Microsoft wprowadza do Copilot Studio możliwości budowania kompleksowych rozwiązań biznesowych bez użycia kodu. Nowe funkcjonalności pozwalają na łączenie agentów sztucznej inteligencji, sekwencyjnych przepływów pracy i dedykowanych aplikacji. Całość opiera się na architekturze GitHub Copilot. Gigant zaprezentował te możliwości na przykładzie scenariusza obejmującego pełną automatyzację analizy ofert przetargowych: od weryfikacji wymogów formalnych w dokumentach po ostateczną akceptację przez zespół wewnątrz spersonalizowanego interfejsu.
Agenty, przepływy pracy i aplikacje w Copilot Studio
Microsoft zaprezentował nowe możliwości platformy Copilot Studio, które umożliwiają tworzenie kompleksowych systemów biznesowych bez konieczności pisania kodu. Narzędzie pozwala na łączenie autonomicznych agentów sztucznej inteligencji z predefiniowanymi sekwencjami zadań i dedykowanymi interfejsami użytkownika. Jack Rowbotham, Senior Product Manager w zespole Copilot Studio, zaprezentował działanie tych funkcji na przykładzie automatyzacji procesu zakupowego i weryfikacji ofert składanych przez dostawców.
Wszystkie moduły platformy korzystają z architektury GitHub Copilot, co zapewnia sprawne przetwarzanie instrukcji i stabilność operacyjną. Rozwiązanie skierowano do administratorów IT, architektów systemowych, twórców aplikacji low-code i zespołów operacyjnych poszukujących sposobów na usprawnienie codziennych weryfikacji.
Konstrukcja agenta oceniającego oferty
Budowa rozwiązana rozpoczyna się od zdefiniowania instrukcji dla głównego agenta odpowiedzialnego za analizę merytoryczną. Użytkownik wprowadza opis zadań w języku naturalnym, określając zasady oceny dokumentów przetargowych, reguły weryfikacji i docelowe źródła danych. System samodzielnie analizuje zapytanie, wyznacza cele wykonawcze i generuje strukturę operacyjną.
Podczas konfiguracji Microsoft Copilot Studio automatycznie tworzy umiejętności odpowiedzialne za weryfikację pokrycia wymogów i sprawdzanie dowodów w dokumentacji. Agent zostaje połączony z zewnętrznymi narzędziami przez protokół MCP, w tym z usługą Work IQ do obsługi wiadomości e-mail oraz z bazą Dataverse. Użytkownik ma możliwość wyboru modelu językowego, takiego jak Claude Sonnet, a także dołączenia dokumentów źródłowych w formacie PDF i zewnętrznych agentów specjalistycznych, na przykład do badania ryzyka dostawców.
Możesz budować indywidualne agenty z wybranym modelem, eksperckimi umiejętnościami i narzędziami, w tym z gotowymi konektorami, interfejsami API i protokołami MCP do istniejących systemów - przekazał Jack Rowbotham.
Testowanie, ewaluacja i automatyzacja
Gotowego agenta można sprawdzić w zakładce podglądu, wklejając treść wiadomości i załączając plik z ofertą. System wykonuje analizę wymogów punkt po punkcie, wykazując braki w certyfikacji czy ubezpieczeniu w ramach przejrzystego ciągu myślowego. W przypadku wykrycia niezgodności agent zaleca przekazanie sprawy do weryfikacji ręcznej.
Do weryfikacji działania systemu w warunkach produkcyjnych służy moduł ewaluacji. Zamiast pojedynczych prób użytkownik może wczytać plik CSV zawierający zestaw testowy. W zaprezentowanym przykładzie pakiet 18 scenariuszy testowych został przetworzony w czasie 22 minut, osiągając 89% zgodności z założonymi kryteriami jakościowymi.
Zapewnienie spójności całej procedury realizowane jest w zakładce przepływów pracy. Zamiast wyzwalacza ręcznego stosuje się konektor usługi Outlook reagujący na nadejście nowej wiadomości e-mail. Wprowadzony krok klasyfikacji analizuje temat i treść wiadomości, kierując dokumenty do odpowiedniej ścieżki.
Następnie system pobiera załącznik i przekazuje go do agenta oceniającego. Rozgałęzienie warunkowe podejmuje decyzję o ewentualnym wstrzymaniu procesu i wezwaniu człowieka do oceny wyjątków. Jeśli weryfikacja przebiega bez przeszkód, dodatkowy agent badawczy zbiera informacje rynkowe, a agent rekomendacyjny tworzy podsumowanie i zapisuje nowy rekord w bazie Dataverse.
Dedykowany interfejs dla zespołu zakupowego
Ostatnim etapem budowy tego przykładowego rozwiązania jest wygenerowanie aplikacji końcowej w module Apps na podstawie opisu tekstowego. Użytkownik wskazuje tabelę Dataverse jako źródło danych oraz definiuje pożądane ekrany. Dalsze poprawki wizualne, obejmujące dostosowanie kolorystyki do identyfikacji wizualnej firmy, wprowadzane są za pomocą kolejnych poleceń tekstowych.
Gotowa aplikacja zapewnia zespołowi zakupowemu zbiorczy podgląd wszystkich spływających ofert. Pracownicy mogą filtrować zgłoszenia wymagające ręcznej uwagi, przeglądać szczegółowe podsumowania przygotowane przez agenty i zatwierdzać ostateczne decyzje bezpośrednio z poziomu panelu.
