在人工智能浪潮洶湧的今日，單一 AI 代理（Agent）彷彿獨奏的樂手，儘管技藝精湛，面對日益複雜的企業流程，卻顯得有些力有未逮。這正是微軟在 Microsoft Build 大會上揭示「多代理系統」（Multi-agent systems）的關鍵意義所在。這不再是單一 AI 代理的個人秀，而是一場由不同代理分工協作、共同解決複雜任務的「AI 交響樂」。
想像一下，企業營運就像一場大型專案，需要多個部門緊密配合。傳統的單一 AI 代理，可能只能負責其中一個環節，例如單純回覆客戶諮詢或處理數據分析。然而，真實世界的任務往往牽涉多個步驟、跨越不同系統，需要不同專業能力的整合。多代理系統的引入，正是為了打破這種資訊孤島，讓 AI 代理也能像人類團隊一樣，各司其職、協同作戰。
揭開多代理系統的神秘面紗
究竟什麼是多代理系統？簡單來說，它是由多個獨立的 AI 代理所組成的網路，這些代理彼此之間可以溝通、協調，並將複雜的任務分解，分配給最擅長的代理來處理。 這就像一支擁有不同專家的團隊，例如一位擅長數據分析的分析師、一位專精文案寫作的編輯，以及一位負責統籌協調的專案經理。當接到一個複雜的任務時，專案經理會將任務拆解，交給分析師進行數據研究，再由編輯撰寫報告，最後由專案經理整合成果並進行最終審核。多代理系統的運作模式與此異曲同工，每個代理都是一個獨立的 AI 實體，擁有自己的專業能力（模型和工具集），並透過一套溝通機制相互協作。
為何需要多代理協作？
在單一 AI 代理的世界裡，即使是最先進的模型，也難以應對跨領域、多步驟的複雜任務。 例如，要自動完成一份銷售提案，單一代理可能無法同時處理從客戶關係管理（CRM）系統提取銷售數據、在 Word 中撰寫草案，以及在 Outlook 中安排後續跟進等一系列動作。而多代理系統則可以將這些任務分解，由不同的代理負責：一個代理負責從 CRM 提取數據，另一個代理負責在 Word 中生成提案草案，還有一個代理負責處理郵件和日程安排。 這種「分而治之」的策略，不僅大幅提升了處理複雜任務的效率和準確性，也讓系統更具彈性和可擴展性。
Microsoft Copilot Studio 如何實現多代理協作？
Microsoft 在 Build 大會上，特別強調了 Copilot Studio 在構建多代理系統中的核心作用。透過 Copilot Studio，使用者可以建立自定義的 AI 代理，並將其與 Azure OpenAI、各種連接器和企業數據源整合。 然而，值得注意的是，目前 Copilot Studio 內部代理之間並沒有內建的直接溝通管道，每個 Copilot 都是獨立運作的。 要實現代理之間的協作，需要透過一些技術性的「變通方法」來模擬，例如使用 Bot Framework Skills 讓一個代理呼叫另一個代理的功能，或者透過 RESTful API、Power Automate Triggers 等方式來協調代理之間的溝通與資料傳遞。
儘管如此，Microsoft 正在積極推進多代理系統的發展，並在 Build 大會上展示了其在 Copilot Studio 中的一些關鍵進展。其中一個重要的概念是「多代理編排」（Multi-agent orchestration）。 這意味著未來在 Copilot Studio 中，組織將能夠建立多代理系統，讓不同的代理（包括使用 Microsoft 365、Azure AI Agents Service、Microsoft Fabric 構建的代理）彼此委派任務，共同實現一個共享的目標，例如完成跨系統、跨團隊的複雜業務流程。
另一個令人矚目的新功能是 Copilot Studio 中引入的「電腦使用」功能。 這項功能讓 AI 代理能夠模擬人類操作桌面應用程式和網站，進行數據輸入、處理發票、進行市場研究等任務。 這項功能結合多代理系統，意味著 AI 代理團隊將能夠處理更多需要與現有軟體互動的複雜任務，例如自動處理訂單、更新庫存、回覆客戶查詢等，大幅提升企業自動化能力。
Microsoft 還宣布支援 Anthropic 提出的 Model Context Protocol (MCP)。 MCP 旨在標準化 AI 代理之間的溝通方式，為實現更順暢、更原生的代理間溝通奠定基礎。 透過支援 MCP，Copilot Studio 將能夠更容易地整合外部系統、知識庫或 API，進一步擴展 AI 代理的功能和協作範圍。
多代理系統的廣闊前景與挑戰
多代理系統的出現，為企業帶來了前所未有的機遇。它可以自動化更複雜、多步驟的流程，提高效率、減少錯誤，並透過整合不同 AI 能力來增強決策。 無論是高管簡報的準備、客戶入職培訓的自動化，還是產品發布流程的協調，多代理系統都有潛力帶來變革性的影響。 在客戶服務領域，多代理系統可以處理複雜的 IT 支援工單，與 IT 服務管理應用程式無縫對接，自動生成採購訂單，並協調批准流程。 在新員工入職方面，多代理系統可以主動迎接新員工，回答問題，介紹同事，提供培訓資訊，甚至協助填寫表格和安排會議。
然而，構建和管理多代理系統也面臨挑戰，包括代理管理的複雜性、潛在的不可預測行為以及系統一致性和穩定性的維護。 如何有效地協調代理之間的互動、平衡個體代理的自主性與整體系統的控制，是需要深入探索和解決的問題。
結語：邁向 AI 協作的新時代
Microsoft Copilot Studio 引入多代理系統，標誌著 AI 發展正從「單打獨鬥」邁向「團隊協作」的新時代。這種模式允許不同 AI 代理發揮各自專長，共同應對複雜挑戰，為企業自動化和智能化提供了更強大的引擎。雖然多代理系統的全面應用仍處於早期階段，但 Microsoft 在 Build 大會上展示的這些新功能和方向，無疑為我們描繪了一幅充滿潛力的未來圖景：一個由智能代理組成的協作網絡，正在重塑我們的工作方式和解決問題的能力。
