原始來源AI Matter
摘要
微软为 Copilot Studio 发表新的代理执行环境(harness),把模型放在具备命令列与文件工具的安全容器中运作,形成单一回圈工作流,可处理磁碟上的大型资料并逐步处理。相较以聊天为主、模型呼叫彼此隔离的标准执行环境,新版本在更依赖快取的情况下让 token 成本降低 15% 至 21%。测试成功率方面,GPT 5.5 Chat 提升 10.8 分、Opus 4.8 提升 22.1 分,但这些数字仅为微软内部测试,尚无独立验证。效率上,新模式约会做两倍的模型呼叫,但凭借快取在每 token 成本上更划算;若工具故障,新代理有 84% 至 91% 能恢复并继续,标准版则低于 7%。
重點整理
- 企业可用较低 token 成本执行资料密集的代理流程;但效能提升数字来自供应商自测,导入前应自行验证。
- 让正在评估 Copilot Studio 代理架构的团队了解成本与容错表现的取舍。
編輯說明
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