym elementem projektowania jest zrozumienie kontekstu użytkownika i zaplanowanie ścieżek rozmów, które prowadzą do osiągnięcia konkretnego celu – może to być udzielenie informacji, rozwiązanie problemu lub wykonanie akcji. W Copilot Studio projektowanie odbywa się wizualnie, co ułatwia zarządzanie logiką konwersacji nawet osobom bez doświadczenia programistycznego.

W procesie tym wyróżnić można kilka podstawowych komponentów:

• Wyzwalacze konwersacji – czyli frazy, które inicjują interakcję z agentem.
• Tematy – jednostki logiczne odpowiadające na konkretne potrzeby użytkownika, jak np. zapytanie o status zamówienia czy pomoc techniczną.
• Odpowiedzi i akcje – predefiniowane reakcje agenta, które mogą zawierać tekst, linki, przyciski lub prowadzić do zewnętrznych integracji.
• Logika warunkowa – mechanizmy pozwalające dostosować przebieg rozmowy do odpowiedzi użytkownika.

Projektując scenariusze, należy również uwzględnić ton i styl komunikacji, aby dostosować agenta do specyfiki marki i oczekiwań użytkowników. Dobrze zaprojektowany scenariusz poprawia użyteczność agenta i zwiększa jego skuteczność w realizacji zadań.

Copilot Studio umożliwia także łączenie wielu tematów oraz korzystanie z gotowych szablonów, co przyspiesza proces tworzenia złożonych ekosystemów konwersacyjnych. Takie podejście pozwala na rozbudowaną personalizację i skalowanie funkcjonalności agenta AI zgodnie z potrzebami organizacji.

Integracja agentów z systemami i danymi zewnętrznymi

Skuteczność agenta AI w Copilot Studio w dużej mierze zależy od jego zdolności do komunikacji z systemami zewnętrznymi i pozyskiwania danych. Integracja ta pozwala agentowi nie tylko odpowiadać na pytania użytkowników, ale również wykonywać działania w oparciu o aktualne informacje pochodzące z różnych źródeł.

Copilot Studio oferuje możliwość łączenia agentów z różnorodnymi systemami i interfejsami API. Dzięki temu możliwe jest między innymi:

• Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym – agent może odpytywać zewnętrzne źródła danych, takie jak bazy danych, systemy ERP, CRM czy aplikacje webowe.
• Wykonywanie operacji na zewnętrznych zasobach – agent może np. tworzyć zgłoszenia w systemach helpdesk, edytować rekordy w bazie danych czy przesyłać informacje do systemów raportowych.
• Personalizacja interakcji – dzięki integracji z systemami użytkowników, agent może dostosowywać odpowiedzi na podstawie historii działań, danych profilowych czy bieżącego kontekstu biznesowego.

Podstawowe typy integracji obejmują wykorzystanie konektorów dostępnych w Power Platform, własnych konektorów REST API oraz usług wykorzystujących technologię Microsoft Azure. Wybór rozwiązania zależy od potrzeb scenariusza, dostępnych zasobów oraz stopnia skomplikowania wymaganej integracji.

Na tym etapie istotne jest zrozumienie głównych możliwości integracyjnych i ich wpływu na funkcjonalność agenta. Szczegółowe omówienie sposobów konfiguracji i implementacji zostanie przedstawione w dalszych etapach kursu. Zachęcamy również do zapoznania się z Kursem Copilot – wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i optymalizacji procesów, który kompleksowo rozwija te zagadnienia.

Testowanie i optymalizacja działania agentów

Skuteczne wdrożenie agenta AI w Copilot Studio nie kończy się na jego zaprojektowaniu i uruchomieniu. Kluczowym etapem jest testowanie funkcjonalności oraz optymalizacja działania, które decydują o realnej użyteczności rozwiązania w środowisku produkcyjnym.

Testowanie pozwala na wykrycie potencjalnych błędów logicznych, nieścisłości w scenariuszach konwersacyjnych oraz niespójności w interakcjach z użytkownikami. Dzięki temu możliwe jest dopracowanie zachowania agenta przed jego pełnym uruchomieniem. W praktyce oznacza to uruchamianie symulacji rozmów, analizę różnych ścieżek dialogowych i monitorowanie reakcji systemu na nietypowe lub nieoczekiwane zapytania. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Optymalizacja opiera się na ciągłym doskonaleniu działania agenta na podstawie rzeczywistych danych, takich jak poziom zaangażowania użytkowników, czas interakcji czy najczęściej powtarzające się pytania. Na tym etapie wykorzystuje się również narzędzia diagnostyczne i analityczne dostępne w Copilot Studio, które umożliwiają śledzenie skuteczności poszczególnych elementów konwersacji oraz identyfikację punktów wymagających poprawy. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Testowanie i optymalizacja są procesami iteracyjnymi, wymagającymi regularnego przeglądu i dostosowywania agenta do zmieniających się potrzeb użytkowników i celów biznesowych. Dzięki temu możliwe jest zapewnienie nie tylko poprawnego działania, ale również stale rosnącej wartości dodanej z wdrożonego rozwiązania AI.

Analiza efektywności i wykorzystanie danych zwrotnych

Skuteczne wdrażanie agentów AI wymaga nie tylko ich zaprojektowania i uruchomienia, ale również ciągłego monitorowania ich działania oraz dostosowywania na podstawie realnych danych. Copilot Studio oferuje szereg narzędzi analitycznych, które umożliwiają ocenę efektywności agentów konwersacyjnych w czasie rzeczywistym.

W tej sekcji skupimy się na podstawowych aspektach oceny skuteczności agentów oraz znaczeniu informacji zwrotnych od użytkowników. Analiza danych pozwala zidentyfikować zarówno mocne strony agenta, jak i obszary wymagające poprawy.

Do najważniejszych obszarów analizy należą:

• Metryki konwersacyjne – takie jak liczba zakończonych sesji, długość interakcji, wskaźniki porzuceń czy poziom zaangażowania użytkownika.
• Rozpoznawalność intencji – ocena, czy agent poprawnie interpretuje zapytania użytkowników i kieruje konwersację zgodnie z oczekiwaniami.
• Jakość odpowiedzi – analiza trafności i przydatności udzielanych informacji, często oparta na ocenach użytkowników lub porównaniu z oczekiwanym scenariuszem.
• Dane zwrotne – zarówno jawne (np. oceny, komentarze), jak i ukryte (np. wzorce interakcji, powtarzające się błędy).

Wykorzystanie tych danych w praktyce umożliwia podejmowanie decyzji o optymalizacji agentów, dostosowywaniu treści konwersacyjnych, a także poprawie doświadczenia użytkownika. Efektywna analiza to klucz do tworzenia inteligentnych, trafnych i użytecznych rozwiązań AI, które rzeczywiście wspierają cele biznesowe i operacyjne organizacji. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę z tego obszaru, polecamy Kurs Copilot i skuteczne prompt’y w praktyce. AI-asystent w Microsoft 365.

Zastosowania biznesowe agentów AI

Agenci AI tworzeni w Copilot Studio znajdują szerokie zastosowanie w różnych obszarach biznesowych, przyczyniając się do automatyzacji procesów, poprawy efektywności operacyjnej oraz zwiększenia jakości obsługi klienta. Ich elastyczna architektura pozwala na łatwe dopasowanie do specyfiki branży i potrzeb organizacji.

Poniżej przedstawiamy główne obszary zastosowań agentów AI w środowisku biznesowym:

• Obsługa klienta i wsparcie techniczne: Agenci mogą pełnić funkcję wirtualnych asystentów udzielających automatycznych odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, pomagających w rozwiązywaniu problemów lub kierujących klientów do odpowiednich działów.
• Sprzedaż i marketing: Dzięki integracji z danymi produktowymi i systemami CRM, agenci mogą wspierać proces sprzedaży, rekomendować produkty, a także prowadzić spersonalizowaną komunikację marketingową z klientami.
• Zarządzanie wewnętrzne i wsparcie pracowników: W organizacjach agenci mogą odpowiadać na pytania dotyczące procedur, systemów HR, czy wewnętrznych regulaminów, ułatwiając nowym pracownikom adaptację oraz wspierając codzienne zadania operacyjne.
• Automatyzacja procesów biznesowych: Agenci mogą inicjować i nadzorować procesy takie jak składanie zamówień, aktualizacje danych czy generowanie raportów, integrując się z systemami ERP, CRM i innymi aplikacjami biznesowymi.
• Zbieranie i przetwarzanie danych: Agenci wykorzystywani są do aktywnego pozyskiwania informacji od klientów lub pracowników w czasie rzeczywistym, co pozwala firmom szybciej reagować na potrzeby rynku i optymalizować działania operacyjne.

Dzięki swojej skalowalności i możliwości personalizacji, agenci AI stają się coraz ważniejszym elementem cyfrowej transformacji firm – zarówno w małych przedsiębiorstwach, jak i dużych korporacjach.

Praktyczne ćwiczenia i projekty uczestników

Ostatnia część kursu poświęcona jest praktycznym działaniom, które pozwalają uczestnikom na samodzielne zaprojektowanie i wdrożenie własnych agentów AI w Copilot Studio. Celem tej sekcji jest utrwalenie zdobytej wiedzy poprzez zastosowanie jej w realistycznych scenariuszach, odpowiadających konkretnym potrzebom biznesowym lub organizacyjnym.

Ćwiczenia praktyczne obejmują szereg zadań, które krok po kroku prowadzą uczestników przez cały proces tworzenia agenta konwersacyjnego – od pomysłu, przez konfigurację, po testowanie i publikację. Projekty końcowe pozwalają na realizację indywidualnych lub zespołowych rozwiązań, które mogą zostać wykorzystane np. w obsłudze klienta, wsparciu technicznym, automatyzacji procesów wewnętrznych czy integracji z istniejącymi systemami.

• Tworzenie scenariuszy dialogowych: uczestnicy projektują konwersacje dopasowane do wybranych przypadków użycia, z uwzględnieniem logiki, warunków i reakcji agenta.
• Personalizacja agenta: w ramach ćwiczeń możliwe jest dostosowanie wyglądu, tonu wypowiedzi i zachowania agenta do określonej grupy odbiorców.
• Integracja z zewnętrznymi źródłami danych: uczestnicy uczą się łączyć swoje projekty z bazami danych, API lub innymi narzędziami, aby zwiększyć funkcjonalność agenta.
• Testowanie i debugowanie: przewidziane są zadania sprawdzające poprawność działania agenta w różnych sytuacjach, z uwzględnieniem scenariuszy krytycznych i nietypowych.

Podczas realizacji projektów nacisk kładziony jest na praktyczne wykorzystanie narzędzi Copilot Studio oraz na umiejętność rozwiązywania rzeczywistych problemów z pomocą technologii AI. Uczestnicy, kończąc kurs, dysponują nie tylko wiedzą teoretyczną, ale również gotowym agentem, który może być wykorzystany w konkretnym środowisku organizacyjnym.

Podsumowanie i dalsze kroki rozwoju kompetencji

Copilot Studio to narzędzie umożliwiające projektowanie, personalizację i wdrażanie inteligentnych agentów konwersacyjnych opartych na sztucznej inteligencji, bez konieczności zaawansowanego programowania. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi oraz integracji z ekosystemem Microsoft Power Platform, użytkownicy mogą szybko tworzyć rozwiązania dopasowane do potrzeb organizacji.

W trakcie nauki pracy z Copilot Studio uczestnicy zdobyli wiedzę o podstawowych możliwościach narzędzia, poznali zasady budowy logiki konwersacyjnej oraz sposoby konfiguracji agenta AI dostosowanego do konkretnych celów biznesowych. Oprócz umiejętności technicznych, istotnym elementem rozwoju są kompetencje analityczne oraz świadomość kontekstu, w jakim agenci AI mogą przynosić realną wartość.

Dalszy rozwój kompetencji w zakresie Copilot Studio warto oprzeć na:

• Eksperymentowaniu z różnymi scenariuszami konwersacyjnymi, aby lepiej zrozumieć możliwości i ograniczenia agentów AI.
• Rozszerzaniu znajomości integracji z systemami zewnętrznymi, co pozwala zwiększyć funkcjonalność tworzonych rozwiązań.
• Analizowaniu danych zwrotnych od użytkowników i dostosowywaniu agentów do zmieniających się potrzeb.
• Śledzeniu aktualizacji platformy i korzystaniu z nowych funkcji wprowadzanych przez dostawcę narzędzia.

Zdobyte umiejętności mogą być wykorzystane w wielu obszarach działalności – od automatyzacji obsługi klienta, przez wsparcie procesów wewnętrznych, aż po tworzenie interaktywnych doświadczeń użytkownika. Rozwijając swoje kompetencje w pracy z Copilot Studio, użytkownicy zyskują realne możliwości wpływania na efektywność i innowacyjność organizacji. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Czat GPT w pracy biurowej – 5 zastosowań, które uczymy na szkoleniu 14 sierpnia 2025

Copilot w Microsoft 365 – praktyczne szkolenie wdrożeniowe 10 sierpnia 2025