Thời gian qua, việc đặt câu hỏi và chờ Chatbot AI phản hồi đã trở thành thói quen của hàng triệu người. Tuy nhiên, khi AI dần trở thành một phần quen thuộc, kỳ vọng mà chúng ta đặt ra cho AI cũng khác hơn. Chúng ta muốn AI làm nhiều hơn, chủ động hơn, thực thi thay vì chỉ đưa ra hướng dẫn. Và đó cũng chính là lý do Microsoft phát triển Copilot Studio.
Với Copilot Studio, doanh nghiệp có thể xây dựng AI Agent (hay tác tử / tác nhân AI) theo từng mục tiêu và quy trình cụ thể. Những Agent này không chỉ trả lời yêu cầu mà còn có thể truy cập dữ liệu, sử dụng công cụ, thậm chí thực hiện các tác vụ để hoàn thành mục tiêu mà không phụ thuộc vào con người.
Chi tiết hơn về cách Copilot Studio hoạt động, bao gồm những tính năng gì và có thể ứng dụng vào những quy trình nào trong doanh nghiệp? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
1. Copilot Studio là gì?
Về cơ bản, Microsoft Copilot Studio là nền tảng Low-code/No-code thuộc hệ sinh thái Microsoft Power Platform, cho phép doanh nghiệp tạo, tùy chỉnh và quản lý các AI Agent theo nhu cầu. Agent có thể kết nối với nguồn kiến thức, dữ liệu, ứng dụng và dịch vụ bên ngoài để chủ động xử lý công việc theo mục tiêu và quy trình được thiết lập.
Do đó, Copilot Studio đang được sử dụng để đưa AI Agent tham gia trực tiếp vào các quy trình làm việc hàng ngày của doanh nghiệp. Chẳng hạn như tra cứu thông tin, xử lý yêu cầu hoặc kích hoạt một hành động trong hệ thống.
Để hiểu rõ hơn, hãy hình dung đến tình huống một nhân viên muốn biết mình còn bao nhiêu ngày phép. Với chatbot thông thường, người dùng có thể nhận được hướng dẫn về cách tra cứu hoặc thông tin chung về chính sách nghỉ phép. Trong khi đó, một AI Agent được xây dựng bằng Copilot Studio có thể thực hiện:
- Bước 1. Tìm kiếm thông tin trong nguồn kiến thức hoặc hệ thống dữ liệu được kết nối.
- Bước 2. Đối chiếu dữ liệu để xác định số ngày phép tương ứng.
- Bước 3. Trả kết quả trực tiếp cho nhân viên.
- Bước 4. Nếu được cấp quyền, Agent có thể tiếp tục thực hiện hành động như tạo yêu cầu nghỉ phép.
Vì vậy với Copilot Studio, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tự phát triển AI Agent cho từng nghiệp vụ, phòng ban, và thậm chí là từng quy trình cụ thể.
2. Copilot Studio có những tính năng nào?
Microsoft Copilot Studio sở hữu hệ sinh thái tính năng vượt trội giúp chuyển đổi các kịch bản trả lời tĩnh thành luồng công việc đa bước linh hoạt. Nổi bật với khả năng: tạo AI Agent, kết nối dữ liệu và nguồn kiến thức, tích hợp ứng dụng bên ngoài, tự động hóa quy trình và theo dõi hoạt động của Agent.
Dưới đây là chi tiết về mỗi tính năng.
2.1 Tạo AI Agent không cần lập trình
Copilot Studio cho phép người dùng tạo AI Agent thông qua giao diện trực quan và ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì phải xây dựng toàn bộ kịch bản bằng code, người dùng có thể mô tả mục tiêu và cách Agent cần hoạt động.
Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể mô tả:
- “Tạo một Agent hỗ trợ nhân viên tra cứu chính sách nghỉ phép.”
- “Ưu tiên thông tin từ tài liệu HR trên SharePoint.”
- “Khi nhân viên hỏi về số ngày phép, hãy hướng dẫn cách tra cứu dữ liệu.”
Từ mô tả này, Copilot Studio có thể hỗ trợ thiết lập Agent và tiếp tục tinh chỉnh. Người dùng cũng có thể thêm nguồn kiến thức, công cụ và các hành động cần thiết cho từng nghiệp vụ.
Điểm đáng chú ý là Low-code không đồng nghĩa với việc bị giới hạn trong các kịch bản cố định. Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng giao diện trực quan. Khi cần mở rộng, Agent có thể kết nối với connector, API hoặc các phương thức tích hợp chuyên sâu hơn.
Nhờ đó, Copilot Studio phù hợp với cả nhân viên thông thường và đội ngũ IT. Nghĩa là, các phòng ban như HR, Sales hay Customer Service vẫn có thể tự tham gia xây dựng Agent.
2.2 Kết nối dữ liệu và nguồn kiến thức
AI Agent được tạo bằng Copilot Studio có khả năng truy xuất thông tin thời gian thực thông qua kết nối sâu với Microsoft Graph (Work IQ). Vì vậy, Agent dễ dàng đọc hiểu dữ liệu từ SharePoint, OneDrive, Email, Microsoft Teams và kết nối linh hoạt tới các cơ sở dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp – khi được cho phép.
Ngoài ra, nền tảng cũng hỗ trợ truy vấn đa nguồn từ cơ sở dữ liệu SQL, Dataverse, kho tri thức đám mây Azure AI Search và công cụ Bing Custom Search. Điều này giúp mỗi câu trả lời của Agent luôn bám sát dữ liệu thực tế của doanh nghiệp.
Ví dụ như, một Agent dành cho bộ phận HR có thể được kết nối với tài liệu về chính sách nghỉ phép, quy định phúc lợi và quy trình nội bộ. Khi nhân viên đặt câu hỏi liên quan, Agent có thể tự tìm và kết nối với các thông tin liên quan nhất.
Trong thực tiễn sử dụng, doanh nghiệp có thể thêm các nguồn kiến thức ngay khi tạo Agent hoặc bổ sung sau đó. Đây cũng là một trong những thế mạnh của các Agent được tạo bằng Copilot Studio.
2.3 Kết nối với ứng dụng và dịch vụ bên ngoài
Copilot Studio không chỉ dùng để tạo chatbot hoặc Agent độc lập. Nền tảng này còn cho phép kết nối Agent với các ứng dụng và dịch vụ bên ngoài thông qua connector.
Cập nhật đến thời điểm hiện tại, Copilit Studio có khả năng kết nối ứng dụng bên ngoài cho phép tác tử liên kết trực tiếp với hơn 1.200+ Power Platform Connectors. Nổi bật là:
- Microsoft 365
- SharePoint
- Dynamics 365
- Salesforce
- Các dịch vụ có API
- …
Với những hệ thống đã có Connector, doanh nghiệp có thể sử dụng kết nối có sẵn thay vì tự xây dựng toàn bộ phần tích hợp. Nếu chưa có connector phù hợp, Copilot Studio cũng hỗ trợ tùy chỉnh để kết nối với API của hệ thống bên ngoài.
Nhờ đó, Agent không còn hoạt động như một lớp hội thoại tách biệt. Nó có thể trở thành một phần trong hệ thống và quy trình mà doanh nghiệp đang sử dụng.
2.4 Tự động hóa quy trình bằng AI Agent
Copilot Studio có thể kết hợp AI Agent với các công cụ và luồng tự động hóa để xử lý những công việc gồm nhiều bước. Agent có thể xác định hành động cần thực hiện, gọi công cụ phù hợp và tiếp tục xử lý yêu cầu.
Ví dụ, khi nhân viên gửi yêu cầu nghỉ phép, Agent có thể:
- Tiếp nhận yêu cầu
- Kiểm tra thông tin liên quan
- Gọi hệ thống được kết nối
- Tạo yêu cầu nghỉ phép
- Gửi thông báo đến người phụ trách
Như vậy, Agent không chỉ đưa ra hướng dẫn cho nhân viên. Nó có thể tham gia trực tiếp vào quy trình nếu được kết nối với các công cụ và hệ thống cần thiết.
Copilot Studio cũng hỗ trợ xây dựng Agent flow bằng ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng có thể mô tả luồng cần thực hiện, sau đó Studio sẽ hỗ trợ thiết lập các bước, kết nối và tham số tương ứng.
2.5 Theo dõi và quản lý AI Agent
Khi đưa AI Agent vào sử dụng thực tế, doanh nghiệp cần theo dõi để biết Agent đang hoạt động như thế nào. Copilot Studio cung cấp các công cụ hỗ trợ kiểm thử, đánh giá và quản lý Agent trong quá trình triển khai.
Doanh nghiệp có thể kiểm tra phản hồi của Agent và xác định những điểm cần cải thiện. Các nguồn kiến thức, công cụ và kết nối cũng có thể được quản lý trong quá trình vận hành.
Điều này đặc biệt quan trọng khi Agent được sử dụng cho những nghiệp vụ có dữ liệu và quy trình thường xuyên thay đổi. Doanh nghiệp có thể cập nhật nguồn kiến thức hoặc điều chỉnh khả năng của Agent thay vì phải xây dựng lại từ đầu.
3. Microsoft Copilot Studio hoạt động như thế nào?
Microsoft Copilot Studio vận hành dựa trên chu trình suy luận và thực thi tự động khép kín 5 bước. Cụ thể gồm: hệ thống tiếp nhận yêu cầu, phân tích và lập kế hoạch, truy cập dữ liệu, thực hiện hành động và tự động kiểm tra, điều chỉnh kết quả.
Nghe có vẻ khá phức tạp nhưng thực tế, bạn có thể hình dung đơn giản là Studio nhận một yêu cầu và tìm cách hoàn thành yêu cầu đó. Trong suốt quá trình này, Agent sẽ lần lượt đi qua 5 bước.
3.1 Tiếp nhận yêu cầu hoặc mục tiêu
Quá trình bắt đầu khi người dùng đưa ra một yêu cầu hoặc mục tiêu cho Agent. Nội dung có thể là một câu hỏi đơn giản hoặc một nhiệm vụ gồm nhiều bước.
Chẳng hạn, nhân viên có thể yêu cầu:
- “Kiểm tra giúp tôi số ngày phép còn lại.”
- “Tạo yêu cầu nghỉ phép 2 ngày vào tuần sau.”
- “Tìm báo giá gần nhất của khách hàng ABC.”
Agent sẽ tiếp nhận yêu cầu và xác định nội dung người dùng đang muốn thực hiện.
3.2 Phân tích và lập kế hoạch xử lý
Sau khi tiếp nhận yêu cầu, Agent sẽ phân tích mục tiêu và xác định cách xử lý phù hợp. Với những nhiệm vụ phức tạp, Agent có thể chia công việc thành nhiều bước.
Ví dụ, với yêu cầu tạo đơn nghỉ phép, Agent có thể cần xác định thời gian nghỉ, loại nghỉ, thông tin nhân viên và số ngày phép còn lại. Từ đó, Agent xác định dữ liệu cần tìm và công cụ cần sử dụng.
3.3 Truy cập dữ liệu và sử dụng công cụ
Tiếp theo, Agent có thể truy cập nguồn kiến thức hoặc sử dụng các công cụ đã được kết nối. Tùy cấu hình, những nguồn này có thể là SharePoint, Dataverse, Microsoft 365 hoặc hệ thống bên ngoài.
Ví dụ, Agent có thể tìm chính sách nghỉ phép trên SharePoint. Sau đó, Agent truy vấn hệ thống nhân sự để kiểm tra số ngày phép thực tế của nhân viên.
Việc truy cập dữ liệu và công cụ phụ thuộc vào kết nối và quyền được doanh nghiệp thiết lập.
3.4 Thực hiện hành động
Sau khi có đủ thông tin, Agent có thể thực hiện hành động thay vì chỉ đưa ra câu trả lời.
Chẳng hạn, Agent có thể:
- Tạo yêu cầu nghỉ phép
- Cập nhật thông tin
- Tạo phiếu hỗ trợ
- Gửi thông báo
Chính vì vậy, Agent có thể tham gia trực tiếp vào quy trình nghiệp vụ khi được kết nối với các công cụ và hệ thống phù hợp.
3.5 Kiểm tra và điều chỉnh kết quả
Cuối cùng, Agent có thể kiểm tra kết quả và điều chỉnh cách xử lý nếu cần. Nếu thông tin chưa đầy đủ hoặc không thể thực hiện một hành động, Agent có thể xử lý theo hướng dẫn đã được thiết lập.
Ví dụ, nếu nhân viên yêu cầu nghỉ 5 ngày nhưng chỉ còn 3 ngày phép, Agent có thể thông báo tình trạng này và hướng dẫn người dùng lựa chọn phương án khác.
4. Ưu điểm và hạn chế của Copilot Studio là gì?
Microsoft Copilot Studio sở hữu ưu điểm nổi bật về tốc độ triển khai nhanh, bảo mật cấp doanh nghiệp và khả năng tích hợp sâu với Microsoft 365. Tuy nhiên, nền tảng cũng có hạn chế về chi phí tín chỉ (Credit) khó dự toán chính xác và sự phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào.
4.1 Ưu điểm
Nền tảng mang lại khả năng tối ưu hóa vận hành vượt trội nhờ sự đồng bộ hoàn hảo với hệ sinh thái công nghệ có sẵn của doanh nghiệp.
- Triển khai nhanh chóng. Giao diện kéo thả giúp rút ngắn thời gian phát triển tác tử từ vài tháng xuống vài ngày.
- Bảo mật cấp doanh nghiệp. Thừa hưởng toàn bộ chuẩn an toàn thông tin khắt khe từ Microsoft Cloud và Azure AD.
- Tích hợp sâu. Khả năng đọc dữ liệu hệ sinh thái Microsoft 365 từ giúp tác tử thấu hiểu bối cảnh làm việc nội bộ tốt hơn bất kỳ giải pháp bên thứ ba nào.
4.2 Hạn chế
Mặc dù sở hữu nhiều ưu điểm, nền tảng vẫn đòi hỏi doanh nghiệp phải có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về mặt quản trị.
- Chi phí tín chỉ khó dự toán. Mô hình tính phí theo lượng sử dụng (Copilot Credits) đòi hỏi quản trị viên phải kiểm soát chặt chẽ thiết kế tác tử để tránh lãng phí.
- Phụ thuộc chất lượng dữ liệu. Nếu dữ liệu trên SharePoint hoặc cơ sở dữ liệu bị phân mảnh, tác tử sẽ đưa ra câu trả lời thiếu chính xác.
- Yêu cầu kiến thức quản trị. Dù không cần viết code, việc thiết lập luồng tư duy logic cho tác tử phức tạp vẫn cần nhân sự có tư duy hệ thống tốt.
5. Những ứng dụng thực tế Copilot Studio trong doanh nghiệp là gì?
Ứng dụng thực tế của Microsoft Copilot Studio tập trung vào việc tự động hóa các quy trình nghiệp vụ phức tạp, có thể liên quan đến nhiều hệ thống tại các phòng ban như IT, HR, Customer Care, Sales và Finance. Các AI Agent được tạo có thể đảm nhận những công việc như xử lý yêu cầu, tra cứu dữ liệu và kích hoạt các bước tiếp theo trong quy trình.
Dưới đây là một số ứng dụng minh họa để dễ hình dung khả năng của Copilot Studio. Trên thực tế, Agent sẽ được thiết lập tùy theo quy trình, dữ liệu đầu vào, hệ thống đang sử dụng và bài toán cụ thể của từng doanh nghiệp.
5.1 Tự động hóa hỗ trợ CNTT
Trong phòng IT, các yêu cầu như đặt lại mật khẩu, cấp quyền truy cập thư mục, xử lý lỗi phần mềm hay cấu hình VPN thường được lặp lại nhiều lần. Nếu xử lý thủ công, đội ngũ kỹ thuật sẽ phải dành nhiều thời gian cho những yêu cầu tương đối đơn giản.
Nếu được kết nối với các hệ thống phù hợp, AI Agent được tạo bằng Copilot Studio có thể tiếp nhận và xử lý một phần những yêu cầu này.
- Bài toán: Nhân viên không truy cập được một thư mục dùng chung và cần IT hỗ trợ cấp quyền.
- Giải pháp: Khi người dùng nhắn trên Microsoft Teams: “Tôi không vào được Folder Kế toán.” Agent có thể kiểm tra thông tin người dùng, xác định quyền truy cập, tạo ticket hoặc kích hoạt quy trình cấp quyền thông qua Power Automate nếu được doanh nghiệp thiết lập.
5.2 Quản trị và hỗ trợ nhân sự
Bộ phận HR thường xuyên tiếp nhận các câu hỏi về chính sách nghỉ phép, phúc lợi, bảo hiểm, quy trình nội bộ và nhiều vấn đề khác.
Doanh nghiệp có thể xây dựng HR Agent và kết nối với kho tài liệu trên SharePoint cùng các hệ thống nhân sự liên quan. Agent sẽ tìm kiếm thông tin từ những nguồn được cấp quyền và cung cấp câu trả lời cho nhân viên.
- Bài toán: Nhân viên mất thời gian tìm chính sách và liên hệ HR cho những câu hỏi quen thuộc.
- Giải pháp: Nhân viên có thể hỏi: “Năm nay tôi còn mấy ngày phép và quy trình nghỉ thai sản thế nào?” Agent có thể tìm chính sách liên quan trong SharePoint và truy vấn dữ liệu nhân sự từ hệ thống được kết nối để trả lời phù hợp.
5.3 Tự động hóa chăm sóc và hỗ trợ khách hàng
Trong chăm sóc khách hàng, tốc độ phản hồi và khả năng xử lý yêu cầu trực tiếp có ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm của khách hàng. Đây cũng là một trong những lĩnh vực có nhiều quy trình phù hợp để ứng dụng AI Agent.
Doanh nghiệp có thể đưa Agent lên website hoặc các kênh được hỗ trợ. Agent có thể tìm kiếm thông tin, tra cứu dữ liệu khách hàng, kiểm tra trạng thái đơn hàng và thực hiện một số hành động thông qua hệ thống được kết nối.
- Bài toán: Nhân viên chăm sóc khách hàng phải xử lý nhiều yêu cầu lặp lại như kiểm tra đơn hàng, đổi thông tin nhận hàng hoặc tra cứu chính sách.
- Giải pháp: Khi khách hàng hỏi: “Đơn hàng #VIE12345 của tôi đang ở đâu và tôi muốn đổi địa chỉ nhận?”, Agent có thể gọi API kết nối với hệ thống quản lý đơn hàng và các dịch vụ liên quan để kiểm tra thông tin. Nếu được cấp quyền và thiết lập hành động phù hợp, Agent có thể tiếp tục cập nhật thông tin và gửi xác nhận cho khách hàng.
5.4 Tổng đài thoại thông minh
Tổng đài thoại truyền thống thường yêu cầu người gọi lựa chọn qua nhiều phím bấm như “Ấn phím 1 để…” hoặc “Ấn phím 2 để…”. Với những yêu cầu phức tạp, cách tương tác này có thể khiến quá trình hỗ trợ kéo dài.
Thay vì phải lựa chọn qua nhiều phím bấm, người gọi có thể trình bày trực tiếp nhu cầu. Agent được tích hợp với hệ thống thoại sẽ xác định yêu cầu, truy cập thông tin cần thiết và thực hiện hành động nếu được kết nối với hệ thống phù hợp.
- Bài toán: Lượng cuộc gọi tăng cao vào giờ cao điểm khiến tổng đài viên phải xử lý nhiều yêu cầu giống nhau.
- Giải pháp: Doanh nghiệp có thể tích hợp Copilot Studio với các giải pháp Contact Center hoặc hệ thống thoại phù hợp. Agent có thể tiếp nhận nội dung cuộc gọi, xác định nhu cầu, tra cứu dữ liệu và phản hồi cho khách hàng bằng giọng nói.
5.5 Tăng cường năng lực bán hàng
Đội ngũ kinh doanh thường phải dành thời gian cho nhiều công việc ngoài bán hàng như tìm kiếm thông tin khách hàng, cập nhật CRM, kiểm tra dữ liệu sản phẩm hoặc chuẩn bị báo giá.
Một Sales Agent có thể hỗ trợ những công việc này bằng cách kết nối với CRM và các nguồn dữ liệu liên quan.
- Bài toán: Nhân viên Sales mất nhiều thời gian tìm kiếm và tổng hợp thông tin trước, trong và sau mỗi cuộc gặp khách hàng.
- Giải pháp: Trước cuộc họp, Sales có thể yêu cầu: “Tóm tắt lịch sử giao dịch và các hợp đồng sắp hết hạn của khách hàng A.” Agent sẽ tìm kiếm dữ liệu từ hệ thống được kết nối và tổng hợp thông tin.
5.6 Tự động hóa tài chính và kế toán
Nghiệp vụ tài chính và kế toán liên quan đến nhiều loại hóa đơn, chứng từ và quy trình phê duyệt. Một số công việc cần kiểm tra thông tin từ nhiều nguồn trước khi chuyển sang bước tiếp theo.
Doanh nghiệp có thể xây dựng Finance Agent để hỗ trợ tiếp nhận chứng từ, kiểm tra thông tin, đối chiếu dữ liệu và kích hoạt quy trình xử lý.
- Bài toán: Nhân viên phải nhập và đối chiếu thủ công nhiều thông tin trên hóa đơn với dữ liệu đơn hàng hoặc hệ thống kế toán.
- Giải pháp: Khi nhận được hóa đơn PDF từ nhà cung cấp, Agent có thể sử dụng công cụ đọc và trích xuất dữ liệu để lấy những thông tin cần thiết. Sau đó, Agent có thể đối chiếu với dữ liệu đơn hàng trên hệ thống được kết nối và chuyển yêu cầu sang bước phê duyệt nếu đáp ứng điều kiện đã thiết lập.
6. Chi phí triển khai Microsoft Copilot Studio là bao nhiêu?
Microsoft Copilot Studio sử dụng mô hình tính phí dựa trên Copilot Credits. Chi phí thực tế phụ thuộc vào lượng Credit mà các Agent tiêu thụ. Mức sử dụng này thay đổi theo từng tác vụ như trả lời, truy xuất thông tin hoặc thực hiện hành động. Microsoft hiện cung cấp nhiều lựa chọn thanh toán: Pay-as-you-go, Copilot Studio Pre-purchase plan và Copilot Credit capacity pack.
Cụ thể:
- Theo bảng giá hiện tại của Microsoft, Copilot Studio có gói 25.000 Copilot Credits với mức 200 USD/pack/tháng. Đây là mô hình tenant-wide. Dung lượng Credit được áp dụng ở cấp toàn bộ tenant thay vì cấp riêng cho từng người dùng.
- Bên cạnh đó, doanh nghiệp có thể lựa chọn Pay-as-you-go nếu muốn thanh toán theo mức sử dụng thực tế. Với hình thức này, doanh nghiệp không cần mua trước một lượng Credit cố định. Chi phí sẽ được tính dựa trên lượng Credit đã sử dụng trong kỳ thanh toán.
- Một lựa chọn khác là Pre-purchase plan. Hình thức này cho phép doanh nghiệp mua trước Copilot Credit Commit Units theo nhu cầu. Microsoft hiện cho biết phương án mua trước có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm tối đa 20% ở các mức cam kết đủ điều kiện.
Điểm cần lưu ý là Copilot Credits không được tính đơn giản theo số lượng người dùng. Mỗi tác vụ mà Agent thực hiện có thể tiêu thụ lượng Credit khác nhau. Đối với những doanh nghiệp đang thử nghiệm AI Agent, MM Technology khuyến khích nên chọn gói Pay-as-you-go.
7. Làm sao để tạo AI Agent trong Copilot Studio?
Để tạo AI Agent trong Copilot Studio, doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng việc tạo Agent mới, thiết lập mục tiêu và hướng dẫn, thêm nguồn kiến thức, kết nối công cụ hoặc hành động, sau đó kiểm thử và triển khai.
Bên dưới đây chỉ là quy trình khái quát để người dùng nắm được bản chất. Trong thực tế, các bước triển khai có thể phức tạp hơn tùy vào mục tiêu của Agent, nguồn dữ liệu, hệ thống cần kết nối, quyền truy cập và quy trình của từng doanh nghiệp.
7.1 Tạo AI Agent mới
Truy cập giao diện web của Copilot Studio và chọn New Agent để bắt đầu tạo Agent. Tại đây, người dùng có thể đặt tên và mô tả mục tiêu hoạt động của Agent bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Ví dụ, doanh nghiệp có thể mô tả: “Tạo một Agent hỗ trợ nhân viên tra cứu chính sách nghỉ phép và giải đáp các câu hỏi liên quan đến HR.”
Copilot Studio sẽ dựa trên mô tả này để hỗ trợ thiết lập Agent ban đầu. Người dùng có thể tiếp tục điều chỉnh các thiết lập trong quá trình xây dựng.
7.2 Thiết lập mục tiêu và hướng dẫn cho Agent
Sau khi tạo Agent, doanh nghiệp cần xác định rõ phạm vi công việc và cách Agent nên xử lý từng yêu cầu. Hãy cung cấp câu lệnh định hướng (Instructions) để quy định vai trò, giọng văn, các giới hạn xử lý và phong cách giao tiếp cho tác tử.
Chẳng hạn, HR Agent có thể được yêu cầu ưu tiên thông tin từ tài liệu nội bộ. Nếu không tìm thấy thông tin phù hợp, Agent có thể hướng dẫn nhân viên liên hệ bộ phận HR thay vì tự đưa ra câu trả lời.
Những hướng dẫn này giúp Agent xử lý yêu cầu nhất quán hơn. Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể kiểm soát phạm vi hoạt động của Agent.
7.3 Thêm dữ liệu và nguồn kiến thức
Tiếp theo, doanh nghiệp bổ sung những nguồn thông tin mà Agent được phép sử dụng. Tùy bài toán, hãy liên kết tác tử với các đường dẫn SharePoint, tài liệu Word/PDF nội bộ hoặc trang web doanh nghiệp để tác tử học tri thức.
Ví dụ, HR Agent có thể sử dụng các tài liệu về chính sách nghỉ phép, phúc lợi và quy định nội bộ.
Khi nhân viên đặt câu hỏi, Agent sẽ tìm kiếm thông tin từ những nguồn đã được cấu hình. Khả năng truy cập dữ liệu vẫn phụ thuộc vào kết nối và quyền mà doanh nghiệp thiết lập.
Để biết thêm các tùy chỉnh nâng cao ở bước này, bạn có thể tham khảo qua hướng dẫn tạo Copilot Studio từ Microsoft.
7.4 Kết nối công cụ và hành động
Ở bước này, bạn sẽ cần thêm các Power Automate Flows hoặc các Connectors hệ thống (SAP, Salesforce) để tác tử có khả năng thực thi hành động thay vì chỉ trả lời chữ.
Chẳng hạn, HR Agent có thể kết nối với hệ thống nhân sự để kiểm tra số ngày phép. Sau đó, Agent có thể sử dụng Power Automate để tạo yêu cầu nghỉ phép và gửi thông báo đến người phụ trách.
Nhờ các kết nối này, Agent có thể tham gia vào quy trình nghiệp vụ thay vì chỉ cung cấp thông tin.
7.5 Kiểm tra và triển khai Agent
Trước khi đưa Agent vào sử dụng, doanh nghiệp cần kiểm thử với những tình huống thực tế. Có thể bắt đầu từ các câu hỏi đơn giản. Sau đó, thử nghiệm những yêu cầu có nhiều bước xử lý hơn.
Trong quá trình kiểm thử, doanh nghiệp có thể điều chỉnh hướng dẫn, nguồn kiến thức và công cụ được kết nối. Khi Agent hoạt động phù hợp với yêu cầu, doanh nghiệp có thể triển khai lên các kênh cần sử dụng.
8. Microsoft Copilot Studio khác gì Microsoft Copilot?
Microsoft Copilot là ứng dụng trợ lý AI được đóng gói sẵn, dành cho người dùng cuối. Công cụ này hỗ trợ xử lý các công việc hằng ngày. Trong khi đó, Microsoft Copilot Studio cho phép tự thiết kế, tùy chỉnh và quản trị AI Agent theo quy trình riêng.
Bạn có thể xem bài review Microsoft Copilot để nắm rõ các tính năng thực tế của công cụ Copilot.
Đây là hai cái tên thường gây nhầm lẫn. Nếu chưa thể phân biệt, bạn có thể tham khảo bảng tóm tắt nhanh như sau.
| Microsoft Copilot | Microsoft Copilot Studio | |
| Bản chất | Ứng dụng trợ lý AI cá nhân hóa đóng gói sẵn. | Nền tảng xây dựng và quản trị AI Agent. |
| Đối tượng | Người dùng cuối (nhân viên văn phòng). | Chuyên viên IT, Business Analyst, Nhà phát triển. |
| Tùy biến | Sử dụng tính năng có sẵn trong M365 Apps. | Cho phép thiết kế quy trình, kết nối API và dữ liệu riêng. |
| Mục đích | Hỗ trợ soạn thảo, tóm tắt, xử lý công việc cá nhân. | Xây dựng giải pháp tự động hóa cho cả tập thể/doanh nghiệp. |
9. Microsoft Copilot Studio khác gì chatbot AI?
Sự khác biệt lớn nhất giữa Chatbot AI và AI Agent nằm ở cách AI tham gia vào công việc. Chatbot thường tập trung vào việc trả lời câu hỏi. Trong khi đó, AI Agent có thể tiếp tục xử lý các bước tiếp theo khi được kết nối với dữ liệu và công cụ phù hợp.
Ví dụ, một chatbot có thể trả lời: “Để xin nghỉ phép, bạn cần gửi yêu cầu cho quản lý.”
Với Copilot Studio, doanh nghiệp có thể xây dựng một HR Agent để xử lý yêu cầu này. Agent có thể kiểm tra số ngày phép còn lại. Sau đó, Agent xác định thông tin cần thiết và tạo yêu cầu nghỉ phép nếu được cấp quyền.
Dưới đây là bảng so sánh nhanh.
| Chatbot AI thông thường | Copilot Studio | |
| Mục đích | Trả lời câu hỏi và hỗ trợ hội thoại | Xây dựng AI Agent để xử lý nghiệp vụ, quy trình, workflow cụ thể |
| Nguồn dữ liệu | Thường dựa trên dữ liệu hoặc kiến thức được cung cấp | Có thể kết nối nhiều nguồn dữ liệu và hệ thống |
| Khả năng tích hợp | Tùy thuộc vào nền tảng chatbot | Hỗ trợ connector, API, các công cụ của hệ sinh thái Microsoft và bên thứ ba |
| Thực hiện hành động | Thường giới hạn | Có thể thực hiện hành động thông qua công cụ và workflow được kết nối |
| Xử lý quy trình | Chủ yếu theo kịch bản hội thoại | Có thể xử lý các nhiệm vụ gồm nhiều bước |
| Mức độ tùy chỉnh | Phụ thuộc vào nền tảng | Có thể thiết kế theo mục tiêu và quy trình của doanh nghiệp |
11. Một số câu hỏi thường gặp về Copilot Studio
Không bắt buộc. Copilot Studio hỗ trợ Low-code/No-code, cho phép tạo và tùy chỉnh AI Agent bằng giao diện trực quan.
Doanh nghiệp có thể tạo nhiều AI Agent cho các phòng ban và quy trình khác nhau. Số lượng triển khai thực tế còn phụ thuộc vào nhu cầu và cách quản lý của doanh nghiệp.
Có. Copilot Studio hỗ trợ kết nối thông qua Connectors, API và các phương thức tích hợp khác. Nhờ đó, Agent có thể làm việc với nhiều hệ thống nghiệp vụ bên ngoài.
Không hoàn toàn. Copilot Studio chủ yếu hỗ trợ tự động hóa các công việc lặp lại. Những quyết định quan trọng vẫn cần sự kiểm soát của con người.
Copilot Studio hỗ trợ các cơ chế phân quyền, quản trị và kiểm soát dữ liệu của Microsoft. Tuy nhiên, mức độ an toàn còn phụ thuộc vào cách doanh nghiệp cấu hình. Bao gồm quyền truy cập, nguồn dữ liệu và các kết nối.
Có, nếu doanh nghiệp có quy trình phù hợp để tự động hóa. Nên bắt đầu từ một nghiệp vụ cụ thể, có khối lượng công việc lớn và dễ đo lường hiệu quả trước khi mở rộng.
12. Tạm kết
Như vậy, chúng ta đã vừa tìm hiểu Copilot Studio là gì, cách nền tảng này hoạt động, những tính năng nổi bật và các ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp.
Trong bối cảnh AI đang chuyển từ hỗ trợ trả lời sang trực tiếp tham gia vào công việc, nhu cầu về AI có khả năng xử lý nhiều bước cũng ngày càng rõ ràng. AI không chỉ cần hiểu yêu cầu. Nó còn cần truy cập dữ liệu, sử dụng công cụ và thực hiện hành động. Đây cũng là hướng mà Copilot Studio đang tập trung khai thác. Nền tảng cho phép doanh nghiệp xây dựng AI Agent theo từng quy trình và nhu cầu thực tế.
Tuy nhiên, doanh nghiệp không nhất thiết phải bắt đầu bằng một dự án AI quy mô lớn. Cách tiếp cận thực tế hơn là thử nghiệm từ một quy trình cụ thể. Hãy chọn một bài toán rõ ràng và dễ đo lường. Sau đó, theo dõi cách Agent hoạt động trong thực tế. Từ kết quả đó, doanh nghiệp có thể tiếp tục điều chỉnh hoặc mở rộng sang những quy trình khác.
Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn rõ hơn về Microsoft Copilot Studio và có thể xác định được đâu là hướng đi phù hợp.
