feat(ultraplan-local): v1.6.0 — /ultraresearch-local deep research command
Add /ultraresearch-local for structured research combining local codebase analysis with external knowledge via parallel agent swarms. Produces research briefs with triangulation, confidence ratings, and source quality assessment. New command: /ultraresearch-local with modes --quick, --local, --external, --fg. New agents: research-orchestrator (opus), docs-researcher, community-researcher, security-researcher, contrarian-researcher, gemini-bridge (all sonnet). New template: research-brief-template.md. Integration: --research flag in /ultraplan-local accepts pre-built research briefs (up to 3), enriches the interview and exploration phases. Planning orchestrator cross-references brief findings during synthesis. Design principle: Context Engineering — right information to right agent at right time. Research briefs are structured artifacts in the pipeline: ultraresearch → brief → ultraplan --research → plan → ultraexecute. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen
commit
baa2d0220b
488 changed files with 213221 additions and 0 deletions
389
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/azure-ai-foundry.md
Normal file
389
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/azure-ai-foundry.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,389 @@
|
|||
# Azure AI Foundry (Microsoft Foundry) - Knowledge Base
|
||||
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (research via microsoft-learn MCP)
|
||||
**Status:** GA (General Availability) — rebrandet til Microsoft Foundry desember 2025
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Hva er Microsoft Foundry?
|
||||
|
||||
**NB: Plattformen heter nå Microsoft Foundry.** Azure AI Foundry er rebrandet (desember 2025). Dokumentasjonen sier eksplisitt: "Azure AI Foundry is now Microsoft Foundry." Portalen finnes fortsatt på `https://ai.azure.com`.
|
||||
|
||||
Microsoft Foundry er Microsofts unified platform-as-a-service for enterprise AI-operasjoner, modellbygging og applikasjonsutvikling. Plattformen ble opprinnelig lansert ved Ignite 2024 som etterfølger til Azure AI Studio.
|
||||
|
||||
**To portaler:**
|
||||
- **Microsoft Foundry (classic)** — støtter alle resource types: Azure OpenAI, hub-baserte prosjekter, Foundry-prosjekter
|
||||
- **Microsoft Foundry (new)** — kun Foundry-prosjekter, optimalisert for multi-agent-applikasjoner
|
||||
|
||||
**Nøkkeltall:**
|
||||
- 1,900+ modeller "sold directly by Azure" (frontier models)
|
||||
- 11,000+ totalt i katalogen
|
||||
- 40+ Azure-regioner
|
||||
|
||||
**Konsept:** Microsoft posisjonerer Foundry som en "agent factory" — standardiserte komponenter og prosesser for å bygge intelligente systemer.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Hvordan skiller Foundry seg fra forgjengerne?
|
||||
|
||||
| Plattform | Fokus | Status |
|
||||
|-----------|-------|--------|
|
||||
| Azure OpenAI Studio | Direkte tilgang til OpenAI-modeller | Konsolidert inn i Foundry |
|
||||
| Azure AI Studio | Generativ AI-utvikling | Rebrandet til Foundry |
|
||||
| Azure Machine Learning | Tradisjonell ML, custom models | Lever videre, komplementær |
|
||||
|
||||
**Foundry konsoliderer** de tre førstnevnte til én plattform, mens Azure ML forblir separat for tradisjonell maskinlæring.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kjernekomponenter
|
||||
|
||||
### 1. Foundry Models
|
||||
Katalog med 1,900+ modeller solgt direkte av Azure, pluss community/partner-modeller:
|
||||
- **OpenAI:** GPT-5-serien (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-chat, gpt-5-codex, gpt-5-pro), GPT-4.1-serien (gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano), GPT-4o, o3, o4-mini
|
||||
- **Anthropic:** Claude-modeller (via marketplace)
|
||||
- **Meta:** Llama 4 (Maverick 17B), Llama 3.3-70B
|
||||
- **DeepSeek:** DeepSeek-R1, DeepSeek-V3-0324, DeepSeek-R1-0528, DeepSeek-V3.1
|
||||
- **xAI:** Grok-4, Grok-3, Grok-3-mini
|
||||
- **Mistral:** Mistral-document-ai og andre
|
||||
- **Spesialiserte:** Vision, audio, domene-spesifikke
|
||||
|
||||
#### GPT-5-serien (GA august 2025)
|
||||
|
||||
| Modell | Context | Max output | Tilgang |
|
||||
|--------|---------|-----------|---------|
|
||||
| `gpt-5` (2025-08-07) | 400K (input 272K) | 128K | Krever registrering |
|
||||
| `gpt-5-mini` (2025-08-07) | 400K | 128K | Åpen |
|
||||
| `gpt-5-nano` (2025-08-07) | 400K | 128K | Åpen |
|
||||
| `gpt-5-chat` (2025-08-07) | 128K | 16,384 | Åpen (Preview) |
|
||||
| `gpt-5-codex` (2025-09-11) | 400K | 128K | Krever registrering |
|
||||
| `gpt-5-pro` (2025-10-06) | 400K | 128K | Registrering |
|
||||
|
||||
GPT-5 støtter reasoning, Chat Completions API, Responses API, structured outputs, text/image input, parallel tool calling.
|
||||
|
||||
#### GPT-4.1-serien (GA april 2025)
|
||||
|
||||
| Modell | Kontekst | Merknad |
|
||||
|--------|---------|---------|
|
||||
| `gpt-4.1` (2025-04-14) | 1 million tokens | Lengste kontekst, 4 input = 1 output PTU-ratio |
|
||||
| `gpt-4.1-mini` (2025-04-14) | Standard | Balansert pris/ytelse |
|
||||
| `gpt-4.1-nano` (2025-04-14) | Standard | Lavest pris, 59,400 TPM per PTU |
|
||||
|
||||
Alle GPT-4.1-modeller tilgjengelige i Norway East.
|
||||
|
||||
#### DeepSeek-modeller (Foundry Models sold directly by Azure)
|
||||
|
||||
| Modell | Type | Context |
|
||||
|--------|------|---------|
|
||||
| DeepSeek-R1 | Reasoning | 163,840 tokens |
|
||||
| DeepSeek-V3 (Legacy) | MoE | 131,072 tokens |
|
||||
| DeepSeek-V3-0324 | MoE | 131,072 tokens |
|
||||
| DeepSeek-R1-0528 | Reasoning | 131,072 tokens |
|
||||
| DeepSeek-V3.1 | MoE | 131,072 tokens |
|
||||
|
||||
DeepSeek-modeller er tilgjengelige i Norway East.
|
||||
|
||||
### 2. Foundry Agent Service
|
||||
**Status:** GA (mai 2025)
|
||||
|
||||
Managed runtime for å bygge multi-agent systemer:
|
||||
- Persistent workflows
|
||||
- Error recovery
|
||||
- Inter-agent kommunikasjon
|
||||
- Innebygd tilgang til SharePoint, Fabric, Bing, AI Search
|
||||
- 1,400+ Logic Apps connectors
|
||||
- Azure Logic Apps-triggere (automatisk invokasjon ved hendelser)
|
||||
- Tracing og debugging av agent-tråder
|
||||
- VS Code-extension (Microsoft Foundry for VS Code)
|
||||
|
||||
**Post-GA tillegg (juni 2025):**
|
||||
- **MCP tool** — agenter kobler til remote Model Context Protocol-servere. Autentisering med Microsoft Entra ID (AgenticIdentityToken).
|
||||
- **Deep Research tool** — se egen seksjon
|
||||
- **A2A tool (preview)** — Agent-to-Agent kommunikasjon via standardisert A2A-protokoll (`a2a-protocol.org`). Primæragenten beholder kontroll; subagentens svar returneres tilbake.
|
||||
|
||||
**Viktig skilnad A2A vs Workflows:**
|
||||
- A2A tool: Agent A kaller Agent B, får svar tilbake, Agent A fortsetter
|
||||
- Workflows: Agent A kaller Agent B, Agent B tar over ansvaret for brukeren
|
||||
|
||||
### 3. Foundry Workflows (visuell multi-agent orkestrering)
|
||||
**Status:** Tilgjengelig (erstatter Connected agents-API fra `2025-05-15-preview`)
|
||||
|
||||
UI-basert verktøy for å lage deklarative, forhåndsdefinerte sekvenser av handlinger:
|
||||
- **Visuell builder** i Microsoft Foundry-portalen
|
||||
- Branching-logikk (if/else) og variabelhåndtering uten kode
|
||||
- Human-in-the-loop-steg (godkjenninger, avklarende spørsmål)
|
||||
- YAML-basert konfigurasjon — kan redigeres i VS Code
|
||||
- To modes: **Declarative (Low-code)** og **Hosted (Pro-code)**
|
||||
- Versjonering, change logs, visuell monitorering
|
||||
- Egnet for: multisteg godkjenningsprosesser, compliance-innsamling, incident triage, ETL
|
||||
|
||||
### 4. Foundry Local (on-device inference)
|
||||
**Status:** Preview
|
||||
|
||||
Fullverdig on-device AI inference:
|
||||
- Kjører AI-modeller lokalt via CLI, SDK eller REST API
|
||||
- OpenAI-kompatibelt REST API (dynamisk port)
|
||||
- ONNX Runtime med støtte for CPU, GPU, NPU (Intel, AMD, Qualcomm)
|
||||
- Model cache — modeller lastes ned én gang, brukes offline
|
||||
- **Krever ikke Azure-abonnement** for inference
|
||||
- **Prompts forblir på enheten** (nettverkstrafikk kun ved modell-nedlasting)
|
||||
- SDK: Python, JavaScript, C# (WinML for Windows, cross-platform), Rust
|
||||
- AI Toolkit for VS Code-integrasjon
|
||||
- Eksempel: `foundry model run qwen2.5-0.5b`
|
||||
- Begrensning: Ikke for distribuert/produksjons-/multi-machine-deployment
|
||||
|
||||
### 5. Computer-Using Agents (CUA)
|
||||
**Status:** Preview (registrering påkrevd)
|
||||
|
||||
`computer-use-preview`-modellen (2025-03-11) via Responses API:
|
||||
- Autonom navigasjon: klikker knapper, fyller skjemaer, navigerer multi-page workflows
|
||||
- Dynamisk tilpasning til UI-endringer
|
||||
- Cross-application (web og desktop)
|
||||
- Natural language interface
|
||||
- **Regioner:** East US 2, Sweden Central, South India — **IKKE Norway East**
|
||||
- Kontekstvindu: 8,192 tokens, maks output: 1,024 tokens
|
||||
- Registrering: `https://aka.ms/oai/cuaaccess`
|
||||
|
||||
### 6. Deep Research tool
|
||||
**Status:** Preview (juni 2025)
|
||||
|
||||
Multisteg web-research integrert i Foundry Agent Service:
|
||||
- **Modell:** `o3-deep-research` (2025-06-26)
|
||||
- **Regioner:** Kun West US og **Norway East** (bare disse to)
|
||||
- Grounding med Bing Search (Grounding with Bing Search resource påkrevd)
|
||||
- Multisteg reasoning: åpner og leser mange sider, syntetiserer til citation-rich rapport
|
||||
- Bruker `gpt-4o` for å avklare research-scope
|
||||
- Fra API `2025-11-15-preview`: kan bruke MCP-servere som intern datakilde
|
||||
- Kvoter: Enterprise 30K RPS / 30M TPM, Default 3K RPS / 3M TPM
|
||||
|
||||
### 7. Foundry Tools
|
||||
Pre-built AI-tjenester:
|
||||
- **Speech:** Speech-to-text (`gpt-4o-transcribe`), text-to-speech, Realtime API (GA august 2025)
|
||||
- **Vision:** Image/video analyse, OCR, Sora (video generation, kun East US 2 og Sweden Central)
|
||||
- **Language:** Sentiment, NER, key phrase extraction
|
||||
- **Document Intelligence:** Strukturert data fra dokumenter
|
||||
- **Translator:** 100+ språk
|
||||
- **Content Safety:** PII-deteksjon (innebygd content filter fra oktober 2025)
|
||||
|
||||
### 8. Model Router
|
||||
Intelligent routing som velger optimal modell basert på:
|
||||
- Prompt-kompleksitet
|
||||
- Reasoning-krav
|
||||
- Task type
|
||||
|
||||
**Modi:**
|
||||
- **Balanced (default):** Kostnadseffektiv innenfor 1-2% kvalitetsband
|
||||
- **Quality:** Beste modell uavhengig av kostnad
|
||||
- **Cost:** Aksepterer 5-6% kvalitetsvarians for lavest kostnad
|
||||
|
||||
Støtter GPT-5-serien, Claude Opus, Llama, DeepSeek, Grok og 18+ modeller.
|
||||
|
||||
### 9. SDK
|
||||
Tilgjengelig i:
|
||||
- Python
|
||||
- C#
|
||||
- JavaScript
|
||||
- Java (begrenset — A2A tool støttes ikke i Java SDK)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Når velge hva?
|
||||
|
||||
### Azure AI Foundry vs Copilot Studio
|
||||
|
||||
| Dimensjon | Copilot Studio | Azure AI Foundry |
|
||||
|-----------|----------------|------------------|
|
||||
| **Målgruppe** | Business users, citizen devs | Developers, data scientists |
|
||||
| **Tilnærming** | Low-code, drag-and-drop | Code-first, SDK |
|
||||
| **Modeller** | Primært GPT | 1,900+ frontier + 11,000+ totalt |
|
||||
| **Governance** | Begrenset | Enterprise-grade |
|
||||
| **Integrasjon** | M365-fokusert | Bred Azure/enterprise |
|
||||
| **Use case** | Interne chatbots, IT helpdesk | Forretningskritiske AI-systemer |
|
||||
|
||||
**Anbefaling:** Komplementære, ikke konkurrerende. Bruk Copilot Studio for rask prototyping internt, Foundry for produksjonskritiske systemer.
|
||||
|
||||
### Azure AI Foundry vs Direkte Azure OpenAI
|
||||
|
||||
| Scenario | Anbefaling |
|
||||
|----------|------------|
|
||||
| Kun OpenAI API-kall, minimal orkestrering | Direkte Azure OpenAI |
|
||||
| Multi-model sammenligning | Foundry |
|
||||
| Agenter med multi-step orkestrering | Foundry |
|
||||
| Enterprise governance krav | Foundry |
|
||||
| Planlegger skalering | Foundry |
|
||||
|
||||
**Nøkkelinnsikt:** Foundry *inkluderer* Azure OpenAI uten ekstra plattformkostnad.
|
||||
|
||||
### Azure AI Foundry vs Azure Machine Learning
|
||||
|
||||
| Behov | Plattform |
|
||||
|-------|-----------|
|
||||
| Trene custom models på egne data | Azure ML |
|
||||
| Orkestrere pre-built frontier models | Foundry |
|
||||
| Prediction (klassifisering, regresjon) | Azure ML |
|
||||
| Generativ AI og agenter | Foundry |
|
||||
|
||||
**Mange bruker begge:** Azure ML for data-pipeline og custom models, Foundry for generativ AI lag oppå.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Prising
|
||||
|
||||
### Hovedprinsipper
|
||||
- **Plattformen selv er gratis** — ingen plattformavgift
|
||||
- **Betaler for faktisk bruk:** modeller, compute, tjenester
|
||||
- **Token-basert** for inference (input/output tokens) — priset per million tokens
|
||||
- **Model Router** kan optimalisere kostnader automatisk
|
||||
|
||||
### Priskomponenter
|
||||
1. **Model inference:** Per million tokens (varierer per modell)
|
||||
2. **Fine-tuning:** Per token i treningsdata + hosting-timer etter deployment
|
||||
3. **Managed compute:** Per-minutt for dedicated instanser
|
||||
4. **Agent Service:** Underliggende modellbruk + Logic Apps connector-kostnader
|
||||
5. **Deep Research:** Bing Search tool-kall + `o3-deep-research` tokens
|
||||
6. **Storage, monitoring, etc.:** Standard Azure-priser
|
||||
|
||||
### PTU-ratio (throughput estimation)
|
||||
- GPT-5: 1 output token = 8 input tokens
|
||||
- GPT-4.1: 1 output token = 4 input tokens
|
||||
- Bruk Foundry PTU quota calculator for estimering
|
||||
|
||||
### Kostnadsoptimalisering
|
||||
- Bruk Model Router i "Cost" mode for høyvolum
|
||||
- Velg mindre modeller (gpt-5-mini vs gpt-5, gpt-4.1-nano vs gpt-4.1) for enklere oppgaver
|
||||
- Serverless for variable workloads, managed compute for stabile
|
||||
- Offisiell prising: `https://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/openai-service/`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Regional tilgjengelighet
|
||||
|
||||
### Anbefalte regioner (mest komplett feature-set)
|
||||
- East US 2
|
||||
- **Sweden Central**
|
||||
- West US / West US 3
|
||||
|
||||
### Nordiske regioner
|
||||
|
||||
**Sweden Central:**
|
||||
- Full feature coverage
|
||||
- Azure OpenAI (alle modeller)
|
||||
- GPT-4.1-serien, GPT-5-serien
|
||||
- DeepSeek-R1/V3, Grok-4, Llama 4
|
||||
- Speech, Language, Vision, Document Intelligence
|
||||
- Content Safety, Agent Service (GA)
|
||||
- Foundry Workflows, Prompt Flow, Tracing
|
||||
- Sora video generation
|
||||
- Computer-Use (computer-use-preview) — **JA**
|
||||
- Realtime API (GA)
|
||||
|
||||
**Norway East:**
|
||||
- God dekning — bredere enn tidligere dokumentert
|
||||
- Azure OpenAI: GPT-4o, GPT-4.1-serien, o3, o4-mini, o3-mini, o1
|
||||
- DeepSeek-R1, DeepSeek-V3-0324, DeepSeek-R1-0528 (Foundry Models)
|
||||
- Grok-4, Llama-modeller
|
||||
- Foundry Agent Service (GA)
|
||||
- Foundry Workflows
|
||||
- Deep Research (`o3-deep-research`) — **Norway East er ett av kun TO regioner globalt**
|
||||
- Responses API (bekreftet)
|
||||
- **IKKE tilgjengelig i Norway East:**
|
||||
- Computer-Use (`computer-use-preview`) — kun East US 2, Sweden Central, South India
|
||||
- Sora video generation — kun East US 2 og Sweden Central
|
||||
- GPT-image-1 — begrenset tilgang
|
||||
|
||||
### On-Device / Edge
|
||||
**Foundry Local** (Preview) støtter full on-device inference:
|
||||
- Windows (WinML, NPU-akselerasjon), Linux, macOS
|
||||
- Lokale LLMs via CLI, SDK, REST API
|
||||
- Krever ikke Azure-abonnement
|
||||
- Ikke for distribuert produksjonsdeployment
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Arkitekturprinsipper
|
||||
|
||||
### Resource-struktur
|
||||
```
|
||||
Microsoft.CognitiveServices/account (kind: AIServices)
|
||||
├── Foundry resource (top-level)
|
||||
│ ├── Projects (development containers)
|
||||
│ ├── Deployments (model endpoints)
|
||||
│ └── Connections (Key Vault, Storage, MCP-servere, etc.)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Separasjon av concerns
|
||||
- **Management operations:** Sikkerhet, connectivity, deployments → Top-level resource
|
||||
- **Development activities:** Agenter, filer, evalueringer → Project scope
|
||||
- **Agent identities:** Unpublished agents bruker shared project-identity; published agents får unik identitet (Entra ID)
|
||||
|
||||
### Networking
|
||||
- Private endpoints støttet
|
||||
- VNet integration
|
||||
- Container injection for agent-kommunikasjon med on-prem systemer
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## For Cosmo: Beslutningsveiledning
|
||||
|
||||
### Når anbefale Foundry
|
||||
1. Multi-model behov (OpenAI + DeepSeek + Grok + Llama)
|
||||
2. Multi-agent orkestrering — spesielt med Foundry Workflows
|
||||
3. Regulerte industrier (governance-krav, RBAC, private endpoints)
|
||||
4. Forretningskritiske AI-systemer
|
||||
5. Langsiktig AI-satsing med skaleringsplaner
|
||||
6. Deep Research-behov (nettbasert, multisteg research)
|
||||
7. On-device/offline inference (Foundry Local)
|
||||
|
||||
### Når anbefale Copilot Studio
|
||||
1. Rask time-to-value for interne chatbots
|
||||
2. Business users bygger selv
|
||||
3. Tett M365-integrasjon (Teams, SharePoint)
|
||||
4. Mindre governance-behov
|
||||
|
||||
### Når anbefale direkte Azure OpenAI
|
||||
1. Enkle API-kall uten orkestrering
|
||||
2. Kun OpenAI-modeller
|
||||
3. Minimal governance
|
||||
4. Enkelhet prioriteres over features
|
||||
|
||||
### Nye scenarioer (2025-2026)
|
||||
- **Computer-Use (CUA):** Autonom UI-automatisering — evaluer for RPA-lignende bruk, men vær obs på Norway East-mangel
|
||||
- **Deep Research:** For utrednings- og analysesystemer som trenger multisteg web-research
|
||||
- **Foundry Local:** Offline/sensitive-data-scenarios der prompts ikke kan forlate enheten
|
||||
- **A2A protocol:** For multi-agent systemer der Foundry-agenter skal kommunisere med eksterne agenter
|
||||
|
||||
### Norway East-spesifikke råd
|
||||
- Deep Research er **bedre egnet for Norway East** enn Sweden Central (ett av kun to regioner)
|
||||
- Computer-Use krever deployment til Sweden Central eller East US 2
|
||||
- GPT-4.1 og DeepSeek-modeller er fullt tilgjengelig
|
||||
|
||||
### Spørsmål å stille kunden
|
||||
- "Trenger dere å sammenligne ulike AI-modeller, eller er GPT tilstrekkelig?"
|
||||
- "Skal AI-en utføre flere steg autonomt, eller er det enkle spørsmål-svar?"
|
||||
- "Hvilke krav har dere til sporbarhet og kontroll over AI-beslutninger?"
|
||||
- "Er dette for internt bruk eller kundevendt?"
|
||||
- "Har dere behov for on-device inference (sensitive data, offline)?"
|
||||
- "Trenger dere at AI kan styre en datamaskin-UI autonomt?"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kilder og verifisering
|
||||
|
||||
Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)):
|
||||
|
||||
- [What is Microsoft Foundry?](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/what-is-foundry?view=foundry-classic)
|
||||
- [What's new in Microsoft Foundry (December 2025)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/whats-new-foundry?view=foundry-classic)
|
||||
- [What's new in Azure OpenAI](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/whats-new?view=foundry-classic)
|
||||
- [What's new in Foundry Agent Service](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/whats-new?view=foundry-classic)
|
||||
- [GPT-5 models](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure?view=foundry-classic)
|
||||
- [Build a workflow in Microsoft Foundry](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/concepts/workflow?view=foundry)
|
||||
- [Foundry Local](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-local/what-is-foundry-local?view=foundry-classic)
|
||||
- [Computer Use (preview)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/how-to/computer-use?view=foundry-classic)
|
||||
- [Deep Research tool](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/how-to/tools-classic/deep-research?view=foundry-classic)
|
||||
- [A2A Agent endpoint (preview)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/how-to/tools/agent-to-agent?view=foundry)
|
||||
- [MCP tool](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/how-to/tools-classic/model-context-protocol?view=foundry-classic)
|
||||
- [Model region availability](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/models)
|
||||
|
||||
Content has been translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance.
|
||||
|
||||
Research date: 2026-02
|
||||
643
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/copilot-studio.md
Normal file
643
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/copilot-studio.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,643 @@
|
|||
# Microsoft Copilot Studio - Knowledge Base
|
||||
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (research via microsoft-learn MCP)
|
||||
**Status:** GA (General Availability)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Hva er Copilot Studio?
|
||||
|
||||
Microsoft Copilot Studio er en SaaS-plattform for å bygge AI-agenter effektivt. Det er en low-code/no-code verktøy som lar organisasjoner lage:
|
||||
- **Konversasjonelle agenter** for kundeservice, IT-helpdesk, ansatthjelp
|
||||
- **Autonome agenter** som reagerer på hendelser og utfører oppgaver i bakgrunnen
|
||||
- **Microsoft 365 Copilot-utvidelser** (declarative agents)
|
||||
|
||||
**Nøkkelegenskaper:**
|
||||
- Grafisk, low-code authoring canvas
|
||||
- Generativ AI-orkestrering med GPT-modeller
|
||||
- 1000+ connectors via Power Platform
|
||||
- Publisering til Teams, SharePoint, WhatsApp, web, Facebook m.fl.
|
||||
- Enterprise-grade governance via Power Platform admin center
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Agenttyper i Copilot Studio
|
||||
|
||||
### 1. Konversasjonelle agenter (User-triggered)
|
||||
Tradisjonelle chatbots som aktiveres av brukerinput:
|
||||
- Besvarer spørsmål basert på knowledge sources
|
||||
- Utfører handlinger via connectors og flows
|
||||
- Publiseres til ulike kanaler
|
||||
|
||||
### 2. Autonome agenter (Event-triggered)
|
||||
**Status:** GA (mars 2025)
|
||||
|
||||
Agenter som kjører i bakgrunnen uten brukerinput:
|
||||
- Trigges av hendelser (ny e-post, SharePoint-oppdatering, Dataverse-endring)
|
||||
- Utfører multi-step operasjoner autonomt
|
||||
- Støtter recurrence (tidsbaserte triggere)
|
||||
|
||||
**Tilgjengelige event triggers:**
|
||||
- When an item is created in SharePoint
|
||||
- When a file is created in OneDrive
|
||||
- When a task is completed in Planner
|
||||
- When a new email arrives
|
||||
- Recurrence (tidsbasert)
|
||||
- Dataverse table updates
|
||||
- Dynamics 365 business events
|
||||
|
||||
### 3. Declarative Agents for M365 Copilot
|
||||
Agenter som utvider Microsoft 365 Copilot:
|
||||
- Tilpasset kunnskap og skills
|
||||
- Distribueres via M365 Copilot Chat
|
||||
- Bygges i Copilot Studio eller Agent Builder
|
||||
|
||||
### 4. Custom Engine Agents
|
||||
**Status:** GA (mai 2025)
|
||||
|
||||
Agenter med custom foundation models:
|
||||
- Bring Your Own Model fra Azure AI Foundry
|
||||
- Tilgang til 1,800+ modeller
|
||||
- Full kontroll over orkestrering
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kjernekomponenter
|
||||
|
||||
### Knowledge Sources
|
||||
Hvor agenten henter informasjon fra:
|
||||
|
||||
| Type | Beskrivelse | Begrensninger |
|
||||
|------|-------------|---------------|
|
||||
| SharePoint | Dokumenter, sider, lister | 4 URLs (classic), ubegrenset (generative) |
|
||||
| Uploaded files | PDF, Word, etc. | Ubegrenset |
|
||||
| Websites | Offentlige nettsider | 4 URLs (classic) |
|
||||
| Dataverse | Tabeller og data | 2 sources, 15 tables each |
|
||||
| Azure AI Search | Enterprise søk | Hybrid search støttet |
|
||||
| ServiceNow, Salesforce, Confluence | Unstructured data (Preview) | Via Power Platform connectors |
|
||||
| Microsoft Copilot Connectors | 100+ prebuilt connectors | Azure DevOps, Jira, GitHub m.fl. |
|
||||
| OneDrive | Filer og mapper | Preview (mai 2025) |
|
||||
|
||||
### Topics
|
||||
Definerer samtaleflyt og logikk:
|
||||
- **Trigger phrases**: Aktiverer topic basert på brukerinput
|
||||
- **Nodes**: Message, Question, Condition, Action, etc.
|
||||
- **Variables**: Lagrer og overfører data mellom noder
|
||||
- **AI-generated topics**: Beskriv topic i naturlig språk
|
||||
|
||||
### Actions / Tools
|
||||
Utvider agentens kapasiteter:
|
||||
- **Power Automate flows**: Multi-step automatisering
|
||||
- **Connectors**: 1000+ integrasjoner (CRM, ERP, APIs)
|
||||
- **HTTP requests**: Direkte API-kall
|
||||
- **AI prompts**: Custom LLM-operasjoner (inkl. Code Interpreter)
|
||||
- **MCP servers**: Model Context Protocol integrasjoner
|
||||
- **Computer use (CUA)**: Desktop- og webautomatisering uten API
|
||||
- **Child agents / A2A agents**: Multi-agent orkestrering
|
||||
|
||||
### Generative Orchestration
|
||||
**Status:** GA worldwide
|
||||
|
||||
AI-drevet orkestrering som automatisk velger:
|
||||
- Relevante topics basert på brukerinput
|
||||
- Riktige tools og actions
|
||||
- Passende knowledge sources
|
||||
|
||||
**Modi:**
|
||||
- **Classic**: Manuell topic-matching
|
||||
- **Generative**: AI velger automatisk (anbefalt)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Model Context Protocol (MCP)
|
||||
|
||||
**Status:** GA (august 2025 — MCP onboarding wizard; SSE deprecated etter august 2025)
|
||||
|
||||
Copilot Studio støtter MCP for å koble til eksterne AI-servere:
|
||||
|
||||
### Hva MCP gir tilgang til:
|
||||
- **Resources**: Filer og data fra eksterne systemer
|
||||
- **Tools**: Funksjoner LLM kan kalle
|
||||
- **Prompts**: Forhåndsdefinerte prompt-templates
|
||||
|
||||
### Forhåndsbygde MCP-servere:
|
||||
- Dataverse MCP Server
|
||||
- Dynamics 365 Sales MCP Server
|
||||
- Dynamics 365 Customer Service MCP Server
|
||||
- Dynamics 365 Finance & Operations MCP Server (GA jan 2026)
|
||||
- Mail MCP Server
|
||||
|
||||
### Nøkkelpunkter for MCP i Copilot Studio:
|
||||
- Generative Orchestration **må** være aktivert for å bruke MCP
|
||||
- MCP-servere oppdateres automatisk — agents trenger ikke republiseres ved API-endringer
|
||||
- Custom MCP servers: Preview mar 2026, GA apr 2026
|
||||
- Topics kan **ikke** kalle MCP-servere direkte (kun via generative orchestration)
|
||||
|
||||
### Autentisering:
|
||||
- None
|
||||
- API key (header eller query)
|
||||
- OAuth 2.0 (dynamic discovery, dynamic, manual)
|
||||
|
||||
### Transport:
|
||||
- Streamable HTTP (SSE deprecated etter august 2025)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## CUA — Computer-Using Agents
|
||||
|
||||
**Status:** Preview (september 2025); GA planlagt mai 2026
|
||||
|
||||
CUA lar agenter automatisere oppgaver i Windows-applikasjoner og nettsider uten behov for API.
|
||||
|
||||
### Hvordan CUA fungerer:
|
||||
- Kombinerer **computer vision** og **avansert resonnering** for å navigere GUI
|
||||
- Agenten tar skjermbilde, analyserer det, bestemmer neste handling og gjentar
|
||||
- Konfigureres med naturlig språk — ikke kode
|
||||
- Adapterer til UI-endringer automatisk
|
||||
|
||||
### Støttede modeller (per jan 2026):
|
||||
- OpenAI's Computer-Using Agent
|
||||
- Anthropic's Claude Sonnet 4.5
|
||||
|
||||
### Kjøringsmiljøer:
|
||||
| Type | Beskrivelse | Bruksområde |
|
||||
|------|-------------|-------------|
|
||||
| **Microsoft-hosted (Cloud PC)** | Forhåndsprovisionert, delt pool. Ikke Entra-joined. | Prototyping |
|
||||
| **Bring Your Own Machine (BYO)** | Kundens egne VMs, Entra-joined, Intune-enrolled | Produksjon |
|
||||
|
||||
### Bruksscenarioer:
|
||||
- **Datainntasting**: Fyll ut SAP-skjemaer basert på CSV-data
|
||||
- **Dataekstraksjon**: Hent priser fra leverandørportaler uten API
|
||||
- **Tverrsystemautomatisering**: Export fra ett system, post til et annet
|
||||
|
||||
### CUA vs. RPA (Power Automate Desktop):
|
||||
|
||||
| Dimensjon | RPA | CUA |
|
||||
|-----------|-----|-----|
|
||||
| Automatiseringstype | Regelbasert | LLM-drevet |
|
||||
| Interaksjonsmetode | UI-tree/selektorer | Visuell (screenshots) |
|
||||
| Utvikling | Script, kompleks | Naturlig språk |
|
||||
| Fleksibilitet | Begrenset | Høy |
|
||||
| Feilhåndtering | Statisk | Selvkorrigerende |
|
||||
|
||||
**Velg CUA når:** UI-et endrer seg ofte, RPA-backlog er full, oppgaven krever visuell resonnering.
|
||||
**Velg RPA når:** Kun GA-features tillatt, UI er stabilt, høy volumhastighet er kritisk.
|
||||
|
||||
**Krav:** Kun tilgjengelig i United States-regioner (per feb 2026). Generative Orchestration må være aktivert.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Code Interpreter
|
||||
|
||||
**Status:** GA (august 2025)
|
||||
|
||||
Code Interpreter lar agenter generere og kjøre Python-kode i et sandkassemiljø.
|
||||
|
||||
### Kapabiliteter:
|
||||
- **Dataanalyse**: Statistiske beregninger, tabelloperasjoner, joins
|
||||
- **Visualisering**: Grafer, diagrammer, QR-koder
|
||||
- **Filbehandling**: Excel, Word, PowerPoint, PDF (les og skriv)
|
||||
- **Matematikk**: Komplekse beregninger
|
||||
- **Syntetiske data**: Generer testdatasett
|
||||
|
||||
### To bruksmodus:
|
||||
1. **I prompt builder**: Aktiver Code Interpreter i prompt settings — kjøres som del av prompt-verktøy
|
||||
2. **I agent chat**: Brukere laster opp Excel/CSV/PDF for Python-analyse direkte i samtalen (Preview sep 2025)
|
||||
|
||||
### Sikkerhetsarkitektur:
|
||||
- Kjøres i isolerte VMs på Azure — ingen kryssesesjonsdeling
|
||||
- Ny VM per sesjon, slettes etter bruk — ingen persistens
|
||||
- Streng nettverksisolasjon: ingen inngående eller utgående trafikk
|
||||
- Ressurskvoter begrenser CPU, minne og disk
|
||||
|
||||
### Begrensninger:
|
||||
- Støtter ikke bildebaserte PDFs (kun tekstbaserte)
|
||||
- Bilder rendres ikke i Teams/M365 Copilot-kanalen
|
||||
- Kan ikke kalle prompts som tools direkte fra topics
|
||||
- Sesjonslimitasjoner for langkjørende oppgaver
|
||||
|
||||
**Lisensiering:** Teller som "text and generative AI tools (premium)" — forbruker Copilot Credits.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot Tuning
|
||||
|
||||
**Status:** Early Access Preview (EAP) — annonsert Build 2025
|
||||
|
||||
Copilot Tuning lar organisasjoner **fine-tune LLM-er** på eget tenant-data via et no-code grensesnitt i Copilot Studio.
|
||||
|
||||
### Hva Copilot Tuning gjør:
|
||||
- **Domain-specific adaptation**: Trener modellen på organisasjonens innhold (ulabelerte data)
|
||||
- **Supervised fine-tuning**: Trener på input-output-par for spesifikke oppgaver
|
||||
- **Reinforcement learning**: Tilpasser tone, stil og preferanser til organisasjonen
|
||||
|
||||
### Støttede oppgavetyper:
|
||||
1. **Expert Q&A**: Besvare komplekse domenespørsmål (HR, jus, profesjonelle tjenester) der RAG alene ikke er tilstrekkelig
|
||||
2. **Document generation**: Kontrakter, avtaler, teknisk dokumentasjon med organisasjonens format og terminologi
|
||||
3. **Document summarization**: Presise sammendrag av regulatoriske og lovgivende analyser
|
||||
|
||||
### Tilgang og forutsetninger:
|
||||
- **EAP-program** — krever registrering (se [Introducing Microsoft 365 Copilot Tuning](https://aka.ms/Build2025_Copilot_Tuning))
|
||||
- Aktiveres av Microsoft 365-admin i M365 admin center
|
||||
- Brukere trenger **Model Maker**-rollen i Copilot Studio
|
||||
- Alle finjusterte modeller brukes til å bygge **declarative agents** for M365 Copilot
|
||||
|
||||
### Datasikkerhet:
|
||||
- All trening skjer innenfor kundens Microsoft 365 tenant
|
||||
- Tenant-isolerte miljøer — ingen Microsoft-ansatte ser dataene
|
||||
- Eksisterende compliance-kontroller (Purview, DLP) gjelder
|
||||
|
||||
### Praktisk bruk:
|
||||
- Juridisk avdeling: Finjuster på firmabrevmaler → kontraktsutkasts-agent
|
||||
- HR: Trener på interne retningslinjer → ekspert-Q&A-agent
|
||||
- Teknisk dokumentasjon: Tilpass til organisasjonens terminologi og struktur
|
||||
|
||||
**Merk:** Copilot Tuning er en EAP-feature og krever aktiv påmelding. Det er ikke en standard feature som er tilgjengelig for alle.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## VS Code Extension for Copilot Studio
|
||||
|
||||
**Status:** GA (januar 2026)
|
||||
|
||||
Microsoft Copilot Studio-utvidelsen for Visual Studio Code lar utviklere bygge, redigere og administrere Copilot Studio-agenter direkte fra VS Code.
|
||||
|
||||
### Nøkkelfunksjoner:
|
||||
- **Clone agents** fra Copilot Studio til lokalt miljø
|
||||
- **Rediger agent-definisjoner** i YAML med syntax highlighting og IntelliSense
|
||||
- **Git-integrasjon**: Versjonskontroll via standard Git-arbeidsflyt (PRs, branches, history)
|
||||
- **Apply changes** til Copilot Studio-miljøet direkte fra VS Code
|
||||
- **Deploy** til valgfritt miljø
|
||||
|
||||
### Lokalt utviklingsarbeidsflyt:
|
||||
1. Klon agent → rediger YAML lokalt → forhåndsvis i Copilot Studio → deploy
|
||||
2. Bruk GitHub Copilot eller Claude Code som AI-assistent under redigering
|
||||
3. Samarbeid via pull requests og standard CI/CD-pipeline
|
||||
|
||||
### Tilgjengelighet:
|
||||
- Installeres via VS Code Extension Marketplace
|
||||
- Månedlige oppdateringer
|
||||
- Åpen for issues og forslag på [GitHub](https://github.com/microsoft/vscode-copilotstudio/issues)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Modeller i Copilot Studio
|
||||
|
||||
**Standardmodell fra november 2025:** GPT-4.1 (erstattet GPT-4o)
|
||||
|
||||
### Tilgjengelige modeller (feb 2026)
|
||||
|
||||
| Modell | Status | Kategori | Beste for |
|
||||
|--------|--------|----------|-----------|
|
||||
| GPT-4.1 | GA (default) | General | Standard orkestrering |
|
||||
| GPT-4.1 mini | GA | Mini | Kostnadsoptimalisert |
|
||||
| GPT-5 chat | GA (EU, US nov 2025) | General | Avanserte capabilities |
|
||||
| GPT-5 reasoning | GA | Deep | Kompleks resonnering |
|
||||
| GPT-5.2 chat | Experimental (US) | General | Neste generasjon |
|
||||
| GPT-5.2 reasoning | Experimental (US) | Deep | Dyp resonnering |
|
||||
| Claude Sonnet 4.5 | Experimental | General | Anthropic-modell (ekstern) |
|
||||
| Claude Opus 4.5 | Experimental | Deep | Anthropic-modell (ekstern) |
|
||||
|
||||
**Merk:** GPT-4o ble retired oktober 2025. GPT-5 er GA for EU og US fra november 2025.
|
||||
|
||||
### Modellvalg per use case:
|
||||
- **Produksjonsagenter**: GPT-4.1 (default) eller GPT-5 chat (GA)
|
||||
- **Kostnadsoptimalisering**: GPT-4.1 mini (i prompt builder)
|
||||
- **Dyp analyse**: GPT-5 reasoning eller o3 (US)
|
||||
- **Eksperimentering**: GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5
|
||||
|
||||
### Bring Your Own Model (BYOM) for prompts
|
||||
**Status:** GA (i prompt builder)
|
||||
|
||||
Koble Azure AI Foundry-modeller til Copilot Studio prompts:
|
||||
- Tilgang til 1,800+ modeller i Azure AI Foundry Model Catalog
|
||||
- GPT-4.5, Llama, DeepSeek og andre frontier-modeller
|
||||
- Full kontroll over prompt og modellinstruksjoner
|
||||
- DLP-styring via Power Platform admin center
|
||||
|
||||
**BYOM for orkestrering (response generation):** Preview mars 2026
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## A2A — Agent2Agent Protocol
|
||||
|
||||
**Status:** Preview (tilgjengelig i Copilot Studio)
|
||||
|
||||
A2A er en åpen standard for kommunikasjon og samarbeid mellom agenter på tvers av plattformer og rammeverk.
|
||||
|
||||
### Hva A2A muliggjør:
|
||||
- **Agent discovery**: Via "agent cards" (`.well-known/agent.json`)
|
||||
- **Meldingsbasert kommunikasjon** mellom agenter
|
||||
- **Langkjørende oppgaver** via tasks og continuation tokens
|
||||
- **Kryssplattform-interoperabilitet**: Agenter bygget med ulike rammeverk kan snakke sammen
|
||||
|
||||
### Konfigurering i Copilot Studio:
|
||||
1. Gå til Agents-siden → **Add an agent** → **Agent2Agent**
|
||||
2. Skriv inn endpoint URL for ekstern A2A-agent
|
||||
3. Copilot Studio henter automatisk navn og beskrivelse fra agent card
|
||||
4. Velg autentiseringsmetode (None, OAuth, etc.)
|
||||
|
||||
### A2A vs. MCP — når bruke hva:
|
||||
|
||||
| Dimensjon | MCP | A2A |
|
||||
|-----------|-----|-----|
|
||||
| **Beste for** | Tool/data-tilgang fra én orkestrator | Kryssplattform agent-til-agent |
|
||||
| **Kontroll** | Orkestrator velger og syntetiserer | Ekstern agent har egen resonnering |
|
||||
| **Oppdatering** | Client-oppdatering ved endringer | Dynamisk forhandling |
|
||||
| **Multimodalitet** | Krever host-støtte | Annonserer støttede medietyper |
|
||||
| **Kompleksitet** | Enklere å implementere | Bedre for uavhengige team |
|
||||
|
||||
**Anbefaling:** Bruk MCP for tool- og data-tilgang. Bruk A2A for integrasjon med agenter eid av andre team eller plattformer.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Lisensiering og Copilot Credits
|
||||
|
||||
**Fra september 2025** er Copilot Credits den felles valutaen for agent-bruk:
|
||||
|
||||
### Kjøpsmodeller
|
||||
|
||||
| Kjøpsmodell | Beskrivelse |
|
||||
|-------------|-------------|
|
||||
| **Pay-as-you-go** | $0.01 per Copilot Credit, ingen forhåndsforpliktelse |
|
||||
| **Prepaid subscription** | Månedlig kreditt-pool, lavere pris ved volum |
|
||||
| **Pre-purchase plan** | 1-års prepaid via Azure portal |
|
||||
| **M365 Copilot-lisens** | Inkludert for M365 Copilot-utvidelser |
|
||||
|
||||
### Kredittforbruk per funksjon
|
||||
|
||||
| Funksjon | Rate |
|
||||
|----------|------|
|
||||
| Standard respons (GPT-4.1) | Standard |
|
||||
| GPT-4.1 mini | Basic (lavere rate) |
|
||||
| GPT-5 chat | Standard |
|
||||
| GPT-5 reasoning / Claude Opus | Premium |
|
||||
| Code Interpreter | Premium (text and generative AI tools) |
|
||||
| Computer use (CUA) | Varierer — forbruker per steg |
|
||||
| Generative answers | Basert på tokens |
|
||||
|
||||
### Gratis funksjoner
|
||||
- Agent Builder i M365 Copilot Chat (med M365 Copilot-lisens)
|
||||
- Copilot Studio trial (60 dager)
|
||||
|
||||
### Estimeringsverktøy
|
||||
Microsoft tilbyr [Copilot Studio agent usage estimator](https://microsoft.github.io/copilot-studio-estimator/) for å forutsi kredittforbruk.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Publishing Channels
|
||||
|
||||
### Støttede kanaler
|
||||
|
||||
| Kanal | Autentisering | Notater |
|
||||
|-------|---------------|---------|
|
||||
| **Teams + M365 Copilot** | Microsoft Entra auto-SSO | Primærkanal for enterprise |
|
||||
| **SharePoint** | Microsoft Entra | GA mai 2025 |
|
||||
| **WhatsApp** | Phone number auth | Via Azure Communication Services |
|
||||
| **Demo Website** | None/Manual | For testing |
|
||||
| **Custom Website** | None/Manual | Embed i egne sider |
|
||||
| **Mobile App (Android/iOS/Windows)** | None/Manual | Via Client SDK (sept 2025) |
|
||||
| **Facebook** | OAuth | Messenger integration |
|
||||
| **Azure Bot Service** | Varies | Slack, Telegram, Twilio, etc. |
|
||||
|
||||
### Autentiseringsalternativer
|
||||
|
||||
1. **No authentication**: Alle med link kan chatte
|
||||
2. **Authenticate with Microsoft**: Auto-SSO for Teams, krever M365
|
||||
3. **Authenticate manually**: Microsoft Entra ID v2 med custom config
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Sikkerhet og Governance
|
||||
|
||||
### Power Platform Admin Center
|
||||
Copilot Studio styres via Power Platform governance:
|
||||
|
||||
| Kontroll | Beskrivelse |
|
||||
|----------|-------------|
|
||||
| **Data Loss Prevention (DLP)** | Blokker connectors og kanaler |
|
||||
| **Environment policies** | Styr hvilke miljøer som tillater agenter |
|
||||
| **Tenant isolation** | Begrenset støtte (ikke full) |
|
||||
| **Customer Managed Keys** | Preview (april 2025) |
|
||||
| **Azure AI Foundry DLP** | Separat policy for BYOM-tilkoblinger |
|
||||
|
||||
### Autentisering
|
||||
- Microsoft Entra ID integration
|
||||
- Federated Identity Credentials (FIC) støttet
|
||||
- SSO for Teams uten manuell konfigurasjon
|
||||
- OAuth 2.0 for external connectors
|
||||
|
||||
### Compliance
|
||||
- GDPR-compliant
|
||||
- EU Data Boundary støttet
|
||||
- Microsoft Purview integration for audit logs
|
||||
- Sensitivity labels (MIP) støttet (Preview)
|
||||
|
||||
### Data Loss Prevention for Agents
|
||||
- Blokker spesifikke connectors
|
||||
- Krev autentisering
|
||||
- Begrens publishing-kanaler
|
||||
- Soft-enabled som default for alle tenants
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Data Residency
|
||||
|
||||
### Datasentre for Copilot Studio
|
||||
|
||||
| Region | Azure datasentre |
|
||||
|--------|------------------|
|
||||
| Europe | West Europe (Netherlands), North Europe (Ireland) |
|
||||
| Sweden | Sweden Central (Gävle) |
|
||||
| Norway | Norway East (Oslo), Norway West (Stavanger) |
|
||||
| Germany | Germany North (Berlin), Germany West Central (Frankfurt) |
|
||||
|
||||
### EU Data Boundary
|
||||
For kunder med billing address i EU/EFTA:
|
||||
- Data lagres og prosesseres innenfor EU Data Boundary
|
||||
- Azure OpenAI endpoints i Spain, Sweden, eller Switzerland
|
||||
- Bing Search prosesseres i USA (unntak)
|
||||
|
||||
### Data Movement
|
||||
Hvis region ikke har lokal Azure OpenAI:
|
||||
- Admin kan aktivere cross-geo data movement
|
||||
- Power Platform admin center → Generative AI settings
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Sammenligning: Copilot Studio vs Azure AI Foundry
|
||||
|
||||
| Dimensjon | Copilot Studio | Azure AI Foundry |
|
||||
|-----------|----------------|------------------|
|
||||
| **Målgruppe** | Business users, citizen devs, makers | Developers, data scientists |
|
||||
| **Tilnærming** | Low-code, grafisk canvas | Code-first, SDK |
|
||||
| **Modeller** | GPT-4.1, GPT-5 (GA), o3, Claude (ext.) | 11,000+ modeller |
|
||||
| **Orkestrering** | Generative orchestration | Prompt Flow, Agent Service |
|
||||
| **Connectors** | 1000+ Power Platform connectors | Logic Apps, custom APIs |
|
||||
| **Governance** | Power Platform admin center | Azure RBAC, Key Vault |
|
||||
| **Use cases** | Internal chatbots, M365 extensions | Business-critical AI systems |
|
||||
| **Pris** | Copilot Credits | Pay-per-token |
|
||||
|
||||
### Når velge Copilot Studio
|
||||
1. Rask time-to-value for interne chatbots
|
||||
2. Business users som bygger selv (citizen dev)
|
||||
3. Tett M365/Teams-integrasjon
|
||||
4. Standard Q&A og IT helpdesk scenarios
|
||||
5. Power Platform-økosystemet allerede i bruk
|
||||
6. Desktop-automatisering uten API (CUA)
|
||||
|
||||
### Når velge Azure AI Foundry
|
||||
1. Forretningskritiske AI-systemer
|
||||
2. Multi-model behov (OpenAI + Claude + open source)
|
||||
3. Custom orkestrering og agent-arkitektur
|
||||
4. Strenge governance-krav (Key Vault, private endpoints)
|
||||
5. Utviklerteam med full kontroll
|
||||
|
||||
### Komplementær bruk
|
||||
Copilot Studio kan bruke **Bring Your Own Model** fra Azure AI Foundry for custom engine agents og prompt-tools. Copilot Studio brukes som frontend, Azure AI Foundry som modell-backend.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Sammenligning: Agent Builder vs Copilot Studio
|
||||
|
||||
| Dimensjon | Agent Builder (M365) | Copilot Studio |
|
||||
|-----------|----------------------|----------------|
|
||||
| **Målgruppe** | Informasjonsarbeidere | Makers og utviklere |
|
||||
| **Kompleksitet** | Enkle Q&A-agenter | Komplekse workflows |
|
||||
| **Datakilder** | Microsoft Graph | Graph + 1000+ connectors |
|
||||
| **Governance** | M365 admin center | Power Platform admin center |
|
||||
| **Distribusjon** | Individ/små team | Avdeling/org/eksterne |
|
||||
|
||||
**Migrasjon:** Agenter kan kopieres fra Agent Builder til Copilot Studio for avansert funksjonalitet.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Nyheter 2025–2026
|
||||
|
||||
### GA (Generally Available)
|
||||
- **Autonomous agents** (mars 2025)
|
||||
- **Generative orchestration** (worldwide GA)
|
||||
- **Custom Engine Agents** (mai 2025)
|
||||
- **SharePoint channel** (mai 2025)
|
||||
- **MCP support** — onboarding wizard GA (aug 2025)
|
||||
- **Code Interpreter** (aug 2025) — Python i sandkasse
|
||||
- **WhatsApp channel** (sept 2025)
|
||||
- **Client SDK** — mobil og native apps (sept 2025)
|
||||
- **Copilot Credits** — ny samlet prismodell (sept 2025)
|
||||
- **GPT-5 chat** — GA for EU og US (nov 2025)
|
||||
- **VS Code Extension** — GA (jan 2026)
|
||||
- **Azure AI Search knowledge** med hybrid search
|
||||
- **Tabular data knowledge** fra Dataverse, Salesforce, ServiceNow
|
||||
|
||||
### Preview
|
||||
- **CUA (Computer-Using Agents)** — desktop/web GUI automation (sept 2025; GA mai 2026)
|
||||
- **GPT-5** models (US, okt 2025)
|
||||
- **A2A (Agent2Agent) protocol** — inter-agent communication
|
||||
- **Copilot Tuning** — fine-tune M365 Copilot på tenant-data (EAP, Build 2025)
|
||||
- **Code Interpreter in chat** — analyser opplastede filer (sept 2025)
|
||||
- **Customer Managed Keys** (april 2025)
|
||||
- **MIP sensitivity labels** (juli 2025)
|
||||
- **File groups** som knowledge sources
|
||||
- **BYOM for response generation** (mar 2026)
|
||||
- **Custom MCP servers** (mar 2026)
|
||||
|
||||
### Modelloversikt (feb 2026)
|
||||
|
||||
| Modell | Status | Beste for |
|
||||
|--------|--------|-----------|
|
||||
| GPT-4.1 | GA (default) | Standard orkestrering |
|
||||
| GPT-4.1 mini | GA | Kostnadsoptimalisert |
|
||||
| GPT-5 chat | GA (EU/US) | Avanserte scenarios |
|
||||
| GPT-5 reasoning | GA | Dyp resonnering |
|
||||
| o3 | GA (US) | Matematikk/kode-reasoning |
|
||||
| Claude Sonnet 4.5 | Experimental | Ekstern Anthropic-modell |
|
||||
| Claude Opus 4.5 | Experimental | Premium Anthropic-modell |
|
||||
|
||||
**Merk:** GPT-4o retired oktober 2025, erstattet av GPT-4.1 som ny default.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## For Cosmo: Beslutningsveiledning
|
||||
|
||||
### Når anbefale Copilot Studio
|
||||
|
||||
1. **Målgruppe er business users eller citizen developers**
|
||||
2. **Behov for rask prototyping** av chatbots
|
||||
3. **Tett M365-integrasjon** (Teams, SharePoint, Outlook)
|
||||
4. **Power Platform allerede i bruk** i organisasjonen
|
||||
5. **Standard scenarios**: IT helpdesk, HR FAQ, onboarding
|
||||
6. **Autonome prosesser** som e-post-triaging, dokumentprosessering
|
||||
7. **Desktop-automatisering** der API ikke finnes og RPA-backlog er full (CUA)
|
||||
8. **Data-analyse i chat**: La brukere laste opp Excel/CSV for Python-analyse (Code Interpreter)
|
||||
|
||||
### Når anbefale Azure AI Foundry istedenfor
|
||||
|
||||
1. **Forretningskritiske systemer** med høye SLA-krav
|
||||
2. **Multi-model behov** (sammenligne GPT vs Claude vs open source)
|
||||
3. **Custom orkestrering** og agent-arkitektur
|
||||
4. **Strenge governance-krav** (private endpoints, Key Vault)
|
||||
5. **Utviklerteam** som trenger SDK og full kontroll
|
||||
|
||||
### Når anbefale M365 Copilot + Agent Builder istedenfor
|
||||
|
||||
1. **Enkel Q&A** basert på SharePoint/Teams-data
|
||||
2. **Informasjonsarbeidere** som trenger personlig assistent
|
||||
3. **Ingen behov for workflows** eller external integrations
|
||||
4. **Allerede har M365 Copilot-lisenser**
|
||||
|
||||
### Spørsmål å stille kunden
|
||||
|
||||
1. "Hvem skal bygge agenten — business users eller utviklere?"
|
||||
2. "Trenger agenten å koble til systemer utenfor Microsoft 365?"
|
||||
3. "Skal agenten kjøre autonomt basert på hendelser, eller kun svare på spørsmål?"
|
||||
4. "Har dere Power Platform-lisenser og miljøer i dag?"
|
||||
5. "Hvilke kanaler skal agenten publiseres til? (Teams, web, WhatsApp)"
|
||||
6. "Er dette for internt bruk eller kundevendt?"
|
||||
7. "Trenger agenten å automatisere oppgaver i eksisterende desktop-applikasjoner uten API? (CUA)"
|
||||
8. "Trenger dere domene-spesifikk fine-tuning av modellen på egne data? (Copilot Tuning)"
|
||||
9. "Skal agenten kommunisere med agenter bygget på andre plattformer? (A2A)"
|
||||
|
||||
### Nye 2025-funksjoner: Når anbefale dem
|
||||
|
||||
| Feature | Når relevant |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| **CUA (Computer Use)** | Arvet legacy-system uten API, hyppige UI-endringer, RPA-backlog full |
|
||||
| **Code Interpreter** | Analytisk bruk — rapporter, datavisualisering, Excel-prosessering |
|
||||
| **Copilot Tuning** | Organisasjon har unik terminologi/stil og 5000+ M365 Copilot-lisenser; RAG alene ikke tilstrekkelig |
|
||||
| **VS Code Extension** | Utviklere vil versjonskontrollere agenter og samarbeide via Git |
|
||||
| **A2A Protocol** | Multi-vendor agent-arkitektur, agenter eid av ulike team |
|
||||
| **BYOM** | Behov for Llama, DeepSeek eller andre open-source modeller i Copilot Studio |
|
||||
| **MCP** | Eksisterende MCP-servere, behov for standardisert tool-integrasjon på tvers av agenter |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kilder og verifisering
|
||||
|
||||
Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)):
|
||||
|
||||
- [What is Microsoft Copilot Studio?](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/fundamentals-what-is-copilot-studio)
|
||||
- [What's new in Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/whats-new)
|
||||
- [Generative orchestration](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/advanced-generative-actions)
|
||||
- [Knowledge sources overview](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/nlu-generative-answers-overview)
|
||||
- [Copilot Studio licensing](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/requirements-licensing-subscriptions)
|
||||
- [Autonomous agents](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/advanced-plugin-actions)
|
||||
- [MCP support in Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/agent-extend-mcp-actions)
|
||||
- [Computer use (CUA)](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/computer-use)
|
||||
- [Agent tools guidance](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/guidance/agent-tools)
|
||||
- [Code interpreter](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/code-interpreter-for-prompts)
|
||||
- [Code interpreter for structured data](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/knowledge-code-interpreter-structured-data)
|
||||
- [Copilot Tuning overview](https://learn.microsoft.com/copilot/microsoft-365/copilot-tuning-overview)
|
||||
- [Copilot Tuning in Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/microsoft-copilot-fine-tune-model)
|
||||
- [VS Code Extension overview](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/visual-studio-code-extension-overview)
|
||||
- [Select a primary AI model](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/authoring-select-agent-model)
|
||||
- [Agent2Agent (A2A) protocol](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/add-agent-agent-to-agent)
|
||||
- [Multi-agent patterns](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/guidance/architecture/multi-agent-patterns)
|
||||
- [Bring Your Own Model for prompts](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/bring-your-own-model-prompts)
|
||||
- [2025 release wave 1 — Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/microsoft-copilot-studio/)
|
||||
- [2025 release wave 2 — Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave2/microsoft-copilot-studio/)
|
||||
- Microsoft Copilot Studio release plans 2025 wave 1 & 2
|
||||
- Power Platform admin documentation
|
||||
|
||||
Content has been translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance.
|
||||
|
||||
Research date: 2026-02
|
||||
691
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/m365-copilot.md
Normal file
691
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/m365-copilot.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,691 @@
|
|||
# Microsoft 365 Copilot - Knowledge Base
|
||||
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (research via microsoft-learn MCP)
|
||||
**Status:** GA (General Availability)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Hva er Microsoft 365 Copilot?
|
||||
|
||||
Microsoft 365 Copilot er en AI-drevet produktivitetsassistent som integrerer store språkmodeller (LLMs) med organisasjonsdata via Microsoft Graph og Microsoft 365-applikasjoner. Det er enterprise-varianten i Microsofts Copilot-portefølje, designet for å gi kontekstbevisst intelligens på tvers av alle produktivitetsapplikasjoner.
|
||||
|
||||
**Kjernedifferensiering:**
|
||||
- Dyp integrasjon med organisasjonsdata (e-poster, filer, møter, chatter)
|
||||
- Tilgang til Microsoft Graph for personaliserte responser
|
||||
- Enterprise-grade sikkerhet, databeskyttelse og compliance
|
||||
- Respekterer eksisterende tilgangskontroller og permissions
|
||||
- GPT-5 og GPT-5.2 som underliggende modeller (fra desember 2025)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot-porteføljen - Hva er forskjellen?
|
||||
|
||||
| Copilot-variant | Beskrivelse | Målgruppe |
|
||||
|-----------------|-------------|-----------|
|
||||
| **Microsoft 365 Copilot** | AI-assistent i M365-apper, grounded i organisasjonsdata | Enterprise-brukere med lisens |
|
||||
| **Microsoft 365 Copilot Chat** | Gratis web-grounded chat inkludert i M365 | Alle med M365-abonnement |
|
||||
| **Copilot Studio** | Low-code plattform for å bygge agenter | Makers og utviklere |
|
||||
| **Windows Copilot** | OS-integrert assistent | Forbrukere og bedrifter |
|
||||
| **GitHub Copilot** | Kode-assistent for utviklere | Utviklere |
|
||||
| **Security Copilot** | Sikkerhetsprofesjonelle verktøy (inkludert i M365 E5 fra nov 2025) | SOC-teams |
|
||||
|
||||
**Viktig:** M365 Copilot ≠ Copilot Chat. Chat er gratis og web-grounded, M365 Copilot krever lisens og gir tilgang til organisasjonsdata.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Modell-arkitektur (oppdatert 2025-2026)
|
||||
|
||||
### GPT-5 og GPT-5.2 som standardmodeller
|
||||
|
||||
Fra desember 2025 kjøres M365 Copilot på OpenAIs GPT-5 og GPT-5.2:
|
||||
|
||||
| Modell | Tilgjengelighet | Egenskaper |
|
||||
|--------|-----------------|------------|
|
||||
| **GPT-5** | Agent Builder (jan 2026), Declarative Agents | Avansert resonnering, bedre multi-step-prosessering |
|
||||
| **GPT-5.2** | Copilot Chat modellvelger (jan 2026) | Quick Response (rask) + Think Deeper (dyp resonnering) |
|
||||
|
||||
**Agent Builder med GPT-5 (GA jan 2026):**
|
||||
- Declarative agents bruker GPT-5 som standard chat-modell
|
||||
- Avansert resonnering og mer naturlig språkforståelse
|
||||
- Bedre håndtering av komplekse flertrinns-forespørsler
|
||||
- Vesentlig forbedret multi-step-prosessering vs. GPT-4
|
||||
|
||||
**Copilot Chat modellvelger:**
|
||||
- Brukere kan velge mellom "Quick Response" og "Think Deeper"
|
||||
- GPT-5.2: Bedre instruction following, matematikk og koding
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kapasiteter per app
|
||||
|
||||
### Microsoft Word
|
||||
- **Draft:** Generere tekst i nye eller eksisterende dokumenter
|
||||
- **Chat:** Oppsummere, stille spørsmål, lett redigering
|
||||
- **Rewrite:** Omformulere eksisterende tekst
|
||||
- **Agent Mode:** Iterativ samarbeid for komplekse dokumenter
|
||||
|
||||
### Microsoft Excel
|
||||
- **Formelforslag:** Autofullføring av formler basert på kontekst
|
||||
- **Dataanalyse:** Innsikt, trender, visualiseringer
|
||||
- **Python-analyse:** Kjør Python-script for avanserte trender og visualiseringer
|
||||
- **Agent Mode:** Flertrinns oppgaver som finansmodeller, dataomforming
|
||||
|
||||
### Microsoft PowerPoint
|
||||
- **Draft:** Lag presentasjon fra prompt eller Word-fil
|
||||
- **Slides:** Legg til slides med organisasjonsbilder
|
||||
- **Speaker Notes:** Generer talernotater til alle slides med ett kommando
|
||||
- **Narrative Builder:** Konverterer Word-dokumenter til slides med tabeller
|
||||
- **Agent Mode:** Iterativ presentasjonsbygging
|
||||
|
||||
### Microsoft Outlook
|
||||
- **Draft:** Skriv e-poster med riktig tone
|
||||
- **Summarize:** Oppsummer e-posttråder
|
||||
- **Coaching:** Tips om klarhet, tone, sentiment
|
||||
|
||||
### Microsoft Teams
|
||||
- **Meetings:** Real-time oppsummering, action items, speaker attribution
|
||||
- **Chat:** Oppsummer samtaler, finn informasjon
|
||||
- **Calls:** Fang nøkkelpunkter, oppgaver, neste steg (VoIP og PSTN)
|
||||
- **Kalender:** Søk møter etter arrangør (jan 2026)
|
||||
|
||||
### Microsoft 365 Copilot Chat
|
||||
- **Web + Work:** Svar basert på både web og organisasjonsdata
|
||||
- **Researcher:** Avansert research-agent for komplekse spørsmål
|
||||
- **Analyst:** Dataanalyse og rapportgenerering
|
||||
- **Facilitator:** Meeting facilitation agent (ny 2025)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot Library
|
||||
|
||||
**Status:** GA (januar 2026)
|
||||
|
||||
Copilot Library er et sentralt knutepunkt i Microsoft 365 Copilot-appen for å finne og administrere alt AI-generert innhold:
|
||||
|
||||
**Funksjoner:**
|
||||
- Samlet visning av alle AI-genererte bilder, sider og innhold
|
||||
- Filtrering etter innholdstype (bilder, oppsummeringer, sider)
|
||||
- Del innhold direkte i Teams eller e-post
|
||||
- Gjenbruk tidligere Copilot-output uten å gjenskape det
|
||||
|
||||
**Forretningsmessig verdi:**
|
||||
- Reduserer duplisert arbeid
|
||||
- Gjør AI-genererte ressurser delbare og gjenbrukbare på tvers av team
|
||||
|
||||
Dokumentasjon: [Microsoft 365 Copilot Library](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/copilot-library)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot Pages
|
||||
|
||||
**Status:** GA (inkludert i M365 Copilot-lisens; tilgjengelig i GCC/GCCH/DoD)
|
||||
|
||||
Copilot Pages er en interaktiv samarbeids-canvas i Copilot Chat:
|
||||
|
||||
**Egenskaper:**
|
||||
- Gjør Copilot-responser om til redigerbare, delbare sider
|
||||
- Sanntids flerspiller-samarbeid (multiplayer AI collaboration)
|
||||
- Brainstorm, bygg rammeverk og lag innhold direkte i Pages
|
||||
- Mobilstøtte for visning, redigering og deling
|
||||
- Integrert med Copilot Notebooks for kontinuitet og gjenbruk
|
||||
|
||||
**Brukscase:**
|
||||
- Kvartalsprognoser og strategidokumenter
|
||||
- Redigering og kommentering i team
|
||||
- Konvertering av Copilot-svar til varig dokumentasjon
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot Notebooks
|
||||
|
||||
**Status:** GA
|
||||
|
||||
Copilot Notebooks er et sikkert AI-drevet arbeidsrom i M365:
|
||||
- Samle, syntetisere og handle på organisasjonsinnhold
|
||||
- Dyp tenkning og strukturert problemløsing
|
||||
- Støtter sanntids samarbeid via Copilot Pages
|
||||
- Historikk over interaksjoner for kontinuitet
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Work IQ - Intelligensarkitekturen
|
||||
|
||||
Work IQ er det underliggende laget som gir M365 Copilot sin kontekstbevissthet:
|
||||
|
||||
| Dimensjon | Funksjon |
|
||||
|-----------|----------|
|
||||
| **Data** | Integrerer e-post, filer, møter, chatter på tvers av systemer |
|
||||
| **Memory** | Lærer brukerens stil, preferanser, arbeidsmønstre |
|
||||
| **Inference** | Trekker koblinger, forutsier behov, proaktiv assistanse |
|
||||
|
||||
### Work IQ Enhancements (2025-2026)
|
||||
|
||||
- **Conversational Memory:** Copilot husker kontekst på tvers av sesjoner
|
||||
- **Dypere personalisering:** Basert på individuelle arbeidsmønstre og preferanser
|
||||
- **Proaktiv assistanse:** Copilot foreslår neste steg basert på arbeidsmønster
|
||||
- **Møtesøk etter arrangør:** Finn møter organisert av bestemte personer
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Prebuilt Agents (oppdatert 2025-2026)
|
||||
|
||||
Microsoft og partnere tilbyr ferdige agenter. Nye i 2025:
|
||||
|
||||
| Agent | Formål | Tilgjengelighet |
|
||||
|-------|--------|-----------------|
|
||||
| **Researcher** | Avansert research for komplekse spørsmål | M365 Copilot Chat |
|
||||
| **Analyst** | Dataanalyse og rapportgenerering | M365 Copilot Chat |
|
||||
| **Facilitator** | Meeting facilitation og oppsummering | Teams |
|
||||
| **Surveys Agent** | Skriv, lanser og analyser spørreundersøkelser | Excel (Windows/Mac/Web) |
|
||||
| **Sales Agent** | Automatiser lead-håndtering i Dynamics/Salesforce | M365 Copilot |
|
||||
| **IT Helpdesk** | IT-støtte og selvbetjening | Teams/Copilot |
|
||||
| **Employee Onboarding** | Onboarding-flyt for nye ansatte | Teams/SharePoint |
|
||||
|
||||
**Merk:** Researcher og Analyst er first-party Microsoft-opplevelser som opererer innenfor M365-behandlingsgrensen. De er tilgjengelige under "Tools" i Copilot Chat.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Multi-Agent Orchestration
|
||||
|
||||
**Status:** GA (via Copilot Studio, Azure AI Foundry)
|
||||
|
||||
Agenter kan nå delegere oppgaver til hverandre i hierarkiske mønstre:
|
||||
|
||||
### Orkestreringsmønstre
|
||||
|
||||
| Mønster | Beskrivelse | Brukscase |
|
||||
|---------|-------------|-----------|
|
||||
| **Orchestrator/Subagent** | Primær agent delegerer til spesialiserte sub-agenter | Sales Copilot → Lead Scoring + Proposal agent |
|
||||
| **Magentic (parallel)** | "Spray and pray" - mange agenter kjøres parallelt | Vibe coding, red teaming |
|
||||
| **Sequential pipeline** | Agenter kjøres i sekvens med definerte steg | Compliance-prosesser |
|
||||
|
||||
### Tekniske prinsipper
|
||||
|
||||
- Agenter kommuniserer via MCP (tool/data access) eller A2A (cross-platform agent-to-agent)
|
||||
- Microsoft Agent 365 er kontrollplan for alle agenter uansett byggeplattform
|
||||
- Human-in-the-loop påkrevd for høy-impact handlinger på tvers av agenter
|
||||
- Støtter parallellkjøring; design for minimal inter-agent kontekst
|
||||
|
||||
### Bygge multi-agent-løsninger
|
||||
|
||||
- **Copilot Studio:** Primær plattform for low-code multi-agent
|
||||
- **Azure AI Foundry:** Pro-code med full kontroll
|
||||
- **Microsoft Fabric:** Data-intensive orkestreringer
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot Tuning
|
||||
|
||||
**Status:** Early Access Preview (EAP) — krever eksplisitt påmelding
|
||||
|
||||
Copilot Tuning lar organisasjoner finjustere store språkmodeller (LLMs) med egne leietakerdata:
|
||||
|
||||
### Hva er Copilot Tuning?
|
||||
|
||||
Fine-tuning av LLMs på organisasjonens data — utover RAG og retrieval. Modellen trenes til å forstå organisasjonens unike:
|
||||
- Terminologi og fagspråk
|
||||
- Kommunikasjonsstil og tone
|
||||
- Arbeidsprosesser og forretningslogikk
|
||||
|
||||
### Støttede oppgavetyper
|
||||
|
||||
| Oppgave | Beskrivelse |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| **Expert Q&A** | Presise svar med organisasjonens fagspråk |
|
||||
| **Document generation** | Generer dokumenter i organisasjonens stil og format |
|
||||
| **Summarization** | Oppsummering tilpasset organisasjonens kommunikasjonsstil |
|
||||
|
||||
### Teknisk gjennomføring
|
||||
|
||||
Tre-trinns prosess:
|
||||
1. **Domain-specific adaptation:** Trener LLM på organisasjonens data-korpus
|
||||
2. **Supervised fine-tuning:** Tilpasser modellen til spesifikke oppgaver via input-output par
|
||||
3. **Reinforcement learning:** Optimerer for organisasjonens tone, stil og verktøypreferanser
|
||||
|
||||
### Forutsetninger (EAP)
|
||||
|
||||
- Minimum **5 000 aktive M365 Copilot add-on lisenser** i tenant
|
||||
- Aktiv Copilot Studio-lisens (tenant og brukernivå)
|
||||
- AI Admin godkjenner EAP-vilkår i M365 Admin Center
|
||||
- Ekstra screening fra Microsoft
|
||||
- Maks 10 model makers i organisasjonen
|
||||
|
||||
### Governance
|
||||
|
||||
- Data forblir i M365-leietakerboundary (ingen eksterntrening)
|
||||
- Fullstendig overholdelse av eksisterende compliance-policyer
|
||||
- Data residency respekteres (EU-tenanter trener i EU)
|
||||
- Modeller er private — ikke tilgjengelige for andre tenanter
|
||||
|
||||
### Grensesnitt
|
||||
|
||||
- Konfigureres via **Microsoft 365 Admin Center → Copilot → Copilot settings → Copilot Tuning**
|
||||
- No-code UI for model makers i Microsoft Copilot Studio
|
||||
- Publiserte agenter basert på finjusterte modeller tilgjengeliggjøres i Word, Teams, Outlook
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Agent Builder med GPT-5
|
||||
|
||||
**Status:** GA (januar 2026)
|
||||
|
||||
Agent Builder i Microsoft 365 Copilot er nå kraftigere enn noensinne:
|
||||
|
||||
**Forbedringer med GPT-5:**
|
||||
- Declarative agents bruker GPT-5 som standard chat-modell
|
||||
- Avansert resonnering og mer naturlig språkforståelse
|
||||
- Bedre håndtering av komplekse flertrinns-forespørsler
|
||||
- Støtte for web-aware agents (opptil 4 offentlige nettsteder som kunnskapskilder)
|
||||
- Koble til Dropbox, ServiceNow, Azure DevOps og andre via connectors
|
||||
|
||||
**Workflow:**
|
||||
1. Åpne Agent Builder i Microsoft 365 Copilot
|
||||
2. Konfigurer agent med domenespesifikk kunnskap
|
||||
3. Test mot scenariobaserte spørsmål
|
||||
4. Del internt eller publiser via Teams/SharePoint
|
||||
|
||||
**Oppgradering til Copilot Studio:** Agenter kan kopieres fra Agent Builder til Copilot Studio for avansert funksjonalitet og bredere distribusjon.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Lisensiering
|
||||
|
||||
### Lisenstyper
|
||||
|
||||
| Lisens | Pris (ca.) | Innhold |
|
||||
|--------|------------|---------|
|
||||
| **M365 Copilot Chat** | Gratis (inkludert i M365) | Web-grounded chat, begrenset agent-tilgang |
|
||||
| **M365 Copilot Business** | ~$18/bruker/mnd | Full funksjonalitet for SMB |
|
||||
| **M365 Copilot Enterprise** | ~$30/bruker/mnd | Full funksjonalitet + enterprise governance |
|
||||
|
||||
### Forutsetninger for M365 Copilot-lisens
|
||||
|
||||
Krever et kvalifiserende M365-abonnement:
|
||||
- Microsoft 365 E3/E5, F1/F3
|
||||
- Microsoft 365 Business Basic/Standard/Premium
|
||||
- Office 365 E1/E3/E5
|
||||
- Microsoft Teams Essentials/Enterprise
|
||||
|
||||
### Hva er inkludert i M365 Copilot-lisens?
|
||||
|
||||
1. Copilot i Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams
|
||||
2. M365 Copilot Chat med web + work grounding (GPT-5.2)
|
||||
3. Researcher, Analyst og Facilitator agents
|
||||
4. Agent Builder i M365 Copilot (nå med GPT-5)
|
||||
5. Copilot Library
|
||||
6. Copilot Pages (GA)
|
||||
7. Copilot Notebooks
|
||||
8. Copilot Studio capabilities (når brukt i M365/Teams/SharePoint)
|
||||
9. Copilot Analytics (Copilot Dashboard + Agent Dashboard)
|
||||
10. SharePoint Advanced Management
|
||||
|
||||
### Security Copilot i M365 E5
|
||||
|
||||
**Status:** Inkludert fra november 2025 (rulles ut gradvis)
|
||||
|
||||
- Rollout startet 18. november 2025 for eksisterende Security Copilot-kunder med E5
|
||||
- Alle M365 E5-kunder får tilgang i løpet av 2025-2026 (30 dagers forhåndsvarsel)
|
||||
- **12 nye sikkerhetesagenter** inkludert på tvers av Defender, Entra, Intune og Purview
|
||||
- Zero-click automatisk provisjonering — ingen Azure-oppsett eller kapasitetsprovisjonering
|
||||
|
||||
**Inkluderte kapabiliteter:**
|
||||
- All chat, promptbook og agentisk funksjonalitet
|
||||
- Agentic defense i Microsoft Defender (phishing-triage, alerttriage)
|
||||
- Identity i Microsoft Entra (Conditional Access optimalisering, access reviews)
|
||||
- Datasikkerhet i Microsoft Purview
|
||||
- Endpoint management i Microsoft Intune
|
||||
|
||||
**Viktig for norsk offentlig sektor:** Standalone Security Copilot-fakturering stopper automatisk for kunder som allerede har det ved E5-inklusjon.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot Analytics
|
||||
|
||||
**Status:** GA — inkludert i M365 Copilot-lisens
|
||||
|
||||
Copilot Analytics er et rapporteringssystem bestående av flere lag:
|
||||
|
||||
### Rapporteringsverktøy
|
||||
|
||||
| Verktøy | Formål | Tilgang |
|
||||
|---------|--------|---------|
|
||||
| **Readiness & Adoption Report** | Lisensdeployment, brukeraktivering, adoption-monitor | M365 Admin Center |
|
||||
| **Copilot Usage Report** | Aktive brukere, prompts, app-adopsjon (7/30/90/180 dager) | M365 Admin Center |
|
||||
| **Copilot Dashboard** | Dypere insights, produktivitetspåvirkning, ROI-indikatorer | Viva Insights |
|
||||
| **Agent Dashboard** | Agent-adopsjon, bruksmønstre, kredittforbruk | Viva Insights |
|
||||
| **Advanced Reporting** | 100+ tilpassbare Copilot-metrikker, Power BI-maler | Viva Insights (Advanced) |
|
||||
| **AI Adoption Score** | Sammenligning mot bransjebenkmerk | M365 Admin Center |
|
||||
|
||||
### Copilot Dashboard (Viva Insights)
|
||||
|
||||
Inneholder:
|
||||
- **Adoption metrics:** Bruksrater og veksttrender per gruppe og app
|
||||
- **Usage patterns:** Frekvens og konsistens av Copilot-bruk
|
||||
- **Productivity impact:** Estimerte finansielle besparelser og Copilot-assisterte timer
|
||||
- **Agent adoption:** Hvilke agenter brukes, av hvem, og hvor mye
|
||||
- **Benchmark:** Intern og ekstern sammenlikning av adopsjonstrender
|
||||
|
||||
### Copilot Analytics-data
|
||||
|
||||
- Copilot-bruksdata
|
||||
- Agent-bruksdata
|
||||
- Microsoft Graph-data
|
||||
- Støtter opplasting av egne organisasjonsmetrikker (SAP, Salesforce, Workday)
|
||||
|
||||
**Merk:** Alle M365 Copilot-lisensierte brukere får automatisk Viva Insights-serviceplan.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Extensibility - Utvidelsesmuligheter
|
||||
|
||||
### Connectors vs Agents
|
||||
|
||||
| Type | Funksjon | Brukscase |
|
||||
|------|----------|-----------|
|
||||
| **Copilot Connectors** | Ingest ekstern data til Microsoft Graph | Gjør ekstern data søkbar og tilgjengelig for Copilot |
|
||||
| **Agents** | Spesialiserte AI-assistenter for spesifikke oppgaver | Automatiser workflows, koble til forretningssystemer |
|
||||
|
||||
### Connector-typer
|
||||
|
||||
- **Prebuilt:** 100+ ferdige connectors (Azure DevOps, Jira, Confluence, ServiceNow, Salesforce, GitHub, Google Drive, Dropbox)
|
||||
- **Custom:** Bygg egen connector via Connectors API
|
||||
- **Enkel oppsett:** Forenklet 1-side Graph Connector setup i admin center
|
||||
|
||||
### Agent-typer
|
||||
|
||||
| Type | Beskrivelse | Verktøy |
|
||||
|------|-------------|---------|
|
||||
| **Declarative Agents** | Utvider M365 Copilot med tilpasset kunnskap og skills (GPT-5) | M365 Copilot Agent Builder, Copilot Studio, VS Code |
|
||||
| **Custom Engine Agents** | Custom foundation models og orkestrering | Copilot Studio, Teams SDK, Azure AI Foundry |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Agent Builder vs Copilot Studio
|
||||
|
||||
| Dimensjon | Agent Builder (M365 Copilot) | Copilot Studio |
|
||||
|-----------|------------------------------|----------------|
|
||||
| **Målgruppe** | Informasjonsarbeidere | Makers og utviklere |
|
||||
| **Kompleksitet** | Enkle Q&A-agenter | Komplekse workflows, multi-step logikk |
|
||||
| **Datakilder** | Microsoft Graph + opptil 4 nettsteder | Microsoft Graph + 1000+ connectors |
|
||||
| **Modell** | GPT-5 (fra jan 2026) | Valgbar (inkl. BYOM) |
|
||||
| **Governance** | M365 admin center | Power Platform admin center |
|
||||
| **Distribusjon** | Individ/små team | Avdeling/organisasjon/eksterne kunder |
|
||||
| **Multi-agent** | Begrenset | Full orkestreringsstøtte |
|
||||
|
||||
### Når velge hva?
|
||||
|
||||
**Velg Agent Builder når:**
|
||||
- Rask prototyping for deg selv eller lite team
|
||||
- Enkel Q&A basert på SharePoint/Teams-data
|
||||
- Naturlig språk-konfigurering uten kode
|
||||
- Prototyp som kan oppgraderes til Copilot Studio
|
||||
|
||||
**Velg Copilot Studio når:**
|
||||
- Bredere distribusjon (avdeling/org)
|
||||
- Multi-step workflows med godkjenninger
|
||||
- Integrasjon med CRM/ERP-systemer
|
||||
- Enterprise governance-krav
|
||||
- Custom connectors til eksterne systemer
|
||||
- Multi-agent orkestrering
|
||||
|
||||
**Merk:** Du kan kopiere agenter fra Agent Builder til Copilot Studio for avansert funksjonalitet.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Data Residency og EU Data Boundary
|
||||
|
||||
### EU Data Boundary
|
||||
|
||||
M365 Copilot støtter EU Data Boundary for organisasjoner med sign-up location i EU/EFTA:
|
||||
- **Dekker:** Austria, Belgia, Danmark, Finland, Frankrike, Tyskland, Irland, Italia, Nederland, Norge, Polen, Spania, **Sverige**, Sveits + flere
|
||||
- **Innhold:** Prompts, responser, organisasjonsdata lagres og prosesseres i europeiske datasentre
|
||||
|
||||
### In-Country Processing (2026)
|
||||
|
||||
Microsoft utvider in-country prosessering til:
|
||||
- **Sverige** (2026)
|
||||
- Norge (via EU Data Boundary allerede)
|
||||
- Samt: Canada, Tyskland, Italia, Polen, Spania, Sveits, UAE, UK, USA m.fl.
|
||||
|
||||
### Unntak fra EU Data Boundary
|
||||
|
||||
- **Web Search:** Bing-spørringer håndteres separat
|
||||
- **Anthropic Models:** Prosesseres utenfor EU Data Boundary
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Sikkerhet og Governance
|
||||
|
||||
### Enterprise Data Protection (EDP)
|
||||
|
||||
Prompts og responser beskyttes av samme avtalevilkår som Exchange og SharePoint:
|
||||
- **Kryptering:** At rest og in transit (FIPS 140-2, BitLocker, TLS, IPsec)
|
||||
- **Tenant-isolasjon:** Logisk separasjon via Microsoft Entra
|
||||
- **Ingen treningsdata:** Organisasjonsdata brukes IKKE til å trene LLMs
|
||||
|
||||
### Tilgangskontroll
|
||||
|
||||
- Copilot viser **kun data brukeren har tilgang til**
|
||||
- Semantic Index respekterer identity-based access boundaries
|
||||
- Sensitivity labels (Microsoft Purview) håndheves
|
||||
- Conditional Access og MFA via Entra ID
|
||||
|
||||
### Compliance
|
||||
|
||||
- GDPR-compliant
|
||||
- ISO 27001, ISO 42001 (AI management)
|
||||
- HIPAA (for kvalifiserte kunder)
|
||||
- EU AI Act alignment
|
||||
- Double Key Encryption (DKE) støttes
|
||||
|
||||
### Copilot Control System
|
||||
|
||||
Microsoft's governance-rammeverk med tre pilarer:
|
||||
|
||||
| Pilar | Innhold |
|
||||
|-------|---------|
|
||||
| **Security & Governance** | DLP, sensitivity labels, Purview integration |
|
||||
| **Management Controls** | Lisensallokering, agent lifecycle, kostnadstyring |
|
||||
| **Measurement & Reporting** | Copilot Analytics, usage insights, audit logs |
|
||||
|
||||
### Data Loss Prevention (DLP) for Copilot
|
||||
|
||||
**Status:** GA (Q1 2026) — Public Preview fra november 2025
|
||||
|
||||
Blokkerer Copilot fra å svare når prompts inneholder sensitiv data som:
|
||||
- Kredittkortnumre
|
||||
- Personnumre
|
||||
- Annen regulert informasjon definert i DLP-policyer
|
||||
|
||||
**Enforcement:** Konfigureres i Microsoft Purview og håndheves automatisk på tvers av alle Copilot-interaksjoner.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Tekniske Krav
|
||||
|
||||
### Infrastruktur
|
||||
|
||||
- Microsoft Entra ID-konto (synkronisert fra on-prem AD)
|
||||
- Microsoft 365 Apps (desktop, web, eller mobile)
|
||||
- OneDrive provisioned for fil-funksjoner
|
||||
- Teams transcription aktivert for møte-oppsummering
|
||||
|
||||
### Nettverk
|
||||
|
||||
- Microsoft 365 URLs og IP-ranges må være tilgjengelig
|
||||
- WebSocket (WSS) støtte til *.cloud.microsoft og *.office.com
|
||||
- Third-party cookies tillatt for Office for Web
|
||||
|
||||
### Privacy Settings
|
||||
|
||||
- Connected experiences må være aktivert i M365 Apps privacy settings
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ROI og Business Impact
|
||||
|
||||
### Dokumenterte resultater (Forrester TEI)
|
||||
|
||||
| Metrikk | Forbedring |
|
||||
|---------|------------|
|
||||
| Top-line revenue | +2.6% |
|
||||
| Sales win rates | +2.5% |
|
||||
| Qualified opportunities | +2.7% |
|
||||
| Customer retention | +1% |
|
||||
| Time saved per user | 9 timer/måned |
|
||||
| Onboarding time | -25% |
|
||||
| Repetitive tasks | 50% raskere |
|
||||
| Meeting catch-up | 4x raskere |
|
||||
|
||||
### ROI over 3 år
|
||||
|
||||
- **SMB:** ~353% ROI
|
||||
- **Enterprise:** ~$18.8M i produktivitetsgevinst (composite organization)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## For Cosmo: Beslutningsveiledning
|
||||
|
||||
### Når anbefale M365 Copilot
|
||||
|
||||
1. Organisasjonen bruker allerede Microsoft 365 aktivt
|
||||
2. Behov for AI-assistanse i daglig dokumentarbeid
|
||||
3. Ønsker å utnytte eksisterende organisasjonsdata
|
||||
4. Enterprise-grade sikkerhet og compliance er påkrevd
|
||||
5. Brukergruppen er informasjonsarbeidere (ikke utviklere)
|
||||
6. M365 E5-kunder som ønsker sikkerhet — Security Copilot er nå inkludert
|
||||
|
||||
### Når anbefale Copilot Tuning i tillegg
|
||||
|
||||
1. Organisasjonen har 5 000+ M365 Copilot-lisenser
|
||||
2. Høy volum av repetitive oppgaver med domenespesifik terminologi
|
||||
3. Behov for konsistent tone og stil i dokumentgenerering
|
||||
4. Informasjonsintensive prosesser (juridisk, compliance, HR)
|
||||
5. Tidskrevende manuelt arbeid som kan automatiseres med AI-ekspertise
|
||||
|
||||
### Når anbefale Copilot Studio istedenfor
|
||||
|
||||
1. Behov for custom agenter med komplekse workflows
|
||||
2. Integrasjon med CRM/ERP utover Microsoft 365
|
||||
3. Citizen developers som skal bygge selv
|
||||
4. Bredere distribusjon enn individ/team
|
||||
5. Multi-agent orkestrering
|
||||
|
||||
### Når anbefale Azure AI Foundry istedenfor
|
||||
|
||||
1. Forretningskritiske AI-systemer
|
||||
2. Multi-model behov (OpenAI + Claude + open source)
|
||||
3. Custom orkestrering og agent-arkitektur
|
||||
4. Utviklerteam som trenger full kontroll
|
||||
|
||||
### Spørsmål å stille kunden
|
||||
|
||||
1. "Hvilke Microsoft 365-lisenser har dere i dag?"
|
||||
2. "Hvem skal bruke løsningen - informasjonsarbeidere eller utviklere?"
|
||||
3. "Trenger dere å koble til systemer utenfor Microsoft 365?"
|
||||
4. "Er målet produktivitetsforbedring eller automatisering av komplekse prosesser?"
|
||||
5. "Har dere spesifikke data residency-krav?"
|
||||
6. "Har dere 5 000+ M365 Copilot-lisenser? (relevant for Copilot Tuning)"
|
||||
7. "Er dere M365 E5-kunder? (Security Copilot er nå inkludert)"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Nyheter fra Ignite 2025 / Build 2025 / Q1 2026
|
||||
|
||||
### GPT-5 og GPT-5.2 (des 2025 - jan 2026)
|
||||
- GPT-5 som standard for Agent Builder og Declarative Agents (jan 2026)
|
||||
- GPT-5.2 i Copilot Chat modellvelger: Quick Response + Think Deeper
|
||||
- Vesentlig forbedret resonnering, matematikk og koding
|
||||
|
||||
### Copilot Library (jan 2026)
|
||||
- Sentralt knutepunkt for alt AI-generert innhold
|
||||
- Bilder, sider, oppsummeringer — alt på ett sted
|
||||
|
||||
### Copilot Pages GA
|
||||
- Interaktiv flerspiller-canvas for AI-samarbeid
|
||||
- Tilgjengelig i GCC/GCCH/DoD
|
||||
- Mobil støtte for full redigering og deling
|
||||
|
||||
### Copilot Notebooks (GA)
|
||||
- Sikkert AI-drevet arbeidsrom for dyp tenkning
|
||||
- Sanntidssamarbeid via Pages, historikk for kontinuitet
|
||||
|
||||
### Copilot Tuning (EAP)
|
||||
- Fine-tuning av LLMs med organisasjonens egne data
|
||||
- Krever 5 000+ M365 Copilot-lisenser
|
||||
- No-code UI i Copilot Studio for model makers
|
||||
- Støttede oppgaver: Expert Q&A, Document generation, Summarization
|
||||
|
||||
### Agent Builder med GPT-5 (jan 2026)
|
||||
- Declarative agents på GPT-5 — avansert resonnering
|
||||
- Web-aware agents: opptil 4 offentlige nettsteder som kunnskapskilder
|
||||
- Dropbox-connector for filintegrasjon
|
||||
|
||||
### Prebuilt Agents: Researcher, Analyst, Facilitator
|
||||
- Researcher og Analyst: Tilgjengelig i Copilot Chat under Tools
|
||||
- First-party Microsoft-opplevelser, opererer innenfor M365-boundary
|
||||
- Facilitator for Teams-møter
|
||||
|
||||
### Multi-Agent Orchestration
|
||||
- Agenter kan delegere oppgaver til hverandre
|
||||
- Orkestrator/subagent-mønstre via Copilot Studio, Azure AI Foundry, Fabric
|
||||
- MCP for tool/data access, A2A for cross-platform agent-to-agent
|
||||
- Microsoft Agent 365 som kontrollplan for alle agenter
|
||||
|
||||
### Security Copilot i M365 E5 (nov 2025)
|
||||
- 12 nye sikkerhetesagenter inkludert i M365 E5
|
||||
- Rollout fra 18. november 2025
|
||||
- Dekker Defender, Entra, Intune, Purview
|
||||
- Zero-click provisjonering for E5-kunder
|
||||
|
||||
### DLP for Copilot (Q1 2026)
|
||||
- Blokkerer Copilot-responser ved sensitiv data i prompts
|
||||
- Public Preview nov 2025, GA Q1 2026
|
||||
|
||||
### Work IQ Enhancements
|
||||
- Conversational memory på tvers av sesjoner
|
||||
- Dypere personalisering og proaktiv assistanse
|
||||
- Møtesøk etter arrangør
|
||||
|
||||
### Copilot Analytics (utvidet)
|
||||
- Agent Dashboard for agent-adopsjon og bruk
|
||||
- AI Adoption Score for bransjebenchmark
|
||||
- Kredittforbruk og kapasitetspakker (Capacity Packs, 25 000 meldinger/mnd)
|
||||
- Eksport av agent-metadata for compliance-oversikt
|
||||
|
||||
### Copilot Control System - nye kontroller (2025)
|
||||
- Karantene og blokkering av usikrede agenter via PowerShell
|
||||
- Unified Permissions Management — alle tillatelser på ett sted
|
||||
- Reassign agent ownership ved personalskifte
|
||||
- SharePoint agent-oversikt i admin center
|
||||
|
||||
### Bring Your Own Model
|
||||
- Custom models fra Azure AI Foundry i Copilot Studio
|
||||
- Tilgang til 1 900+ modeller
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kilder og verifisering
|
||||
|
||||
Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)):
|
||||
|
||||
- [Microsoft 365 Copilot overview](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-overview)
|
||||
- [Microsoft 365 Copilot release notes](https://learn.microsoft.com/copilot/microsoft-365/release-notes)
|
||||
- [Microsoft 365 Copilot Library](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/copilot-library)
|
||||
- [Microsoft 365 Copilot extensibility](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/extensibility/)
|
||||
- [Microsoft 365 Copilot privacy and security](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-privacy)
|
||||
- [Microsoft 365 Copilot licensing](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-setup)
|
||||
- [Copilot Tuning overview (preview)](https://learn.microsoft.com/copilot/microsoft-365/copilot-tuning-overview)
|
||||
- [Copilot Tuning admin guide (preview)](https://learn.microsoft.com/copilot/microsoft-365/copilot-tuning-admin-guide)
|
||||
- [Copilot Tuning FAQ](https://learn.microsoft.com/copilot/microsoft-365/copilot-tuning-faq)
|
||||
- [Security Copilot inclusion in Microsoft 365 E5](https://learn.microsoft.com/copilot/security/security-copilot-inclusion)
|
||||
- [Copilot Control System measurement and reporting](https://learn.microsoft.com/copilot/microsoft-365/copilot-control-system/measurement-reporting)
|
||||
- [Viva Insights Copilot Analytics](https://learn.microsoft.com/viva/insights/copilot-analytics-introduction)
|
||||
- [Orchestrator and subagent multi-agent patterns](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/guidance/architecture/multi-agent-orchestrator-sub-agent)
|
||||
- [EU Data Boundary for Microsoft 365](https://learn.microsoft.com/en-us/privacy/eudb/eu-data-boundary-learn)
|
||||
- Microsoft Ignite 2025 Book of News
|
||||
- Microsoft Build 2025 Book of News
|
||||
|
||||
Content has been translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance.
|
||||
|
||||
Research date: 2026-02
|
||||
405
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/model-catalog-2026.md
Normal file
405
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/model-catalog-2026.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,405 @@
|
|||
# Azure AI Modellkatalog 2026 — Oversikt og valgveiledning
|
||||
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (research via microsoft-learn MCP)
|
||||
**Status:** Aktiv — dekker alle modeller tilgjengelig i Microsoft Foundry per 2026-02
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Oversikt
|
||||
|
||||
Microsoft Foundry (tidligere Azure AI Foundry) har per 2026-02:
|
||||
- **1 900+** frontier-modeller solgt direkte av Azure
|
||||
- **11 000+** totalt i katalogen (inkl. partner og community)
|
||||
- **40+** Azure-regioner
|
||||
|
||||
Modellkatalogen er delt i to kategorier:
|
||||
1. **Foundry Models sold directly by Azure (azure-openai)** — OpenAI-serien (GPT-5, GPT-4.1, o-serien)
|
||||
2. **Foundry Models sold directly by Azure (azure-direct-others)** — DeepSeek, Meta, Mistral, xAI, Cohere mfl.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. GPT-5-serien (GA august 2025)
|
||||
|
||||
OpenAIs flaggskip reasoning-modeller. Alle versjonene støtter Chat Completions API, Responses API, structured outputs, text/image input og parallel tool calling.
|
||||
|
||||
**Tilgangsmodell:**
|
||||
- `gpt-5`, `gpt-5-codex`, `gpt-5-pro` — krever registrering: `https://aka.ms/oai/gpt5access`
|
||||
- `gpt-5-mini`, `gpt-5-nano`, `gpt-5-chat` — åpen tilgang, ingen registrering
|
||||
|
||||
| Modell | GA-dato | Kontekstvindu | Max output | Merknad |
|
||||
|--------|---------|---------------|------------|---------|
|
||||
| `gpt-5` | 2025-08-07 | 400K (input 272K, output 128K) | 128K | Flagship, sterkest reasoning. PTU: 4 750 input TPM/PTU |
|
||||
| `gpt-5-mini` | 2025-08-07 | 400K (input 272K, output 128K) | 128K | Kostnadsoptimalisert. PTU: 23 750 input TPM/PTU |
|
||||
| `gpt-5-nano` | 2025-08-07 | 400K (input 272K, output 128K) | 128K | On-device/edge, lavest pris |
|
||||
| `gpt-5-chat` | 2025-08-07 (Preview) | 128K | 16 384 | Conversation-optimalisert, emosjonell intelligens |
|
||||
| `gpt-5-codex` | 2025-09-11 | 400K (input 272K, output 128K) | 128K | Kodeoptimalisert (Codex CLI/VS Code) |
|
||||
| `gpt-5-pro` | 2025-10-06 | 400K (input 272K, output 128K) | 128K | Høyeste kapabilitet |
|
||||
| `gpt-5.1` | 2025-11-13 | 400K (input 272K, output 128K) | 128K | Neste generasjon |
|
||||
| `gpt-5.2` | 2025-12-11 | 400K | 128K | Siste versjon |
|
||||
|
||||
**PTU-ratio for GPT-5:** 1 output token teller som 8 input tokens mot utnyttelsesgrensen.
|
||||
|
||||
**Styrker:**
|
||||
- Dyp reasoning og multi-step logikk
|
||||
- Bedre enn GPT-4.1 på komplekse oppgaver, vitenskap, koding og matematikk
|
||||
- Høyere latens enn GPT-4.1 (pga. dypere resonneringsprosess)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. GPT-4.1-serien (GA april 2025)
|
||||
|
||||
Optimalisert for høy hastighet, høy throughput og enterprise-skalering. Ingen reasoning-overhead — rask og forutsigbar.
|
||||
|
||||
| Modell | GA-dato | Kontekstvindu | Max output | Merknad |
|
||||
|--------|---------|---------------|------------|---------|
|
||||
| `gpt-4.1` | 2025-04-14 | 1 047 576 (standard), 128K (PTU), 300K (batch) | 32 768 | Lengst kontekst, 4:1 input/output PTU-ratio |
|
||||
| `gpt-4.1-mini` | 2025-04-14 | 1 047 576 | 32 768 | Balansert pris/ytelse |
|
||||
| `gpt-4.1-nano` | 2025-04-14 | 1 047 576 | 32 768 | Lavest pris, 59 400 input TPM/PTU |
|
||||
|
||||
**PTU-ratio for GPT-4.1:** 1 output token teller som 4 input tokens.
|
||||
|
||||
**Styrker:**
|
||||
- Ekstremt lang kontekst (1M tokens)
|
||||
- Lav latens, høy throughput
|
||||
- Ideell for real-time chat, kundesupport, høyvolum summarisering
|
||||
- Code og instruction following — bedre enn GPT-4o
|
||||
|
||||
**Sammenligning GPT-5 vs GPT-4.1:**
|
||||
|
||||
| Dimensjon | GPT-5 | GPT-4.1 |
|
||||
|-----------|-------|---------|
|
||||
| Modelltype | Reasoning | Non-reasoning, rask |
|
||||
| Best for | Kompleks reasoning, flersteg logikk | Real-time chat, faktaspørsmål, høyvolum |
|
||||
| Latens | Høyere | Lavere |
|
||||
| Throughput | Moderat | Høy |
|
||||
| Kontekst | 272K input, 128K output | Opp til 1M tokens |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. o-serien — Reasoning Models
|
||||
|
||||
Spesialiserte reasoning-modeller som bruker mer tid på å forstå brukerens forespørsel. Sterkest på vitenskap, koding og matematikk.
|
||||
|
||||
| Modell | GA-dato | Kontekstvindu | Max output | Merknad |
|
||||
|--------|---------|---------------|------------|---------|
|
||||
| `o4-mini` | 2025-04-16 | 200K input | 100K output | Kostnadseffektiv reasoning, image-støtte. PTU: 5 400 input TPM/PTU |
|
||||
| `o3` | 2025-04-16 | 200K input | 100K output | Sterk reasoning + image. PTU: 3 000 input TPM/PTU |
|
||||
| `o3-pro` | 2025-06-10 | 200K input | 100K output | Maksimal reasoning, anbefales background mode |
|
||||
| `o3-mini` | 2025-01-31 | 200K input | 100K output | Text-only, raskere enn o3 |
|
||||
| `o1` | 2024-12-17 | 200K input | 100K output | Etablert reasoning + image |
|
||||
| `codex-mini` | 2025-05-16 | 200K input | 100K output | Fine-tunet o4-mini for koding |
|
||||
|
||||
**API-karakteristikker:**
|
||||
- Bruker `max_completion_tokens` (Chat Completions API) eller `max_output_tokens` (Responses API)
|
||||
- Støtter IKKE `temperature`, `top_p`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`
|
||||
- Streaming for `o3` er begrenset tilgang
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. DeepSeek-modeller
|
||||
|
||||
Open source-modeller tilgjengelig som "Foundry Models sold directly by Azure". Alle støtter Global Standard deployment i alle regioner.
|
||||
|
||||
| Modell | Type | Kontekst | Tool calling | Merknad |
|
||||
|--------|------|----------|-------------|---------|
|
||||
| `DeepSeek-R1` | Reasoning | 163 840 tokens | Nei | Sterk på reasoning + koding |
|
||||
| `DeepSeek-R1-0528` | Reasoning | 163 840 tokens | Nei | Oppdatert versjon |
|
||||
| `DeepSeek-V3-0324` | MoE chat | 131 072 tokens | Ja | Mixture-of-Experts |
|
||||
| `DeepSeek-V3.1` | MoE chat | 131 072 tokens | Ja | Oppdatert MoE |
|
||||
| `DeepSeek-V3.2` | MoE reasoning | 128 000 tokens | Nei | Nyeste versjon |
|
||||
| `MAI-DS-R1` | Reasoning | 163 840 tokens | Nei | Microsofts variant av DeepSeek-R1 |
|
||||
|
||||
**PTU for DeepSeek:** 4 000 input TPM/PTU (DeepSeek-R1, V3-0324, R1-0528).
|
||||
|
||||
**Norway East:** Alle DeepSeek-modeller er tilgjengelig i Norway East via Global Standard deployment.
|
||||
|
||||
**Viktig:** DeepSeek-R1 støtter ikke tool calling — bytt til V3-0324 eller V3.1 hvis tool use trengs.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Phi-serien (Small Language Models)
|
||||
|
||||
Microsofts egne SLM-er (Small Language Models), optimalisert for effektiv inferens med begrenset ressursbruk.
|
||||
|
||||
| Modell | Kontekst | Modalitet | Tool calling | Merknad |
|
||||
|--------|----------|-----------|-------------|---------|
|
||||
| `Phi-4` | 16 384 tokens | Text | Nei | Generell SLM, bred språkdekning (46 språk) |
|
||||
| `Phi-4-mini-instruct` | 131 072 tokens | Text | Nei | Liten og rask, brukt i MS Edge |
|
||||
| `Phi-4-multimodal-instruct` | 131 072 tokens | Text + bilde + lyd | Nei | Multimodal SLM |
|
||||
| `Phi-4-reasoning` | 32 768 tokens | Text | Nei | Reasoning-variant |
|
||||
| `Phi-4-mini-reasoning` | 128 000 tokens | Text | Nei | Kompakt reasoning |
|
||||
|
||||
**Bruksscenarioer:**
|
||||
- On-device / Foundry Local inference (Phi-4-mini-instruct er optimalisert for ONNX)
|
||||
- Lav kostnad, høy throughput
|
||||
- Edge og offline-scenarioer
|
||||
- Ikke egnet for komplekse multi-step reasoning
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Andre bemerkelsesverdige modeller
|
||||
|
||||
### Meta Llama
|
||||
|
||||
| Modell | Kontekst | Merknad |
|
||||
|--------|----------|---------|
|
||||
| `Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8` | 1M tokens | Multimodal (text + bilde), 17B aktive parametere (128 eksperter MoE) |
|
||||
| `Llama-3.3-70B-Instruct` | 128 000 tokens (output: 8 192) | Solid general-purpose, åpen kildekode. PTU: 8 450 input TPM/PTU |
|
||||
|
||||
### Mistral
|
||||
|
||||
| Modell | Type | Merknad |
|
||||
|--------|------|---------|
|
||||
| `Mistral-Large-3` | Chat (text + bilde) | Tool calling støttet, kun West US 3 |
|
||||
| `mistral-document-ai-2505/2512` | Image-to-Text | PDF/bilde til strukturert tekst, alle regioner |
|
||||
|
||||
### Cohere
|
||||
|
||||
| Modell | Merknad |
|
||||
|--------|---------|
|
||||
| `Cohere-command-a` | Sterk på RAG og enterprise-søk |
|
||||
| `Cohere-rerank-v4.0-pro/fast` | Re-ranking for søkepipeliner |
|
||||
| `embed-v-4-0` | Embedding-modell |
|
||||
|
||||
### xAI Grok
|
||||
|
||||
| Modell | Merknad |
|
||||
|--------|---------|
|
||||
| `grok-4` | Frontiermodell, alle regioner inkl. Norway East |
|
||||
| `grok-3`, `grok-3-mini` | Eldre versjon |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Modellsammenligningstabell
|
||||
|
||||
| Modell | Kontekst (input) | Max output | PTU: input TPM/PTU | Latency target (99%) | Norway East | Tilgang |
|
||||
|--------|-----------------|------------|---------------------|---------------------|-------------|---------|
|
||||
| `gpt-5` | 272K | 128K | 4 750 | >50 TPS | Via Agent Service | Registrering |
|
||||
| `gpt-5-mini` | 272K | 128K | 23 750 | >80 TPS | Via Agent Service | Åpen |
|
||||
| `gpt-5-nano` | 272K | 128K | Høy | >100 TPS | Via Agent Service | Åpen |
|
||||
| `gpt-4.1` | 1M | 32 768 | 3 000 | >40 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `gpt-4.1-mini` | 1M | 32 768 | 14 900 | >50 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `gpt-4.1-nano` | 1M | 32 768 | 59 400 | >60 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `o4-mini` | 200K | 100K | 5 400 | >66 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `o3` | 200K | 100K | 3 000 | >40 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `o3-mini` | 200K | 100K | 2 500 | >66 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `o1` | 200K | 100K | 230 | >25 TPS | Ja (full) | Åpen |
|
||||
| `DeepSeek-R1` | 163K | 163K | 4 000 | >50 TPS | Ja (Global std) | Åpen |
|
||||
| `DeepSeek-V3-0324` | 131K | 131K | 4 000 | >50 TPS | Ja (Global std) | Åpen |
|
||||
| `Llama-3.3-70B-Instruct` | 128K | 8 192 | 8 450 | >50 TPS | Ja (Global std) | Åpen |
|
||||
| `Phi-4-mini-instruct` | 131K | 4 096 | — | — | Ja | Åpen |
|
||||
| `Phi-4` | 16K | 16K | — | — | Ja | Åpen |
|
||||
|
||||
**Merk:** PTU-tall er fra Microsoft Learn og kan endres. Se [Foundry PTU-kalkulator](https://ai.azure.com/resource/calculator) for oppdaterte tall.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. Prismodeller
|
||||
|
||||
### Tre hovedmodeller for deployment
|
||||
|
||||
| Deploymenttype | Betaling | Dataresidens | SLA | Egnet for |
|
||||
|----------------|---------|--------------|-----|-----------|
|
||||
| **Global Standard** | Per token (PAYG) | Ingen garanti, data kan rutes globalt | Ja | Testing, variabel last |
|
||||
| **Data Zone Standard** | Per token (PAYG) | Innenfor US eller EU | Ja | GDPR-krav, variabel last |
|
||||
| **Regional Provisioned (PTU)** | Per PTU per time | Garantert til valgt region | Ja | Produksjon, forutsigbar last |
|
||||
|
||||
### Pay-as-you-go (PAYG)
|
||||
|
||||
Token-basert fakturering. Offisiell prising:
|
||||
`https://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/openai-service/`
|
||||
|
||||
**Generelle prisleier (relativ, ikke eksakt):**
|
||||
|
||||
| Prisnivå | Modeller | Merknad |
|
||||
|---------|---------|---------|
|
||||
| Lavest (nano) | `gpt-5-nano`, `gpt-4.1-nano`, `Phi-4-mini` | On-device, enkle oppgaver |
|
||||
| Lav | `gpt-4.1-mini`, `gpt-5-mini`, `o4-mini`, `o3-mini` | Høyvolum, enkle til moderate |
|
||||
| Middels | `gpt-4.1`, `DeepSeek-V3`, `Llama-3.3-70B` | Generelle enterprise-workloads |
|
||||
| Høy | `gpt-5`, `o3`, `o1` | Komplekse reasoning-oppgaver |
|
||||
| Høyest | `gpt-5-pro`, `o3-pro`, `gpt-5.2` | Maksimal kapabilitet |
|
||||
|
||||
### Provisioned Throughput (PTU)
|
||||
|
||||
Garantert kapasitet med forutsigbar latens. Egnet for:
|
||||
- Produksjonsworkloads med stabil trafikk
|
||||
- Latency-sensitive applikasjoner
|
||||
- Høyvolum pipelines der PAYG-variasjon er et problem
|
||||
|
||||
**Viktige PTU-parametere:**
|
||||
- Minimum deployment: 15 PTU (global/data zone) eller 25–50 PTU (regional)
|
||||
- Skaleringsinkrement: 5 PTU (global/data zone) eller 25–50 PTU (regional)
|
||||
- PTU er modell-agnostisk quota — kan brukes til ulike modeller innen regionen
|
||||
- PTU kjøpes time-basert. Azure Reservations gir vesentlig rabatt ved langsiktig bruk
|
||||
|
||||
**Input/output-ratio per modell:**
|
||||
|
||||
| Modell | 1 output token = N input tokens |
|
||||
|--------|--------------------------------|
|
||||
| GPT-5-serien | 8 input tokens |
|
||||
| GPT-4.1-serien | 4 input tokens |
|
||||
| DeepSeek-R1/V3 | 1 (standard, som input) |
|
||||
| Llama-3.3-70B | 4 input tokens (unntak fra standard) |
|
||||
|
||||
### Fine-tuning-kostnader
|
||||
|
||||
Ved bruk av fine-tuned modeller:
|
||||
- **Standard:** PAYG + $1,70/time hosting
|
||||
- **Global Standard:** PAYG + $1,70/time hosting
|
||||
- **PTU:** Per PTU/time (ingen ekstra hosting)
|
||||
- **Developer Tier:** PAYG uten hosting, ingen garanti, slettes etter 24 timer
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. Regional tilgjengelighet
|
||||
|
||||
### Norway East — detaljert status
|
||||
|
||||
**Azure OpenAI-modeller (regional provisioned):**
|
||||
|
||||
| Modell | Norway East |
|
||||
|--------|------------|
|
||||
| `gpt-4.1` (2025-04-14) | Ja |
|
||||
| `gpt-4.1-mini` (2025-04-14) | Ja |
|
||||
| `gpt-4.1-nano` (2025-04-14) | Ja |
|
||||
| `o3` (2025-04-16) | Ja |
|
||||
| `o4-mini` (2025-04-16) | Ja |
|
||||
| `o3-mini` (2025-01-31) | Ja |
|
||||
| `o1` (2024-12-17) | Ja |
|
||||
| `gpt-4o` (2024-08-06) | Ja |
|
||||
| `gpt-4o` (2024-11-20) | Ja |
|
||||
| `gpt-4o-mini` | Ja |
|
||||
| `gpt-5` (2025-08-07) | Via Foundry Agent Service / Global Standard |
|
||||
| `gpt-5-mini` (2025-08-07) | Via Foundry Agent Service / Global Standard |
|
||||
| `gpt-5-nano` (2025-08-07) | Via Global Standard |
|
||||
| `gpt-5.1` (2025-11-13) | Via Foundry Agent Service |
|
||||
| `o3-deep-research` | Ja (ett av kun to regioner globalt) |
|
||||
| `computer-use-preview` | Nei — kun East US 2, Sweden Central, South India |
|
||||
| `sora` (video) | Nei — kun East US 2, Sweden Central |
|
||||
| `gpt-image-1` | Begrenset tilgang, ikke bekreftet Norway East |
|
||||
|
||||
**Foundry Models sold directly by Azure (DeepSeek, Llama, Mistral, Grok):**
|
||||
|
||||
Alle disse er tilgjengelig i Norway East via Global Standard deployment:
|
||||
- DeepSeek-R1, R1-0528, V3-0324, V3.1, V3.2
|
||||
- Llama-4-Maverick, Llama-3.3-70B
|
||||
- Grok-4 (alle varianter)
|
||||
- MAI-DS-R1
|
||||
- mistral-document-ai
|
||||
|
||||
### Sweden Central — referanse
|
||||
|
||||
Sweden Central har full feature coverage og er anbefalt for pilot-prosjekter med nyeste features:
|
||||
- GPT-5-serien (alle varianter inkl. gpt-5-mini, nano)
|
||||
- Alle GPT-4.1-varianter
|
||||
- o-serien (o3, o4-mini, o3-mini, o1, o3-pro)
|
||||
- Computer-Use (`computer-use-preview`) — JA
|
||||
- Sora video generation — JA
|
||||
- DeepSeek, Grok, Llama, Mistral — alle tilgjengelig
|
||||
- Foundry Agent Service (GA), Workflows, Deep Research
|
||||
|
||||
### West Europe
|
||||
|
||||
Full dekning av GPT-5, GPT-4.1, o-serien, DeepSeek-modeller og alle Foundry Models sold directly by Azure.
|
||||
|
||||
### Oppsummering: Nordiske regioner
|
||||
|
||||
| Feature | Norway East | Sweden Central | West Europe |
|
||||
|---------|------------|----------------|-------------|
|
||||
| GPT-4.1-serien | Ja | Ja | Ja |
|
||||
| GPT-5 (regional PTU) | Via Global std/Agent Service | Ja | Ja |
|
||||
| o3, o4-mini | Ja | Ja | Ja |
|
||||
| DeepSeek (alle) | Ja | Ja | Ja |
|
||||
| Llama 3.3-70B | Ja | Ja | Ja |
|
||||
| Computer-Use | Nei | Ja | Nei |
|
||||
| Sora | Nei | Ja | Nei |
|
||||
| o3-deep-research | Ja | Nei | Ja |
|
||||
| Dataresidens (GDPR) | Norsk | Svensk | Europeisk |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 10. For Cosmo: Modellvalgveiledning
|
||||
|
||||
### Beslutningsflyt
|
||||
|
||||
```
|
||||
Er oppgaven enkel (chat, Q&A, summarisering)?
|
||||
├── Ja, høyvolum og kostnad er kritisk → gpt-4.1-nano / gpt-5-nano
|
||||
├── Ja, balansert → gpt-4.1-mini / gpt-5-mini / o4-mini
|
||||
└── Nei, kompleks
|
||||
|
||||
Er oppgaven kompleks (reasoning, kode, analyse)?
|
||||
├── Trenger dyp reasoning + tid til svaret → gpt-5 / o3 / o3-pro
|
||||
├── Rask reasoning + bilde-input → o4-mini
|
||||
└── Kode-spesifikk → gpt-5-codex / codex-mini
|
||||
|
||||
Har kunden Norway East-krav (dataresidens)?
|
||||
├── Ja → GPT-4.1-serien, o3, o4-mini (full støtte)
|
||||
│ DeepSeek (Global Standard — data kan rutes globalt, vurder nøye)
|
||||
│ GPT-5 → kun via Global Standard/Agent Service (data kan forlate Norway East)
|
||||
└── Nei → vurder Sweden Central for full feature coverage
|
||||
|
||||
Er kunden offentlig sektor (Schrems II / GDPR)?
|
||||
├── Ja, strenge krav → Regional Provisioned i Norway East
|
||||
│ Velg: gpt-4.1, o3, o4-mini — bekreftet regional PTU
|
||||
│ Unngå: Global Standard deployment (data rutes globalt)
|
||||
└── Nei → Global Standard er akseptabelt
|
||||
|
||||
Trenger kunden open-source/selvhostet-alternativ?
|
||||
├── Ja, reasoning → DeepSeek-R1 / MAI-DS-R1
|
||||
├── Ja, chat + tool use → DeepSeek-V3-0324 / Llama-3.3-70B
|
||||
└── Ja, liten modell (edge/on-device) → Phi-4-mini-instruct / Foundry Local
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Hurtigguide per scenario
|
||||
|
||||
| Scenario | Anbefalt modell | Begrunnelse |
|
||||
|---------|----------------|-------------|
|
||||
| Intern chatbot, Teams | gpt-4.1-mini | Raskt, billig, godt nok |
|
||||
| RAG over store dokumenter | gpt-4.1 (1M kontekst) eller gpt-5 | Lang kontekst, god instruction following |
|
||||
| Juridisk/medisinsk analyse | gpt-5 eller o3 | Dyp reasoning, nøyaktighet |
|
||||
| Kodegjennomgang / copilot | gpt-5-codex / gpt-4.1 | Kodeoptimalisert |
|
||||
| Kostnadseffektiv høyvolum | gpt-4.1-nano / gpt-5-nano | Lavest pris, høy throughput |
|
||||
| Multi-agent orkestrering | gpt-5 / gpt-4.1 (som orkestratormodell) | Sterk instruction following |
|
||||
| On-device / edge / offline | Phi-4-mini-instruct (Foundry Local) | Kjører lokalt, ingen sky |
|
||||
| Open-source med reasoning | DeepSeek-R1 / MAI-DS-R1 | Åpen kildekode, sterk reasoning |
|
||||
| Sammenligning av alternativer | Model Router | Automatisk routing, opp til 60% kostnadsbesparelse |
|
||||
| DPIA-kritisk (data forblir i Norge) | gpt-4.1/o3 + Regional PTU Norway East | Garantert dataresidens |
|
||||
|
||||
### Spørsmål å stille kunden
|
||||
|
||||
1. "Hva er primæroppgaven — chat/søk, analyse, koding eller kreativt innhold?"
|
||||
2. "Hvilke volumforventninger har dere (tokens/måned)?"
|
||||
3. "Er dataresidens et krav, eller er Global Standard akseptabelt?"
|
||||
4. "Trenger dere open-source/selvhostet alternativ av compliance-hensyn?"
|
||||
5. "Er latens kritisk (real-time UI) eller kan modellen tenke seg om (batch/agent)?"
|
||||
6. "Skal modellen kjøre på edge/on-device?"
|
||||
|
||||
### Norway East-spesifikke råd
|
||||
|
||||
- **Bruk Regional PTU** for produksjonskritiske workloads med dataresidensbehov
|
||||
- **gpt-4.1-serien** er primærvalget — full regional PTU, lav latens
|
||||
- **o3 og o4-mini** er tilgjengelig med regional PTU i Norway East
|
||||
- **GPT-5** er tilgjengelig via Foundry Agent Service og Global Standard, men data kan rutes utenfor Norway East — vurder nøye for sensitive data
|
||||
- **Deep Research** (`o3-deep-research`) er tilgjengelig i Norway East — ett av kun to regioner globalt
|
||||
- **DeepSeek** bruker Global Standard (alle regioner) — ikke egnet for strenge dataresidens-krav
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kilder og verifisering
|
||||
|
||||
Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)):
|
||||
|
||||
- [Foundry Models sold directly by Azure (azure-openai)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure?view=foundry-classic)
|
||||
- [Foundry Models sold directly by Azure (azure-direct-others)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure?view=foundry-classic&pivots=azure-direct-others)
|
||||
- [Azure OpenAI in Azure AI Foundry Models — model overview](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/models)
|
||||
- [GPT-5 vs GPT-4.1: choosing the right model](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-models/how-to/model-choice-guide?view=foundry-classic)
|
||||
- [Azure OpenAI reasoning models](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/how-to/reasoning?view=foundry-classic)
|
||||
- [PTU costs and billing](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/how-to/provisioned-throughput-onboarding?view=foundry-classic)
|
||||
- [Foundry Models from partners and community (Phi)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-models/concepts/models-from-partners?view=foundry-classic)
|
||||
- [Azure OpenAI models and regions for Foundry Agent Service](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/concepts/model-region-support?view=foundry-classic)
|
||||
- [Azure OpenAI quotas and limits](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/quotas-limits?view=foundry-classic)
|
||||
|
||||
Content translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance for Norwegian public sector.
|
||||
|
||||
Research date: 2026-02
|
||||
602
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/power-platform.md
Normal file
602
skills/ms-ai-advisor/references/platforms/power-platform.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,602 @@
|
|||
# Power Platform AI - Knowledge Base
|
||||
|
||||
**Last updated:** 2026-02
|
||||
**Status:** GA (General Availability)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Hva er Power Platform AI?
|
||||
|
||||
Power Platform AI omfatter AI-kapabiliteter på tvers av Power Automate, Power Apps, Power Pages og AI Builder. Det er Microsofts low-code/no-code tilnærming til å integrere AI i forretningsprosesser.
|
||||
|
||||
**Nøkkelkomponenter:**
|
||||
- **AI Builder** - Forhåndsbygde og tilpassede AI-modeller
|
||||
- **Prompt Builder** - Bygg, test og deploy generative AI-prompts
|
||||
- **Copilot i Power Automate** - AI-assistert automatisering og prosessanalyse
|
||||
- **Copilot i Power Apps** - AI-assistert app-utvikling
|
||||
- **Copilot i Power Pages** - AI-assistert webside-bygging
|
||||
- **Power Platform Copilots** - Konversasjonelle AI-opplevelser
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## AI Builder
|
||||
|
||||
AI Builder gjør det mulig å legge til AI-kapabiliteter i Power Apps og Power Automate uten kode.
|
||||
|
||||
### Modelltyper
|
||||
|
||||
| Type | Beskrivelse | Use case |
|
||||
|------|-------------|----------|
|
||||
| **Document processing** | Trekk ut data fra dokumenter (v4.0 GA) | Fakturaer, kvitteringer, ID |
|
||||
| **Text recognition (OCR)** | Les tekst fra bilder | Skanne dokumenter |
|
||||
| **Object detection** | Identifiser objekter i bilder | Inventar, kvalitetskontroll |
|
||||
| **Text classification** | Kategoriser tekst | Support tickets, sentiment |
|
||||
| **Entity extraction** | Trekk ut spesifikke data fra tekst | Navn, adresser, datoer |
|
||||
| **Prediction** | Forutsi utfall basert på historiske data | Lead scoring, churn |
|
||||
| **GPT prompts** | Custom GPT-baserte prompts (GPT-4.1/o3) | Oppsummering, generering |
|
||||
|
||||
### Prebuilt Models
|
||||
|
||||
Klare til bruk uten trening:
|
||||
|
||||
- **Invoice processing** - Trekk ut felt fra fakturaer
|
||||
- **Receipt processing** - Les kvitteringsdata
|
||||
- **Business card reader** - Skann visittkort
|
||||
- **ID reader** - Les pass, førerkort, etc.
|
||||
- **Text translation** - Oversett tekst
|
||||
- **Sentiment analysis** - Analyser følelser i tekst
|
||||
- **Key phrase extraction** - Finn nøkkelord
|
||||
- **Language detection** - Identifiser språk
|
||||
- **Category classification** - Kategoriser tekst
|
||||
- **Image description** - Beskriv innhold i bilder (preview)
|
||||
|
||||
### AI Builder + Azure Document Intelligence GA (2025)
|
||||
|
||||
**Status:** GA fra april 2025
|
||||
|
||||
AI Builder er nå integrert med Azure Document Intelligence v4.0:
|
||||
|
||||
- **Forbedret OCR** - Bedre tekstgjenkjenning på tvers av dokumenttyper
|
||||
- **Natural language understanding** - Forstå ustrukturert innhold
|
||||
- **Layout detection** - Avansert oppdagelse av dokumentstruktur
|
||||
- **Overlapping fields** - Ekstraher informasjon fra komplekse oppsett
|
||||
- **Signature detection** - Oppdager signaturer i kontrakter og avtaler
|
||||
- **Table confidence scores** - Konfidensscoring for tabeller og celler
|
||||
- **GPT-basert dokumentutvinning** - Trekk ut felt uten forhåndstrening (GA mars 2025)
|
||||
|
||||
**Document processing agent (preview fra mai 2025):**
|
||||
Bruk en dedikert agent til å effektivisere dokumentprosessering i flows, uten manuell modellkonfigurasjon.
|
||||
|
||||
```
|
||||
Pattern: GPT-basert dokumentutvinning
|
||||
Trigger: Faktura lastet opp
|
||||
Action: AI Builder – Extract with GPT (naturlig språk-instruksjoner)
|
||||
Instruksjon: "Trekk ut fakturanummer, dato, beløp og leverandørnavn"
|
||||
Action: Lagre i Dataverse
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Content Understanding (GA november 2025):**
|
||||
Ny evolusjon av Document Intelligence med multimodal support:
|
||||
- Prosesser tekst, bilder, lyd og video i ett API
|
||||
- API-versjon `2025-11-01`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Prompt Builder (AI Builder)
|
||||
|
||||
**Status:** GA
|
||||
|
||||
Prompt Builder er AI Builders grensesnitt for å bygge, teste og deploye generative AI-prompts for store språkmodeller.
|
||||
|
||||
### Nøkkelfunksjoner 2025
|
||||
|
||||
| Feature | Status | Detaljer |
|
||||
|---------|--------|----------|
|
||||
| **Azure AI Foundry-modeller** | GA sept 2025 | Bruk egne fine-tunede modeller i prompts |
|
||||
| **Connector-grounding** | Preview juni 2025 | Bruk connector-data (ikke bare Dataverse) i prompts |
|
||||
| **Power Fx i prompts** | GA sept 2025 | Bruk Power Fx-uttrykk for dynamiske prompts |
|
||||
| **Prompt evaluations** | Preview mai 2025 | Optimaliser AI-resultater med accuracy scoring |
|
||||
| **Test and validate** | Preview juli 2025 | Valider prompt-aksjoner før deploy |
|
||||
| **Generer kode fra naturlig språk** | GA juli 2025 | Lag agenthandlinger med naturlig språk |
|
||||
|
||||
### Azure AI Foundry-integrasjon i Prompt Builder
|
||||
|
||||
**GA: September 2025**
|
||||
|
||||
Koble Prompt Builder til egne modeller i Azure AI Foundry:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Bruksscenario:
|
||||
1. Deploy fine-tuned modell i Azure AI Foundry
|
||||
2. Koble til fra Prompt Builder (sikker tilkobling)
|
||||
3. Bruk i Power Automate flows eller Copilot Studio-agenter
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Tilgjengelige modeller via Foundry-integrasjon:**
|
||||
- GPT-4.5, GPT-4.1 (OpenAI-familien)
|
||||
- Llama (Meta)
|
||||
- DeepSeek
|
||||
- 1800+ modeller fra AI Foundry Model catalog
|
||||
|
||||
**Verdi:** Domene-spesifikke modeller (juridisk, finans, kundeservice) uten å forlate Power Platform.
|
||||
|
||||
### Aktuelle GPT-modeller i Prompt Builder
|
||||
|
||||
| Modell | Tier | Bruksområde |
|
||||
|--------|------|-------------|
|
||||
| GPT-4.1 mini | Basic | Enkle oppgaver, lav kostnad |
|
||||
| GPT-4.1 | Standard | Standard AI-oppgaver |
|
||||
| o3 | Premium | Avansert resonnering |
|
||||
| GPT-5 | Premium (preview aug 2025) | Neste generasjon |
|
||||
| Egne Foundry-modeller | Varierer | Domain-spesifikke behov |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot i Power Automate
|
||||
|
||||
AI-assistert automatisering som hjelper brukere lage flows raskere.
|
||||
|
||||
### Kapabiliteter
|
||||
|
||||
| Feature | Beskrivelse |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| **Describe to build** | Skriv hva flowen skal gjøre, Copilot bygger den |
|
||||
| **Edit with Copilot** | Beskriv endringer i naturlig språk |
|
||||
| **Explain flow** | Copilot forklarer hva en flow gjør |
|
||||
| **Suggest actions** | Anbefalinger for neste steg |
|
||||
| **Fix errors** | Hjelp med feilsøking |
|
||||
| **Analyze runs** | Forstå flow-trender og feil med naturlig språk (GA jan 2025) |
|
||||
|
||||
### Process Mining med Copilot
|
||||
|
||||
**GA: September 2025**
|
||||
|
||||
Copilot i Process Mining gir analytiske innsikter gjennom konversasjon:
|
||||
|
||||
- **Copilot i ingestion** - Veiledet datainnhenting
|
||||
- **Copilot i process analytics** - Generer prosesinnsikter med naturlig språk
|
||||
- Opprett filtre, custom metrics og kategoriseringsvariabler via chat
|
||||
- Summer funn kvantitativt og kvalitativt
|
||||
- Desktop-plugin for aksjon på en prosess
|
||||
|
||||
```
|
||||
Eksempel:
|
||||
Bruker: "Vis meg de 5 mest forsinkede prosessene siste kvartal"
|
||||
Copilot: Genererer filter + visualisering automatisk
|
||||
```
|
||||
|
||||
### AI-aktiverte handlinger
|
||||
|
||||
Handlinger som bruker AI i flows:
|
||||
|
||||
- **AI Builder actions** - Bruk AI Builder-modeller
|
||||
- **Copilot Studio actions** - Kall Copilot Studio-agenter
|
||||
- **Azure OpenAI actions** - Direkte Azure OpenAI-integrasjon
|
||||
- **HTTP + AI** - Kall eksterne AI-API-er
|
||||
- **Generative Actions** - Dynamiske konversasjoner med automatisk plugin-valg
|
||||
|
||||
### Generative Answers i Flows
|
||||
|
||||
Bruk GPT til å generere svar basert på grounding data:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Trigger: Ny e-post mottas
|
||||
Action: AI Builder - GPT prompt
|
||||
Input: E-postinnhold
|
||||
Prompt: "Klassifiser denne henvendelsen som: Ordre, Support, Klage, Annet"
|
||||
Action: Switch basert på kategori
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Copilot i Power Apps
|
||||
|
||||
AI-assistert app-utvikling for raskere bygging.
|
||||
|
||||
### Kapabiliteter
|
||||
|
||||
| Feature | Beskrivelse |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| **Describe to build** | Beskriv appen, Copilot genererer UI og logikk |
|
||||
| **Add features** | "Legg til et søkefelt som filtrerer tabellen" |
|
||||
| **Generate formulas** | Lag Power Fx-formler fra beskrivelser |
|
||||
| **Explain code** | Forklar eksisterende formler |
|
||||
| **Data modeling** | Foreslå tabellstruktur fra beskrivelse |
|
||||
| **Agent builder** | Lag agenter fra eksisterende apper (GA aug 2025) |
|
||||
|
||||
### Copilot Control
|
||||
|
||||
Embed Copilot-chat i Power Apps:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Copilot control komponenter:
|
||||
- Konversasjonsgrensesnitt i appen
|
||||
- Grounding mot Dataverse-data
|
||||
- Custom instructions
|
||||
- Action-utførelse
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Use case:** Intern helpdesk-app med innebygd AI-assistent.
|
||||
|
||||
### Low-code Agents i Model-driven Apps
|
||||
|
||||
**Preview juni 2025** — Integrer agentintelligens direkte i model-driven apps:
|
||||
- Agent Xrm og PCF APIs for AI i custom komponenter
|
||||
- Agenter for vanlige oppgaver (datainntasting, utforsking, oppsummering)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Power Pages AI
|
||||
|
||||
AI-funksjoner for bygging og drift av forretningsnettsteder.
|
||||
|
||||
### AI-funksjoner for makere
|
||||
|
||||
| Feature | Status | Beskrivelse |
|
||||
|---------|--------|-------------|
|
||||
| **Generer nettside** | GA | Opprett nettsted fra naturlig språk-beskrivelse |
|
||||
| **Generer side** | GA | Lag enkeltside med Copilot |
|
||||
| **Generer skjema** | GA | AI-generert enkelttrinn-skjema |
|
||||
| **Generer flertrinnsskjema** | Preview | Komplekse skjemaer via Copilot |
|
||||
| **Generer tekst** | GA | AI-generert innhold for sider |
|
||||
| **Generer fargetema** | GA | Fargepaletter via naturlig språk |
|
||||
| **Spør Copilot** | GA | Svar på spørsmål under bygging |
|
||||
|
||||
### AI-funksjoner for sluttbrukere
|
||||
|
||||
| Feature | Status | Beskrivelse |
|
||||
|---------|--------|-------------|
|
||||
| **Svar fra websidedata** | Preview juni 2025 | Brukere kan stille spørsmål og få svar fra nettstedinnholdet |
|
||||
| **Filtrer lister med naturlig språk** | Preview mai 2025 | Bruker naturlig språk for å filtrere datatabeller |
|
||||
| **Sikkerhetsagent** | Preview jan 2026 | Kontekst-bevisst agent for sideikkerhet |
|
||||
|
||||
### Power Pages MCP Server
|
||||
|
||||
**Preview: januar 2026** — Integrer Power Pages med LLM-verktøy via Model Context Protocol.
|
||||
|
||||
### Governance for Power Pages AI
|
||||
|
||||
- Aktiver/deaktiver AI-funksjoner per miljø (maker og sluttbruker separat)
|
||||
- Granulær kontroll per funksjon
|
||||
- Tenant- og nettstedsnivå-kontroll via Copilot Hub
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Dataverse og Vector Search
|
||||
|
||||
### Dataverse som Vector Store
|
||||
|
||||
Dataverse støtter vector embeddings for semantisk søk:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Use case:
|
||||
1. Lagre dokumenter i Dataverse
|
||||
2. Generer embeddings med Azure OpenAI
|
||||
3. Lagre i vector-kolonne
|
||||
4. Søk med cosine similarity
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Forbedringer 2025
|
||||
|
||||
**Enhanced Dataverse Search (GA juni 2025):**
|
||||
|
||||
Ny konfigurasjon i Power Platform Admin Center gir granulær kontroll:
|
||||
|
||||
- **Relevant search** — Global søk for forretningsapper
|
||||
- **Rich Copilot search** — Semantisk AI-søk for agenter og Copilot-opplevelser
|
||||
- **Deaktiver søk** — Styr lagringskapasitet
|
||||
|
||||
Forbedret indeksering for generative AI-opplevelser:
|
||||
- Copilot og agenter krever Dataverse search aktivert
|
||||
- Enhanced semantic indexing for bedre søkekvalitet
|
||||
|
||||
**Dataverse for Agents (2025 Wave 2):**
|
||||
- Dataverse som fundamentalt data-platform for autonome agenter
|
||||
- Støtte for team av agenter med human-in-the-loop
|
||||
|
||||
**Dataverse MCP Server (Preview mars 2026):**
|
||||
- Integrer Dataverse-data med LLM-er via Model Context Protocol
|
||||
- Agenter kan dynamisk hente, resonere over og handle på enterprise-data
|
||||
|
||||
**Prompt Columns og AI-funksjoner (2025 Wave 2):**
|
||||
- AI-drevne forretningslokkfunksjoner direkte i Dataverse-tabeller
|
||||
- Intelligent forretningslogikk for agenter og applikasjoner
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Lisensiering: Overgang til Copilot Credits
|
||||
|
||||
### End of AI Builder Credits — Progressiv avvikling
|
||||
|
||||
Microsoft annonserte i **oktober 2025** en progressiv avvikling av AI Builder credits til fordel for Copilot Credits.
|
||||
|
||||
**Viktig:** AI Builder-funksjoner fortsetter å fungere — kun betalingsvaluta endres.
|
||||
|
||||
| Dato | Hendelse |
|
||||
|------|----------|
|
||||
| **1. nov 2025** | Stopp av salg av AI Builder capacity add-ons for nye kunder |
|
||||
| **1. nov 2026** | End of Life for AI Builder capacity add-ons (eksisterende kunder) |
|
||||
| **1. nov 2026** | Seeded AI Builder credits fjernes fra alle Premium-lisenser |
|
||||
|
||||
**Overgangslogikk:**
|
||||
1. AI Builder credits forbrukes først (dersom tilgjengelig)
|
||||
2. Deretter Copilot Credits (fallback)
|
||||
3. Ingen tilgjengelighet → funksjon blokkeres
|
||||
|
||||
### Copilot Credits — Nytt prismodell
|
||||
|
||||
Copilot Credits er den unified valutaen for all AI-funksjonalitet i Power Platform:
|
||||
|
||||
**Konsumpsjonssatser (AI Builder / AI Tools):**
|
||||
|
||||
| Tier | Rate | Eksempler |
|
||||
|------|------|-----------|
|
||||
| Basic | 0,1 credits per 1K tokens/tegn/bilde/side | Sentiment analysis, språkdeteksjon |
|
||||
| Standard | 1,5 credits per 1K tokens/tegn/bilde/side | Entity extraction, kategoriering |
|
||||
| Premium | 10 credits per 1K tokens/tegn/bilde/side | Avanserte reasoning-modeller |
|
||||
| Content processing | 8 credits per side/bilde | Dokumentprosessering |
|
||||
|
||||
**Faktureringssatser (Copilot Studio-kontekst):**
|
||||
|
||||
| Funksjon | Copilot Credits |
|
||||
|----------|----------------|
|
||||
| Classic answer | 1 credit |
|
||||
| Generative answer | 2 credits |
|
||||
| Agent action | 5 credits |
|
||||
| Tenant graph grounding | 10 credits |
|
||||
| Agent flow actions (per 100) | 13 credits |
|
||||
|
||||
### Kjøpsalternativer
|
||||
|
||||
| Alternativ | Beskrivelse |
|
||||
|-----------|-------------|
|
||||
| **Prepaid Copilot Credits** | Forhåndskjøpt pool via Azure Portal |
|
||||
| **Pay-as-you-go** | Betaler kun for faktisk forbruk via Azure-abonnement |
|
||||
| **Copilot Credits Pre-Purchase Plan** | 1-årig prepaid (Copilot Credit Commit Units) |
|
||||
| **M365 Copilot-lisens** | Inkluderer B2E-bruk uten ekstra credits |
|
||||
|
||||
**Monitoring:** Power Platform Admin Center gir daglig sporingsrapport per miljø, produktnivå-forbruksinnsikt og governance-kontroller.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Power Platform Copilots
|
||||
|
||||
Konversasjonelle AI-opplevelser bygget med Power Platform.
|
||||
|
||||
### Typer
|
||||
|
||||
| Type | Plattform | Bruk |
|
||||
|------|-----------|------|
|
||||
| **Copilot for Power Platform** | Maker portal | Hjelp med utvikling |
|
||||
| **Copilot Studio agents** | Copilot Studio | Custom agenter |
|
||||
| **Copilot in canvas apps** | Power Apps | Embedded chat |
|
||||
| **Copilot in model-driven apps** | Power Apps | Forretningslogikk-assistanse |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Governance og Sikkerhet
|
||||
|
||||
### Data Loss Prevention (DLP)
|
||||
|
||||
Styr hvilke connectors som kan brukes sammen:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Policy-eksempel:
|
||||
- Business data: SharePoint, Dataverse, Teams
|
||||
- Non-business: Twitter, Facebook
|
||||
- Blocked: Custom connectors (by default)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**DLP-oppdateringer 2024-2025:**
|
||||
- Connector action control på triggers og interne aksjoner (full enforcement feb 2025)
|
||||
- Child flow DLP-håndhevelse inkludert
|
||||
- Advanced Connector Policies (ACP) — preview, neste generasjon DLP
|
||||
|
||||
### Copilot Governance (2025 Wave 1)
|
||||
|
||||
Dedikert governance-lag for Copilot og agenter:
|
||||
|
||||
- **Copilot access policies** — Styr hvem som kan bruke Copilot-funksjoner
|
||||
- **Behavior controls** — Adresser sikkerhets- og compliance-krav
|
||||
- **ROI og compliance insights** — Evaluer Copilot-impact
|
||||
- **Microsoft Purview** — Sluttbruker-aktivitetsaudit
|
||||
- **Microsoft Sentinel** — Sikkerhetsintegrasjon
|
||||
- **Customer-managed encryption keys** — For sensitiv data
|
||||
|
||||
### Managed Environments (2025 Wave 2)
|
||||
|
||||
Power Platform Admin Center som unified governance hub for agenter:
|
||||
|
||||
**Fire søyler:**
|
||||
1. **Managed security** — Avansert beskyttelse for AI-drevet verden
|
||||
2. **Managed governance** — Synlighet, granulær kontroll, redusert admin-overhead
|
||||
3. **Managed operations** — Overvåking, alerting, lifecycle management
|
||||
4. **Managed availability** — Enterprise-grade pålitelighet
|
||||
|
||||
**Governance-funksjoner:**
|
||||
- Environment groups og policyer
|
||||
- Advanced Connector Policies (ACP)
|
||||
- Tenant-wide inventory med agent-oversikt
|
||||
- Automatisering via admin connector, PowerShell, API
|
||||
|
||||
### AI Builder Policies
|
||||
|
||||
- **Block AI Builder** - Deaktiver helt i miljø
|
||||
- **Restrict models** - Kun godkjente modelltyper
|
||||
- **Data residency** - Kontroller hvor data prosesseres
|
||||
- **Copilot Credits-allokering** - Per miljø med hard-stop og varsler
|
||||
|
||||
### Environment Security
|
||||
|
||||
- Managed Identities for connections
|
||||
- Azure Key Vault for secrets
|
||||
- Row-level security i Dataverse
|
||||
- TLS 1.3 (GA des 2024)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Integrasjon med Azure AI
|
||||
|
||||
### Azure OpenAI Connector
|
||||
|
||||
Direkte tilgang til Azure OpenAI fra Power Automate:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Actions:
|
||||
- Chat completions
|
||||
- Text completions
|
||||
- Embeddings
|
||||
- Image generation (DALL-E)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Krav:** Azure OpenAI-ressurs og API-nøkkel
|
||||
|
||||
### Azure AI Services Connectors
|
||||
|
||||
- **Azure Cognitive Services** - Vision, Language, Speech
|
||||
- **Azure AI Search** - Enterprise search
|
||||
- **Custom connectors** - Enhver Azure AI-tjeneste
|
||||
|
||||
### Dataverse som Vector Store
|
||||
|
||||
```
|
||||
Use case:
|
||||
1. Lagre dokumenter i Dataverse
|
||||
2. Generer embeddings med Azure OpenAI
|
||||
3. Lagre i vector-kolonne
|
||||
4. Søk med cosine similarity
|
||||
5. Grunnlag for Copilot/agent RAG-løsninger
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Common Patterns
|
||||
|
||||
### Pattern 1: Dokumentprosessering med GPT
|
||||
|
||||
```
|
||||
Trigger: Fil lastet opp til SharePoint
|
||||
Action: AI Builder - Extract with GPT
|
||||
Instruksjon: Naturlig språk-beskrivelse av felt
|
||||
Action: Opprett post i Dataverse med ekstraherte felt
|
||||
Action: Send godkjenningsforespørsel
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2: Intelligent Triage
|
||||
|
||||
```
|
||||
Trigger: Ny e-post i delt postboks
|
||||
Action: AI Builder - Text classification
|
||||
Switch: Basert på kategori
|
||||
- Support → Opprett sak
|
||||
- Ordre → Send til ordresystem
|
||||
- Klage → Eskaler til leder
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3: Kunnskapssøk
|
||||
|
||||
```
|
||||
Trigger: Bruker stiller spørsmål i app
|
||||
Action: AI Builder - GPT med grounding
|
||||
Grounding: Dataverse-tabeller + connectors
|
||||
Action: Vis svar i Copilot control
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4: Proaktiv Automatisering
|
||||
|
||||
```
|
||||
Trigger: Planlagt - hver morgen
|
||||
Action: Hent åpne saker eldre enn 3 dager
|
||||
Action: AI Builder - GPT oppsummering
|
||||
Action: Send daglig rapport til leder
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5: Domain-spesifikk AI med Foundry
|
||||
|
||||
```
|
||||
Trigger: Juridisk dokument mottas
|
||||
Action: Prompt Builder (egendefinert Foundry-modell)
|
||||
Modell: Fine-tuned juridisk modell fra Azure AI Foundry
|
||||
Prompt: "Identifiser risikoklausuler"
|
||||
Action: Flagg for jurist-gjennomgang
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## For Cosmo: Beslutningsveiledning
|
||||
|
||||
### Når anbefale Power Platform AI
|
||||
|
||||
1. **Citizen developers** som skal bygge selv
|
||||
2. **Enkel AI-integrasjon** uten kode
|
||||
3. **Dokumentprosessering** er hovedbruk
|
||||
4. **Dataverse allerede i bruk** som dataplatform
|
||||
5. **Power Automate-flows** trenger AI-kapabiliteter
|
||||
6. **Prosessanalyse og mining** med Copilot-drevet innsikt
|
||||
7. **Eksternt nettsted** trenger AI (Power Pages)
|
||||
|
||||
### Når anbefale Copilot Studio istedenfor
|
||||
|
||||
1. **Konversasjonelle agenter** er hovedbruk
|
||||
2. **Multi-channel** distribusjon (Teams, Web, WhatsApp)
|
||||
3. **Kompleks orkestrering** med topics og actions
|
||||
|
||||
### Når anbefale Azure AI Foundry istedenfor
|
||||
|
||||
1. **Forretningskritiske** AI-systemer
|
||||
2. **Multi-model** behov
|
||||
3. **Custom orkestrering** og agent-arkitektur
|
||||
4. **Utviklerteam** med full kontroll
|
||||
|
||||
### Viktige samtaleemner 2025-2026
|
||||
|
||||
**Lisensovergangen:**
|
||||
- Spør om kunden har eksisterende AI Builder credits eller add-ons
|
||||
- Seeded credits i Premium-lisenser forsvinner 1. nov 2026
|
||||
- Planlegg overgang til Copilot Credits tidlig
|
||||
|
||||
**Foundry-integrasjon:**
|
||||
- Kundene kan nå bringe egne fine-tunede modeller inn i Power Platform
|
||||
- Relevant for domene-spesifikke behov uten å forlate low-code-plattformen
|
||||
|
||||
**Governance av agenter:**
|
||||
- 2025 Wave 2 gjør Admin Center til unified hub for agent-governance
|
||||
- Viktig for kunder som skal skalere agentbruk
|
||||
|
||||
### Spørsmål å stille kunden
|
||||
|
||||
1. "Bruker dere Power Platform i dag? (Power Apps, Power Automate, Dataverse)"
|
||||
2. "Hva slags dokumenter trenger dere å prosessere?"
|
||||
3. "Skal AI-en være del av en flow, eller en frittstående agent?"
|
||||
4. "Hvem skal bygge og vedlikeholde løsningen?"
|
||||
5. "Har dere AI Builder credits eller Copilot Credits tilgjengelig?"
|
||||
6. "Trenger dere domene-spesifikke AI-modeller (juridisk, finans, HR)?"
|
||||
7. "Er dere avhengig av Power Pages for eksternvente portaler?"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kilder og verifisering
|
||||
|
||||
Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)):
|
||||
|
||||
- [AI Builder overview](https://learn.microsoft.com/en-us/ai-builder/overview)
|
||||
- [What's new and planned for AI Builder 2025 Wave 1](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/ai-builder/planned-features)
|
||||
- [End of AI Builder credits](https://learn.microsoft.com/ai-builder/endofaibcredits)
|
||||
- [Licensing and Copilot Credits](https://learn.microsoft.com/ai-builder/message-management)
|
||||
- [Use your own generative AI model from Azure AI Foundry in prompt builder](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/ai-builder/use-own-generative-ai-model-azure-ai-foundry-prompt-builder)
|
||||
- [Leverage advanced features with Azure Document Intelligence integration](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2024wave2/ai-builder/leverage-advanced-features-azure-document-intelligence-integration)
|
||||
- [Extract information from documents with GPT](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2024wave2/ai-builder/extract-information-documents-gpt)
|
||||
- [Copilot in Power Automate](https://learn.microsoft.com/power-automate/copilot-overview)
|
||||
- [Integrate Copilot in Process Mining analysis](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/power-automate/integrate-copilot-process-mining-analysis)
|
||||
- [Overview of AI-powered and Copilot features in Power Pages](https://learn.microsoft.com/power-pages/configure/ai-copilot-overview)
|
||||
- [What's new and planned for Power Pages 2025 Wave 1](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/power-pages/planned-features)
|
||||
- [Enhance AI-powered experiences with Dataverse search](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/data-platform/enhance-ai-powered-experiences-dataverse-search)
|
||||
- [Power Platform governance and administration 2025 Wave 1](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave1/power-platform-governance-administration/)
|
||||
- [Power Platform governance and administration 2025 Wave 2](https://learn.microsoft.com/power-platform/release-plan/2025wave2/power-platform-governance-administration/)
|
||||
- [Billing rates and management — Copilot Credits](https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/requirements-messages-management)
|
||||
- [AI Builder licensing](https://learn.microsoft.com/en-us/ai-builder/administer-licensing)
|
||||
- Power Platform release plans 2025 Wave 1 and Wave 2
|
||||
|
||||
Content has been translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance.
|
||||
|
||||
Research date: 2026-02
|
||||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue