Copilot Studio pokročile – dvě prostředí agentů, multiagentní systémy a provoz (AICS2)

Náplň kurzu:

Skrýt detaily

• Dvě generace agentů a proč to řešit
1. Standardní (klasické) prostředí a nové agentní prostředí vedle sebe: proč Microsoft prostředí v roce 2026 přestavěl a co to mění pro tvůrce agentů
2. Posun od konverzace k agentovi: od explicitních topiců a větvení k popisu agenta přirozeným jazykem a vylepšené orchestraci
3. Co znamená „production-ready preview", souběh obou prostředí a skutečnost, že agenta mezi nimi nelze převést
4. Jednotná plocha nového prostředí: Build, Preview, Evaluate a Monitor a kreditové účtování už při stavění a testování

• Nové prostředí do hloubky
1. Stavební kameny agenta: instrukce jako kontrakt, znalosti, nástroje, model a připojení agenti
2. Skills: modulární znovupoužitelné bloky instrukcí, export do Markdownu a sdílení mezi agenty; nahrazují samostatný prompt uzel
3. Hooks: automatické spuštění workflow v bodech životního cyklu agenta; nahrazují topics a triggery
4. Memory a nativní code interpreter: kdy zapnout trvalý kontext per uživatel a k čemu je výpočetní nástroj
5. Vylepšený orchestrační runtime: pracuje u všech agentů, nekonfiguruje se ručně a jde do větší hloubky nad daty Microsoftu 365

• Klasické prostředí, když nové nestačí
1. Topics, triggery a deterministické větvení; condition groups pro přehlednější logiku
2. Generativní orchestrace v klasickém prostředí a kdy vynutit řízený průchod topicem
3. Co dnes umí jen klasické prostředí: vlastní entity, manuální a vlastní autentizace, kanály SharePoint, WhatsApp a Dynamics 365 Contact Center, znalostní báze Azure AI Search
4. Diagnostika chybného výběru nástroje a ladění odpovědí

• Mapa rozdílů a rozhodnutí o prostředí
1. Srovnání schopností po kategoriích: nástroje, znalosti, kanály, autentizace, nasazování a computer use (v klasickém prostředí dostupné, v novém zatím plánované)
2. Rozhodovací kritéria podle případu užití, požadovaných kanálů, bezpečnosti a nákladů
3. Mezery nového prostředí a jak je obejít nebo dočasně nahradit klasickým agentem
4. Volba modelu: GPT-5.5 Chat, Claude Sonnet 5, modely s hlubokou úvahou a experimentální modely; kvalita, latence, cena a spotřeba kreditů

• Znalosti nad firemními daty
1. SharePoint v rámci tenantu: grounding přes tenant graph, sémantické vyhledávání a filtrování podle metadat
2. Dataverse tabulky včetně nestrukturovaných sloupců, Azure SQL a konektory Microsoft Graph
3. Externí a analytické znalosti: Foundry IQ, Fabric IQ a Work IQ a rozdíl oproti Azure AI Search, které nové prostředí nepodporuje
4. Proč RAG vrací špatné pasáže: struktura a anotace dokumentů, dělení na části, respektování oprávnění a měření kvality vyhledávání

• Workshop
1. Postavit stejného agenta v obou prostředích nad jednou znalostní bází
2. Porovnat orchestraci, kvalitu odpovědí a náročnost tvorby
3. Rozhodnout a zdůvodnit, které prostředí je pro daný případ vhodnější

• Rozšíření agenta o vlastní systémy
1. Konektory a skupiny nástrojů; tvorba vlastního konektoru z popisu OpenAPI, autentizace a dědění oprávnění.
2. Model Context Protocol: připojení serveru MCP jako nástroje agenta, kdy zvolit MCP a kdy klasický konektor, certifikace serveru a bezpečnostní dopady
3. Workflow jako nástroj agenta: vícekrokové procesy, prompt uzel, uzel Microsoft 365 Copilot a extrakce hodnot a tabulek z dokumentů
4. Computer use: automatizace aplikací bez API, cloudová PC přes Windows 365, uložení přihlašovacích údajů a auditní záznam; dostupnost podle zvoleného prostředí

• Multiagentní systémy
1. Připojení agenti, vnoření agenti a napojení na datové agenty (Foundry, Microsoft Fabric)
2. Protokoly spolupráce: agent-to-agent a agenti postavení na Microsoft 365 Agents SDK
3. Návrhové vzory: vstupní agent jako rozcestník, specialisté podle domény a sdílené nástroje
4. Kdy multiagentní řešení naopak škodí a kdy stačí jeden agent

• Autonomní agenti a člověk ve smyčce
1. Spouštění událostí a plánem: triggery, hooks a agent flows
2. Dlouho běžící a asynchronní procesy, které přesahují limit dvou minut
3. Vyžádání informace nebo schválení uprostřed běhu a návrh bezpečných bodů lidského zásahu

• Nasazování, verzování a evaluace
1. Solutions, proměnné prostředí a connection references; spravovaná řešení a pipelines mezi Dev, Test a Prod
2. Vývojářský postup: rozšíření pro Visual Studio Code, komponentní kolekce a verzování agenta v Gitu
3. Testovací sady a způsoby hodnocení, víceotáčkové testy, porovnání dvou verzí agenta a napojení evaluací na CI/CD
4. Test bezpečnosti obsahu a včasné odhalení regresí mezi verzemi

• Provoz: monitoring, bezpečnost a náklady
1. Analytika a monitoring: témata uživatelských dotazů, spokojenost uživatelů, vlastní metriky a export telemetrie do Application Insights
2. Identita a governance: automaticky vytvářené Microsoft Entra Agent ID, Microsoft Agent 365, inventář agentů a zásady DLP pro jednotlivé agenty
3. Prompt injection a únik dat v produkčním provozu: obranné vrstvy, práce s citlivými daty a auditní stopa
4. Náklady a kapacita: kreditové účtování při stavění i provozu, odhad nákladů před nasazením a optimalizace drahých kroků

• Workshop
1. Multiagentní řešení s autonomním spouštěčem a člověkem ve smyčce
2. Vlastní testovací sada a nasazení do dalšího prostředí přes pipeline
3. Zvolit vhodné prostředí pro každý dílčí agent a rozhodnutí zdůvodnit