Power CAT Copilot Studio 工具包

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对于 Microsoft Copilot 用户而言，Power CAT Copilot Studio 工具包是一个重要的工具，它提供了一套资源、模板和指南，以加快自定义 Copilot 的开发速度。在本教程中，我们将了解 Power CAT Copilot Studio 工具包是什么以及将其与 Copilot Studio 集成的步骤。

Power CAT Copilot Studio 工具包可在 GitHub 上获取，它是 Microsoft 设计的一个重要资源，旨在帮助开发者和公民开发者使用 Power Platform 构建自定义 Copilot。该工具包提供工具、模板和连接器，使用户能够通过利用 Microsoft 生态系统中的 AI 功能来加快开发过程。

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

什么是 Power CAT Studio 工具包？

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

• 示例项目 - 提供许多示例项目和预构建模板，您可以使用它们来创建自定义 Copilot。
• 连接器 - 还提供许多工具，用于将 Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 和其他服务与 Copilot Studio 集成。
• AI 模型 - 模板使用 AI 模型来处理许多用例，以便与您的项目集成。
• 自动化工作流 - 还提供自定义自动化功能，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、更具响应性的应用程序和 AI 驱动的智能 Copilot。

使用 Power CAT Studio 工具包的先决条件

• 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 - 确保已设置和配置您的 Power Platform 环境。
• Azure 订阅 - 用于托管任何外部服务并连接到 AI 模型或数据。
• Copilot Studio 的访问权限 - 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 工具包存储库。

集成 Power CAT Studio 工具包的步骤

这是一个简化的流程，可以指导您完成：

步骤 1：克隆 Power CAT Studio 工具包存储库

首先，您需要将存储库克隆到本地计算机才能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

步骤 2：了解工具包的结构

获得存储库后，熟悉其核心组件：

• /Samples - 此文件夹包含多个预构建的示例项目，例如针对特定任务的自定义 AI 驱动的 Copilot。
• /Connectors - 包含 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 Azure 上托管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。
• 创建一个新的应用程序 - 在 Power Apps 仪表板中选择“创建”>“画布应用程序”。
• 导入示例文件 - 您可以直接从 Studio 工具包的 /Samples 文件夹将 .msapp 或 .zip 文件导入 Power Apps。例如，如果您使用的是费用跟踪 Copilot 示例，请上传与此项目对应的文件。
• 自定义应用程序 - 上传应用程序后，您可以根据需要修改它。您可以使用 Studio 工具包中提供的连接器和工作流集成 AI 功能，例如预测分析。

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 连接或凭据设置。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 工具包中提供的连接器来连接 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 工具包还包括为 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 中的流程。例如，您可以自动执行由 Copilot 交互触发的审批请求或通知。
• 自定义工作流后，将其与 Power Apps 或 Power Virtual Agents 链接。

步骤 6：集成 AI 模型

要将 AI 功能集成到 Copilot 中，Studio 工具包提供了用于连接到 AI 模型的模板。

• 使用提供的连接器将 Copilot 链接到 Azure 认知服务，以获得 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 机器学习并将其与 Power BI 或 Power Apps 链接，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 - 如果您使用的是 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 来跟踪自定义 Copilot 的性能和使用情况。

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