Kurs Copilot Studio – projektowanie i wdrażanie własnych agentów AI

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Co zyskujesz?

Świadomy wybór rozwiązania - Jasno rozróżnisz możliwości Copilot Pro, Microsoft 365 Copilot i Copilot Studio, dzięki czemu dobierzesz właściwe narzędzie do potrzeb zespołu, procesu i skali wdrożenia.

Agent z konkretnym celem - Nauczysz się definiować rolę agenta, zakres jego odpowiedzi i granice działania, aby projektować rozwiązania, które realnie wspierają użytkowników w codziennych zadaniach.

Lepsze scenariusze rozmów - Samodzielnie zaprojektujesz tematy, pytania, decyzje i rozgałęzienia, dzięki czemu Twoje rozmowy będą spójne, logiczne i odporne na typowe błędy użytkowników.

Praca na firmowej wiedzy - Dowiesz się, jak podłączyć SharePoint, OneDrive oraz dokumenty PDF i Word, aby agent korzystał z aktualnych materiałów i odpowiadał na podstawie realnych danych organizacji.

Integracje z procesami - Poznasz połączenie Copilot Studio z Power Automate i zewnętrznymi API, więc rozszerzysz agenta o działania takie jak pobieranie danych, uruchamianie procesów i automatyzację zadań.

Pewniejsze testowanie wdrożeń - Przećwiczysz testowanie agenta w trybie roboczym, obsługę wyjątków i poprawianie błędnych ścieżek, co pozwoli Ci publikować rozwiązania działające stabilniej i przewidywalniej.

Gotowość do publikacji - Nauczysz się udostępniać agenta w Microsoft Teams, na stronach WWW i w innych aplikacjach, a także konfigurować dostęp, aby rozwiązanie było użyteczne dla właściwych odbiorców.

Rozwój oparty na analizie - Zrozumiesz, jak analizować historię konwersacji i skuteczność odpowiedzi, dzięki czemu będziesz iteracyjnie rozwijać agenta i usuwać problemy wpływające na doświadczenie użytkownika.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do Copilot Studio

czym jest Microsoft Copilot Studio i architektura platformy,
różnice między Microsoft 365 Copilot, Copilot Chat i Copilot Studio,
możliwości tworzenia agentów AI dla organizacji,
Agentic AI – czym są inteligentni i autonomiczni agenci,
przykłady zastosowań agentów AI w biznesie,
omówienie interfejsu użytkownika i środowiska pracy.

2. Projektowanie agenta AI

określanie celu i zakresu działania agenta,
projektowanie scenariuszy konwersacji,
tworzenie Topics, Instructions i Conversation Flow,
AI Instructions – sterowanie zachowaniem modelu oraz definiowanie zasad działania agenta,
najlepsze praktyki Prompt Engineering dla agentów AI,
planowanie architektury agenta oraz przepływu informacji.

3. Budowa logiki działania agenta

pytania, odpowiedzi i akcje,
warunki, rozgałęzienia i logika procesów,
wykorzystanie zmiennych oraz pamięci konwersacji,
generatywne odpowiedzi (Generative AI),
obsługa wyjątków i scenariuszy błędów,
projektowanie agentów autonomicznych wykonujących złożone zadania.

4. Źródła wiedzy i wykorzystanie RAG

dodawanie Knowledge Sources,
SharePoint,
OneDrive,
strony internetowe,
dokumenty PDF, Word i PowerPoint,
wykorzystanie mechanizmu RAG (Retrieval-Augmented Generation),
kontrolowanie jakości odpowiedzi generowanych przez AI,
wykorzystanie Microsoft Graph jako źródła danych organizacyjnych.

5. Integracje i automatyzacja

integracja z Power Automate,
wykorzystanie Microsoft Graph API,
konektory Microsoft i usługi zewnętrzne,
REST API,
tworzenie własnych Actions,
MCP (Model Context Protocol) – integracja agentów z zewnętrznymi narzędziami i systemami,
budowanie agentów współpracujących z wieloma usługami.

6. Testowanie i wdrażanie

testowanie agenta w środowisku roboczym,
analiza odpowiedzi oraz debugowanie,
publikacja w Microsoft Teams,
publikacja na stronach internetowych,
wdrażanie w aplikacjach biznesowych,
zarządzanie wersjami oraz środowiskami.

7. Zarządzanie, bezpieczeństwo i rozwój agentów

monitorowanie historii konwersacji,
analiza skuteczności działania agenta,
monitorowanie kosztów wykorzystania modeli AI oraz agentów,
bezpieczeństwo danych i uprawnienia użytkowników,
governance agentów AI i zarządzanie cyklem życia rozwiązań,
dobre praktyki dotyczące zgodności, bezpieczeństwa i odpowiedzialnego wykorzystania AI,
iteracyjne rozwijanie i optymalizacja agentów.

8. Warsztat praktyczny – budowa własnego agenta AI

zaprojektowanie scenariusza biznesowego,
stworzenie inteligentnego agenta AI,
podłączenie źródeł wiedzy,
wykorzystanie Microsoft Graph i Power Automate,
implementacja AI Instructions,
testowanie i optymalizacja działania,
publikacja agenta,
omówienie rezultatów i rekomendacje dotyczące dalszego rozwoju.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Podstawy pracy w Microsoft 365 - Powinieneś swobodnie korzystać z aplikacji i usług Microsoft 365, w tym z Teams, OneDrive i SharePoint, aby łatwo rozumieć przykłady integracji omawiane na szkoleniu.

Myślenie procesowe - Powinieneś umieć opisać prosty proces biznesowy krok po kroku, bo podczas szkolenia będziesz projektować logikę rozmowy, decyzje, warunki i działania agenta.

Praca z danymi i dokumentami - Powinieneś mieć podstawowe doświadczenie w pracy z dokumentami i źródłami informacji, aby sprawnie przygotować treści, które agent będzie wykorzystywał w odpowiedziach.

Podstawy narzędzi no-code - Przyda Ci się ogólna znajomość narzędzi no-code lub low-code, ponieważ na szkoleniu będziesz konfigurować logikę, integracje i publikację bez klasycznego programowania.