Od pomysłu do wdrożenia: pierwsze kroki w Copilot Studio krok po kroku

Wprowadzenie do Copilot Studio i agentów AI

Copilot Studio to platforma umożliwiająca tworzenie i wdrażanie inteligentnych agentów konwersacyjnych, które automatyzują procesy, odpowiadają na pytania użytkowników i integrują się z ekosystemem Microsoft 365. Działa w oparciu o technologię sztucznej inteligencji, pozwalając zarówno specjalistom IT, jak i użytkownikom biznesowym tworzyć rozwiązania bez konieczności pisania kodu.

Agenci AI, znani również jako copiloty, to cyfrowi asystenci zaprojektowani do obsługi konkretnych zadań i scenariuszy. Mogą pomagać pracownikom w codziennych obowiązkach, udzielać odpowiedzi na zapytania klientów czy wspierać procesy wewnętrzne w organizacjach.

Copilot Studio wyróżnia się przede wszystkim:

• Interfejsem typu low-code/no-code – umożliwia tworzenie złożonych przepływów konwersacyjnych bez konieczności programowania.
• Integracją z danymi firmowymi – pozwala łączyć agenta z bazami wiedzy, SharePointem, usługami Microsoft Graph i innymi źródłami.
• Skalowalnością w środowiskach korporacyjnych – agenci mogą być osadzani w aplikacjach Microsoft Teams, na stronach internetowych lub w innych kanałach komunikacji.

Platforma została zaprojektowana z myślą o szybkości wdrożenia i elastyczności, dzięki czemu znajduje zastosowanie w różnych branżach – od obsługi klienta, przez HR, aż po wsparcie procesów zakupowych i szkoleniowych.

Planowanie i definiowanie celu agenta

Skuteczne wykorzystanie Copilot Studio rozpoczyna się od przemyślanego zaplanowania działania agenta AI. Zanim przystąpimy do konfiguracji czy budowania logiki konwersacyjnej, kluczowe jest jasne określenie, czemu agent ma służyć, jakie problemy ma rozwiązywać oraz w jakim kontekście będzie wykorzystywany.

Agenci tworzeni w Copilot Studio mogą pełnić różnorodne funkcje – od prostych chatbotów udzielających odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, po zaawansowane wirtualne asystenty wspierające procesy biznesowe, takie jak obsługa zgłoszeń serwisowych, wsparcie pracowników HR czy automatyzacja procesów zakupowych.

Na tym etapie warto zadać sobie kilka kluczowych pytań:

• Jaki problem użytkownika ma rozwiązać agent?
• Kim są docelowi użytkownicy i w jakim środowisku będą korzystać z agenta?
• Jakie kanały komunikacji będą wykorzystywane – Teams, strona internetowa, aplikacja mobilna?
• Jakie dane lub systemy powinien uwzględniać agent, by skutecznie realizować swój cel?

Dobrze zdefiniowany cel agenta stanowi fundament całego projektu. Pomaga nie tylko w wyznaczeniu priorytetów funkcjonalności, ale również ułatwia ocenę skuteczności wdrożenia i dalszy rozwój rozwiązania.

Podczas planowania warto również określić mierzalne wskaźniki sukcesu – np. skrócenie czasu odpowiedzi, liczba obsłużonych zapytań bez udziału człowieka, czy poprawa satysfakcji użytkowników. Tego typu metryki pozwolą później na weryfikację, czy agent spełnia swoje zadanie i czy warto rozwijać jego możliwości.

Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Tworzenie nowego projektu w Copilot Studio

Rozpoczęcie pracy z Copilot Studio wymaga utworzenia nowego projektu, który będzie stanowić fundament dla naszego agenta AI. Projekt ten definiuje środowisko, w którym będą tworzone wszystkie komponenty logiki konwersacyjnej, integracji i interfejsu użytkownika.

Po zalogowaniu się do Copilot Studio, użytkownik ma możliwość wyboru typu projektu. W zależności od zastosowania, dostępne są różne szablony, które różnią się zakresem funkcjonalności oraz poziomem gotowości do użycia:

W trakcie tworzenia projektu należy również wybrać nazwę agenta oraz opcjonalnie przypisać go do konkretnego środowiska (np. „deweloperskiego” lub „produkcyjnego”). Środowiska te umożliwiają odseparowanie wersji roboczych od produkcyjnych, co jest szczególnie istotne przy większych projektach zespołowych.

Copilot Studio automatycznie tworzy przestrzeń roboczą, w której można zarządzać elementami agenta, takimi jak przepływy konwersacyjne, reguły, dane i integracje. W tym miejscu rozpoczyna się faktyczna konstrukcja rozwiązania, której dalsze etapy obejmują konfigurację danych oraz projektowanie interakcji językowych.

Dla przykładu, poniżej przedstawiono prosty kod JSON ilustrujący strukturę nowo utworzonego projektu:

{
  "projectName": "Asystent Klienta",
  "environment": "development",
  "components": {
    "topics": [],
    "entities": [],
    "connections": []
  },
  "createdOn": "2024-04-15"
}

Tworzenie projektu to ważny etap, który wpływa na dalszą pracę z agentem — od dostępnych integracji po sposób testowania i publikacji. Jeśli chcesz poznać najlepsze praktyki i pełne możliwości narzędzia, warto zapoznać się z Kursem Copilot Studio – projektowanie i wdrażanie własnych agentów AI.

Konfiguracja interfejsu i źródeł danych

Po stworzeniu projektu w Copilot Studio jednym z kluczowych kroków jest właściwa konfiguracja interfejsu użytkownika oraz integracja z odpowiednimi źródłami danych. Obie te warstwy odgrywają istotną rolę w budowaniu responsywnego i użytecznego agenta konwersacyjnego – interfejs determinuje sposób interakcji użytkownika, natomiast źródła danych definiują, skąd agent czerpie wiedzę. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Interfejs użytkownika – kanały komunikacji

Copilot Studio umożliwia wdrożenie agenta AI w różnych kanałach komunikacyjnych, takich jak Teams, witryny internetowe, czy aplikacje mobilne. Każdy kanał oferuje inny poziom personalizacji i interaktywności. Wybór odpowiedniego kanału zależy od grupy docelowej i kontekstu użycia agenta.

Źródła danych – skąd agent czerpie wiedzę

Wydajność i trafność odpowiedzi agenta zależą od jakości i struktury danych, które są mu udostępnione. Copilot Studio obsługuje różne typy źródeł danych, które można skonfigurować jako dynamiczne zapytania lub statyczne zestawy wiedzy.

• Dataverse: natywna baza danych Power Platform, idealna do przechowywania ustrukturyzowanych informacji, takich jak dane klientów czy zgłoszenia serwisowe.
• SharePoint: przydatny do przechowywania dokumentacji i plików, często wykorzystywany jako repozytorium FAQ lub polityk wewnętrznych.
• Pliki (Word, Excel, PDF): można je załadować jako źródła wiedzy, z których agent generuje odpowiedzi.
• Źródła zewnętrzne przez konektory: np. SQL Server, Dynamics 365, czy API REST – umożliwiają dostęp do danych w czasie rzeczywistym.

Przykładowa konfiguracja źródła danych z pliku Excel mogłaby wyglądać następująco:

{
  "source": "Excel",
  "location": "https://contoso.sharepoint.com/sites/support/files/faq.xlsx",
  "table": "FAQs"
}

Dobrze zaplanowana konfiguracja interfejsu i źródeł danych stanowi fundament skutecznego agenta AI. W dalszych krokach zajmiemy się przygotowaniem logiki konwersacyjnej, która pozwoli połączyć te elementy w spójne doświadczenie użytkownika.

Tworzenie logiki konwersacyjnej i przepływów

Efektywne działanie agenta AI w Copilot Studio zależy od dobrze zaprojektowanej logiki konwersacyjnej i odpowiednich przepływów. To właśnie tutaj określane są reakcje agenta na zapytania użytkownika, decyzje, które powinien podjąć, oraz sposób, w jaki prowadzi on rozmowę.

Logika konwersacyjna vs. przepływy

Choć oba te elementy współpracują ze sobą, pełnią różne funkcje:

Kluczowe komponenty logiki

• Tematy (Topics): Służą do grupowania rozmów według intencji użytkownika. Każdy temat zawiera przykładowe frazy, które wywołują rozmowę na dany temat.
• Warunki (Conditions): Pozwalają agentowi podejmować decyzje na podstawie danych z rozmowy lub systemu.
• Zmiennie (Variables): Przechowują dane podane przez użytkownika, np. imię, numer zamówienia, datę spotkania.

Tworzenie przepływu – podstawy

Przepływy są projektowane jako graficzne diagramy, w których dodaje się akcje, warunki i zapytania. Można w nich integrować:

• Wywołania zapytań do baz danych lub usług zewnętrznych,
• Formularze do zbierania danych,
• Decyzje warunkowe zależne od wartości zmiennych.

Przykład prostego przepływu

Jeśli użytkownik zapyta: "Chcę zarezerwować spotkanie"
→ Agent uruchamia temat "Rezerwacja spotkania"
→ Pyta o datę i godzinę
→ Zapisuje dane do zmiennych
→ Wywołuje przepływ rezerwacji
→ Potwierdza termin

Na tym etapie ważne jest, aby logicznie rozplanować przebieg rozmowy i przewidzieć różne scenariusze, które może wywołać użytkownik. Dobrze zaprojektowana logika i przepływy zwiększają skuteczność agenta i poprawiają doświadczenie użytkownika. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się tworzyć skuteczne rozwiązania wykorzystujące Copilot i PowerApps w praktyce, sprawdź Kurs Copilot plus PowerApps – automatyzacja i AI w praktyce.

Testowanie i debugowanie agenta

Po utworzeniu podstawowej logiki działania agenta AI w Copilot Studio, kolejnym kluczowym etapem jest jego testowanie i debugowanie. To krok niezbędny, aby upewnić się, że agent zachowuje się zgodnie z założeniami, poprawnie reaguje na zapytania użytkowników oraz potrafi obsłużyć różne scenariusze konwersacyjne.

Środowisko testowe w Copilot Studio

Copilot Studio udostępnia wbudowane narzędzia testowe, które umożliwiają symulowanie konwersacji z agentem bez konieczności jego publikowania. Dzięki temu możesz na bieżąco weryfikować działanie przepływów, sprawdzać reakcje na różne warianty zapytań oraz obserwować, jak agent interpretuje intencje i dane wejściowe.

Tryby testowania

W Copilot Studio dostępne są różne tryby testowania, które pozwalają ocenić zarówno zachowanie agenta, jak i jego odporność na niespodziewane dane wejściowe:

• Testowanie manualne – ręczne wprowadzanie zapytań w interfejsie testowym;
• Testy scenariuszy – zaprogramowane sekwencje interakcji użytkownika z agentem;
• Analiza logów – podgląd historii rozmów wraz z przebiegiem przepływów i identyfikacją punktów awarii.

Debugowanie przepływów

Podczas testów Copilot Studio umożliwia śledzenie przepływu konwersacji krok po kroku. Do dyspozycji są narzędzia do:

• inspekcji wartości zmiennych i warunków logicznych,
• wizualnego oznaczania aktywnych ścieżek logicznych,
• logowania błędów i komunikatów diagnostycznych.

Porównanie technik testowania

Przykład inspekcji zmiennych

// Przykładowy blok w przepływie Copilot Studio
if (userInput.contains("reklamacja")) {
  setVariable("intent", "skarga");
  goTo("obsługaReklamacji");
}

Podczas debugowania można obserwować, czy zmienna intent przyjmuje właściwą wartość oraz czy agent przechodzi do odpowiedniego bloku logicznego.

Systematyczne testowanie i debugowanie to elementy, które znacząco wpływają na końcową jakość agenta, jego wiarygodność i komfort interakcji użytkownika. To właśnie na tym etapie wychwytywane są błędy, które w środowisku produkcyjnym mogłyby doprowadzić do niezadowolenia użytkowników lub utraty danych.

Publikacja i integracja z Microsoft 365

Gdy agent AI jest już w pełni skonfigurowany, przetestowany i gotowy do działania, kolejnym krokiem jest jego publikacja oraz zintegrowanie z ekosystemem Microsoft 365. Copilot Studio oferuje intuicyjne narzędzia do udostępniania gotowego agenta w środowisku organizacyjnym, umożliwiając jego wykorzystanie w aplikacjach codziennego użytku takich jak Outlook, Teams czy SharePoint.

Proces publikacji polega na aktywowaniu agenta w środowisku produkcyjnym, co pozwala użytkownikom końcowym na interakcję z nim w czasie rzeczywistym. Kluczowe jest tu zapewnienie, że agent spełnia wymogi bezpieczeństwa i zgodności obowiązujące w organizacji.

Integracja z Microsoft 365 umożliwia bezproblemowe osadzenie agenta w narzędziach, z których pracownicy korzystają na co dzień. Dzięki temu agent AI może automatycznie reagować na zapytania w czacie Teams, wspierać pracowników w tworzeniu dokumentów w Wordzie czy dostarczać inteligentnych odpowiedzi w Outlooku. Różnorodność kanałów integracji pozwala na dopasowanie agenta do konkretnych scenariuszy biznesowych, zwiększając jego użyteczność i wpływ na efektywność pracy.

Na tym etapie warto również zadbać o nadzorowanie działania opublikowanego agenta, analizowanie danych użytkowników oraz wprowadzanie ewentualnych usprawnień w oparciu o rzeczywiste interakcje. To kluczowy element utrzymania jakości i ciągłego rozwoju rozwiązania AI w środowisku firmowym.

Najlepsze praktyki i dalsze kroki

Tworzenie skutecznego agenta AI w Copilot Studio to nie tylko kwestia technicznej konfiguracji. Równie ważne jest podejście strategiczne, które zapewnia długofalową wartość i skalowalność rozwiązania. Poniżej przedstawiamy wybrane najlepsze praktyki, które warto mieć na uwadze na każdym etapie pracy z agentami AI.

• Zacznij od realnego problemu biznesowego: Najlepsze projekty powstają w odpowiedzi na konkretne potrzeby użytkowników. Zanim rozpoczniesz konfigurację agenta, jasno określ, jaki problem ma on rozwiązać.
• Myśl modułowo: Planując strukturę agenta, dziel jego funkcje na mniejsze, niezależne komponenty. Dzięki temu łatwiej będzie je rozwijać i utrzymywać.
• Utrzymuj spójność językową: Komunikaty agenta powinny być zgodne z tonem i stylem komunikacji firmy. Zapewnia to lepsze doświadczenie użytkownika i buduje zaufanie.
• Regularnie analizuj dane: Po wdrożeniu agenta, śledź jego skuteczność – m.in. poprzez analizę zapytań, ścieżek konwersacji i poziomu satysfakcji użytkowników. Pozwala to na ciągłe doskonalenie rozwiązania.
• Dbaj o bezpieczeństwo i prywatność: Zwróć szczególną uwagę na to, jakie dane przetwarza agent. Zgodność z przepisami, takimi jak RODO, to podstawa każdego projektu wykorzystującego AI.

Po opanowaniu podstaw warto rozważyć rozwój kompetencji w obszarze zaawansowanego modelowania dialogów, integracji z systemami zewnętrznymi oraz analizy zachowań użytkowników. Copilot Studio oferuje elastyczne możliwości, które pozwalają stopniowo skalować projekt od prostych automatyzacji po złożone interfejsy konwersacyjne wspierające kluczowe procesy w organizacji. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Jak pracować na wielu arkuszach i tworzyć odwołania między nimi 27 października 2025

Formatowanie danych w Excelu – od podstaw do własnych formatów wartości 25 października 2025