今天要來介紹一個很適合拿來練手的 Copilot Studio 範例：從 Microsoft 提供的 Weather Template 出發，串接 MSN Weather Tool， 做出可以查詢目前天氣、今天預報與明天預報的 Agent。

這篇對象很明確：想開始接觸 Copilot Studio Agent、想了解 Tool 怎麼被呼叫與 Topic 如何串聯。Copilot Studio Standard 預先提供多種 Agent Template，可以直接開來研究。

🧭 先從 Template 開始
在 Copilot Studio Standard 裡，往下捲可以看到 Microsoft 提供的 Agent 範本， 包含 Financial、IT，以及這次筆者要使用的 Weather。這類 Template 的價值， 不只是幫你快速生出一個可以測試的 Agent，更重要的是它把 Tools、Topics、 變數與指示詞先組好，讓我們可以「拆開來看」它到底怎麼運作。

🌤️ MSN Weather Tool：搜尋 Weather，就能看到 MSN Weather 提供的多個動作。
可以取得目前天氣、今天預報，以及明天預報。對第一次學習 Tool 的人來說， 這種輸入與輸出都很清楚的範例非常適合拿來練功。

🧩 Template 的真正用途
不只是「幫你做好」，而是讓筆者觀察它怎麼把使用者輸入存成變數， 再把變數傳進 Tool。內行看門道，這才是範本最值得學的地方。

🛠️ 先看懂，再自己拉
先模仿官方範例，再手動重建一次，學習曲線會平滑很多。直接從空白畫布開始， 很容易在一堆設定裡迷路，然後開始懷疑人生。

建立 Weather Agent 後，先確認 MSN Weather 的連線設定。

建立完成後，Agent 會自動帶入 Weather Tool 與相關設定。

🔌 MSN Weather Tool：先讓 Agent 真的查得到天氣
建好 Agent 後，筆者先不急著修改內容，先看它預設帶了哪些 Tools 與 Topics。 在 Tool 區域可以看到 MSN Weather 的三個基本動作，分別對應目前天氣、今天預報與明天預報。 這裡也會看到連線設定，通常只要完成授權並確認連線狀態即可。

預設的 Weather Agent 已經準備好測試提示與使用方式。
筆者接著直接在測試窗輸入「現在天氣如何」，Agent 會先詢問城市，再把城市拿去查詢。

🗂️ Topic 與 Conversation Start：那些預設文字從哪裡來？
測試時大家應該會注意到，Agent 一開始會自動顯示一大段介紹文字， 還會帶出一些 Quick replies。這些內容不是憑空出現，而是放在 Topics 裡的 Conversation Start。

Conversation Start Topic 內，預設放著 Agent 的開場訊息。
筆者進入 Conversation Start 後，把原本那串比較長的預設說明文字簡化， 只保留必要的 Agent 介紹。Quick replies 也可以在這裡增加或刪除， 例如放一個「查詢台北天氣」的快速按鈕，讓使用者不用每次都自己輸入。

🎛️ 經典 Topic 控場，還是 Generative AI 控場？
這次實作裡另一個很重要的觀察，是 Copilot Studio 有兩種不同的控場思路。 一種是傳統的 Topic 導向，由明確的觸發詞與節點控制流程；另一種則是讓 Generative AI orchestration 來判斷使用者意圖，再決定要呼叫哪個 Topic 或 Tool。

在舊版體驗中，可以選擇較傳統 Topic 或 LLM 的控場方式。

📌 傳統 Topic 控場
流程明確、結果容易預測，適合主力流程與規則都很清楚的 Agent。 例如固定的申請流程、表單收集、狀態查詢。

✨ Generative AI 控場
可以根據語意彈性決定要使用哪個 Topic 或 Tool，互動比較像真正的 AI。 但要做好測試與防呆，不然 Agent 可能很有自信地走錯路。

新版體驗通常以 Generative AI orchestration 作為主要控制方式。
筆者自己的建議是：如果主力流程非常明確，就用傳統 Topic 把關； 如果希望 Agent 能理解更多自然語句，則可以使用 Generative AI orchestration。 新版介面大多會直接採用生成式控場。

更多實作Demo，請參考完整版影片囉

🧪 本日結論
👍 Template 很適合入門
不用從零開始猜 Tool、Topic 與變數如何串接，直接拆解範例， 降低學習曲線。

⚠️ Model 仍然要觀察
Model 不是越新就一定越穩，也不是換了就萬事 OK。

🛡️ 邊界一定要寫
Agent 能做什麼、不能做什麼，要放進 Instructions 裡並測試。 防呆不是不信任 AI，而是避免它太熱情，把自己玩到出界。

這次筆者透過 Weather Template，實際展示了 Copilot Studio 裡幾個基本概念： 如何使用現成 Template、如何設定 MSN Weather Tool、如何讓 Topic 收集輸入並傳遞變數， 以及傳統控場與 Generative AI orchestration 的差異。

這些概念看起來簡單，但未來不管是串接企業內部資料、Power Automate Flow、 REST API，甚至是更複雜的 Copilot Agent，都會反覆用到。