Agenci z GitHub Copilot harness w Copilot Studio
Jak tworzyć agentów w nowym Copilot Studio z GitHub Copilot harness? Poznaj instrukcje, wiedzę, narzędzia, testowanie i publikację.
- Copilot Studio
- Agenci AI
- GitHub Copilot

Wszystkie wpisy z kategorii Agenci AI — 31 artykułów o technologiach AI dla firm.
Jak tworzyć agentów w nowym Copilot Studio z GitHub Copilot harness? Poznaj instrukcje, wiedzę, narzędzia, testowanie i publikację.
Microsoft Research bada cyfrowych pracowników w wielu równoległych zadaniach. Znaczenie pamięci, planowania, współpracy i ograniczeń dla firm.
Autopilot, dawniej Microsoft Scout, ma działać jako osobisty agent w tle. Poznaj zapowiedziane możliwości, status preview i granice autonomii.
Foundry IQ łączy źródła wiedzy w bazie dla agentów i używa agentic retrieval. Poznaj wymagania Azure AI Search, uprawnienia i status funkcji.
Project Opal wykonuje zadania w przeglądarce na Windows 365 Cloud PC. Poznaj zastosowania, wymagania Frontier, nadzór użytkownika i ograniczenia.
Czym jest Microsoft Web IQ? Sprawdź źródła, API, dostępność, różnice wobec Grounding with Bing oraz granice ochrony danych w pilocie agenta.
Poznaj nowe Copilot Studio: GitHub Copilot harness, standard harness, agenci, workflows i agent flows. Sprawdź, jak dobrać tryb do procesu.
Czym jest Palantir AIP i kiedy ma sens w procesie firmy? Sprawdź rolę modeli, Ontology, ewaluacji, uprawnień i kontroli działań agenta.
Jak utworzyć agenta na standard harness w Copilot Studio? Przejdź przez cel, wiedzę, tematy, narzędzia, testy i publikację.
Model MagenticBrain-14B planuje wieloetapowe zadania, wybiera narzędzia i deleguje pracę Fara 1.5. Zastosowanie i ograniczenia w AI OS.
Fara 1.5 to rodzina modeli computer-use 4B, 9B i 27B. Możliwości, wyniki badań, otwarte wagi i ryzyka operacji w przeglądarce.
Microsoft Research łączy MagenticLite, MagenticBrain i Fara 1.5. Jak podział planowania i obsługi przeglądarki wpływa na koszt, prywatność i kontrolę.
Jak badawczy Magentic-UI łączy planowanie, pracę w przeglądarce i zatwierdzanie działań. Kiedy użyć go w AI SDLC, a kiedy nie.
Sprawdź MCP w Copilot Studio: narzędzia i zasoby, uprawnienia, odczyt i zapis, ponowienia oraz testy przed udostępnieniem agenta użytkownikom.
Zaprojektuj agenta obsługi klienta: zakres spraw, źródła wiedzy, dostęp do danych i przekazanie konsultantowi. Sprawdź testy oraz miary jakości.
Zaprojektuj agenta marketingowego z kontrolą źródeł, marki i publikacji. Sprawdź rozmowy z odbiorcami, integracje, zatwierdzanie oraz koszty.
Zaplanuj agenta sprzedaży bez błędnych obietnic klientowi. Uporządkuj ofertę, kwalifikację, integrację CRM, akceptację i testy jakości.
Zaprojektuj agenta IT, który odróżnia poradę, odczyt danych i operację. Sprawdź uprawnienia, tworzenie zgłoszeń, ponowienia i testy odbioru.
Oddziel procedury HR od danych pracowników. Zaprojektuj źródła wiedzy, uprawnienia, obsługę wniosków i testy agenta w Microsoft Copilot Studio.
Model CoE dla Copilot Studio: strefy środowisk, polityki danych, ALM, testy agentów, kontrola kosztów i odpowiedzialność po publikacji.
Poznaj LangGraph: stan, przerwania i wznawianie pracy agenta. Zobacz przykład procesu oraz pytania o uprawnienia, koszty i kontrolę błędów.
Jak zaprojektować współpracę agentów AI: podział ról, przekazanie danych, koszt, wspólny stan i testy całego procesu przed wdrożeniem.
Jak wyznaczyć agentowi AI zakres danych, narzędzi i decyzji oraz wdrożyć zatwierdzenia, limity, testy i bezpieczne zatrzymanie.
Kiedy wielu agentów ma sens, jak testować ich role i koszty oraz co oznacza tryb utrzymania AutoGen dla nowych i istniejących projektów.
Kiedy agent półautonomiczny ma sens? Ustal uprawnienia, zatwierdzanie działań, test prompt injection i odzyskiwanie po błędach.
Oceń, kiedy użyć Copilot Studio. Zaplanuj wiedzę, narzędzia, uprawnienia, przekazanie sprawy człowiekowi i testy agenta przed publikacją.
Sprawdź status Bot Framework, LUIS i QnA Maker. Zobacz, jak ocenić istniejącego bota i zaplanować migrację bez utraty obsługi klientów.
Kiedy wybrać Copilot Studio, jak zaprojektować wiedzę i narzędzia oraz przeprowadzić agenta przez testy, wydanie i utrzymanie.
Porównaj technologie AI według ról w systemie: modele, dane, agenci, integracje i nadzór. Przygotuj test zamiast kupować katalog narzędzi.
Sprawdź, jak zaplanować agenta Copilot: źródła wiedzy, dostęp, akcje i koszty. Zacznij od jednego zadania z jasnym warunkiem odbioru.
Sprawdź, jak uporządkować wiedzę w SharePoint przed użyciem agentów: właściciele treści, uprawnienia, aktualność dokumentów i test odpowiedzi.