AI 代理（Agent）的發展已經進入成熟階段，企業開始能夠將更多日常任務交由 AI 進行自動化處理，以提升營運效率與客戶體驗。
微軟在 2025 Release Wave 1 推出了 語音對話功能、強化的自動化動作，並 設計了更全面的分析儀表板，幫助企業透過 AI 提升自動化程度，同時依據數據洞察微調 AI 模型，使其更貼近業務需求。
讓我們深入探索 Copilot Studio 的這些關鍵升級，以及它們如何幫助企業推動數位轉型！
一、語音對話功能：更自然的AI互動體驗
影片示範：從0:40開始
https://youtu.be/x2KQOxTfCuQ
企業現在可以啟用 AI Agent 的語音功能，並自訂多種聲線與語調，以提供更自然、個性化的對話體驗。
此外，該功能支援：
- 自動語言辨識：當使用者使用非預設語言時，Agent 可即時偵測並切換到使用者熟悉的語言。
- 回應時間調整：企業可根據業務需求，調整 AI 回應的等待時間，以符合不同情境的最佳客戶體驗。
二、自動化動作：AI 代理不再只是輔助，而是主動執行
無需 API，輕鬆串接數千個應用程式
微軟推出全新的「動作功能配置區」，並內建 上千個連接器，讓 AI Agent 可直接與企業內外部系統串接，包括：
✅ 微軟生態系統：Dynamics 365、Power Automate、SharePoint、Excel 等。
✅ 第三方軟體：SAP、Oracle、Salesforce，甚至可自訂外部資料來源。
✅ 常見自動化動作：讀取資料、更新 Excel、查詢數據、觸發工作流程等。
更完善的自動化動作讓企業在使用Copilot Studio設置Agent時能有更多的應用情境。
自動化動作額度計算方式
而隨著AI agent可處理的工作越來越多元，微軟也更新了 訊息額度計算方式，不同類型的 AI 互動將消耗不同的額度。
訊息額度計算方式：
- 經典答案：1 則訊息額度 - 手動撰寫的固定答案。
- 生成式答案：2 則訊息額度 - AI 根據對話上下文與知識庫生成的回應。
- 自動化動作：5 則訊息額度 - 透過 trigger 觸發的自動化步驟。
- Microsoft Graph grounding：10 則訊息額度 - 更高品質的檢索增強生成答案：基於 Microsoft Graph 產生的答案。
- 生成 AI 工具（基本）：使用 4o-mini 模型，每 10次回應 消耗 1 則額度。
- 生成 AI 工具（標準）：使用 4o 模型，每10次回應 消耗 15 則額度。
- 生成 AI 工具（高級）：使用 o1 模型，每10次回應 消耗 100 則額度。
💡 超額使用方案：當額度用完後，企業可選擇讓 AI 轉介人工客服，或採取 Pay-as-you-go 模式，每則訊息額度 0.01 美元。
三、分析儀表板升級：用數據讓 AI 變得更聰明
新版 Copilot Studio 提供更全面的數據分析，讓企業可以追蹤 AI Agent 的表現，並透過數據優化 AI 模型。
關鍵指標：讓 AI 更貼近使用者需求
Copilot Studio現在提供了更集成的分析報表，可以看到agent與用戶對話的多項指標，包含：
- 結果和參與度：以比例圓餅圖呈現對話的最終結果，分為三大類：解決、升級到人工，或者使用者放棄未回應。而細項中，可以看到問題的類型。這樣的分析能幫助您了解agent在哪些問題成功為使用者解決問題，又有哪些方面需要改進。
- 工作階段結果判斷的情況如下：
- 已解決：工作階段結束，並且發生以下兩種情形之一 ：
- 觸發已確認成功主題。
- 觸發結束交談主題，而且使用者確認互動已成功，或讓工作階段逾時。
- 已升級到人工：工作階段結束，並在觸發主題或運行時轉接到人工 （當前分析會話結束，無論真人專員是否回應）。
- 已放棄：當對話工作階段已逾時，且未達到已解決或已升級狀態時，對話會結束並被記錄為已放棄。
知識源的使用：透過簡潔的折線圖呈現各種不同知識源的使用頻率與比例，有助於您瞭解使用者最關注哪些方面的資訊。
用戶回饋：統計用戶滿意度的平均分數，能以宏觀的角度看agent的整體表現，確保 AI 持續學習與優化。
結語：利用 Copilot Studio 創造競爭優勢
2025 年的 AI 代理已經不只是輔助工具，而是企業自動化的重要推動力。透過 語音對話、自動化動作、數據分析升級，Copilot Studio 幫助企業實現更高效的 AI 交互體驗。
🚀 現在就開始體驗 Copilot Studio！
立即試用：Microsoft Copilot Studio
聯絡我們，免費諮詢 AI 客製化解決方案！
本篇文章的資料來源為：
Manage message capacity - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
Review and improve agent effectiveness - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
AI 代理（Agent）的發展已經進入成熟階段，企業開始能夠將更多日常任務交由 AI 進行自動化處理，以提升營運效率與客戶體驗。
微軟在 2025 Release Wave 1 推出了 語音對話功能、強化的自動化動作，並 設計了更全面的分析儀表板，幫助企業透過 AI 提升自動化程度，同時依據數據洞察微調 AI 模型，使其更貼近業務需求。
讓我們深入探索 Copilot Studio 的這些關鍵升級，以及它們如何幫助企業推動數位轉型！
一、語音對話功能：更自然的AI互動體驗
影片示範：從0:40開始
https://youtu.be/x2KQOxTfCuQ
企業現在可以啟用 AI Agent 的語音功能，並自訂多種聲線與語調，以提供更自然、個性化的對話體驗。
此外，該功能支援：
- 自動語言辨識：當使用者使用非預設語言時，Agent 可即時偵測並切換到使用者熟悉的語言。
- 回應時間調整：企業可根據業務需求，調整 AI 回應的等待時間，以符合不同情境的最佳客戶體驗。
二、自動化動作：AI 代理不再只是輔助，而是主動執行
無需 API，輕鬆串接數千個應用程式
微軟推出全新的「動作功能配置區」，並內建 上千個連接器，讓 AI Agent 可直接與企業內外部系統串接，包括：
✅ 微軟生態系統：Dynamics 365、Power Automate、SharePoint、Excel 等。
✅ 第三方軟體：SAP、Oracle、Salesforce，甚至可自訂外部資料來源。
✅ 常見自動化動作：讀取資料、更新 Excel、查詢數據、觸發工作流程等。
更完善的自動化動作讓企業在使用Copilot Studio設置Agent時能有更多的應用情境。
自動化動作額度計算方式
而隨著AI agent可處理的工作越來越多元，微軟也更新了 訊息額度計算方式，不同類型的 AI 互動將消耗不同的額度。
訊息額度計算方式：
- 經典答案：1 則訊息額度 - 手動撰寫的固定答案。
- 生成式答案：2 則訊息額度 - AI 根據對話上下文與知識庫生成的回應。
- 自動化動作：5 則訊息額度 - 透過 trigger 觸發的自動化步驟。
- Microsoft Graph grounding：10 則訊息額度 - 更高品質的檢索增強生成答案：基於 Microsoft Graph 產生的答案。
- 生成 AI 工具（基本）：使用 4o-mini 模型，每 10次回應 消耗 1 則額度。
- 生成 AI 工具（標準）：使用 4o 模型，每10次回應 消耗 15 則額度。
- 生成 AI 工具（高級）：使用 o1 模型，每10次回應 消耗 100 則額度。
💡 超額使用方案：當額度用完後，企業可選擇讓 AI 轉介人工客服，或採取 Pay-as-you-go 模式，每則訊息額度 0.01 美元。
三、分析儀表板升級：用數據讓 AI 變得更聰明
新版 Copilot Studio 提供更全面的數據分析，讓企業可以追蹤 AI Agent 的表現，並透過數據優化 AI 模型。
關鍵指標：讓 AI 更貼近使用者需求
Copilot Studio現在提供了更集成的分析報表，可以看到agent與用戶對話的多項指標，包含：
- 結果和參與度：以比例圓餅圖呈現對話的最終結果，分為三大類：解決、升級到人工，或者使用者放棄未回應。而細項中，可以看到問題的類型。這樣的分析能幫助您了解agent在哪些問題成功為使用者解決問題，又有哪些方面需要改進。
- 工作階段結果判斷的情況如下：
- 已解決：工作階段結束，並且發生以下兩種情形之一 ：
- 觸發已確認成功主題。
- 觸發結束交談主題，而且使用者確認互動已成功，或讓工作階段逾時。
- 已升級到人工：工作階段結束，並在觸發主題或運行時轉接到人工 （當前分析會話結束，無論真人專員是否回應）。
- 已放棄：當對話工作階段已逾時，且未達到已解決或已升級狀態時，對話會結束並被記錄為已放棄。
知識源的使用：透過簡潔的折線圖呈現各種不同知識源的使用頻率與比例，有助於您瞭解使用者最關注哪些方面的資訊。
用戶回饋：統計用戶滿意度的平均分數，能以宏觀的角度看agent的整體表現，確保 AI 持續學習與優化。
結語：利用 Copilot Studio 創造競爭優勢
2025 年的 AI 代理已經不只是輔助工具，而是企業自動化的重要推動力。透過 語音對話、自動化動作、數據分析升級，Copilot Studio 幫助企業實現更高效的 AI 交互體驗。
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本篇文章的資料來源為：
Manage message capacity - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
Review and improve agent effectiveness - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
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