在前幾篇文章中從公民開發者(Citizen Developer)的角度出發,分享了多項應用實例與核心心法,所謂公民開發者指的是能夠開箱即用各式數位工具,並且善用 No Code 或 Low Code 平台,進行更進階的自動化與應用開發的使用者。
他們不一定是專業程式開發者,卻能透過這些工具,快速打造符合業務需求的解決方案。
今天將視角拉高,從規劃整體解決方案的層次出發,探討在微軟生態系中當提到「Agent」這個關鍵字時,背後有哪些潛在方案與發展方向。微軟已建構出一套完整的 AI Agent 開發光譜,涵蓋從 No Code 的市民開發工具,到 Pro Code 的企業級客製化平台,為不同技術背景與業務需求的組織提供多元選擇。
本文將聚焦於這條從 No Code 到 Pro Code 的開發路徑,解析在微軟生態系中設計與導入 Agent 解決方案時,可以參考的策略藍圖與架構邏輯。
為了具象化這份策略藍圖,就讓我們攤開一張專為此打造的航線圖,引領您從公民開發者的港灣啟航,探索整片 AI Agent 的廣闊海域。
這趟旅程的目標是探索微軟生態系這片廣闊的 AI Agent 海域,接著將沿著三條主要航道前行:無程式碼 (No Code) 的沿岸航行、低程式碼 (Low Code) 的遠洋商道,以及專業程式碼 (Pro Code) 的深海探險。每一條航線都通往不同的島嶼與大陸,帶來獨特的風景、寶藏與挑戰。
現在升起主帆,讓我們一同啟航!
這條航線最為平穩安全,專為每一位希望快速提升個人與團隊生產力的船員設計,它讓 AI 協作能力在數分鐘內普及到組織的每個角落,無需 IT 部門的專業領航。
抵達成果:這是最純粹的 No Code 形態,可以在 Microsoft 365 的原生環境中,透過自然語言對話,立即創建個人專屬的生產力 Agent。例如打造一個 FAQ 機器人、報告摘要助手,或是在 SharePoint 網站內建立一個能根據特定文件庫回答問題的知識嚮導。
航行優勢:
航行挑戰:功能範疇受限於平台內建能力,難以處理複雜的跨系統工作流程。
抵達成果:提供了一個更結構化的 No Code 開發介面。使用者只需描述 Agent 的任務,或透過簡單的配置,就能創建功能更豐富的 Agent,例如整合公開網站、連接器資料作為知識來源,甚至一鍵啟用圖像生成能力。
航行優勢:
航行挑戰:雖然比基礎版更強大,但對於需要精細邏輯控制與外部系統深度互動的任務,仍顯不足。
當沿岸的資源已無法滿足您的雄心,就需要駛向更開闊的遠洋,這條商道專為技術實施者與 IT 專業人員開闢,他們需要更強大的工具來建造能夠承載複雜貨物(業務流程)的商船。
抵達成果:這是一個成熟的企業級對話式 AI 平台。您可以在這裡建造能夠整合企業核心系統(如 CRM, ERP)、執行複雜多步驟工作流,並具備深度客製化能力的強大 Agent。
航行優勢:
航行挑戰:雖然強大,但仍受限於平台預設的框架與連接器生態。對於需要極致性能與獨特架構的場景,可能觸及其能力上限。
對於那些追求極致性能、完全客製化與開創性商業模式的探險家而言,唯有駛入最深、最富挑戰性的海域,才能發現新大陸。這條航線專為專業開發者而設,他們需要的是能夠從龍骨開始,親手打造一艘無敵艦隊的終極工具。
抵達成果:這是一個統一的開源 SDK,是微軟探險艦隊的「龍骨」,融合了 Semantic Kernel 的企業級穩定性與 AutoGen 的多代理人協作創新,建構出具備高度互操作性與模組化設計的 Agent。
航行優勢:
航行挑戰:學習曲線最為陡峭,需要開發者手動編寫程式碼來配置和管理。
抵達成果:若 Agent Framework 是龍骨,Azure AI Foundry 就是能建造航空母艦的超級船塢。它提供了一個完全客製化的 AI 基礎設施,可以選擇自己的模型(GPT-5, Llama 等)、自訂編排邏輯,並實現主動觸發、跨 Agent 協作等最高級的功能。這就是所謂的「自訂引擎代理人 (Custom Engine Agent)」。
航行優勢:
航行挑戰:需要自行承擔模型與基礎設施的託管成本,並確保自身的合規性、安全性與負責任 AI 政策。
一趟成功的遠航,不僅需要精良的船隻,更需要艦長的策略智慧。
「我們真正需要的是 Agent,還是一個更優化的工作流程?」-> Agent 是效率放大器,而非混亂的解藥。
「組織的技術成熟度,適合走哪條航線?」-> 冒然駛入深海只會招致危險。
「如何平衡創新速度與治理控制?」-> 任由小船肆意出海,可能導致航道混亂(影子 IT)。
資料(Microsoft Graph)、身分(Entra ID)與技能(No Code 至 Pro Code 的平滑路徑)構成了一股強大的洋流,能極大加速航程。
善用這股力量,但也要警惕過度依賴可能帶來的「供應商鎖定」風險。
Agent 發展路徑可以從實際的問題、場景並且再階段化策略:
當我們的艦隊滿載而歸,停靠在港口時,真正需要思考的問題已超越技術本身:
「當 AI 比人類更懂業務流程時,組織的知識與決策結構將如何重塑?」
「賦予每位員工創造 Agent 的權力後,誰來為決策的結果負責?」
「您的 Agent 策略,最終是為了取代人類的勞動,還是為了徹底解放人類的創造力?」
這張航線圖描繪了從起點到遠方的路徑,但最終的目的地取決於對這些根本性問題的回應。
真正的遠航,不僅是技術的征服,更是對未來工作哲學的深刻探索。
延伸參考資訊
Agents for Microsoft 365 Copilot
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