歡迎來到第 24 天的旅程，今天會分享的是 Copilot Studio 的 Autonomous Agents 概念與最小可行性方案的分享，那這個概念簡單來說是讓 AI 從「等待指令的工具」進化為「能自主思考與執行的助手」，例如可以透過郵件觸發、智慧梳理到 Teams 通知的完整流程，展現 AI 如何在無人介入下完成複雜任務。

今天的內容會從虛擬的場景出發，以此能夠更輕鬆的理解 Autonomous Agents 的概念
一位虛擬角色 : Anthony，他是企業內負責 Copilot Studio 導入與推廣賦能（Enablement & Adoption Lead)的專家，肩負的任務是讓團隊理解、信任並運用這項技術，讓 AI 從被動工具進化為真正的主動夥伴。
為了達成這個目標，Anthony 設計了一個示範方案——
💡 「Copilot Studio 領域小幫手」：一個能主動理解、搜尋並生成回覆的自主智慧助理。

而要解決的是團隊每天都會遇到的真實挑戰：大量來自同事與使用者關於 Copilot Studio 的問題。

序幕：資訊爆炸的推廣現場

做為企業內 Copilot Studio 的推廣負責人，Anthony 幾乎每天都會收到來自不同部門的郵件：

「怎麼建立一個客製的 Copilot？」
「Copilot Studio 的 Agent 能不能整合外部 API？」
「我該怎麼設定事件觸發？」

這些問題的性質多樣，但結構相似——都需要 Anthony 閱讀、判斷、搜尋、回答。
而這樣的重複性工作，正是 AI 最擅長的領域。

他開始思考：

「如果我能用 Copilot Studio 自己，來處理關於 Copilot Studio 的問題呢？」

於是「領域小幫手」誕生了。

實戰解構：領域小幫手的誕生

Anthony 決定以 Copilot Studio 為核心，打造一個能在「事件觸發」下自動啟動的 Autonomous Agent，它能在沒有人干預的情況下，自主理解任務、分析內容，並輸出可即用的回覆草稿。

情境：
凌晨兩點，一封郵件抵達支援信箱，內容為以下

您好，
感謝您撥冗協助。以下是我們在導入 Microsoft Copilot Studio 時希望進一步了解的幾個重點問題，懇請提供建議與說明，謝謝！
1.	Microsoft Copilot Studio 的核心功能與應用場景
　請說明 Copilot Studio 的主要功能構成，以及在企業或團隊實務應用上的常見情境。
2.	如何運用設計思維提升 Copilot Studio 的使用效益
　希望了解可採用哪些設計思維的方法（如使用者旅程、原型測試等）來優化 Copilot Studio 的導入與應用成果。
3.	Copilot Studio 使用過程中常見的問題與解決方法
　請列舉實務操作時常見的挑戰與對應解法，以利後續建立內部使用指引與培訓內容。
再次感謝您的協助，
若需其他補充資料或背景說明，請隨時告知。

沒有人值班但「領域小幫手」被觸發了，於是這個角色開始了行動。

第一幕：事件驅動的自主啟動（Event-Driven Autonomy）

以往這類郵件都得由 Anthony 或團隊成員親自查看並分類，然後再展開後續處理，但現在這一切由 Copilot Studio 的郵件觸發器（Trigger） 自動完成。

以上示意圖為當信件抵達時可測試觸發的行為

當郵件抵達特定信箱，系統會立即偵測事件，將信件內容轉化為任務資料，並傳遞給 Autonomous Agent 處理。

整個過程零人工操作，卻流暢精準。

核心能力 #1：
Agent 不再依賴人類下達命令，而是基於「事件」自主啟動。這讓 Copilot Studio 的應用邏輯從「被動響應」進化為「主動感知」，真正實現 7x24 小時的智慧運作。

第二幕：認知與執行的智能編排（Cognitive & Execution Orchestration）

事件被觸發後，Agent 立即接手任務，開始進行一系列自主動作，這個階段是整個流程的智慧核心。

關於角色延伸前幾天分享的版本，新增接收 trigger 行為與下一步的指令範例

Anthony 事先在 Copilot Studio 中設定了 被允許的外部資訊來源清單（例如官方技術網站、公開說明文件、合作夥伴支援頁面等），Agent 收到郵件內容後，會按照這些來源規則進行自主搜尋與資料整合。

具體過程如下：

1. 理解提問意圖：分析郵件內容，識別使用者發信過來的信件主旨是否與 Copilot Studio 的關鍵字相關，如果有符合條件的情況下才會啟動下一步的動作。

2. 自主搜尋外部來源：
   根據 Anthony 預設的來源清單，主動檢索最新的官方說明與教學文件，過濾過時或重複內容，鎖定最具代表性的解釋。

3. 生成輸出成果：

• 初版答案摘要： 梳理資訊重點，輸出可直接參考的文字摘要。
• 信件回覆草稿： 依照專業語氣與標準信件結構，生成可直接複製使用的郵件。

實際流程執行後輸出到 Teams channel 的結果

核心能力 #2：
「領域小幫手」不只是搜尋答案，而是理解問題、找出可信資訊、生成即用內容。對 Anthony 而言，最大的價值在於他能在幾秒內看到使用者問題的初版答案，並同時取得一份可直接複製發送的信件回覆草稿。

這讓他回覆問題的速度與品質，雙雙提升。

第三幕：人機協作的智慧閉環（Human-in-the-Loop Synergy）

Anthony 設計的系統不只是全自動，而是強調「人機協作」。
當 Agent 產生建議答案與回覆草稿後，會自動將結果送入 Teams 頻道，並通知 Anthony 進行最終審核。

他只需花幾分鐘確認內容正確性與語氣，接著再思考下一步的動作

核心能力 #3：
確保 AI 的自主行動能與人類判斷形成閉環，讓自動化不失準確性，讓智慧行動仍具溫度。

推廣價值：從概念展示到信任建立

AI 導入最大的挑戰不是技術而是「信任」，因此這個自主郵件助理的展示範例，只是很快速的展示 Autonomous Agents 的最小可行性方案與潛在的延伸價值。

這個案例的關鍵不在於 AI 取代了誰，而在於它釋放了時間、保留了判斷，讓員工不再困於繁瑣任務，而能專注於策略與創造性決策。

「AI 不只是幫你做事，而是幫你更快進入思考的階段。」

結語：從自動化到主動化，AI 的真正使命

AI 的發展不是為了讓人類缺席，而是為了讓人類更具影響力，Copilot Studio 的 Autonomous Agents 正是這場轉變的具體展現，虛擬助理不再只是被動執行命令，而是能主動思考、主動行動，協助人類解放時間與思維，進而把精力集中在真正有價值的事上：決策、創造、連結。

自主不是取代，而是放大人的判斷力、創造力、與影響力，讓科技不只是工具而是推手，讓人類的潛能得以全面釋放。