在 2026 先行智庫年會中，先行智庫顧問服務部主任 羅皓樟 Kelvin，以「30 分鐘看懂 Copilot Studio Agent 的建置、監管與落地案例」為題，帶大家從 AI 發展、Agent 工具差異一路看到企業實際導入時最容易忽略的治理與成本問題。
當 AI 從「回答問題」進一步走向能查資料、串接系統、執行任務的 Agent，企業真正要思考的，也不再只是「能不能做出來」。不同任務該選 Agent Builder 還是 Copilot Studio？Agent 能讀哪些資料、誰能使用？上線後又該如何監控使用量與 Credits 成本？
Kelvin 的分享也帶出一個更值得企業思考的問題：
當 Agent 開始真正參與工作流程，企業要建立的，究竟只是一個 AI 工具，還是一套能被管理、被監控、可以持續運作的工作機制？
一、AI 正從「回答問題」走向 Agent：先看懂 AI 發展的三大類型
過去多數人接觸生成式 AI，主要是透過 ChatGPT、Copilot 等工具進行問答、寫作或資料整理；但 Kelvin 在分享一開始就提醒，企業現在面對的 AI 已不只是「會回答問題」。他將 AI 應用分成三大類型：對話型生成式 AI、Agent 式 AI，以及協作型 AI。
其中，對話型 AI 以內容生成與問答為主；進入 Agent 階段後，AI 開始能依照目標取得資料、使用工具，甚至執行一連串任務；再往下一步，則是人與多個 AI 共同協作完成工作。
這個差異也解釋了為什麼企業開始關注 Copilot Studio：真正的改變，不是 AI 回答得更像人，而是它開始有能力把工作接著做下去。
二、Copilot Studio Agent 怎麼選？Agent Builder 與完整版本的差異
企業在做 Agent 時，第一個問題不是「哪個工具功能最多」，而是任務需要做到多深。如果只是建立簡單的知識問答、查詢文件或個人工作助手，Agent Builder （微軟提供的輕量型 Agent 建置工具）已能讓一般使用者透過自然語言快速建立，適合個人或小團隊使用；但在資料存取與外部系統整合上，能力相對有限。
當 Agent 需要串接企業內外部資料、呼叫 API（系統資料交換介面）／Connector（預先建好的系統連接器）、執行複雜流程，甚至正式發布給不同使用者時，就更適合使用 Copilot Studio 完整版本。它提供較完整的整合與治理能力，但也代表更高的學習、維運與授權成本。
所以真正的選擇標準很簡單：任務越跨資料、跨系統、跨流程，就越需要完整版本的 Copilot Studio。
三、Copilot Studio Agent 可以做什麼？從查資料到執行完整任務
Copilot Studio Agent 的價值，不只在於「回答問題」，而是能把資料查詢、判斷與後續動作串在一起。Kelvin 在分享中舉了財務、人資、業務、IT 與法務等應用，例如資產負債表對帳、招募助理、交叉銷售、IT 支援與合約檢閱。
以 IT 支援為例，Agent 可以先參考內部 SOP，再查詢員工與服務單資料，接著完成建立 Ticket、通知相關人員與更新狀態等步驟。這代表企業導入 Agent 的重點，不只是多一個聊天視窗，而是能不能把原本分散在不同系統中的工作，真正串成一段可執行的流程。
四、Agent Builder、Copilot Studio、Dify／n8n 怎麼選？從整合、治理到維運一次看
企業在選 Agent 工具時，不只要看功能，也要看後續整合、治理與維運成本。Kelvin 將 Agent Builder、Copilot Studio，以及 Dify／n8n 等外部平台放在一起比較。前者適合個人或小團隊快速建立簡單 Agent；Copilot Studio 則較適合需要串接企業資料、流程與權限管理的正式應用。
至於 Dify／n8n，可以理解為微軟生態系之外，用來建置 AI 應用或自動化流程的外部平台。它們在系統串接與流程設計上彈性較高，適合特殊或高度客製的情境，但企業也需要自行規劃更多資安治理、系統整合與後續維運工作。講義中的比較也顯示，Dify／n8n 在資料整合與流程自動化上彈性高，但治理與維運需要企業投入更多管理能力。
所以真正的差異，不是誰功能最多，而是企業需要多少彈性，以及願意承擔多少治理與維運工作。
五、Agent 做出來只是開始：監控、Credits 與成本才是正式落地的考驗
Agent 能成功執行任務，只代表技術上「做得到」；一旦正式提供給企業使用，真正的考驗才開始。Kelvin 在分享最後特別帶到 Copilot Studio 的活動監控與 Credits 管理：企業需要知道哪些 Agent 正在被使用、使用狀況是否正常，以及使用量增加後，成本是否仍在可控範圍內。
這也代表 Agent 上線後，不能只交給使用者自由運作。IT 或管理單位還需要持續觀察使用狀況、權限與資源消耗，並依實際成效決定哪些 Agent 值得擴大、哪些需要調整。
PoC（Proof of Concept，概念驗證） 階段關心的是「Agent 做不做得到」，正式落地後真正要管理的，則是「它能不能長期、穩定而且成本可控地運作」。 Agent 建好了不是終點，能持續被監控、管理與優化，才算真正進入企業日常。
結語｜企業真正需要的，不是更多 Agent，而是能被管理的 Agent
從 AI 發展的三大類型、Agent Builder 與 Copilot Studio 的版本差異，到實際工作流程、工具選擇、權限治理與 Credits 管理，這場分享其實回答了一個企業很容易忽略的問題：Agent 做得出來之後，接下來怎麼辦？
當 Agent 只負責回答問題時，影響範圍相對有限；但當它開始讀取企業資料、串接系統、執行任務，甚至成為工作流程的一部分，企業就不能只看功能，而必須同步思考權限、資安、監控、成本與後續維運。
因此，Copilot Studio Agent 的導入重點，不在於一次建立多少個 Agent，而是先找出真正值得 Agent 化的工作，再選擇適合的工具與治理方式。
企業 AI Agent 能否真正落地，關鍵從來不只是「它有多聰明」，而是企業能不能放心讓它持續工作。
講者簡介｜先行智庫顧問服務部主任 羅皓樟 Kelvin
羅皓樟 Kelvin 現任先行智庫顧問服務部主任，同時擔任外貿協會、104 人資市集等單位特聘講師，並具 Microsoft Power BI 分析師認證。專業領域涵蓋 Excel、Power BI、資料分析、自動化與生成式 AI 應用。
Kelvin 長期投入企業數據分析與 AI 應用培訓，服務經驗橫跨金融保險、科技製造、零售、生技、能源、汽車、物流與政府學研等不同產業，協助企業將數據工具、流程自動化與 AI 應用帶入實際工作情境。
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