作者：Shelley｜先行智庫 產品技術經理
具 20+ 年全球營運與客服經驗，專注流程優化、AI 應用與數位化營運，協助企業將流程、資料與工作情境轉化為可落地的數位解決方案。
Copilot Studio 不再只用來建立 AI Agent，而是開始把「應用程式、工作流程與 AI Agent」整合到同一個平台。這篇文章從企業角度，帶你看懂功能、實作、產品比較、費用與導入治理。
過去企業要開發一套內部應用程式，通常得經過需求訪談、系統設計、程式開發、資料整合、測試與部署。即使只是部門內使用的小工具，也可能占用不少 IT 資源。
Microsoft 在 2026 年 9 月為 Copilot Studio 推出新的「應用程式」建立功能，使用者只要用自然語言描述需求，就能開始建立可互動的企業應用程式。
更值得企業注意的是，Copilot Studio 不再只用來建立 AI Agent，而是開始把「應用程式、工作流程與 AI Agent」整合到同一個平台。
這代表企業未來可以從一個業務需求出發，同時規劃操作介面、自動化流程與 AI 能力。對 IT、開發人員與企業決策者來說，也需要重新思考：哪些需求適合快速建立 App？哪些工作交給流程自動化？哪些問題才需要 AI Agent 處理？
以下將從功能、實際操作、產品比較、授權成本與企業治理等角度，帶你快速了解 Copilot Studio 最新的「應用程式」功能。
一、Copilot Studio App Builder 是什麼？從建立 AI Agent 到開發企業應用程式
Microsoft Copilot Studio 過去主要用來建立、管理與部署 AI Agent，例如設計企業 AI 助理、連接知識來源，或讓 Agent 使用工具完成特定工作。
2026 年新增的「應用程式」功能，讓使用範圍再往前一步。使用者現在可以直接描述：
- 誰會使用這個 App？
- 想解決什麼業務問題？
- 需要使用哪些資料？
- 使用者需要執行哪些操作？
Copilot Studio 會先產生應用程式初稿，再讓使用者透過對話持續修改畫面與功能。
| 自然語言範例 例如：「請建立一個部門專案管理系統，讓團隊追蹤任務進度、查看負責人、篩選逾期工作，並以圖表呈現專案狀態。」系統就能先建立基本架構。 |
如果是進階使用者或開發人員，後續也能進一步檢視底層程式碼，調整應用程式行為。
需要注意的是，Microsoft 自 2026 年 9 月開始推出這項功能，目前仍屬公開預覽階段，正式可用範圍仍應以 Microsoft 最新公告為準。
Copilot Studio 正在整合 3 種能力
這次更新真正值得關注的，不只是「AI 可以幫忙做 App」，而是企業可以在同一平台中整合三種能力：
| 能力 | 主要用途 | 企業應用範例 |
| 應用程式 App | 提供操作介面、表單與資料呈現 | 專案管理系統、管理儀表板 |
| 工作流程 Workflow | 執行有明確步驟與規則的自動化工作 | 文件審核、資料更新、通知 |
| AI Agent | 根據知識與情境進行推理、回答與執行任務 | 員工知識助理、客服 Agent、異常分析 |
以「新人報到」為例：應用程式讓新人與主管查看待辦事項；工作流程負責寄送通知與更新進度；AI Agent 則回答新人問題，或協助處理較複雜的例外情況。
App 負責互動，Workflow 負責執行，Agent 負責推理。
圖 1｜Copilot Studio 新版首頁，展示 Agent、Workflow 與「應用程式（預覽）」入口。
二、Copilot Studio「應用程式」有哪些核心功能？
1. 用自然語言建立 App
使用者不必從空白程式碼開始。只要把業務需求描述清楚，Copilot Studio 就能先產生應用程式初稿，降低原型開發門檻，也讓業務部門能更早參與需求設計。
不過要特別注意：會用自然語言做 App，不代表企業不再需要系統設計。正式應用仍需要確認資料結構、存取權限、操作流程與驗收標準，才能確保最後做出來的 App 真正可用。
2. 直接用對話修改功能
App 建好初稿後，可以繼續用自然語言修改，例如：「增加依日期篩選的功能」、「將首頁改成儀表板」、「增加依負責部門分類的視圖」。
使用者可以一邊預覽、一邊修改，讓需求確認與原型製作更緊密，也有助於縮短早期驗證時間。
3. 串接 Microsoft 365 與企業資料
Copilot Studio 的「應用程式」可以透過連接器整合企業資料與服務，例如 SharePoint、Dataverse，以及其他經授權的企業資料來源。
Microsoft 也提供 Work IQ 相關能力，讓應用程式能運用組織工作情境中的資訊。不過實際可使用哪些連接器、能讀取或寫入哪些資料，仍要依企業環境與權限政策確認。
4. 發布並分享給企業使用者
App 完成開發與測試後，可以正式發布，讓具備權限的使用者存取。這代表 Copilot Studio 產生的 App，不只是一次性的 AI 生成結果，而可以進一步變成企業正式管理與維護的數位資產。
5. 支援程式碼與版本管理
企業不一定要停留在自然語言開發。Copilot Studio 建立的應用程式也能進一步檢視程式碼，並支援以 Git 為基礎的版本管理、部署階段與版本隔離。
因此企業可以：先用自然語言快速做原型 → 驗證需求 → 再加入正式工程開發與測試。
三、實際操作：用 Copilot Studio 建立 AI 晨間新聞摘要 App
為了更直接理解這項新功能，以下以「AI 晨間新聞摘要」為例。目標很簡單：建立一個每天整理 AI 產業新聞的 App，讓使用者可以分類、搜尋並快速查看每日重點。
步驟一：進入 Copilot Studio
開啟 Microsoft Copilot Studio。在支援新功能的環境中，可以看到建立「應用程式」的入口。
步驟二：先用自然語言說清楚你想做什麼
建立 App 前，先回答 4 個問題：
要解決什麼問題？
誰會使用？
需要哪些資料？
使用者需要進行哪些操作？
| 示範指令 請建立一個 AI 晨間新聞摘要應用程式，讓使用者每天都能查看重要 AI 產業新聞。系統需要提供新聞分類、搜尋、閱讀狀態及發布時間軸，並以清楚的儀表板呈現。 |
接下來再補充新聞標題、日期、分類、資料來源與摘要等欄位。如果一開始還沒有正式資料來源，也可以先用示範資料做出原型，再進行後續資料整合。
圖 2｜使用自然語言描述需求，Copilot Studio 根據指令產生應用程式初稿。
步驟三：運用 Skills 與既有工作能力
Microsoft 在 Copilot Cowork 中提供 /app Skill，讓使用者可以透過對話建立應用程式。Copilot Studio 則提供獨立的「應用程式」建立介面，可以進一步預覽、修改與發布。兩者使用相關的應用建立能力，但操作入口與工作方式不同。
Microsoft 也持續強化不同 Copilot 產品之間 Skills、Plugins 與 Agents 的重複使用能力。對企業而言，這代表未來可以將常用能力逐步標準化，減少不同 App 之間重複建置。
不過，特定 Skill 是否能直接跨環境共用，仍須依實際產品版本與支援範圍確認。
圖 3｜展示 Copilot 中可使用的 Skills／相關能力，說明企業如何規劃可重複使用的工作元件。
步驟四：預覽、測試，再發布
App 完成後，就可以直接預覽。此次建立的 AI 晨間新聞摘要 App 包含新聞分類、搜尋、閱讀狀態、新聞發布時間軸，以及卡片式新聞摘要。
使用者可以依分類快速找新聞，也可以透過時間軸了解發布順序。完成介面測試後，即可進行發布。
不過這個案例主要證明的是：自然語言建立 App 原型已經具備實際可行性。若要正式導入企業環境，仍要進一步驗證資料連線、更新機制、使用者權限，以及部署後的穩定性。
圖 4｜實際建立的 AI 晨間新聞摘要 App，包含新聞分類、發布時間軸、搜尋及閱讀介面。
四、Copilot App Builder 與 Copilot Studio「應用程式」有什麼不同？
看到這裡，企業很容易產生一個問題：Microsoft 365 Copilot 已經能建立 App，為什麼還需要 Copilot Studio？
兩者最大的差異，在於使用對象、開發彈性、資料整合，以及企業治理需求。
Microsoft 365 Copilot App Builder
比較適合一般員工、業務部門與知識工作者，主要用途是快速建立輕量的互動工具，例如部門查詢工具、資料視覺化或簡單 App。
Copilot Studio「應用程式」
更適合 IT 團隊、開發者與低程式碼製作者。如果需求涉及企業資料、多個系統、自動化工作流程或 AI Agent，Copilot Studio 提供的開發與治理能力會更完整。
| 比較項目 | M365 Copilot App Builder | Copilot Studio 應用程式 |
| 主要使用者 | 一般員工、業務部門、知識工作者 | IT 部門、開發者、低程式碼製作者 |
| 產品定位 | 個人與團隊的輕量應用建立工具 | 企業應用、AI Agent 與工作流程開發平台 |
| 建立方式 | 自然語言描述需求 | 自然語言、視覺化設計與進階程式開發 |
| 應用類型 | 互動式原型、資料視覺化、部門工具 | 企業應用程式、AI Agent、跨系統工作流程 |
| 資料整合 | 主要透過 SharePoint Lists 儲存及操作資料 | 可透過連接器整合 Microsoft 365 與其他企業系統 |
| 多 Agent 協作 | 非主要設計用途 | 支援 Agent 協作與編排 |
| 程式碼控制 | 不支援直接編輯生成的程式碼 | 支援檢視程式碼及進階開發 |
| 治理方式 | Microsoft 365 與 Power Platform 相關管理機制 | Copilot Studio、Power Platform 與 Microsoft 365 管理機制 |
| 適用情境 | 快速驗證部門需求、建立輕量工具 | 需要持續維護、跨系統整合及集中治理的企業解決方案 |
企業應該怎麼選？
如果只是想快速驗證「這個部門需求有沒有價值？」，可以先使用 Microsoft 365 Copilot App Builder 建立輕量工具。
如果後續需要串接多個企業系統、建立正式工作流程、整合 AI Agent，並長期維護與治理，則可以進一步評估 Copilot Studio。
兩者並不是非此即彼。更實際的作法是：業務先快速驗證需求，IT 再把有價值的需求發展成正式、可維護的系統。
五、Copilot Studio 應用程式的費用怎麼算？
企業準備導入時，除了「能不能做」，下一個問題通常就是：要花多少錢？
這裡要先區分兩件事：建立 App 與使用 App，可能採用不同的計費方式。
- 使用 Copilot Studio 建立應用程式時，相關 Copilot Credits 由所在環境的計費設定管理。
- App 發布後，使用者實際執行應用程式，則需要符合條件的 Power Apps Premium 授權，或透過 Copilot Credits 支付相關使用費用。
- 因此企業做 PoC（概念驗證）時，不應只估算開發成本，還要一起考慮正式上線後有多少人會使用、使用頻率多高，以及後續執行成本是多少。
| 授權提醒 授權政策可能持續調整，正式部署前仍建議由 IT 與採購團隊確認 Microsoft 最新授權條款。 |
六、企業導入 Copilot Studio Apps 前，要先確認哪 5 件事？
自然語言雖然讓「做 App」變簡單，但正式企業系統的管理責任並沒有因此消失。
1. 先定義要解決什麼問題
不要一看到新功能，就先做 App。先確認這個 App 到底要改善什麼。以專案管理工具為例，是為了減少人工整理時間，還是提高跨部門資訊透明度？目的不同，資料、功能與驗收方式也會不同。
2. 確認資料來源與權限
如果 App 要讀取 SharePoint、Dataverse 或其他企業系統，就要先確認資料是否正確、多久更新一次、哪些人可以看到，以及哪些資料不能被存取。特別是個資、財務資料與企業機密，更需要符合組織既有的資訊安全政策。
3. 建立測試與驗收標準
AI 可以協助產生 App，但不代表產生出來的內容一定適合直接上線。企業仍要測試資料正確性、例外情況、權限控制與系統穩定性；涉及重要業務流程時，也應保留適當的人工確認機制。
4. 先決定誰負責維護
當越來越多部門都能自己做 App，企業很容易出現另一個問題：App 做出來了，半年後誰負責？因此需要明確定義系統負責人、維護責任、發布流程、變更管理與定期檢視機制。
5. 先從低風險場景試
第一次導入，不需要挑最複雜的流程。比較適合先從內部資訊查詢、部門任務管理、非關鍵營運儀表板等資料相對單純、使用範圍容易控制的場景開始。等企業累積足夠的開發、測試與治理經驗，再逐步擴展到跨系統整合或更複雜的 AI Agent 應用。
Copilot Studio 的重點，不只是「AI 可以做 App」
Microsoft Copilot Studio 新增應用程式建立能力，代表企業使用 AI 的方式正在往下一個階段發展。
以前，企業比較常使用 Copilot 找資料、整理資訊、生成內容、回答問題。現在則可以進一步思考：能不能把 App、Workflow 與 AI Agent 放在同一個工作流程裡？
但真正值得企業關注的，並不是「AI 多快可以產生一個 App」。更重要的是：企業能不能把清楚的業務需求、可靠的資料、適合的自動化規則，以及 AI Agent 的能力整合起來，變成一套可以長期使用的工作系統。
對 IT 團隊而言，這意味著應用程式開發與治理方式可能要重新設計；對業務部門而言，則有機會更早、更直接參與數位工具的需求設計。
對企業決策者來說，真正值得問的問題是：哪些場景值得先做？如何從小型試點開始，逐步建立可以持續擴展的 AI 應用能力？
這才是 Copilot Studio 這次更新，對企業最值得關注的地方。
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