自去年宣布推出Copilot Studio以來，微軟表示該工具已在多個業務部門讓效率顯著提升。從下個月開始，客戶將可以對這一說法進行測試。

該服務提供了一個無代碼風格的界面，用于構建特定任務的人工智能代理，以實現員工工作的自動化。

如果你對人工智能代理的概念不熟悉，那么它指的是結合使用大型語言或視覺模型（有時不止一個）與傳統自動化框架，無需人工交互即可主動處理信息（例如銷售線索）。

盡管Copilot Studio可用于構建自定義代理，自動執行各種任務，微軟在Dynamics 365 產品中提供了十個現成的代理，覆蓋了從銷售和客戶服務到財務和供應鏈管理的方方面面。

微軟表示其中得供應鏈代理可以“通過自主跟蹤供應商績效、檢測延遲并做出相應響應，最大限度地減少代價高昂的中斷”，并補充表示，它將把團隊從監控和救火中解放出來。

當然，這些服務旨在插入客戶現有的Microsoft 365服務，擴展他們的知識庫，這可能是通過一種名為檢索增強生成（RAG）的技術實現的——我們在這里對這一概念進行了深入探討。

從長遠來看，許多業內人士都認為這項技術將有助于實現整個部門的自動化。不過，就目前而言，微軟的雄心似乎更低調，他們將這一服務定位為提高效率的驅動力，幫助現有員工完成更多工作或專注于價值更高的任務。

微軟表示，霍尼韋爾使用 Copilot 提高了生產率，相當于增加了187名全職員工，這不禁讓人懷疑，這些工具的真正目的是提高工人的生產率，還是推動裁員。

這正是 Klarna正在做的事情，但這家金融科技公司并沒有讓人工智能發出 “解雇通知書”，而是將其代理作為不補充員工離職后造成的空缺的理由。

微軟稱，在自己的測試中，至少有一個銷售團隊使用Copilot后，每個銷售的收入提高了9.4%，成交量增加了20%。同時，這家軟件巨頭還表示，幫助人工智能人力資源助理現在將回答問題的準確率提高了42%。

當然，我們建議對這些說法持謹慎態度。百分比并不總是像看起來那么令人印象深刻，尤其是當你不知道基數是多少的時候。如果人力資源助理只有四分之三的時間能正確回答問題，那么準確率提高42%就已經很了不起了。但是，如果人力資源助理十次中已經有九次回答準確，那么提高的幅度就小得多了。

雖然微軟表示這些代理提供了很多好處，但企業是否真的會讓這些代理自己做出決定，還是只會讓這些代理在已經需要團隊關注的各種警報中插上一腳，還有待觀察。當然，我們有足夠的理由相信會是后者。

本月早些時候，Redwood Research公司首席執行官Buck Shlegeris與《The Register》雜志分享了故事：一個人工智能代理掃描他的網絡、識別計算機并與之連接，結果卻出了點差錯，開始向機器推送更新，并很快就搞砸了。

需要說明的是，這個特殊的代理是用Python定制的，并使用Anthropic 的 Claude LLM 作為后臺。因此，也許微軟的Copilot Studio將內置更好的防護欄，以防止生產中出現此類事件。