Microsoft Copilot Studio中的代理是AI驱动的助手，能够理解您的业务背景并代表您采取行动。 您可以在以下三种框架之一上构建智能体：用于推理密集型、多步骤工作的 GitHub Copilot 框架；用于语音和聊天等面向客户的场景的客户对话框架；以及用于基于规则、可预测对话的标准框架。 所有工具都允许你将生成式人工智能、知识和行动结合起来，打造适合团队实际运作方式的现代代理。
你可以在多个渠道部署智能体——从 Microsoft Teams 和网页到企业应用。 代理可以通过连接器、REST API和MCP服务器与您的业务系统集成，切换到其他代理、调用工作流。
注释
本文适用于多种 线束。 您使用的框架会影响所构建产品的计费、功能和能力。
代理的优势
经纪人有多种优势。
- 推理密集的自动化：GitHub Copilot 利用代理思考复杂多步骤的业务流程，将其拆分成步骤，并在情况变化时进行调整。 他们像有能力的队友一样合作，而不仅仅是剧本。
- 可预测的回答：标准的线束代理遵循您定义的主题和规则，对大家都理解的问题提供一致的答案，没有意外。
- 可执行操作：代理可以通过调用工作流、连接器、REST API、MCP 服务器和其他代理来实现任务自动化。 他们连接您的业务系统，采取实际行动。
- 文件就绪：GitHub Copilot 的 harness 代理可原生创建、编辑并理解分析 Word、Excel、PowerPoint 和 PDF 文件，因此非常适合文档密集型流程。
- 对话上下文：GitHub Copilot 和标准运行环境均支持具有记忆和上下文感知能力的自然对话，因此智能体会随着时间的推移而不断改进。
- 联系中心自动化：客户对话框架中的智能体将主智能体与专业子智能体相结合，通过语音和聊天处理客户问题，当智能体无法解决问题时，会将问题升级至人工客服。
三种安全带，三种方法
Copilot Studio 中的所有智能体均运行在三种框架之一上，每种框架都针对不同的场景而设计。
GitHub Copilot 框架
GitHub Copilot 框架支持专为推理密集型、多步骤业务流程构建的智能体。 这些代理将复杂目标拆解为步骤，推理问题，从错误中恢复，并适应不断变化的请求。 它们非常适合用于：
- 复杂的业务流程：应付账款、合同审查、招聘工作流程或其他需要判断和适应的多步骤流程。
- 文件密集型工作：负责创建、编辑和推理文档的代理。
- 多工具编排：需要依次调用多个工具或代理，并根据结果决定执行的任务。
- 自主推理：指那些更适合由智能体对问题进行思考和推理，而不是遵循固定脚本来完成的工作。
GitHub Copilot 框架智能体原生支持技能和记忆，并在安全的沙箱中运行。 他们用Copilot积分来计费。 请参阅 由 GitHub Copilot harness 提供支持的代理的计费概览，了解更多信息。
客户对话框架
“客户对话”框架支持智能体通过语音和聊天为客户解答问题并解决问题。 主智能体与多智能体架构中的专业子智能体协作，为特定话题提供可预测的回应，同时支持流畅、自然语言的对话。 它们非常适合用于：
- 联络中心场景：客户支持、帮助台及其他客户需要通过语音或聊天解决问题的场景。
- 多智能体路由：不同主题或问题最适合由专门的子代理处理的场景，每个子代理都有自己的升级路径。
- 人工升级：当客服无法解决问题时，可能需要将对话交接给人类代表。
“客户对话”框架中的智能体可调用连接器、知识库、MCP 及关联智能体中的工具，并支持技能和记忆功能。 其计费方式采用 Copilot 额度。 更多详情请参阅基于“客户对话”框架的智能体概述。
标准线束
标准框架支持基于规则的智能体，专为结构化、可重复的对话而设计。 这些代理会遵循你定义的主题，并对大家都熟悉的问题做出可预测的回应。 它们非常适合用于：
- 帮助台和支持：内部帮助专员，负责回答常见问题并引导简单请求。
- 信息检索：能够基于您的企业知识提供一致答案的代理。
- 结构化对话：希望经纪人能够以可预测的方式引导对话的情景。
标准框架智能体可与现有的提示词库和企业知识库配合使用。 他们使用Copilot Studio容量模型来计费。 更多详情请参阅基于标准框架的智能体许可。