今天要來介紹如何使用 Microsoft 365 Agents Toolkit，在 Visual Studio Code 裡建立一個 Microsoft 365 Copilot Agent。昨天是轉日文，今天轉繁中—— 使用者輸入「totw」，Agent 就幫忙將文字轉成繁體中文。

筆者這次的目標很單純：就是把開發環境跑起來，確認授權條件，建立一個最小可行的 Agent， 最後透過 Local Preview 看看它能不能正常運作。以往的開發經驗，手刻這種微軟限定的App，很多設定的關節要打通

🔐 第一關：Microsoft 365 Copilot 授權不能少
筆者在開啟 Microsoft 365 Agents Toolkit 後，先看到可以選擇不同模型的設定。畫面上會出現 多種 Agent類型選項，實際可用哪些，會依照目前環境、帳號與服務設定而不同。

要開發 Microsoft 365 Copilot Agent，而是先確認帳號是否具備 Microsoft 365 Copilot 授權。如果沒有授權是無法進行開發的；如果登入的是已經具備授權，才會顯示 Copilot access 已經啟用。

筆者特別提醒，這一點和 Teams Agent 不完全一樣。Teams Agent 可以使用自行建置的模型， 因此不會卡在同一個 Microsoft 365 Copilot 授權前置條件；但這次做的是 Microsoft 365 Copilot 裡的 Agent，底層會使用 Copilot 的模型與服務，所以門檻自然不同。

🧰 第二關：確認 Toolkit 已經準備完成
當授權與環境都確認完成後，筆者回到 Microsoft 365 Agents Toolkit 的導引畫面。 這裡可以看到建立 Declarative Agent 的入口，也能直接建立新的 Agent 或 App。

畫面上的導引流程其實蠻清楚，會帶著我們依序完成環境設定、建立 Agent、預覽與後續調整。 對剛接觸 Microsoft 365 Agent 的人來說，這種 Guided Tutorial 還算友善，至少不用一開始 就在一堆 YAML、Manifest 和設定檔裡面迷路。

筆者的建議：先從 Declarative Agent 開始
這次筆者選擇的是 Declarative Agent。快速做出一個可互動的 Agent。想先驗證想法、做 PoC，或是教學練習。

🛠️ 第三關：建立一個會翻譯成中文的 TW Agent
確認環境可以開發後，筆者就從 Toolkit 裡按下建立 Agent 的入口。這時候系統會讓我們選擇 建立類型與專案位置，接著進入 Agent 的基本設定。用Github Copilot 加入翻譯繁中功能。

Github Copilot 開發完成之後，可以用 Local Preview 進行測試。

▶️ 第四關：使用 Local Preview 先測再說
Agent 建立完成後，筆者接著使用 Local Preview。這一步很重要，因為我們 不需要馬上部署到正式環境，就可以先在本機確認 Agent 是否能啟動、設定是否正確，以及 基本對話流程有沒有照預期運作。

先讓 Agent 能根據設定完成中文轉換。等這個版本確定沒有問題， 後續還可以再補上更完整的指令、回覆格式、知識來源，甚至串接其他企業資料。

更多實作Demo，請參考完整版影片囉

🧠 本日結論
這次筆者用 Microsoft 365 Agents Toolkit 建立了一個非常簡單的 TW Agent，讓它協助把輸入 內容轉換成中文。功能不大，但完整走過了授權確認、環境檢查、Agent 建立、專案產生與 Local Preview 這幾個重要流程。

Microsoft 365 Copilot Agent 比較像是我們定義出來的工作角色與行為；其中 Copilot 則是負責理解與產生內容的核心能力； Microsoft 365 Copilot Portal 則是使用者實際互動的產品入口。這次的 Declarative Agent，是把我們定義好的指令與能力，放進 Microsoft 365 Copilot 的使用情境裡。