微軟Ignite大會AI應用解析：Copilot Actions、Agent 365與未來職場變革

今天這篇是要來從2024 年11月的微軟 Ignite 大會，

理解那些最新的 AI 的落地運用! 

為什麼要關注微軟 Ignite 大會？因為微軟發布的 AI 工具，將直接影響全球產業生態，怎麼說呢?  微軟 Ignite 大會是微軟每年一度的盛會，主要面對開發者、IT 專業人士， 就算是他的重大產品或技術的發表會，今年是第10年，歷年許多大大小小的科技進展都是在這宣布的。

Ignite 大會是微軟展示最新技術和未來願景的重要平台，除了有Keynote 還有八大體驗區、其他的演講與Workshop 有點像WWDC 這樣，是年度重頭戲，據工作人員說差不多每一年大會辦完就已經在積極籌備下一年度。

這一次比較有意思的，據Satya 說，1992年，一樣在芝加哥的這個場地，微軟宣布了Windows 3.1，那個有甚麼特別的? (有點歷史了，那時我也還小 :) ) ，Windows 3.1 是個人電腦發展史上的一個重要里程碑，它推動了圖形用戶界面、多媒體應用 (可以用電腦聽CD 看影片)和軟體產業發展 (因為作業系統受歡迎，軟體開發商就更願意在上面開發其他軟體例如Lotus 1-2-3 )

除了歷史的意義，我自己看到的微軟展會的重點有3個，只要被包進去微軟的產品服務，通常也就代表，

• 結束研發期，立即應用： 若微軟發布某項新功能整合至旗下產品，代表這功能已經成熟了，民眾即可享用最新科技。
• 競爭者面臨挑戰： 微軟的應用將為競爭者帶來巨大壓力，迫使他們加速創新，或直接結束營業，例如1995 他把瀏覽器跟作業系統(Windows 95) 綁在一起，Netscape 就宣布出局了，強力行銷Excel, 剛剛說的Lotus 1-2-3 就出局了。
• 用戶即刻受益並提供回饋： 所有微軟用戶都能立即使用這些 AI 功能，大幅提升工作效率和生產力，也回頭提升微軟的實力。 

所以更新一下Ignite 產品發布會，讓我們了解那些關於AI 的技術那些是已經現成的了! 在進入今天的主題之前，我先更新一下兩則我覺得重要的近期新聞，

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科技一周_從微軟的Ignite 大會掌握AI 落地的具體三大突破! _20250104.pdf

『輝達擬在台灣興建海外總部』

『鎖定北部，以北市優先，所需土地廣達三公頃，北市府全力協助中

然而台中也在積極爭取，甚至飛到美國去黃仁勳做簡報』

所以新聞就是輝達要仿照矽谷總部，在台灣蓋第二總部，五天前的新聞還是沒有確定要蓋在哪裡，因為地要真的大，新竹應該沒法，台北南港那邊地很大，但是輝達的總部更大，所以恐怕地也不夠大，那可能是台中，在那邊也有精密機械的聚落 (Maybe 著眼點是機器人?) 等等。

總之，這不是單一的一個新聞，可以跟張忠謀在德州儀器期間選擇台灣的過程可以一起理解，當時晶片之外還要封裝測試，需要勤奮手巧的亞洲員工，還有張忠謀認識的的台灣工程師都有一種勤奮誠懇的特質，後來回台灣設立台積電那又是另外的故事。

輝達的戰略，是把智慧打包成晶片、系統，把它微小化，讓企業與家家戶戶用得起AI ，所以會需要台灣的系統廠商的配合，所以如果他來設廠，就是應該理解成 『輝達-台積電-系統廠』的一個緊密的組合，專門生產AI 硬體。也會是今年持續發酵的一個重頭戲! 

第二個點是廣達尾牙中，林百里說

『2025訂單全壘打。通吃四大雲端廠商的 AI server 訂單』

關於這個新聞我只想說一點，林百里對於模式的辨認，功力早就有跡可循，根據張忠謀自傳， 當初德州儀器生產電子計算機的晶片的時候，有到台灣進行商務拜會，當時就有一家公司叫做Cal-Comp 計算機公司金寶電子做的計算機就很棒令德州儀器高管印象深刻，林百里當時就是在那裏工作，後來看準時機成立廣達，就是一心要做筆記型電腦，而成立當時1988年還沒有這東西咧!  後成為電子五哥，這邊我們熟悉，他是不是從電子計算機清楚辨認筆電的機會? 

再來，1999年就說要做雲端的東西，2016年，差不多黃仁勳送第一台AI server 去給Open AI 的同一時間，黃仁勳也帶著GPU 去找林百里，請廣達也開發AI 伺服器，AI 爆發之後， 2023, 2024 都做得非常好，而2025將是高成長的一年。 這邊提到的還是模式的辨認，早期的布局。(廣達報導連結)

我們看到的新聞只是結果而已。

接著我們回到Microsoft Ignite 大會

我們就分為三個重點一個心得跟會員報告

先講一個基礎的概念，copilot 在微軟的規劃中，就會是重中之重，是以後你打開電腦最主要的使用者介面，這個中心主旨先抓起來

Copilot is the UI for AI

等下我們會用這個觀念貫通三個心得要點。

👉 ① 流程自動化，有個東西叫做Copilot Actions.

把你在做的事情，用直白的語言寫下來，這些事情本來就是你要做的事情，然後告訴這個" Copilot Actions"，後面他就會幫你做了，例如:

“Message Tony, Jeff  and Mia to collect status updates on Project X and send a summary by mail by Friday, December 20th.”

給 Tony、Jeff 和 Mia 發送訊息，收集 Project X 的狀態更新，並在 12 月 20 日星期五之前通過郵件發送摘要。

這封信的主詞是AI ，沒有錯，完全沒有錯，我們的工作中有多少這種蒐集資料再寫摘要的部分，(我從以前到現在都覺得怎麼會沒有一個系統讓大家自己輸入就好，後來我接手的專案就用Google Sheet，大家一起填)

直到後來去美國分部出差，他們離矽谷近一點，他們直接申請谷歌的公司帳號，也是這樣弄，從第一天接觸這工作就覺得奇怪，為什麼要把excel 表格都寄給某個人然後請他統整，這個項目非常奇怪! 

這邊的Copilot Actions 就是把你固定會做的例行公事，查檔案、 摘要、 寄信、 蒐集、統整，全部用一設定一次搞定，讓AI 去執行，需要coding 嗎，根據下圖看起來是不需要! 

現在看完這個Copilot Actions，如果你有下屬現在在做這個工作，請幫他找一些其他任務，這個應該在2025年上半年就不會再有這種統整與摘要的工作內容了。

這邊給我的感覺其實很簡單，奈德拉說過的

” Believe in the impossible and remove the improbable.”

他就正在做這件事情，這件神奇的AI 功能，直接內建在微軟的服務裡面，夠簡單直接吧，把AI 帶來的好處具體化，把不確定性整個移除，這就是他與微軟正在做的事情。

所以很多形而上的討論問說AI 與人類的關係，我覺得不要談得太虛幻，具體花時間理解現在軟體有甚麼功能，未來六個月會推出那些功能，再來推論AI 是否取代人類的工作也不遲。

這邊呼應納德拉在一個訪談裡面說道的

“My people cost will go down, cost per headcount will go up, GPU per researcher will go up.

工作流程自動化為全不是甚麼遠在天邊的事情，Microsoft 的軟體、Sales Force  的AgentForce 都是現在進行式，老闆們寧可多投資一點科技在少數精兵的設備身上，也不願意聘請一堆人用低效率的方法做事，就算老闆們今天不是這個觀念，也會很快面臨轉變的。

但是影響還沒結束喔

👉②  Agent in Microsoft 365

請看一下上面這張圖! Facilitator agent，還有Project Manager agent， Interpreter agent，我的媽呀，這些都是我們業務工作、產品經工作的重要的部分呀!  外國客戶來也不用翻譯了?

所謂的facilitator 就是meeting facilitator，就是call 一個會議，發會議通知，確保上線，紀錄會議，recap 今天講的內容，然後把會議紀錄發給大家，或許還可以追蹤工作項目吧，這些，不就是不少人的工作嗎? 

Ignite 大會展示了 Agent 365 的概念，其中包含：

• Facilitator agent： 自動安排會議、發送通知、記錄會議內容、追蹤工作進度。
• Project Manager agent： 協助專案管理，例如：進度追蹤、資源分配、風險管理。
• Interpreter agent： 提供即時翻譯，打破語言 barriers。

這些 AI agent 的出現，將徹底改變人類的工作型態，許多傳統辦公室工作將被 AI 取代。除了它內建的，你也可以透過Copilot Studio 自己多建幾個 Agents，也完全在公司IT部門的安全控管之下。

寫這樣的文章，

都會忍不住問一句，那我們人類要幹嘛，

其實這有兩個層面的思考，一個是我們太習慣於過去的工作型態

感覺要去打卡、要去開會，要做這個要做那個，才會有充實的感覺

這真的也無可厚非。

我們今天所謂的工作就是企業開出來的職缺，沒錯吧?

現代工作的本質，多半與創造力高低無關，其實就是企業從工業革命開始，創造出來操作機器的工作，這也是為什麼工作開始陷入低度創造性與重複性工作的原因 (這是馬克思的手稿裡面寫的)

為什麼需要人類做重複性的工作?可以把企業想像成一部機器類似蒸汽機，只要一個工人操作機器，一個機器可以產出10倍百倍於人力的產出，那當然要讓那個工人盡可能地超出工時，去操作固定的機器，企業獲得的超額利潤才會增加，倍數才會放大，從這裡開始，資本就極端的累積在掌握工具的人的身上，後來的鐵路時代 (美國的鍍金年代)、電力時代(怒吼的20年代)、工廠與國際貿易(1945~2018)、軟體與網路科技(1995~)都是如此。

我們或多或少已經習慣在這樣的體系下面扮演我們擔任某個部門、某個職位去完成某項任務，所以當現在AI 要來的時候，你會覺得有種恐懼感，因為他取代原本的人類的職掌，但是老闆的眼裡這些再正常不過，他開公司本來就是將本求利，運用各種資源，人力資源也是資源，AI 資源也是資源，沒甚麼不同。(很快人力資源部與IT部門可能會合併吧我猜)

👉③  Agent 直接與你熟悉的資料庫溝通

co-pilot 可以直接連到這些公司與服務裡面，取得他們的資源，然後幫你完成你要個工作。看看這張圖就知道。

所以呼應奈德拉說的“AI is the lean for knowledge work.”

「世界經濟論壇預測，到 2025 年，AI 將取代全球 8500 萬個工作崗位。」「雖然 AI 會取代一些工作，但同時也會創造 9700 萬個新的工作機會。」

或許你很熟Adobe, 很熟SAP ，也會覺得這個介面我操作起來算是公司的一把手，在2024年11月微軟宣布Adobe 與Copilot 之間的Agent 可以直接溝通的時候，剛剛所說的那個專業的門檻就迅速的降低，

只要你說個一口好圖，這邊做一點怎麼樣的修改、那邊做一點甚麼樣的渲染，會做跟不會作圖的人，其實差異不會有多大，只要你說得一口好流程，AI 都可以幫你執行。

我記得一位總經理說過

『管理就是流程加表單』

如上面所述，流程可以透過Copilot Actions 加以自動化，表單可以透過各種Agents 來執行填寫或勾選都可以，他還可以聯繫你熟悉的外部資料庫，那麼流程與表單完全可以由AI 來進行，所以人類應該可以花更多時間進行例外管理與深度溝通。

微軟想的很透徹，甚至連AI Agents 的衡量成效的工具都幫你設想好了，站在 ROI  的角度這樣的Agent 對於企業是否帶來效益，都能夠一目了然。 難怪他有信心說 “Copilot is changing the work itself “

這個就是從微軟的Ignite 大會上面我們摘要的重點與體會

最後還是回到一個問題，我們人類工作的核心會轉變到哪裡去?

我想今天這篇文章延續上篇的

• 人類的知識護城河，million token prompt 這個已經被突破了
• 人類原始認知能力，再ChatGPT o3的智商157這時已經被超越
• 今天這篇，在企業裡面所普遍使用的微軟已經內建Agent 365。

我記得Panlatir 這間公司的CEO說過一段話，大概是說矽谷的工程師為什麼高薪，因為他們消滅了全球數萬名工作，因為他們研發的軟體技術，替代掉了數萬名工程師的工作，那當然值得領這麼高薪，因為他讓企業節省掉這麼多花費，背後是有一個替代的倍數關係。

今天這些Agent 會取代更多人類原本的工作中的許多面向，其影響層面又大於矽谷軟體工程師的取代世界的軟體工程師，從這個角度來看資本主義創造懸殊財富的倍數差距，在AI時代又將被放到數百數千倍

我們過去是由俄羅斯分布管理哈薩克、烏克蘭、烏茲別克、塔吉斯坦，基礎系統與區域辦公室都建在莫斯科，除了烏克蘭之外，每一區都養一個經理管理，但是都住在莫斯科，分別管理這些前蘇聯國家。

如果AI縮短了某個任務的時間成為原來的1/10 ，那也就是原本要十個小時的工作現在只要一個小時， 那何不我們幫你加薪成為原來兩倍，其他每個國家一位專職經理現在也不用了，你直接掌管10 個 AI 來負責。(老闆還是賺翻! )

重點並非個人是否學會使用 AI，而是企業將如何調整人力結構，找出最佳的整體人力與AI 比例的問題，以適應 AI 帶來的生產力提升，這是企業層級的必然。如果我們原有的工作內容，大部分的確會被AI  agent 所代勞，那我覺得方向不必然是要去搶剛剛說的1/10的那個工作，因為那個工做畢竟只會濃縮為1/10。

甚麼才是工作中真正的價值，這會是非常關鍵的思考。

AI 的出現與迅速普及，滲透進入職場工作中，這個思考變成是一種必要。

至於短期的科技與股票市場，我想現在各家媒體也都在累積素材，也派員到了拉斯維加斯準備下周的CES 採訪，這個12月和1月，不管是谷歌或是Open AI 在12月都推出新的服務都累積大量素材，CES 開始黃仁勳講話會再次地拉起一個關注度，形塑大家對於AI 2.0 的期待，所以從投資的角度，報告大軍出籠，集體樂觀的意識應該會再次被點燃，搭配臺廠第一季出貨業績表現，上半年會蠻不錯的

整體而言會是如此，一路旺到六月份computex 結束。

複習一下今天說的

1. 你的 AI 助理就是你的電腦介面
2. 各家AI 公司紛紛推出流程自動化服務，微軟叫做Actions, Open AI 叫做 Tasks or Operators
3. Agent 直接跟資料庫溝通

上傳這篇的時間是20250128，三個月的時間，這些差不多快要實現了!