用 Copilot 打造 AI 代理人
Copilot 是微軟的 AI 助理,底層採用 OpenAI 的 GPT-5 系列模型,也混合微軟自家模型,2026年起在部分功能導入 Anthropic 的 Claude。它的優勢不在模型本身有多強,而在整合:Copilot 直接嵌入 Word、Excel、Outlook、Teams 與 Windows,就在你原本工作的地方運作。
在代理人(agent)這塊,微軟的答案是 Copilot Studio:一個低程式碼、視覺化介面,可以打造具備長期記憶、串接企業內部資料的知識來源,以及由事件觸發的多步驟自動化流程。目前已有超過23萬個組織使用 Copilot Studio 建立客製化代理人。在 GPTPro,你可以用同類型的代理人設定去對比 GPT、Claude、Gemini 與 Mistral,看看微軟這套整合方式對你的實際業務有沒有加分。
- 對標 GPT、Gemini 與 Mistral
- 無需技術設定即可上手
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Copilot 構建 AI 代理人的競爭力
整合進你原本就在用的工具
Copilot 能在 Word 裡直接寫文件,在 Excel 裡分析數字,在 Teams 裡做會議摘要,在 Outlook 裡整理信件。代理人不是另開一個視窗的外掛,而是直接在你打開的檔案裡運作,帶著這份文件和目前對話的上下文。
如果公司本來就用 Microsoft 365,這是最直接的優勢:不用改變工作習慣,資料留在原本的權限範圍內,透過 Copilot Studio 發布的代理人也能直接在 Teams 或 Microsoft 365 Copilot 裡使用。
Copilot Studio:不用寫程式就能建立自主代理人
Copilot Studio 用視覺化介面建立代理人:用自然語言下指令、串接知識來源(SharePoint、Dataverse、Salesforce、ServiceNow),設定自動觸發條件。這些代理人不只是聊天機器人,還能規劃並執行多步驟任務,不需要人一直盯著操作。
具備 computer-use 能力的代理人,可以在沒有 API 的情況下直接操作網頁和桌面應用程式。微軟也提供一套現成的代理人範本庫(agent library),涵蓋客服、人資、採購、財務等常見場景,對沒有技術背景的團隊來說,這是大廠裡最完整的代理人方案。
企業級治理內建
微軟提供集中管理的控制台,可以盤點代理人、設定權限、套用資料外洩防護政策(DLP),並透過 Purview 做稽核。IT 部門可以在 Teams 和 Microsoft 365 系統管理中心審核或封鎖代理人。
合規流程沿用 Microsoft 365 的既有標準:資料留在企業租用的 tenant 內,操作有完整記錄,並依角色分級控管存取權限(RBAC)。對受監管的產業,例如金融業(想想中國信託、玉山銀行等機構的資安要求),以及需要落實個人資料保護法的團隊來說,這種治理層級是實際的優勢。
大規模生態系
根據微軟2025財年第三季數據,超過23萬個組織(其中九成是《財星》500大企業)在使用 Copilot Studio。單一季度就新增超過100萬個客製化代理人,比前一季成長130%。
這樣的使用量意味著大量文件教學、已驗證的應用案例,以及活躍的開發者社群。對剛開始部署第一批代理人的中小企業來說,這是實際可以依靠的參考資源。
使用前須知的功能限制
價值取決於你有沒有付微軟的訂閱費
免費版 Copilot 聊天機器人有使用次數限制。真正對企業有意義的 Word、Excel、Outlook 整合,需要 Microsoft 365 Copilot,費用大約是每人每月900多元新台幣(依匯率換算自每月30美元),還要另外加上原本的 Microsoft 365 授權費。Copilot Studio 裡的進階代理人功能則按用量計費(Copilot Credits)。
如果公司不是全面採用微軟生態系,這筆整合費就變得不划算,因為你付的是用不到的工具整合費。開始前先算清楚授權費加上預估用量的總成本。
直接對戰時,模型本身很少是最強的
在相同指令下,Copilot 內建的對話功能,在長篇寫作、複雜推理或程式撰寫上,通常表現不如直接使用 GPT、Claude 或 Gemini。微軟這一層加的是整合,不是額外的智慧。
如果代理人的輸出品質才是重點(內容產出、分析、摘要),先比較底層模型再決定要不要選 Copilot。GPTPro 讓你幾分鐘內就能做這個對比。
產品線名稱讓人搞不清楚
Copilot 免費版、Copilot Pro、Microsoft 365 Copilot、Copilot Chat、Copilot Studio、Copilot Credits、Dynamics 365 代理人:名稱多、功能範圍又常常重疊。
部署代理人的總成本,常常是用了之後才發現變高,尤其是按用量計費的部分。選擇入口前,先分清楚 Agent Builder(個人或小團隊使用,簡單)和 Copilot Studio(組織層級、複雜流程、IT治理)的差別。
如何使用 Copilot 建立專屬 AI 代理人
第一步:確認需求,選對工具
如果需求是直接在 Word、Excel 或 Teams 裡完成工作,Microsoft 365 Copilot 就是對的工具。如果目標是打造一個能自動化業務流程的 AI 代理人(客服、人資、採購),Copilot Studio 才是正確的起點。
想在投入授權費之前先確認回答品質,GPTPro 可以直接使用同一套底層模型(OpenAI 系列),不需要微軟訂閱。先比較,再決定要不要部署。
第二步:在 Copilot Studio 設定代理人
在 Copilot Studio 裡,用自然語言建立新代理人:描述它的角色、行為規則和預期的輸出格式。接上知識來源:SharePoint、Dataverse、內部網站,或第三方連接器(Salesforce、ServiceNow)。
透過 Power Automate 加上動作來觸發流程:建立客服單、發送郵件、更新資料記錄。設定觸發條件:收到訊息、行事曆事件、系統警示。
第三步:測試、發布並落實治理
用真實文件和情境測試代理人。先確認回答是否忠實於資料來源(不能無中生有),再看表達方式。用 Copilot Studio 的分析面板找出常常答錯的主題,回頭調整指令。
從 Copilot Studio 介面發布到 Teams 或 Microsoft 365 Copilot。IT 部門透過系統管理中心審核上線。之後這個代理人就會出現在內部的 Agent Store,讓相關同事使用。
常見問題
沒有寫程式的能力,要怎麼建立 Copilot AI 代理人?
透過 Copilot Studio:用視覺化介面,以自然語言描述代理人的角色,接上知識來源(SharePoint、Dataverse、網站),再用 Power Automate 加上動作。常見情境完全不需要寫一行程式碼。想先確認代理人的邏輯合不合理,GPTPro 讓你幾分鐘內就能設定出同類型的對話式代理人來測試。
Agent Builder 和 Copilot Studio 差在哪裡?
Agent Builder 直接內建在 Microsoft 365 Copilot 裡,適合個人或小團隊使用,處理簡單情境:會議助手、會議記錄產生器。Copilot Studio 則是給組織層級的部署使用:複雜流程、自動觸發條件、第三方連接器、IT治理,以及發布到 Teams 或內部 Agent Store。
Copilot Studio 符合台灣個人資料保護法的要求嗎?
資料處理留在企業自己租用的微軟 tenant 內,這對落實個人資料保護法有一定幫助。微軟提供稽核工具(Purview)、存取控管和資料外洩防護政策。不過部署企業本身仍是資料的實際管理者:風險評估、留存記錄、人為監督與告知當事人,這些責任還是落在使用單位身上。建議在導入前先諮詢法務或熟悉個資法的顧問,尤其是處理客戶或員工敏感資料的情境。
Copilot AI 代理人要花多少錢?
部分 Microsoft 365 授權已內含 Copilot Studio 的每月訊息額度,超過額度後改按用量計費(Copilot Credits)。要在 Microsoft 365 Copilot(Teams、Outlook、Word)裡直接用代理人功能,則需要另外購買 Microsoft 365 Copilot 授權,每人每月大約900多元新台幣(依匯率換算自每月30美元)。總成本會隨訊息量、使用人數和連接器數量變化,導入前務必先估算清楚。
Copilot 背後跑的是哪個模型?
微軟主要採用 OpenAI 的 GPT-5 系列模型,搭配自家模型,2026年起在 Microsoft 365 Copilot 的部分功能也加入 Anthropic 的 Claude。Copilot Studio 另外透過 Azure AI 提供更廣的模型選擇。這也是為什麼直接在 GPTPro 上測試 GPT 或 Claude,能大致預估輸出品質,還不用受微軟授權條件限制。
可以把 Salesforce 或 ServiceNow 的資料接進 Copilot 代理人嗎?
可以。除了 SharePoint、Dataverse 和 Azure AI Search,Copilot Studio 也提供 Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 的原生連接器作為知識來源。代理人能透過 RAG(檢索增強生成)即時查詢這些系統,用公司最新的資料來回答問題。
將 Copilot 與其他頂尖模型進行實測對比
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