Microsoft Copilot Studio 快速指南

在 Microsoft Copilot Studio 中构建您的第一个 Copilot

我们已经看到了人工智能在当今 IT 行业的影响，因为它是你无法忽视的东西。像 Microsoft Copilot Studio 这样的人工智能助手和工具的真正力量，对所有计划做出重大成就的开发人员和 IT 爱好者开放。这完全取决于谁真正理解 Microsoft Copilot Studio 的功能并将其用于完美的开始。因此，充分利用 Microsoft 提供的所有 AI 功能非常重要。

在本教程章节中，我们将了解如何构建您的第一个 Copilot，以及启动您的 Microsoft Copilot Studio 之旅的分步指南。

先决条件

在开始之前，请确保您已准备好以下工具和帐户：

Microsoft 365 开发人员帐户 - 在 Microsoft 365 中设置开发环境。如果您没有订阅，您可以从 Copilot Studio 的演示版本开始。
Azure 订阅 - 用于集成 Azure OpenAI 服务。
Power Platform - 用于构建工作流自动化。
GitHub 帐户 - 这用于版本控制和代码管理，尤其是在您使用 GitHub Copilot 的情况下。
基本技能 - 熟悉 REST API、JSON 和 Power Automate 将有所帮助。

要进一步探索，请在继续设计 Copilot 之前设置您的 Microsoft Graph 和 Azure OpenAI 资源。

Microsoft Copilot Studio 分步指南

以下是开始使用 Microsoft Copilot Studio 的分步指南：

步骤 1：使用凭据登录

您可以使用您的 Microsoft 工作帐户注册并访问Copilot Studio 以开始使用。

如果您想探索 Microsoft Copilot Studio 的最新版本，您可以在其中获得所有重要的新功能，请访问Copilot Studio 预览版。

步骤 2：界面

用户友好的界面包含许多子部分，可帮助您创建自己的 Copilot。
在第一部分，您可以编写不同的提示开始。
如果您之前创建过任何 Copilot，您可以在“最近”部分中看到它。
或者您可以从下面提到的不同模板开始。
此外，Microsoft 还在此界面的所有文档和常见问题解答中提供了许多学习资源。
如果您想更改 Studio 的主题，您可以从“设置”>“常规”>“暗模式”中更改它。

步骤 3：设置环境

设置环境对于确保您的 Copilot 能够访问其所需的工具和服务至关重要。您可以从支持的环境选项卡中更改环境。

步骤 4：创建您的第一个 Copilot

您可以从下面给出的任何模板开始，但为简单起见，我们将从头开始创建 Copilot。

转到左侧栏上的“创建”图标并点击“创建”。
选择“新建 Copilot”开始并为其命名，使其代表其功能。（例如，“销售助理 Copilot”）。

一旦您开始创建 Copilot，您将看到一个屏幕，您可以在其中提供提示。基本上，它使用 Copilot 创建您的 Copilot（通过提示提供建议）。

步骤 5：开始提供自定义

在下面的框中，您可以提供尽可能多的信息，以便您的 Copilot 或您的自定义聊天机器人能够回答所有用户问题。
从编写提示开始，例如“为我组织的网站创建一个 Copilot，该网站提供维护和创建业务平台的服务，并运行营销和广告。”
Copilot 将会询问更多关于此提示的信息，例如答案的语气、语言偏好、组织规模等，您只需提供所有信息即可。
配置完所有设置后，您可以点击右上角的“创建”以创建您的第一个 Copilot。

步骤 6：添加操作和构建主题

在这里，您可以为您的 Copilot 提供其他详细信息，例如描述、写作说明、自定义图标等。此外，您必须为您的 Copilot 机器人提供知识。

1. 添加知识和资源

点击“添加知识”按钮，将弹出一个窗口，其中输入不同的资源，例如您组织的网站、要附带的任何文件等。

您还可以将 Copilot 连接到 SharePoint 或 OneDrive，以及与许多提供的选项进行企业数据集成。

2. 添加主题

主题是一种样板，它提供预定义的功能，这些功能在任何与 Copilot 的对话的开头、结尾和中间的多个部分中起作用。

例如，一旦任何用户开始使用您的 Copilot，他/她将获得带有自定义问候语的建议，并获得您提供给他们的模板。
最后，您还可以为感谢或告别添加自定义主题。
此页面还显示了对 Copilot 机器人提出的问题的生成输出。
在这里，您可以看到 Copilot 从哪里获取有关生成特定答案的所有信息。

3. 添加操作

在这里，您可以为用户提出的某些预定义问题提供任何特定操作或自定义答案。您还可以在这里集成您的 Power Automate 以获得所有可能的自动化和自定义。

4. 分析页面

此页面显示 Copilot Studio 的 Power BI 集成，让您了解您构建的 Copilot 的所有分析和使用情况。

5. 渠道页面

在此页面中，您可以将 Copilot 链接到任何可用的平台，例如 Teams、Facebook、Slack 等，您还可以将 Copilot 发布到 Copilot Studio 本身提供的演示网站上。

步骤 7：发布您的 Copilot

完成所有自定义后，您可以点击右上角的“发布”按钮以激活您的 Copilot。如果您再次进行任何更改，则必须再次点击“发布”以保存。
在最终发布之前，需要完成其他一些设置，例如语言、语音助手、实体、生成式 AI 等。
您可以设置身份验证配置，以便任何使用 Copilot 的人都可以访问它。

步骤 8：在演示网站上发布您的 Copilot

创建 Copilot 后，您可以将其直接发布到演示网站上。

转到您的 Copilot > 渠道 > 演示网站。在这里，您需要插入有关演示网站的信息，例如欢迎消息、对话启动器等，然后您就可以访问您的 Copilot 网站了。
如果您发现与 Copilot 聊天相关的任何错误，请确保您再次发布对 Copilot 的更改，它将处理该错误。

步骤 9：测试和调试

一旦逻辑和 AI 功能到位，就该严格测试您的 Copilot 了。

使用 Copilot Studio 中的内置模拟器运行初始测试。输入不同的命令以查看 Copilot 的反应。
例如，如果用户要求“安排与 Dev 的会议”，请确保工作流访问日历数据、检查可用性并生成确认。

结论

使用 Microsoft Copilot Studio 构建您自己的 Copilot 是一段令人兴奋的旅程，通往人工智能驱动的自动化的未来。通过设置正确的环境、定义明确的工作流、集成人工智能以及仔细测试和部署您的 Copilot，您不仅可以简化流程，还可以为用户提供量身定制的个性化 AI 助手，以满足您组织的需求。请记住，持续监控和改进您的 Copilot，以确保它与您的业务一起成长。

Microsoft Copilot Studio - 免费试用

我们都看到了 Copilot Studio 的真正力量，它以一定的价格提供，为您提供全面的自动化、协作和将生产力提升到一个新的水平。但是，如果您想在完全投入之前体验初始版本，那么从提供的免费试用版开始是一个好主意。在这里，我们将了解访问 Microsoft Copilot Studio 提供的免费试用的步骤。

什么是 Copilot Studio 中的免费试用？

Microsoft Copilot Studio 中的免费试用允许客户亲身体验许多这些功能，从而在转向付费计划之前做出明智的选择。Microsoft Copilot Studio 与 Microsoft 365 集成，并通过其 AI 驱动的功能增强生产力，从而提供协助。您可以执行诸如严格的内容创建、自动化重复性任务以及优化整个团队的工作流程等任务。

开始免费试用的先决条件

您需要确保一些先决条件。在开始免费试用之前检查一下是个好主意，这样您才能获得流畅的体验。

1. Microsoft 帐户

您需要一个有效的 Microsoft 365 帐户才能开始 Copilot Studio 试用。如果您没有，请访问Microsoft 帐户创建页面。

2. 符合条件的订阅计划

某些订阅计划附带 Copilot Studio 的免费访问权限。订阅以下 Microsoft 365 计划的用户有资格开始免费试用：

Microsoft 365 商业标准版
Microsoft 365 商业高级版
Microsoft 365 企业版计划 (E3、E5)

您可以在此处查看订阅计划的完整列表及其权益。

3. 系统要求

确保您的设备满足使用 Microsoft Copilot Studio 的最低系统要求：

操作系统 - Windows 10/11 或 macOS 10.14 及更高版本
RAM - 8 GB（推荐）
存储空间 - 20 GB 可用空间
兼容浏览器 - Microsoft Edge、Google Chrome（最新版本）

4. 浏览器要求

使用正确的浏览器对于获得最佳体验至关重要。Copilot Studio 在现代浏览器（如Microsoft Edge或Google Chrome）上运行效果最佳。

开始免费试用的步骤

现在您已确保先决条件已到位，以下是开始 Microsoft Copilot Studio 免费试用的方法：

步骤 1：导航到 Copilot Studio 页面

转到官方Copilot Studio 免费试用页面。
查找试用的注册部分。
您还可以从 Copilot Studio 部分下的Microsoft 365仪表板访问此页面。

步骤 2：登录或创建帐户

如果您拥有 Microsoft 365 帐户，可以直接登录并访问演示版本。否则，请在 Microsoft 帐户门户中设置您的帐户。
登录后，您将被引导至免费试用设置页面。

步骤 3：申请免费试用

填写必要的详细信息，例如您的姓名、电子邮件等，以开始试用。
此过程只需几分钟，然后您将在您提供的帐户中收到一封关于免费试用的确认电子邮件。

步骤 4：设置 Copilot Studio

您可以使用我们的 Copilot 设置指南开始设置您的 Microsoft Copilot Studio。
如果您在相同的电子邮件 ID 中拥有 365 计划，则它会在您的 Copilot 界面中显示所有这些应用程序。
此外，Microsoft 还提供了一个非常好的指南，用于设置您的自定义设置和其他文档。

免费试用中提供的功能

在试用期内，您可能需要获得许多关键功能的访问权限，这些功能可以一窥 Copilot Studio 的全部潜力 -

1. AI 驱动的辅助

体验可以自动化重复性任务并提供许多提高生产力的提示和建议的 AI 驱动的工具。

2. 协作工具

使用内置的协作功能来增强整个项目的团队合作。无论您是与同事实时协作还是跨部门协调，该工具都能让保持一致变得更容易。

3. 限时功能

一些顶级功能，例如许多高级自动化选项，仅在试用期间可用。但是，一旦试用结束，它们将受到限制，除非您升级到付费计划。

免费试用限制

虽然免费试用功能强大，但有一些限制需要注意 -

试用期限 - 免费试用通常持续 30 天。请确保在此期间内探索所有功能。
受限功能 - 在试用期间，一些高级功能的访问权限可能会受到限制，例如某些数据集成工具或项目管理插件。

常见问题和故障排除

如果您在注册或使用免费试用时遇到任何困难，以下是一些常见的解决方案 -

登录问题 - 确保您的浏览器已更新且兼容。如果遇到登录问题，请清除缓存。
免费试用未激活 - 请仔细检查您的 Microsoft 365 订阅是否有资格参加试用。访问支持页面以获取更多帮助。

如需进一步帮助，您可以联系 Microsoft 支持团队。

免费试用后的后续步骤

免费试用结束后，您将可以选择 -

升级到付费计划 - 您可以升级到付费计划以继续使用 Copilot Studio 的所有功能。您可以在此处查看价格。
保留已完成的工作 - 确保在试用结束前保存或导出您已启动的任何工作或项目，以免丢失进度。

开始 Copilot Studio 的免费试用是探索其进步功能和体验的绝佳方式。按照以上简单步骤，您可以在几分钟内设置您的试用版。

Power CAT Copilot Studio 工具包

对于 Microsoft Copilot 用户，Power CAT Copilot Studio Kit 是一个必不可少的工具，它提供了一套资源、模板和指南，以加速自定义 Copilot 的开发。在本教程中，我们将了解 Power CAT Copilot Studio Kit 是什么以及将其与您的 Copilot Studio 集成的步骤。

Power CAT Copilot Studio Kit 可在 GitHub 上获取，它是 Microsoft 设计的一个重要资源，旨在帮助开发人员和公民开发人员使用 Power Platform 构建自定义 Copilot。该工具包提供了工具、模板和连接器，使用户能够通过利用 Microsoft 生态系统中的 AI 功能来加速开发过程。

来源：https://github.com/microsoft/Power-CAT-Copilot-Studio-Kit?tab=readme-ov-file

什么是 Power CAT Studio Kit？

Power CAT（客户咨询团队）Studio Kit 是一套开源资源，可帮助 Power Platform 用户将 AI 和 Copilot 功能集成到其应用程序中。您可以在此处访问该工具包。该工具包包括 -

示例项目 - 有许多示例项目和预构建的模板可供您创建自定义 Copilot。
连接器 - 还有许多工具可用于将 Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 和其他服务与您的 Copilot Studio 集成。
AI 模型 - 模板使用 AI 模型用于许多用例，以便与您的项目集成。
自动化工作流 - 也有自定义自动化，通过为重复性任务准备自动化来节省大量时间。

通过集成此工具包，您可以构建更智能、更响应的应用程序和 AI 驱动的智能 Copilot。

使用 Power CAT Studio Kit 的先决条件

Microsoft 365 订阅 - 访问 Power Apps、Power Automate 和其他平台服务必不可少。
Power Platform 环境 - 确保您的 Power Platform 环境已设置并配置。
Azure 订阅 - 用于托管任何外部服务并连接到 AI 模型或数据。
访问 Copilot Studio - 您需要访问 Microsoft Copilot Studio 才能开发和管理您的自定义 Copilot。
已安装 Git - 用于克隆和管理 Power CAT Studio Kit 存储库。

集成 Power CAT Studio Kit 的步骤

以下是一个简化的流程来指导您 -

步骤 1：克隆 Power CAT Studio Kit 存储库

首先，您需要将存储库克隆到您的本地机器以访问所有模板和工具 -

在您的系统上打开终端或 Git Bash。
运行以下命令克隆存储库。

git clone https://github.com/microsoft/Power-CAT-Copilot-Studio-Kit.git

克隆后，导航到克隆的目录。

cd Power-CAT-Copilot-Studio-Kit

Clone the Power CAT Studio Kit Repository

步骤 2：了解工具包的结构

拥有存储库后，熟悉其核心组件 -

/Samples - 此文件夹包含几个预构建的示例项目，例如用于特定任务的自定义 AI 驱动的 Copilot。
/Connectors - 包括用于 Power BI、SharePoint 和 Azure 等服务的 API 连接器。
/Workflows - 可以导入到 Power Automate 的预配置工作流。
/AI Models - 此文件夹包含用于与托管在 Azure 上的机器学习模型集成的模板。

这里，每个文件夹都有一个 README 文件，解释了资源的目的以及如何有效地使用它们。

步骤 3：将示例项目导入 Power Platform

登录 Power Apps - 通过导航到 Copilot Studio 中的 Power Apps 选项，使用您的 Microsoft 365 凭据登录。
创建新的应用程序 - 从 Power Apps 仪表板中选择创建 > 画布应用。
导入示例文件 - 您可以直接从 Studio Kit 的 /Samples 文件夹将 .msapp 或 .zip 文件导入到 Power Apps。例如，如果您使用的是费用跟踪 Copilot 示例，请上传与此项目相对应文件。
自定义应用程序 - 上传应用程序后，您可以根据需要对其进行修改。您可以使用 Studio Kit 中提供的连接器和工作流集成 AI 功能，例如预测分析。

Importing Sample Projects into Power Platform

步骤 4：设置环境变量和 API 连接器

示例项目可能需要环境变量才能进行 API 连接或凭据。要设置这些变量 -

导航到设置 - 在 Power Apps 中，转到应用程序设置并找到环境变量部分。
设置 API 凭据 - 例如，如果您正在集成 Power BI 仪表板，请在环境变量中设置您的 Power BI 工作区 ID 和 API 密钥。
配置 API 连接器 - 通过遵循 /Connectors 文件夹中的说明，使用 Studio Kit 中提供的连接器用于 Power Automate、SharePoint 或外部 API（例如 Azure 认知服务）。

步骤 5：使用 Power Automate 创建工作流

Power CAT Studio Kit 还包括为 Power Automate 设计的预构建工作流。要集成这些工作流 -

打开 Power Automate
上传/Workflows 中的 .zip 文件。
在这里，您可以修改工作流来自动化 Copilot 中的过程。例如，您可以自动化由 Copilot 交互触发的审批请求或通知。
自定义工作流后，将其链接到您的 Power Apps 或 Power Virtual Agents。

步骤 6：集成 AI 模型

要将 AI 功能集成到您的 Copilot 中，Studio Kit 提供了用于连接 AI 模型的模板。

使用提供的连接器将您的 Copilot 链接到 Azure 认知服务以获取 AI 驱动的强大工具，例如文本分析或预测分析。
如果您有自定义模型，请按照/AI Models 文件夹中的说明将其与 Power Platform 工具集成。设置 Azure 机器学习并将其链接到 Power BI 或 Power Apps 以在您的应用程序中创建智能见解。

步骤 7：测试和验证 Copilot

完成示例项目、连接器、工作流和 AI 模型的集成后，必须测试 Copilot -

运行应用程序 - 在 Power Apps 中，运行 Copilot 以确保其按预期运行。
检查 API 连接 - 验证所有 API 调用（例如，Power BI、SharePoint）是否成功。
测试自动化 - 确保 Power Automate 中的工作流按预期触发，并且任务正在有效地自动化。
AI 预测 - 如果您使用 AI 模型，请验证 Copilot 生成的预测和见解的准确性。

步骤 8：部署 Copilot

测试完成后，您可以将应用程序部署到您的生产环境 -

发布应用程序 - 在 Power Apps 中，选择发布以使 Copilot 可供最终用户使用。
部署连接器和工作流 - 确保所有 API 连接器和工作流也部署到 Power Automate 中的相应环境。
监控性能 - 使用 Power Platform 的内置分析工具或 Azure Monitor 跟踪自定义 Copilot 的性能和使用情况。

Power CAT Copilot Studio Kit 为在 Power Platform 中开发和集成 AI 驱动的 Copilot 提供了强大的基础。通过遵循上面概述的步骤，您可以快速将示例项目、API 连接器和工作流集成到您的 Power Apps 中，并使用 Power Automate 自动化复杂流程。

Microsoft Copilot Studio - 自定义实体

实体是任何聊天机器人或智能助理（例如 Microsoft Copilot Studio）的基石。但什么是实体？实体是一个信息单元，可以表示现实世界中的主题或对象，例如任何特定的颜色或样式、国家名称、洲、邮政编码、个人信息、电子邮件、日期和时间等。你需要理解的一点是，实体在 Microsoft Power Apps 中的含义不同，它表示数据或表格。但在 Microsoft Copilot Studio 中，它与 Power Apps 中使用的术语完全不同且独立。

在这里，我们将了解实体如何对 Microsoft Copilot Studio 至关重要，以便增加与聊天机器人的对话或提高上下文感知能力。我们将了解不同类型的实体、它们的种类、自定义实体以及它们的测试。

什么是预构建实体？

现在，假设您正在创建一个从用户获取信息的个人聊天机器人。一些实体示例包括：

用户名
电子邮件
位置
护照号码
税务号码
医疗保险号码
城市等。

为了捕获这些信息，您的聊天机器人需要理解用户提供的输入是否为电子邮件。它必须正确识别电子邮件模式。因此，这里出现了预构建实体，它们由 Copilot Studio 预定义，可以识别常见的数据类型，例如日期、电子邮件地址和数字。这些实体通过处理标准数据格式来节省时间，您无需手动配置。

访问和使用预构建实体的步骤

请按照以下步骤访问和使用预构建实体：

1. 导航到“实体”选项卡：

2. 浏览预构建列表：

您将看到一个预构建实体列表，例如日期、时间、电子邮件和电话号码。选择您要在机器人对话中使用的实体。

3. 选择并实施：

选择后，通过将其映射到机器人的提示来集成实体。例如，如果您希望您的机器人捕获用户的电子邮件，请在对话流程中插入预构建的“电子邮件”实体。

4. 测试集成：

实施实体后，使用测试聊天功能检查机器人是否正确捕获和处理数据。

让我们构建一些自定义实体

自定义实体允许您定义机器人需要识别的特定于域的数据。例如，在电子商务聊天机器人中，您可能需要为产品类别、品牌或商品 ID 创建自定义实体。

创建自定义实体的步骤

转到“实体”选项卡，并在其下单击“创建新实体”按钮。
根据您希望它捕获的信息（例如，ProductID、CustomerName）命名自定义实体。选择实体类型，例如文本或数字。
如果实体可以有多种变体（例如，产品可以用不同的名称来指代），请列出其所有相关的同义词以提高识别准确性。
定义自定义实体后，将其映射到相关的对话提示。例如，如果您创建了一个 ProductID 实体，请在机器人询问用户产品编号时使用它。
进行最终测试，您需要检查实体在聊天机器人流程中的行为。如果机器人无法识别某些变体，请返回并调整同义词或通过提供新的测试用例来修改数据类型。

此外，启用智能匹配功能后，您可以自由编写逻辑，而无需担心语法错误。

示例

假设您希望自定义实体在电子商务聊天机器人中捕获“ProductID”：

名称 - ProductID
类型 - 文本
同义词 - 包括诸如“商品编号”、“SKU”或用户可能输入的简写术语等变体。

什么是封闭列表实体？

封闭列表实体表示一组预定义的可接受值。当您希望将用户输入限制为特定值时，例如产品类别、区域或部门列表，这些实体特别有用。

创建封闭列表实体的步骤

创建新实体：

在 Copilot Studio 中的“实体”选项卡中，单击“创建新实体”并选择“封闭列表”实体选项。
为实体添加可接受的值，以及每个值的同义词或相关术语。例如，对于 ProductCategory 实体，您可以定义诸如“电子产品”、“家具”、“服装”等值。
在要求用户在对话中从特定选项中进行选择时使用此实体。现在，机器人将期望输入与预定义列表值之一匹配。
与机器人交互并提供封闭列表值的变体以确保正确识别。

示例

对于零售环境中的机器人，创建 ProductCategory 实体可能包括：

电子产品（同义词：小工具、设备）
服装（同义词：服装、可穿戴设备）
食品杂货（同义词：食品、消耗品）

这将确保您不仅接受来自预定列表的输入，而且有效地处理同义词。

正则表达式实体如何工作？

正则表达式 (regex) 实体允许识别更复杂的模式，例如字母数字代码或特定格式，例如订单号或邮政编码。它们非常适合捕获结构化输入。

创建正则表达式实体的步骤

创建一个新实体：

单击“创建新实体”并选择“RegEx”作为实体类型。
输入正则表达式模式。例如，要捕获一个 10 位订单号，请使用模式 \d{10}。此模式确保只有输入恰好包含 10 位数字。
在期望结构化数据的提示中使用此正则表达式实体，例如订单 ID 或跟踪号码。
在测试期间，输入有效和无效数据以确保机器人识别与正则表达式模式匹配的输入，同时拒绝不正确的格式。

示例

对于订单跟踪机器人，您可以使用以下模式创建 OrderID 正则表达式实体：

模式 - \d{10}（对于 10 位订单号）
示例用户输入 - “我的订单号是 1234567890。”

为什么我们需要在对话中使用实体？

当实体集成到对话流程中时，它们的功能最为强大。因为整个聊天机器人都是基于实体和实体检测算法的，它必须自动识别用户的输入。

每次您向 ChatGPT 或任何个人 Copilot 聊天机器人询问问题时，它们都会使用实体来理解一切。我们的任务是微调这些实体，以便我们可以为用户创建自定义输入。因此，允许机器人根据用户的输入动态响应。

将实体集成到对话中的步骤

选择对话步骤 - 确定对话中将使用实体的位置。例如，当询问电子邮件或产品 ID 时，请确保选择了正确的实体。
添加实体 - 在对话编辑器中，从下拉列表中选择相关的实体（例如，电子邮件、ProductID）。这告诉机器人期望与该实体匹配的数据。
槽填充 - 启用槽填充以确保只有在捕获必要实体后对话才会继续。
测试对话流程 - 与机器人进行交互。

示例

询问产品信息的机器人可能具有以下对话：

聊天机器人 - “请输入您的产品 ID。”
用户 - “12345”
聊天机器人 - （捕获 ProductID 实体并继续对话）。

什么是槽填充？

槽填充是一种确保从用户那里收集特定数据的关键机制。如果没有必要的数据（或“槽”），机器人将提示用户，直到提供信息。

步骤

在对话流程中，指定哪些实体是必需的。例如，在继续进行订单查询之前，可能需要姓名、电子邮件和 ProductID。
如果用户没有提供所需的数据，机器人将自动询问缺少的实体。
确保只有在填充所有必需的槽后，机器人才会继续。

示例

在客户支持场景中：

聊天机器人 - “您的姓名是什么？”
用户 - （跳过输入）
聊天机器人 - “请提供您的姓名以继续。”

测试和验证实体

测试对于确保实体被您的机器人正确识别和处理至关重要。使用 Copilot Studio 中的内置测试工具来验证每个实体在对话流程中的性能。

测试实体的步骤

使用 Copilot Studio 中的“测试聊天”功能模拟对话，并查看机器人如何响应用户输入。
使用各种输入测试机器人，以确保准确捕获实体。根据需要调整实体配置。
在部署机器人之前，在不同的场景中进行彻底的测试，以确保它能够正确处理用户输入。

通过了解这些不同类型的实体以及槽填充，您可以确保您的 AI Microsoft Copilot Studio 制造的聊天机器人从用户那里捕获所有必要的数据，从而产生更流畅和引人入胜的对话。

Microsoft Copilot Studio - 触发词

在当今世界，我们拥有强大的自动化工具，如 Microsoft Copilot Studio，触发词在用户与应用程序之间的交互中发挥着至关重要的作用。在 Copilot Studio 中，触发词充当启动预定义工作流的命令机制，提供了一种无缝且高效的方式来执行各种任务。

在本教程章节中，我们将了解不同的触发词、它们的用法、工作原理以及如何在 Microsoft Copilot Studio 中设置您自己的触发词。

什么是触发词？

触发词是在 Copilot Studio 中激活预定义操作或工作流的特定关键词或短语。这些短语旨在使工作流更直观，允许用户只需键入或说出某些短语即可启动操作。

例如，如果您想为生成某些报告设置一个触发词，您可以使用短语“生成每日报告”。这将自动从 Copilot Studio 工作流中提取所有必要的数据并生成报告。这节省了您的时间，您无需手动创建报告。

为什么要使用触发词？

基本上，触发词可以帮助您的 Copilot 聊天机器人更好地理解用户在同一上下文中但以不同方式或不同短语提出的输入。触发词通过允许用户以简单、自然的方式与复杂系统交互来提高工作流效率。

无论是自动化销售流程、生成报告还是执行重复性任务，触发词都可以减少繁琐的工作，并允许用户专注于更高价值的输出。

常见触发词列表

以下是 Microsoft Copilot Studio 中常见触发词的列表：

触发词	描述
短语	当 Copilot 接收到与主题触发词匹配的消息时，启动主题。
收到消息	每次从用户收到消息时启动主题。
收到活动	当 Copilot 接收到包括消息或事件在内的活动时启动主题。
收到事件	响应自定义客户端事件。
重定向	当它从另一个主题重定向时启动主题。
不活动	这是用户一段时间不活动后主题的状态。
收到对话更新	它基于客户端的对话更改，例如添加或删除用户或频道。
收到调用	响应高级输入（例如 Teams 中的按钮点击）。
未知意图	如果没有主题匹配并且（如果启用了生成式 AI）。

为了简化流程，以下是一些您可以实施的常用触发词：

一般用例：

"创建报告"
"安排会议"
"更新项目状态"
"发送提醒"

客户服务：

"创建支持工单"
"记录客户反馈"
"将案例分配给座席"

销售与营销：

"跟进潜在客户"
"发送电子邮件活动"
"更新 CRM 状态"

这里的关键是确保这些短语与您的工作流程目标保持一致，从而使用户交互变得直观。

设置多个触发短语

Microsoft Copilot Studio 使您能够一次将多个触发短语分配给单个工作流程，使其灵活且用户友好。当用户可能对同一任务使用不同的术语时，这非常有用。

例如 -

"生成每日报告"
"创建今日报告"
"显示每日分析"

需要注意的是，多个触发短语可以触发相同的工作流程，使用户能够自由地以自然的方式与系统交互，而无需记住精确的命令。

如何定义多个触发短语？

导航到工作流程中的触发短语设置。
输入您的主要短语（例如，“生成每日报告”）。
使用“添加短语”按钮添加更多触发短语。例如，添加诸如“创建今日分析报告”或“显示每日摘要”之类的短语以捕捉不同的用户意图。
保存配置。

通过添加变体，您可以确保可以通过不同但相关的命令触发工作流程，从而增强可用性。

在 Copilot Studio 中设置触发短语的步骤

让我们逐步演示如何设置触发短语来自动执行每日报告生成任务。请按以下步骤操作 -

步骤 1 - 登录您的 Microsoft Copilot Studio。

步骤 2 - 如果您已创建 Copilot，请转到您的现有 Copilot。否则，您可以使用“新建 > Copilot”创建新的 Copilot。

步骤 3 - 在您创建 Copilot 的仪表板中，您可以在顶部水平栏上看到“主题”部分，点击它。

步骤 4 - 在“主题”中，您可以看到“触发短语”。如果您尚未创建任何短语，请点击“主题 > 触发 > 短语 > 编辑”，然后您可以添加触发短语。

步骤 5 - 您可以通过从触发窗口右上角的三个点中选择属性来配置属性。

例如，您想为任何餐厅创建菜单，并且您的 Copilot 必须理解每个用户的输入，因为用户可能会为想要获取信息的同一菜肴输入不同的名称。因此，您必须定义该菜肴的所有可能触发短语。

步骤 6 - 您还可以更改触发器，以便创建一些创意触发器，例如在不活动时或未收到消息时该做什么等。选择“触发 > 短语 > 更改触发器”。

例如，这是一个不活动触发短语，您可以在其中使用提供的选项发送消息或发起投票等。

步骤 7 - 完成后保存并发布主题。您可以使用提供的不同选项编辑每个触发器的属性，以进行更多自定义。请记住，每次更新内容时都要保存。

触发短语最佳实践

保持简短且相关 - 触发短语越简单直观越好。长而复杂的短语可能会让用户感到困惑。
避免冲突 - 如果两个工作流程具有相似的触发短语，Copilot 可能难以确定要执行哪个操作。确保每个短语对其工作流程都是唯一的。
定期审查和更新 - 随着时间的推移，工作流程会发生变化，您的触发短语也应该如此。定期检查以确保短语仍然相关且用户友好。
不进行重定向 - 不要使用触发器在对话中途进行重定向。此外，不要担心单词的大小写或拼写或复数形式。
使用上下文变体 - 根据常见用户术语添加短语变体。例如，同时使用“创建报告”和“生成报告”可以确保无论用户偏好如何，都可以轻松访问工作流程。

触发短语是 Microsoft Copilot Studio 中必不可少的工具，使用户能够轻松自然地启动工作流程。通过正确使用正确的触发短语，可以真正提高 Copilot 模型的效率。

Microsoft Copilot Studio - 自适应卡片

对于所有 Microsoft Copilot Studio 用户，工作变得更加轻松。如果您想为聊天机器人开发自定义输出，无论何时任何用户与之交互，您只需要使用预构建的模板。您还可以构建包含图像的自定义模板以显示在聊天机器人响应的输出中。但这些模板是什么？这些被称为自适应卡片，它们是功能强大且自适应的基于 JSON 的卡片，允许您创建自定义 UI 元素。

在本教程中，我们将了解这些自适应卡片的工作原理以及如何将它们与您的 Copilots 集成以创建自定义动态响应。

为什么需要自适应卡片？

自适应卡片可帮助您为 Copilot 创建高度动态的用户友好 UI 界面，包括按钮、表单字段、图像、文本等元素，使您的 Copilot 从第一次用户交互开始就看起来很棒。这些卡片只不过是 JSON 代码片段，可以适应任何 Microsoft 应用程序的 UI 界面。

例如，一些预构建的自适应卡片遵循 Microsoft Teams 的主题，如果它们用于 Microsoft Teams 的话。另一方面，同一张卡片将自动适应其他任何 Microsoft 应用程序，例如 Excel 或 PowerBI。

此外，您可以通过访问 Adaptive Cards 实时构建自定义卡片。您可以开始粘贴您的徽标、任何图像或通过拖放方法插入按钮、图标等元素。最后，您只需复制 JSON 代码并将其粘贴到您的 Copilot 环境中。

使用自适应卡片的先决条件

在开始之前，请确保您拥有以下内容 -

访问 Copilot Studio。
了解 JSON 格式的基本知识。
熟悉 Copilot Studio 的主题和触发短语。
可选：拥有 Adaptive Cards Designer 帐户以更快地进行原型设计。

自适应卡片适配的分步指南

步骤 1：设计自适应卡片

在这里，您无需为开发自适应卡片编写完整的 JSON 代码。以下是如何创建您的第一个自适应卡片 -

选择模板或从头开始

访问 Adaptive Cards Designer。
您可以从预构建的模板（如表单或公告）中进行选择，也可以通过选择“新建卡片”从头开始。

向卡片添加组件

文本 - 拖动“TextBlock”组件以添加文本。
图像 - 您可以使用“Image”组件显示图像或直接将复制的图像粘贴到卡片上。之后，您还可以设置 URL 属性以指向图像源，例如 https://example.com/image.png。
输入字段 - 添加用户输入选项，如文本框 (Input.Text)、日期选择器 (Input.Date) 或多选选项 (Input.ChoiceSet)。

例如，要创建简单的反馈表单，您可以添加一个 TextBlock 用于说明，然后添加一个 Input.Text 用于用户反馈。

预览您的设计

组件到位后，“设计器”的“预览面板”将显示自适应卡片在聊天机器人中呈现时的外观。此实时预览有助于调整布局和内容。

复制 JSON

满意后，点击“复制 JSON”按钮。此 JSON 结构定义了卡片，可直接在 Microsoft Copilot Studio 中使用。

步骤 2：在 Microsoft Copilot Studio 中创建主题

准备好自适应卡片 JSON 后，下一步是将其集成到 Copilot Studio 中。

1. 打开 Copilot Studio

2. 创建新主题

点击“新建主题”以创建短语。
为您的主题提供清晰且描述性的名称，例如“用户调查”。

3. 定义触发短语

触发短语激活主题。例如，对于反馈表单，您可以使用以下短语 -

"提供反馈"
"提供调查"
"我已评论"

添加几个触发短语以确保您的聊天机器人可以识别用户请求此操作的各种方式。

步骤 3：在 Copilot Studio 中集成自适应卡片

Integrating the Adaptive Card in Copilot Studio

1. 添加自适应卡片

在主题编辑器中，找到“添加自适应卡片”选项。您将看到一个可以粘贴 JSON 的空间。

2. 粘贴 JSON

粘贴从 Adaptive Cards Designer 复制的 JSON。确保语法正确 - 不匹配的括号或缺少逗号会导致问题。格式正确的 JSON 如下所示 -

{
   "type": "AdaptiveCard",
   "body": [
      {
         "type": "TextBlock",
         "text": "Please provide your feedback:"
      },
      {
         "type": "Input.Text",
         "id": "feedbackText",
         "placeholder": "Type your feedback here"
      },
      {
         "type": "Action.Submit",
         "title": "Submit"
      }
   ],
   "version": "1.3"
}

3. 测试卡片

在继续之前，点击“测试”按钮以模拟用户触发此主题时聊天机器人的响应。此时是确认卡片是否正确呈现以及输入是否按预期工作的好时机。

步骤 4：自定义自适应卡片以进行用户交互

自适应卡片不是静态的。您可以使用输入字段和基于用户交互的动态响应来丰富其功能。

1. 添加输入字段

修改 JSON 以包含文本、选择或日期的输入字段。以下是一个用于反馈表单的 ChoiceSet 示例 -

{
   "type": "Input.ChoiceSet",
   "id": "feedbackType",
   "value": "1",
   "choices": [
      {
         "title": "Bug Report",
         "value": "1"
      },
      {
         "title": "Feature Request",
         "value": "2"
      }
   ]
}

这允许用户在不同的反馈类型之间进行选择，例如错误报告或功能请求。

2. 添加操作按钮

您可以向自适应卡片添加操作按钮，这些按钮在点击时会触发事件，例如提交表单或打开外部链接 -

{
   "type": "Action.OpenUrl",
   "title": "Learn More",
   "url": "https://example.com"
}
For form submission, use: {
   "type": "Action.Submit",
   "title": "Submit"
}

3. 集成变量

如果要使卡片动态化，可以将 Copilot Studio 中的变量插入自适应卡片中。例如，您可以用用户姓名问候用户 -

{
   "type": "TextBlock",
   "text": "Hello, ${username}!"
}

步骤 5：处理来自自适应卡片的响应

用户与自适应卡片交互后，您需要以有意义的方式处理他们的输入。

1. 操作处理程序

用户提交表单或做出选择后，您可以配置 Microsoft Copilot Studio 以相应地做出响应 -

将他们重定向到确认消息。
触发另一个主题。
将输入发送到 API 端点进行处理。

例如，在反馈表单提交后，您可能会将用户重定向到感谢消息 -

{
   "type": "TextBlock",
   "text": "Thank you for your feedback!"
}

步骤 6：测试和发布自适应卡片

1. 预览整个流程

Microsoft Copilot Studio 提供了预览模式，允许您模拟整个用户交互。彻底测试流程以确保卡片呈现、输入处理和响应正确。

2. 发布您的机器人

对设计和功能感到满意后，点击“发布”按钮使您的聊天机器人上线。您的自适应卡片现已集成并准备与真实用户交互！

自适应卡片的高级功能

自适应卡片提供了一系列高级功能，使您的聊天机器人更具交互性 -

条件元素 - 您可以根据用户操作隐藏或显示组件，例如仅在用户选择特定选项时显示其他选项。

可操作卡片 − 除了提交表单，自适应卡片还可以触发工作流，连接外部服务等等。

有关条件元素的更多信息，请查看官方文档。

自适应卡片设计最佳实践

版本 − 确保您 Copilot 上的版本与您的 JSON 构建器版本匹配。如果不匹配，则可以在自适应卡片网站中更改目标版本以匹配 Bot Framework WebChat。

简洁至上 − 虽然自适应卡片功能丰富，但避免向用户提供过多输入或复杂的界面设计。

移动优化 − 在桌面和移动平台上测试卡片，以确保响应能力。

验证 JSON − 始终验证您的 JSON 以避免集成期间出现错误。使用 JSON 验证器。

按照这些简单的步骤，您可以轻松地为您的聊天机器人开发自定义卡片响应，使用户界面更加高级和交互式。这一切都取决于您的创意以及您希望如何设计您的 Bot Framework。

经典 Bot 与现代 Copilot

延续 Microsoft Copilot Studio 的强大功能，现在出现了两种最强大的构建聊天机器人框架的方法，即经典 Bot 和现代 Copilot。两者都存在细微差别，并且根据您的框架有很好的用途。

在本教程章节中，我们将了解这两种类型的 Bot 之间的区别、它们的工作原理、它们支持的扩展以及其功能的详细比较。到最后，您将能够清楚地了解如何为您的项目选择完美的方法。

什么是 Copilot Studio 中的经典 Bot？

Microsoft Copilot Studio 中的经典 Bot 基于规则、预定义的逻辑构建。这些 Bot 在决策树上运行，使用固定的路径来引导对话。经典 Bot 对于简单的重复性任务（如处理常见问题解答、基本客户支持或预编程交互）非常可靠。

What is a Classic Bot in Copilot Studio?

创建经典 Bot 的步骤

打开 Microsoft Copilot Studio 并点击“创建经典 Bot”选项。
从可用的预构建模板中选择，例如客户支持或常见问题解答 Bot。
定义意图和话语 −
- 意图是 Bot 需要响应的操作，例如“下单”或“获取天气信息”。
- 话语是用户可能说出的话语示例，以触发这些意图。
为每个意图设置响应模式：基于决策树的固定响应。
通过提供不同的用户输入并在内置测试环境中测试 Bot，并验证响应是否与已编程规则匹配。

示例

如果用户询问“我的账户余额是多少？”，经典 Bot 可以根据固定规则返回预定义的响应，例如“您的余额为 1000 美元”。

什么是 Copilot Studio 中的现代 Copilot？

与经典 Bot 不同，现代 Copilot 采用机器学习驱动的方法进行对话。现代 Copilot 在 Microsoft 可用的数据集上进行了高度训练，并结合其强大的机器学习模型和 AI 算法，支持实时学习和上下文适应性。它们由 Microsoft Graph 提供支持，允许与用户数据和服务深度集成。

What is Modern Copilot in Copilot Studio?

创建现代 Copilot 的步骤

打开 Microsoft Copilot Studio 并导航到“创建现代 Copilot”部分。
为上下文对话选择自定义实体和机器学习模型。
通过允许 Copilot 使用自然语言处理 (NLP) 动态解释用户输入来定义灵活的对话路径。
添加上下文管理，以根据用户数据提供个性化响应。
使用实时测试环境和各种输入测试现代 Copilot，以查看 AI 如何适应和发展。
使用 AI 反馈循环监控和调整响应，以随着时间的推移提高准确性。

示例

当被问到“我下一个会议是什么？”时，现代 Copilot 可以使用 Microsoft Graph 从用户的日历中提取数据，提供实时、个性化的响应。

现代 Copilot 可以处理诸如“安排我的每周报告”之类的模糊请求，解释上下文，并根据用户的过去互动或日历提供个性化的详细信息。

Copilot 和经典 Bot 之间的主要区别之一是生成式 AI 功能，该功能仅在现代 Copilot 中可用。

基于经典 Bot 和现代 Copilot 的真实场景

1. 经典 Bot 在行动

用户 − Sarah，一位网上银行客户。
场景 − Sarah 需要查看她的账户余额，并想了解她银行最近的分行以便亲自去办理业务。她使用了银行的客户服务聊天功能，该功能由经典 Bot 提供支持。
启动 − Sarah 打开银行的网站并点击聊天图标。

用户输入 − Sarah 输入：“我需要查看我的余额”。

经典 Bot 响应 − 经典 Bot 对此查询有预定义的规则。它检查诸如“余额”之类的特定关键词，并回复 −

“请输入您的账户号码或登录您的账户以查看您的余额”。

用户验证 − Sarah 输入她的账户号码。

经典 Bot 响应 − Bot 提供静态的、预定义的响应 −

“您当前的余额为 5000 美元”。

其他请求 − Sarah 然后询问：“最近的分行在哪里？”

经典 Bot 决策树 − Bot 遵循其编程路径并要求 Sarah 提供她的邮政编码。Sarah 回复了她的邮政编码。

根据输入，Bot 获取预定义的分行位置列表并显示：最近的分行位于 Main Street 1234 号，营业时间为上午 9 点至下午 5 点。

因此，我们可以说经典 Bot 在处理重复的、简单的查询（如检查账户余额或提供分行详细信息）方面非常有效。它在固定的、基于规则的框架内运行，使其可靠但仅限于预定义的交互。

如果 Sarah 需要更动态的帮助，她的互动可能会更流畅。例如，如果她想获得有关其账户活动的个性化建议或在安排会议方面获得帮助，则 Bot 将无法在没有为每个可能的交互添加自定义规则的情况下有效地处理它。

2. 现代 Copilot 在行动

用户 − Sam，一位远程工作的员工。
场景 − Sam 在家工作，需要与他的团队安排会议、从公司的 SharePoint 中提取相关文件，并接收上次会议记录的摘要。他使用集成到公司工作流程系统中的现代 Copilot。
启动 − Sam 打开他的公司内部协作应用程序，该应用程序嵌入了现代 Copilot。

用户输入 − Sam 输入：“明天上午 10 点与我的团队安排会议”。

Copilot 响应 − 现代 Copilot 使用其自然语言处理 (NLP) 功能来解释 Sam 的请求。它通过 Microsoft Graph 连接到 Sam 的日历，并向团队发送会议邀请。

“您与团队的会议已安排在明天上午 10 点”。

用户输入 − Sam 继续问道：“你能从 SharePoint 中调出最新的项目文件吗？”

Copilot 操作 − Copilot 动态连接到 SharePoint，搜索与正在进行的项目相关的文件，并实时检索它们。

以下是 SharePoint 中的最新项目文件：[File1.pdf]、[File2.docx]

用户输入 − Sam 然后询问：“给我总结一下上次会议的记录”。

Copilot 响应 − 现代 Copilot 从 OneNote 中提取相关会议记录，使用其 AI 功能对其进行处理，并返回简洁的摘要。

“以下是上次会议的摘要：Alpha 项目进展顺利，截止日期为下周五”。

完成这些任务后，Copilot 会更新其知识库，从 Sam 的偏好和上下文中学习，以便在未来的互动中提供更高效的响应。因此，它可以动态处理信息，实时适应 Sam 的需求，而无需为每个特定操作预定义规则。

经典 Bot 和现代 Copilot 之间的主要区别

下表重点介绍了经典 Bot 和模型 Copilot 之间的主要区别 −

方面	经典 Bot	现代 Copilot
技术	基于规则、决策树驱动	AI 驱动，由机器学习和 NLP 提供支持
基于	Power Virtual Agents	新的 Copilot 功能
生成式 AI	-	是
界面	旧的	现代的
AI 功能	非常有限	与 AI 完全集成
解决方案管理	使用主题组件	使用主题 V2 组件
插件支持	-	是
交互风格	限于预定义的响应和严格的工作流程	动态的、自适应的和上下文感知的交互
学习能力	没有学习能力；仅在预定义规则上运行	通过自适应 AI 和用户行为持续学习
与外部系统的集成	集成有限，通常需要自定义连接器	与 Microsoft Graph、SharePoint、OneDrive 等平台深度集成。
响应灵活性	针对特定查询的固定响应	实时、上下文相关的响应
自然语言理解 (NLU)	最少或没有	高级自然语言处理 (NLP)
处理复杂查询	差，需要手动升级	优秀，可以处理和解决复杂的多步骤请求
上下文感知	缺乏维护对话上下文的能力	在交互过程中维护和构建上下文
个性化	无个性化；对所有用户都使用相同的响应	根据用户偏好和历史记录提供量身定制的响应
任务自动化	简单的任务自动化，功能有限	高级任务自动化，具有动态工作流程
可扩展性	需要手动更新规则才能扩展	通过 AI 和 ML 自动扩展，无需手动干预
数据处理	最少；仅处理预定义的输入	来自集成系统的实时数据处理
培训和维护	需要持续的手动更新	自学习；最少的手动维护
错误处理	遵循严格的错误路径；通常会导致死胡同	自适应；提供替代解决方案和建议
用户体验	静态、重复的交互	流畅、引人入胜且个性化的体验
跨会话的上下文保留	没有会话记忆；每次对话都从头开始	保留用户上下文和偏好在跨会话
部署灵活性	需要在特定平台上进行自定义部署	可以轻松地跨各种环境部署
迁移	可能	N/A
主题	手动创建主题	通过 Copilot 的生成式 AI 创建主题
触发器	仅触发短语	支持多个触发短语
事件	-	发送事件、发送活动、发送 HTTP 请求、记录自定义遥测事件。

总之，经典机器人和现代副驾驶都有其自身的优势和使用场景。如果您追求简单和可预测性，经典机器人可能是最佳选择。但是，如果您需要适应性、实时学习以及与现代数据源的集成，现代副驾驶是您的最佳选择。两种方法都允许您在 Microsoft Copilot Studio 中构建强大的对话代理，但最终的选择取决于您项目的复杂性和需求。

Power Automate 流程

Power Automate 已成为一个功能强大的工具，可自动执行所有可用 Microsoft 平台上的多项任务。如何将这些自动化与您的 Microsoft Copilot Studio 连接起来？您可以访问所有自动化流程，与您的聊天机器人框架协作，从而使您的整个工作环境得到极大的提升。但是，如何将 Power Automate 与您的 Copilot Studio 集成呢？

在这里，我们将探讨两种在 Copilot Studio 中集成 Power Automate 的不同方法，并比较哪种方法最适合您的环境。

什么是 Power Automate？

Power Automate 是一款关键工具，通过链接各种应用程序和服务来自动化重复性工作流程。它是由 Microsoft 提供的基于云的服务，允许用户自动化应用程序之间的工作流程，从而更轻松地自动化日常任务。

无论是发送自动通知、同步数据还是管理审批，Power Automate 都可以通过连接 Outlook、SharePoint、Teams 和第三方应用程序等不同服务来提高生产力。

您可以在此处查看 Power Automate 文档此处。

方法 1：从 Copilot Studio 内部连接 Power Automate 流程

这种较旧的方法允许用户直接在 Copilot 流程中创建和连接 Power Automate 流程。您需要做的是直接从 Microsoft Copilot Studio 的界面访问 Power Automate。您可能无法获得 Power Automate 的所有功能，但您可以轻松地为开始生成一个流程。以下是如何操作的分步指南：

集成 Power Automate 的步骤

打开 Microsoft Copilot Studio。
打开您预先构建的 Copilot 或创建一个新的。
在 Copilot 中，导航到“流程”部分。
创建新的 Copilot 流程：选择在 Copilot Studio 中创建新流程的选项。
点击“添加 Power Automate 流程”。
进入流程编辑器后，从可用自动化工具列表中选择 Power Automate。
使用 Power Automate 的内置连接器在 Copilot Studio 中定义触发器和操作。
选择一个触发器（例如，Microsoft Teams 或 SharePoint 中的事件）并配置操作（例如，发送审批请求或同步数据）。
通过模拟用户输入和响应，直接在 Copilot Studio 中测试流程。
验证自动化是否按预期执行，并进行任何必要的调整。

此方法的局限性

与直接在 Power Automate 中构建流程相比，设计功能有限。
灵活性有限且 UI 选项有限。
示例：在 Copilot 中直接自动化审批工作流，无需超出内置模板进行大量自定义。

方法 2：在 Power Automate 中单独创建流程，然后导入到 Copilot Studio

这种现代方法更灵活，允许您利用 Power Automate 的全部功能集，在外部创建流程，然后将其导入到 Microsoft Copilot Studio。此方法提供了现代化的 UI 和更多自定义选项。

Create a Flow Separately in Power Automate

在 Power Automate 中创建流程的步骤（单独）

使用您的 Microsoft 帐户登录到您的 Power Automate 门户
在其中，创建一个新流程
根据您的需求选择流程类型（例如，自动化、即时、计划）。现在让我们选择一个自动化流程。
您必须选择一个触发器来启动流程。这可能是接收 Outlook 中的电子邮件或向 SharePoint 添加新文件，您必须相应地选择触发器。
选择触发器后，配置发送电子邮件、更新记录或生成通知等操作。
您可以使用条件、循环和审批来增强流程。
在将其与 Microsoft Copilot Studio 集成之前，请在 Power Automate 中测试流程以确保其正常运行。
转到“测试”部分，并使用示例数据运行流程。

将构建的流程导入 Copilot Studio 的步骤

打开 Copilot Studio
转到您要集成 Power Flow 的 Copilot
打开 Copilot 并导航到“流程”部分。
选择导入现有 Power Automate 流程的选项。
在 Copilot Studio 中，找到“导入流程”按钮。
现在选择您之前创建的 Power Automate 流程。
通过将其链接到 Copilot 输入和输出对其进行配置。例如，您可以让客户查询触发流程，或让聊天机器人响应启动操作。
运行导入的 Power Automate 流程的实时测试，以确保其在 Copilot Studio 中按预期运行。
验证 Copilot 是否可以触发流程并无缝处理自动化。

此方法的优势

允许更大的灵活性和自定义。
利用 Power Automate 的全部连接器，包括自定义构建的流程。
提供现代化的 UI 和更用户友好的设计来管理自动化。
示例：SharePoint 和 Dynamics 365 之间的高级数据同步工作流，可在 Copilot Studio 中触发自动通知和记录更新。

两种方法的比较

下表突出显示了这两种方法的主要区别：

功能	在 Copilot Studio 中创建流程	从 Power Automate 导入流程
设计灵活性	限于 Copilot 内连接器	完全访问 Power Automate 功能
用户界面	基本且受限	现代且高度可定制
集成	直接但有限	高级且灵活
触发器和操作	可用的标准操作	Power Automate 的全部触发器
自定义	最少的自定义	使用条件逻辑完全可定制
测试和调试	Copilot 内的基本测试	Power Automate 内的高级测试

Power Automate 流程在 Copilot Studio 中的使用案例

将 Power Automate 与 Copilot Studio 集成开辟了一系列自动化可能性。一些示例包括：

自动化审批 - 用户通过 Copilot 提交请求，Power Automate 向经理发送审批请求。
通知 - 自动通知团队 Copilot 中触发的关键事件，例如新的客户查询。
数据同步 - 将用户从 Copilot 输入的数据同步到 SharePoint 或 Dynamics 365，确保数据一致性。

将 Power Automate 与 Microsoft Copilot Studio 连接，为您的工作流程带来了巨大的力量，允许以最小的努力自动化复杂流程。第二种方法提供了更大的灵活性、自定义和更好的 UI 体验，使其成为大多数用户的推荐方法。无论您选择哪种方法，Power Automate 都可以帮助简化流程，节省整体时间和精力。

分享您的 Copilot 作品

构建 Copilot 时，协作至关重要。在 Copilot Studio 中，共享过程非常简单高效，但同时高度安全，确保只有合适的人员才能访问您的 Copilot 构建。在本教程章节中，您将了解如何将您的构建与其他开发人员集成，无论您是与内部团队成员还是外部合作伙伴协作。本指南涵盖了从权限设置到安全共享实践的每个步骤。

了解 Copilot Studio 中的安全功能

Microsoft Copilot Studio 拥有非常先进的安全系统，其中包括基于角色的访问控制以及用于处理数据漏洞的强大加密。

基于角色的访问控制

当您向任何其他开发人员提供对 Copilot 的访问权限时，访问权限基于角色。这意味着可以根据用户的工作和职责分配访问权限。这些角色通常包括：

查看者 - 具有此访问权限的用户可以查看 Copilot，但无法进行修改。
编辑者 - 在这里，用户可以修改 Copilot，但无法管理其设置。
所有者 - 完全控制权，包括共享和管理权限的能力。

数据加密和安全

Microsoft Copilot Studio 使用 Microsoft 的企业级加密来保护 Copilot 构建及其共享访问。即使在外部共享时，也能确保数据安全。

设置共享构建的 Copilot 的权限

共享 Copilot 最重要的方面之一是配置正确的权限。这不仅控制谁可以查看或编辑 Copilot，还确定谁可以进一步共享或修改设置。

配置权限的步骤

打开 Copilot Studio 并导航到仪表板。
选择您要共享的 Copilot。
点击“设置”或“权限”选项卡。
在“权限”部分，将用户分配到角色：查看者、编辑者或所有者。
如有必要，通过选择“自定义权限”来自定义每个角色的权限。
设置所有角色和权限后，点击“应用”以保存设置。

示例 - 如果您与数据分析团队合作，您可能希望他们拥有编辑者权限来调整 Copilot 的逻辑，但限制他们共享或删除构建。

在团队成员之间共享构建的 Copilot

在您的组织内共享 Copilot 是一个简单的过程，但它具有细粒度的控制，以确保合适的人员获得适当级别的访问权限。

与团队成员共享 Copilot 的步骤

导航到 Copilot 的设置：从您的仪表板，点击您要共享的 Copilot。
点击“共享”选项：根据您的 Studio 版本，这可能也显示为“管理访问”。
添加团队成员：从您的目录中输入团队成员的电子邮件地址或用户名。
选择他们应该是查看者、编辑者还是所有者。
选择发送电子邮件或应用内通知以提醒他们共享的访问权限。
点击“共享”以完成此过程。

示例 - 当您正在处理增强 AI 的聊天机器人并且您想与您的数据科学家共享构建并为他们分配编辑者角色时，这适用，这样他们就可以调整机器人的 ML 模型。

与外部组织共享 Copilot

当您需要与外部供应商或合作伙伴协作时，Microsoft Copilot Studio 允许进行安全的外部共享。

Steps to Share Copilot with Team Members

外部共享步骤

打开要共享的特定 Copilot 的设置。
在“共享选项”部分，切换允许外部共享的选项。
输入外部用户的电子邮件。如果他们属于另一个组织，请确保他们的域名已获准共享。
与内部团队成员一样，为他们分配查看者、编辑者或所有者角色。
确保外部用户对敏感数据或高级设置的访问权限有限，具体取决于需要。
对设置满意后，向他们发送协作邀请。

跟踪和审核共享的 Copilot

跟踪谁访问您的 Copilot 至关重要，尤其是在高安全环境中。Copilot Studio 提供强大的审核功能来监控对共享 Copilot 执行的每个操作。

访问审计日志 - 您可以通过导航到管理面板并点击审计日志来跟踪日志。
查看活动 - 查找与共享 Copilot 相关的任何活动，例如登录尝试、文件更改或权限修改。
设置警报 - 配置警报对您来说非常有用，这样您就会收到异常活动的通知，例如登录失败尝试或未经授权的数据访问。
生成报告 - 定期下载活动日志以进行内部审计。

撤销访问权限或修改权限

有时您可能需要撤销访问权限或降低某人的权限。这可能是因为项目结束，或者某人不再需要相同级别的访问权限。

撤销或更改权限的步骤

导航到您之前管理访问权限的 Copilot 设置。
查找您要修改或撤销其访问权限的用户或组织。
降低他们的角色（例如，从编辑器降级到查看者）或完全删除他们的访问权限。
调整后，保存设置。
最后，您可以发送通知告知他们他们的访问权限已更改。

如果您想授予仅在临时需要访问权限的用户访问权限，您可以使用限时访问功能。这将在设置的时间段后自动撤销他们的权限。

共享构建的 Copilot 的最佳实践

为了确保您的 Copilot 在共享时保持安全，请遵循以下最佳实践 -

限制外部共享 - 仅在绝对必要时才与外部用户共享 Copilot。
使用基于角色的访问控制 - 您必须确保仅向其他用户授予完成其任务所需的权限，并尽可能保持最小化。
定期审计 - 还定期审查共享 Copilot 的审计日志，以发现未经授权的访问。
访问权限审查 - 定期审查用户的角色，以确保他们的访问权限随着其工作职责的演变而保持适当。

在 Microsoft Copilot Studio 中共享您构建的 Copilot 是一项强大的功能，它可以在保持严格的安全控制的同时实现协作。借助基于角色的访问控制、审计功能和详细的权限设置，您可以自信地与内部团队和外部组织共享您的构建，并确信您的数据和配置是安全的。

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