微软于AI工具开发平台Copilot Studio正式推出深度推理、自主型代理及AI代理工作流程调度等功能。同时，也于旗下生产力工具的GenAI平台Microsoft 365 Copilot公布AI研究员代理及AI分析师代理等两款新AI代理，分别可以进行多步骤深度研究，以及自行编撰程序代码来进行数据处理与分析。
深度推理功能是运用OpenAI的GPT o1等推理模型技术，来强化Chatbot及自主型AI代理的底层能力。接受指令时，AI代理会评估指令和输入数据，识别其复杂性或潜在歧义，并考量更广泛的背景场景，以确定哪些任务超出简单分析模型的处理能力。接着，选择适当工具，在处理较困难的任务时，自动激活深度推理。开发者也可以自行定义启动深度推理能力时机，只需于AI代理的任务指令中加入关键字“Reason”，即可明确控制哪些步骤应触发深度推理。
打造自主性AI代理及AI代理工作流程调度功能则是相关的两个功能。前者开放开发者构建可以自动执行的自主型代理。初期的Copilot Studio只能用来打造回应型AI代理，需要人为触发才会执行动作。自主型代理能够根据超过50种预建触发条件，或其他自订条件，来主动回应业务信号，启动AI代理的任务，如顾客互动、设备采购、供应商发掘、欺诈防范等。
开发者还可以为代理制定特定工作流程，在特定环节或规则下，限制AI代理必须采取一定行动，以免它自主判断错误。这些流程包括特定规格文字处理、例行财务审核、法规遵行等。甚至，可以一个复杂场景中，根据不同条件，将任务交付给不同AI代理。
构建自动化代理及代理工作流程时，用户可以使用自然语言指令，或者高度可视化界面来打造。
微软还宣布两个Microsoft 365 Copilot的新代理，将在4月逐渐开放用户试用。
研究员（Researcher）代理号称可应对复杂、多步骤的研究任务。它结合OpenAI的深度研究模型，与M365 Copilot的系统调度与深度搜索能力。企业可以利用自家存于微软应用程序中的内部数据、网络搜索数据、Salesforce等外部系统数据，以及通过其他代理截取的数据，来要求研究员代理撰写分析报告、企划书等文件。
分析师（Analyst）代理则是模拟数据科学家的思维，利用OpenAI o3-mini推理模型，采取思维链推理模式来逐步推进问题解决过程，并反复修正推理步骤，以完成多步骤数据处理与分析，以及制作图表等作业。它可以自行撰写Python来进行数据处理，并即时显示程序代码和推理流程，以利用户检查和验证结果。
