什么是 Copilot，什么是 AI 代理？
Copilot 是一款 AI 支持的助手，可为任务提供支持、提供见解并提高工作效率。代理是专为处理特定流程或解决业务难题而构建的 AI 工具。将代理视为 AI 时代应用，将 Copilot 视为接口。
Copilot 和 AI 代理
了解 Copilot 和 AI 代理如何协同工作，改变大型企业的业务运营。
关键要点
- 了解 Copilot 和 AI 代理之间的关系。
- 发现 AI 代理的功能，包括任务自动化、数据分析、决策制定和适应性。
- 了解不同类型的 AI 代理以及何时使用它们。
- 深入了解使 AI 代理能够进行通信、学习和适应的技术。
- 观看 AI 代理的操作示例。
- 获取有关如何在工作流或系统中实现 AI 的指导。
- 了解 AI 代理如何转变业务运营。
- 了解 AI 代理的未来发展前景。
Copilot 与 AI 代理的关系
Copilot（如 Microsoft 365 Copilot：你的 AI 工作助手 Microsoft 365 Copilot）是一种 AI 支持的助手，可通过提供实时支持、建议和上下文指导来帮助你提高工作效率和创意。
代理是专用的，可以与 Copilot 一起使用来执行特定任务，通常只需使用它们的人员的极少输入即可。它们可以实时回应和解决用户的咨询，也可以独立运行，根据数据和预定目标采取具体行动。它们还可以运行业务流程，适应新的挑战，并随着时间的推移不断改进。
如果代理类似于 AI 驱动接口上的应用，则 Copilot 是允许你与这些代理进行交互的接口。例如，Microsoft 365 Copilot 具有一系列代理，包括智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® for Sales、M智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® for Service 和财经用 Microsoft 365 Copilot，可帮助你完成工作。
代理是专用的，可以与 Copilot 一起使用来执行特定任务，通常只需使用它们的人员的极少输入即可。它们可以实时回应和解决用户的咨询，也可以独立运行，根据数据和预定目标采取具体行动。它们还可以运行业务流程，适应新的挑战，并随着时间的推移不断改进。
如果代理类似于 AI 驱动接口上的应用，则 Copilot 是允许你与这些代理进行交互的接口。例如，Microsoft 365 Copilot 具有一系列代理，包括智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® for Sales、M智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® for Service 和财经用 Microsoft 365 Copilot，可帮助你完成工作。
AI 代理能做什么
AI 代理可以应用于各种字段中的许多不同方案，以推动效率和创新。其中一些功能包括：
- 任务自动化：AI 代理有助于简化重复和日常任务，以便用户能够专注于解决更有意义的挑战。他们可以通过聊天机器人自动执行客户查询、管理计划和处理事务，所有这些都可以提高工作效率。
- 高级数据分析：AI 代理可以快速准确地分析大量数据，从而提取可通知业务策略的见解。他们还可以处理客户反馈、销售数据和市场趋势，以确定行为模式和趋势，帮助团队根据实时信息做出明智的决策。
- 决策：通过使用数据输入和算法，AI 代理可以在许多动态环境中独立运行。这包括确定任务的优先级、建议作，甚至是自主作，例如基于销售预测优化库存级别。
- 适应挑战：通过分析和处理用户的互动和反馈，AI 代理可以随着时间的推移不断调整和改进自己的性能。借助此功能，AI 工具可以优化响应、个性化用户体验，并使其在任务中更有效。例如，在 IT作中，AI 代理可以从历史数据中学习，以完善和增强事件响应策略，从而缩短解决时间。
如果要详细了解生成 AI 的功能，请浏览 Microsoft AI 产品、解决方案和资源。
AI 代理的类型
提示和响应代理
提示和响应代理是 AI 工具，旨在根据用户的输入或“提示”执行特定任务。这些代理处理给定的输入并生成相应的响应，从而促进了与用户的来回交流。它们可在各种上下文中使用，例如聊天机器人、虚拟助理或适用于业务应用程序的专用 AI 系统。
提示和响应代理根据它们有权访问的数据类型以及确定行为的预定义规则集进行运行。他们可以对数据、规则或操作环境的任何变化做出快速反应。
由于它们旨在模拟自然对话，因此通常用于需要立即响应用户查询或请求的方案，例如客户服务。对于希望简化日常互动和加强客户支持的组织而言，即时响应代理非常有效，而且不会增加现有系统的复杂性。
提示和响应代理根据它们有权访问的数据类型以及确定行为的预定义规则集进行运行。他们可以对数据、规则或操作环境的任何变化做出快速反应。
由于它们旨在模拟自然对话，因此通常用于需要立即响应用户查询或请求的方案，例如客户服务。对于希望简化日常互动和加强客户支持的组织而言，即时响应代理非常有效，而且不会增加现有系统的复杂性。
任务代理
认知代理旨在模仿人类的思维过程。它们利用机器学习和自然语言处理来理解、学习和适应用户的长期行为，这使得它们在分析历史数据和根据学习结果采取行动方面非常有用。
认知代理被用于 Siri 和 Alexa 等虚拟助手等应用中，它们可以学习用户的偏好，并不断改进自己的反应。在企业中，认知代理可以分析客户数据，提供量身定制的建议，支持更明智的决策。这些代理利用数据驱动的洞察力，帮助企业创造更加个性化的用户体验，提高客户满意度和参与度。
认知代理被用于 Siri 和 Alexa 等虚拟助手等应用中，它们可以学习用户的偏好，并不断改进自己的反应。在企业中，认知代理可以分析客户数据，提供量身定制的建议，支持更明智的决策。这些代理利用数据驱动的洞察力，帮助企业创造更加个性化的用户体验，提高客户满意度和参与度。
自治代理
自治代理有自己的不同角色和功能。虽然它们作为一个实体独立运行，但也能与其他代理互动和协作，以解决复杂问题、优化大型流程或实现特定目标。
这些多代理系统经常用于物流和供应链管理：Dynamics 365 Supply Chain Management供应链管理，其中自治代理可以动态安排库存管理、装运跟踪和资源分配等任务。它们还可应用于智能城市等大规模环境，在这些环境中，多个代理可以管理交通流量、公共交通和能源分配，同时还能从数据中学习。在商业领域，组织可以使用自治代理来提高部门的整体效率。
这些多代理系统经常用于物流和供应链管理：Dynamics 365 Supply Chain Management供应链管理，其中自治代理可以动态安排库存管理、装运跟踪和资源分配等任务。它们还可应用于智能城市等大规模环境，在这些环境中，多个代理可以管理交通流量、公共交通和能源分配，同时还能从数据中学习。在商业领域，组织可以使用自治代理来提高部门的整体效率。
AI 代理如何改进工作流
提高工作效率
世界各地的组织已在使用 AI 代理来提高生产力并推动创新。例如，医疗保健组织正在使用 AI 代理协助患者诊断和治疗建议。通过分析大量医疗数据和研究，AI 代理为医生提供了简化决策过程的见解，使他们能够更专注于患者护理。
另一方面，制造设施可以使用 AI 代理来优化运营并减少整体停机时间。例如，代理可以动态优化库存级别，确保常用产品始终处于库存状态，同时降低库存成本。通过实时监视设备运行状况，AI 代理甚至可以在发生故障之前预测维护需求。
另一方面，制造设施可以使用 AI 代理来优化运营并减少整体停机时间。例如，代理可以动态优化库存级别，确保常用产品始终处于库存状态，同时降低库存成本。通过实时监视设备运行状况，AI 代理甚至可以在发生故障之前预测维护需求。
客户服务
越来越多的零售公司开始在其网站和移动应用程序1中部署AI 支持的聊天机器人，以帮助客户进行产品推荐、预订和咨询。这些聊天机器人能即时回复客户的订单、付款和退货，从而提高客户的整体满意度。
在银行领域，AI 代理可以管理有关帐户余额、交易历史记录和贷款应用程序的客户查询，并在需要时立即为客户提供帮助。在酒店中，AI 服务人员可帮助来宾预订、提供本地建议并实时解决问题。对于任何面向客户的组织，AI 代理都有可能改善客户体验、简化运营并产生更高的收入。
在银行领域，AI 代理可以管理有关帐户余额、交易历史记录和贷款应用程序的客户查询，并在需要时立即为客户提供帮助。在酒店中，AI 服务人员可帮助来宾预订、提供本地建议并实时解决问题。对于任何面向客户的组织，AI 代理都有可能改善客户体验、简化运营并产生更高的收入。
运营效率
各行各业的技术组织正在使用 AI 代理来最大程度提高运营效率。在全球仓库中，AI 支持的解决方案正在选取项目和优化路由，以减少订单处理所花费的时间。这种自动化不仅可以加快运营速度，还能降低劳动力成本，使企业能够保持竞争优势。
AI 的运营效率潜力几乎是无限的。请考虑由一家建筑公司部署 AI 代理来管理项目时间线和资源分配。AI 代理可以分析天气状况、工作人员可用性和材料供应，以动态调整项目计划。在农业领域，AI 代理能够利用无人机和传感器监测作物健康状况，为农民提供实时数据以及灌溉和病虫害防治建议。在这两种情况下，AI 代理都可确保项目及时完成，同时降低成本。
AI 的运营效率潜力几乎是无限的。请考虑由一家建筑公司部署 AI 代理来管理项目时间线和资源分配。AI 代理可以分析天气状况、工作人员可用性和材料供应，以动态调整项目计划。在农业领域，AI 代理能够利用无人机和传感器监测作物健康状况，为农民提供实时数据以及灌溉和病虫害防治建议。在这两种情况下，AI 代理都可确保项目及时完成，同时降低成本。
如何开始使用 AI 代理
如果希望开始将 AI 代理实现到业务工作流：你的 AI 工作助手业务工作流中，请考虑以下最佳做法：
- 确定使用案例。首先，你要清楚地列出想要实现的目标。是否要优化客户服务计划？ 还是更希望从数据中获得更深入的见解？ 首先分析现有工作流，以确定可通过自动化或 AI 协助改进的特定任务。
- 研究并选择 AI 解决方案。研究不同的 AI 代理和平台时，请考虑功能、易用性、可伸缩性和与现有系统的兼容性等因素。选择一个具有强大安全性、可靠的客户支持和资源的解决方案，以满足你的持续需求。
- 试点测试。 继续实施之前，请对一小组用户进行试点测试。这将允许你评估 AI 代理的性能，并收集见解来确定任何挑战或改进领域。
- 训练和配置。根据具体需求配置 AI 代理至关重要。这可能涉及设置工作流、定义用户权限和自定义响应。这可能还意味着使用历史数据训练 AI 代理以提高准确性和有效性。在此实施阶段，请注意数据隐私和合规性要求，尤其处理敏感信息时。
- 实现。实现过程中，需要确保 AI 代理无缝集成到现有软件、系统和工具中。这可能涉及使用 API、连接器或其他集成方法。你还需要进行全面的测试，以确认 AI 代理是否适用于现有流程。
- 监视和优化。 完成后，设置性能指标（如响应时间、客户满意度和任务完成率），以跟踪 AI 代理的有效性。请务必持续监视 AI 代理的性能，并根据用户反馈和性能数据根据需要进行调整。
- 缩放和扩展。 根据初始部署的成功，可能需要考虑将 AI 计划扩展到其他部门或工作流以供采用。这可能还涉及培训或培训团队，以确保他们具备有效使用 AI 所需的技能。
业务运营转型
代理如何改变业务
通过显著减少手动任务并加快、更准确的决策制定，AI 代理正在彻底改变业务运营。与传统自动化方法（通常依赖于预先确定的规则和静态工作流）不同，AI 代理使用机器学习和高级算法来适应不断变化的条件并从交互中学习。借助这种适应性，他们能够处理复杂的任务，例如客户查询、库存管理和数据分析，并提高细微差别和效率。
组织使用这些工具来增强其业务的各个方面，包括供应链运营、财务、客户服务甚至销售。例如，在销售中，AI 代理通过提供基于客户数据的预测分析来为团队提供支持。通过确定高潜在客户，AI 代理可以增强决策流程，使销售代表能够专注于最有希望的机会。
使用 AI 代理的组织通常会报告运营效率和成本节省方面的显著改进。例如，全球科学材料公司 Dow 最近与 Microsoft 合作，以使用 Copilot 和代理转换货物账单系统、确定账单异常并简化全球运输作。此系统一旦在所有运输方式和全球各地推广，预计第一年就能为公司节省数百万美元的运输成本。
了解 AI 对企业领导者的价值和影响
组织使用这些工具来增强其业务的各个方面，包括供应链运营、财务、客户服务甚至销售。例如，在销售中，AI 代理通过提供基于客户数据的预测分析来为团队提供支持。通过确定高潜在客户，AI 代理可以增强决策流程，使销售代表能够专注于最有希望的机会。
使用 AI 代理的组织通常会报告运营效率和成本节省方面的显著改进。例如，全球科学材料公司 Dow 最近与 Microsoft 合作，以使用 Copilot 和代理转换货物账单系统、确定账单异常并简化全球运输作。此系统一旦在所有运输方式和全球各地推广，预计第一年就能为公司节省数百万美元的运输成本。
了解 AI 对企业领导者的价值和影响
下一步
无论是利用聊天机器人实现客户服务自动化，还是利用预测性销售分析技术，AI 代理的潜在应用都是多种多样的。AI 代理提供了大量好处，可以大大提高业务运营水平，并为决策提供有价值的见解。通过减少人工工作量，这些代理可让团队专注于更具战略性的计划。他们能够从交互中学习，从而能够随时间推移进行调整和改进，从而提供更个性化的体验和优化的工作流。
随着技术的不断发展，将 AI 代理添加到运营中不仅可以简化流程，还可以为增长和适应—提供可靠的框架，帮助你的企业在当今快速发展的市场中保持竞争力。
随着技术的不断发展，将 AI 代理添加到运营中不仅可以简化流程，还可以为增长和适应—提供可靠的框架，帮助你的企业在当今快速发展的市场中保持竞争力。
常见问题解答
- 首先确定自动化可能为组织提供价值的特定用例。接下来，选择符合需求的 AI 解决方案，执行试点测试，并收集优化反馈。最后，将 AI 代理连接到现有系统，培训团队，然后持续监视性能以优化影响。
- 是。部分 AI 代理可以通过应用程序接口或内置连接器与现有软件和系统集成。选择 AI 解决方案时，请检查是否与现有平台兼容，以确保无缝集成。
- 如果要衡量 AI 代理的 ROI，请考虑建立符合业务目标的关键绩效指标 (KPI)，然后定期跟踪这些指标以评估影响。
- AI 代理通过自动化系统而无需人工监督来提高运营效率，使员工能够专注于更复杂且更具战略性的活动。它们还可以快速分析大型数据集，识别可能不太明显的模式和趋势，并提供可作的见解，以便更好地进行预测和战略规划。
- 部分常见的方法包括加密、访问控制和遵守特定行业标准。 但是，并非所有 AI 代理都使用相同的安全措施，因为这些措施可能因行业、正在处理的数据类型以及如何在组织内使用代理而有所不同。详细了解 Microsoft 的负责任的 AI 做法。
- [1]移动应用的可用性因国家/地区而异。