How does this course differ from AI Agents with Copilot Studio?

This course builds on AI Agents with Copilot Studio, a one-day course on building your first agent. It does not repeat the basics. Instead it focuses on designing systems of several agents: child agents, connected agents, parent and child instructions, tools through MCP and agent flows, testing with Agent Evaluation, and ALM and governance for real use in an organisation.

Which accounts do I need, and does the institute provide them?

The institute does not provide accounts, licences or tenants. You use your own or your organisation's Microsoft 365 and Copilot Studio accounts, or a trial that Microsoft offers on the training day. You should be able to create agents in a test environment, and it is worth checking with your administrator beforehand that Copilot Credits and the required connectors are available.

What level of experience do I need?

You should be able to build an agent in Copilot Studio on your own and understand topics, knowledge and calling Power Automate flows. This is an Advanced course, so it is not suitable if you have never used Copilot Studio. Beginners should take AI Agents with Copilot Studio first.

When should I use a child agent and when a connected agent?

A child agent suits a sub-task that shares context with the main agent and needs no separate permissions. A connected agent suits work with its own knowledge or tools, different permissions, or reuse by several main agents. The course practises this decision on realistic scenarios so you see the trade-offs of each.

Does running agents cost extra?

Using, building, testing and evaluating agents in Copilot Studio may consume the organisation's Copilot Credits under Microsoft's billing model at the time. Multi-agent systems and agents that start from triggers can use more credits than a single agent. The course shows how to track credit usage and design agents that do not run more than they need to.

What do I take away from the course?

You leave with the multi-agent help desk you built in the capstone, plus a lab guide, sample knowledge files, instruction templates for parent and child agents, a test question set, a governance checklist and a certificate of completion.

AI · AIC-106

Multi-Agent Solutions with Copilot Studio

หลักสูตร Multi-Agent Solutions with Copilot Studio เป็นการอบรมการออกแบบระบบ Agent หลายตัวบน Copilot Studio ทั้ง Child Agent, Connected Agent, การต่อ Tools ด้วย MCP การทดสอบด้วย Agent Evaluation และ Governance เหมาะกับ Maker และทีม IT ที่เคยสร้าง Agent มาแล้ว

ອັບເດດລ່າສຸດ 30 ຕ.ລ. 2026

ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 8,910 ບາດ / ທ່ານ 9,900 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ

ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້

PDFດາວໂຫຼດ Course Outline

ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

เมื่อองค์กรเริ่มใช้ Agent ใน Copilot Studio มากขึ้น Agent ตัวเดียวที่รับทุกเรื่องมักเริ่มตอบผิดขอบเขต หยิบ Knowledge ผิดแหล่ง และดูแลยากขึ้นทุกครั้งที่เพิ่มความสามารถ ทางออกคือแบ่งงานให้ Agent เฉพาะทางหลายตัวทำงานร่วมกันภายใต้ Agent หลักที่คอยประสานงาน แต่ถ้าออกแบบไม่ดี ระบบ Multi-Agent ก็สร้างปัญหาใหม่ เช่น ตอบผู้ใช้ซ้ำ ส่งต่อบริบทไม่ครบ หรือเปิดช่องให้ Agent ลูกทำสิ่งที่ Agent หลักไม่ได้รับอนุญาต

หลักสูตรนี้ต่อยอดจาก AI Agents with Copilot Studio ที่สอนการสร้าง Agent พื้นฐาน มาสู่การออกแบบระบบ Multi-Agent ระดับองค์กร เริ่มจากตัดสินใจว่าเมื่อไรควรแยก Agent ใช้ Generative Orchestration แยก Knowledge ให้ชัด สร้าง Child Agent และ Connected Agent เขียน Instructions ตามแนวทางที่ Microsoft แนะนำ จากนั้นเพิ่มความสามารถด้วย Connector, MCP และ Agent Flow ทำ Agent ที่ทำงานเองจาก Trigger ทดสอบด้วย Agent Evaluation ย้ายงานข้าม Environment ด้วย Solution และวาง Governance ก่อนปิดท้ายด้วย Capstone ระบบ Multi-Agent ที่ Publish ใช้งานได้จริง (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Advanced)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

ตัดสินใจได้ว่างานใดควรใช้ Agent เดียว Child Agent หรือ Connected Agent
ใช้ Generative Orchestration และเขียนคำอธิบาย Agent, Tool และ Topic ให้ระบบเลือกเส้นทางได้ถูก
แยก Knowledge Source ให้ Agent แต่ละตัวโดยไม่ทับซ้อนกัน
เขียน Instructions ของ Agent แม่และ Agent ลูกให้ส่งต่องานและตอบผู้ใช้เพียงครั้งเดียว
เพิ่มความสามารถด้วย Connector, MCP Server และ Agent Flow พร้อมขั้นตอนอนุมัติ
สร้าง Agent ที่ทำงานเองจาก Trigger โดยมีคนตรวจในจุดที่สำคัญ
ทดสอบและวัดคุณภาพด้วย Agent Evaluation และติดตามผลหลัง Publish
จัดการ ALM ด้วย Solution และวาง Governance ด้านสิทธิ์ ข้อมูล และค่าใช้จ่าย

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

Maker และ Power Platform Developer ที่เคยสร้าง Agent ใน Copilot Studio มาแล้ว
ทีม IT และ Automation ที่ต้องขยาย Agent จากงานเดียวไปสู่หลายแผนก
Solution Architect ที่ต้องออกแบบระบบ Agent ให้ดูแลง่ายและปลอดภัย
ผู้ดูแล Power Platform ที่ต้องกำหนดแนวทาง Governance สำหรับ Agent ในองค์กร
ผู้ที่ผ่านหลักสูตร AI Agents with Copilot Studio และต้องการต่อยอดระดับสูง

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

เคยสร้าง Agent ใน Copilot Studio ได้ด้วยตนเอง เช่น ผ่านหลักสูตร AI Agents with Copilot Studio
เข้าใจ Topic, Knowledge และการเรียก Power Automate Flow เบื้องต้น
คุ้นเคยกับ Microsoft 365, SharePoint และ Teams ในงานประจำ
บัญชีขององค์กรที่ใช้ Copilot Studio ได้ และสิทธิ์สร้าง Agent ใน Environment สำหรับทดลอง

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

หลักสูตรนี้ต่อยอดจาก AI Agents with Copilot Studio ซึ่งสอนการสร้าง Agent พื้นฐานใน 1 วัน มาสู่การออกแบบระบบ Agent หลายตัวที่ทำงานร่วมกันในระดับองค์กร อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab และ Workshop บนระบบ Help Desk ของบริษัทจำลองที่ต่อยอดกันตลอด 2 วัน ระดับ Advanced

ผู้เรียนใช้บัญชี Microsoft 365 และ Copilot Studio ของตนเองหรือขององค์กร หรือ Trial ที่ Microsoft เปิดให้ ณ วันอบรม สถาบันไม่ได้จัดเตรียมบัญชีหรือ License ให้ และการสร้างและทดสอบ Agent อาจใช้ Copilot Credits ขององค์กร เนื้อหาอัปเดตตาม Copilot Studio เวอร์ชันล่าสุด ณ วันอบรม ผู้เรียนจะได้ Lab Guide ไฟล์ Knowledge ตัวอย่าง Template Instructions และชุดคำถามทดสอบกลับไปใช้งานต่อ

Day 1 ออกแบบระบบ Multi-Agent

Section 1: Multi-Agent และ Generative Orchestration

ส่วนประกอบของ Agent และความต่างของ Harness แบบ Standard กับแบบ GitHub Copilot
เกณฑ์แยก Agent: โดเมนความรู้ต่างกัน สิทธิ์ต่างกัน หรือนำไปใช้ซ้ำ และต้นทุนของการแยก
Generative Orchestration วางแผนจากคำอธิบายของ Agent, Tool, Topic และ Knowledge อย่างไร
เขียนคำอธิบายที่ไม่ทับซ้อน และอ่าน Activity Map เพื่อดูว่า Agent เลือกเรียกอะไร
Workshop: ร่างแผนผังระบบ Agent ของบริษัทจำลองตั้งแต่ Agent เดียวถึงหลาย Agent

Section 2: Lab: Knowledge Source ที่แยกขอบเขตชัดเจน

เลือกแหล่ง Knowledge: SharePoint, ไฟล์อัปโหลด, Dataverse, เว็บไซต์ และ Copilot Connectors
หลักหนึ่ง Agent ลูกต่อหนึ่งแหล่งความรู้ เพื่อลดคำตอบซ้ำหรือขัดกัน
เตรียมเอกสารให้ค้นได้ดี: โครงสร้างหัวข้อ เวอร์ชัน และสิทธิ์การเข้าถึง
ตรวจคำตอบพร้อมแหล่งอ้างอิง และจัดการกรณีไม่พบข้อมูล
Lab: แยก Knowledge นโยบาย HR, IT และจัดซื้อให้ Agent เฉพาะทาง

Section 3: Lab: Child Agent ภายใน Agent เดียว

Child Agent (Inline Agent) คืออะไร และใช้บริบทร่วมกับ Agent หลักอย่างไร
สร้าง Child Agent ที่รับผิดชอบงานเดียว พร้อม Instructions และ Tools ของตนเอง
ส่งค่าระหว่าง Agent หลักกับ Child Agent ผ่านตัวแปรและบริบท
Lab: สร้าง Child Agent สำหรับสรุปคำขอและตรวจความครบถ้วนของข้อมูล

Section 4: Lab: Connected Agent และการส่งต่อบริบท

Connected Agent ที่มี Orchestration, Knowledge และ Tools ของตนเอง
เชื่อม Agent อื่นใน Copilot Studio ภายใน Environment เดียวกัน
ตั้งค่าการส่งประวัติการสนทนา และส่งพารามิเตอร์ที่จำเป็นให้ Agent ลูก
ภาพรวมการเชื่อม Microsoft Foundry Agent, Fabric Data Agent, Agents SDK และ A2A
Lab: ให้ Agent หลักส่งงานต่อให้ Agent HR และ Agent IT ที่สร้างแยกกัน

Section 5: Workshop: Instructions สำหรับ Agent แม่และ Agent ลูก

หลักให้มีเพียง Agent เดียวที่ตอบผู้ใช้ในแต่ละรอบ
บอก Agent ลูกให้รู้บทบาท และให้ส่งผลกลับแทนการตอบผู้ใช้เอง
กำหนดลำดับงานของ Agent แม่: เรียก รอผล รวมคำตอบ แล้วตอบครั้งเดียว
ใช้ภาษาสั่งที่ชัดเจน และเลือกระหว่างการถามกลับกับการแจ้งข้อมูลให้ถูก
Workshop: ทดสอบด้วยคำถามนอกขอบเขตทุก Agent แล้วแก้จนตอบได้เหมาะสม

Day 2 Tools, Automation และพร้อมขึ้น Production

Section 6: Lab: Tools ด้วย Connector, MCP และ Agent Flow

เพิ่ม Tool จาก Power Platform Connector พร้อมกำหนดค่าอินพุตและการยืนยันก่อนทำงาน
เชื่อม MCP Server เพื่อให้ Agent ใช้ Tools จากระบบภายนอก
สร้าง Agent Flow หรือ Workflow ใน Copilot Studio สำหรับงานหลายขั้นตอน
เลือกให้ Tool อยู่ที่ Agent หลักหรือ Agent ลูก ตามสิทธิ์และความเสี่ยง
Lab: ให้ Agent จัดซื้อสร้างคำขอใน SharePoint List และส่งขออนุมัติ

Section 7: Lab: Autonomous Agent และ Trigger

Agent ที่เริ่มทำงานเองจากเหตุการณ์ เช่น อีเมลเข้า ไฟล์ใหม่ หรือรายการใน Dataverse
เรียก Agent เป็นขั้นตอนหนึ่งใน Workflow ด้วย Agent Node
ใส่ขั้นตอนให้คนอนุมัติก่อนทำงานที่มีผลกระทบ
ป้องกันการทำงานวนซ้ำและการใช้ Credits เกินจำเป็น
Lab: Agent คัดแยกคำขอจากอีเมลแล้วส่งต่อ Agent เฉพาะทางโดยอัตโนมัติ

Section 8: Lab: ทดสอบและวัดคุณภาพด้วย Agent Evaluation

ทดสอบใน Test Pane และไล่ดู Activity Map ของการเรียก Agent ลูก
สร้างชุดทดสอบใน Agent Evaluation ทั้งคำถามปกติและคำถามนอกขอบเขต
อ่านผลคะแนน หาสาเหตุที่ตอบผิด แล้วปรับ Instructions หรือ Knowledge
ติดตามผลหลัง Publish ด้วย Analytics และประวัติการทำงาน
Lab: รันชุดทดสอบก่อนและหลังปรับ แล้วเทียบผล

Section 9: ALM, Security และ Governance

แยก Environment สำหรับพัฒนา ทดสอบ และใช้งานจริง พร้อม Solution และ Environment Variable
ย้าย Solution ด้วยการ Export และ Import หรือ Power Platform Pipelines
Authentication ด้วย Microsoft Entra ID และความเสี่ยงที่ Agent ลูกมีสิทธิ์มากกว่า Agent หลัก
Data Policy (DLP) การติดตาม Copilot Credits และข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA
Lab: ย้ายระบบ Multi-Agent จาก Dev ไป Test และตรวจตาม Checklist Governance

Section 10: Capstone: Publish ระบบ Multi-Agent

ออกแบบระบบ Help Desk องค์กรที่มี Agent หลักและ Agent เฉพาะทางอย่างน้อยสองตัว
ใส่ Knowledge, Tools, การอนุมัติ และชุดทดสอบให้ครบ
Publish ไปยัง Microsoft Teams, Microsoft 365 Copilot หรือเว็บไซต์ทดสอบ
นำเสนอผลงาน รีวิวร่วมกัน และสรุป Checklist ก่อนใช้งานจริง

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770

ລົງຊື່ຈອງໄວ້ ສອບຖາມຮອບຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້

ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

สามิตร โกยมCEO ที่สถาบันไอทีจีเนียส

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

หลักสูตรนี้ต่างจาก AI Agents with Copilot Studio อย่างไร

หลักสูตรนี้ต่อยอดจาก AI Agents with Copilot Studio ซึ่งเป็นหลักสูตร 1 วันที่สอนการสร้าง Agent ตัวแรก ส่วนหลักสูตรนี้ไม่สอนพื้นฐานซ้ำ แต่เจาะการออกแบบระบบ Agent หลายตัว ทั้ง Child Agent, Connected Agent, การเขียน Instructions ของ Agent แม่และลูก การต่อ Tools ด้วย MCP และ Agent Flow การทดสอบด้วย Agent Evaluation และการวาง ALM กับ Governance สำหรับใช้งานจริงในองค์กร

ต้องเตรียมบัญชีอะไรบ้าง และสถาบันจัดเตรียมให้หรือไม่

สถาบันไม่ได้จัดเตรียมบัญชี License หรือ Tenant ให้ ผู้เรียนใช้บัญชี Microsoft 365 และ Copilot Studio ของตนเองหรือขององค์กร หรือใช้ Trial ที่ Microsoft เปิดให้ ณ วันอบรม ควรมีสิทธิ์สร้าง Agent ใน Environment สำหรับทดลอง และควรตรวจกับผู้ดูแลระบบล่วงหน้าว่ามี Copilot Credits และสิทธิ์ใช้ Connector ที่จำเป็น

ต้องมีพื้นฐานระดับไหนก่อนเรียน

ควรสร้าง Agent ใน Copilot Studio ได้ด้วยตนเอง เข้าใจ Topic, Knowledge และการเรียก Power Automate Flow เบื้องต้น หลักสูตรนี้เป็นระดับ Advanced จึงไม่เหมาะกับผู้ที่ยังไม่เคยใช้ Copilot Studio มาก่อน ผู้เริ่มต้นควรเรียน AI Agents with Copilot Studio ก่อน

เมื่อไรควรใช้ Child Agent และเมื่อไรควรใช้ Connected Agent

Child Agent เหมาะกับงานย่อยที่ใช้บริบทร่วมกับ Agent หลักและไม่ต้องแยกสิทธิ์ ส่วน Connected Agent เหมาะกับงานที่มี Knowledge หรือ Tools ของตนเอง ต้องการสิทธิ์ต่างออกไป หรือต้องนำไปใช้ซ้ำกับ Agent หลักหลายตัว ในหลักสูตรจะฝึกตัดสินใจจากโจทย์จริงและเห็นข้อดีข้อเสียของแต่ละแบบ

การใช้งาน Agent มีค่าใช้จ่ายเพิ่มหรือไม่

การใช้งาน สร้าง ทดสอบ และประเมิน Agent ใน Copilot Studio อาจใช้ Copilot Credits ขององค์กรตามรูปแบบการคิดค่าบริการของ Microsoft ณ ขณะนั้น ระบบ Multi-Agent และ Agent ที่ทำงานเองจาก Trigger อาจใช้ Credits มากกว่า Agent ตัวเดียว ในหลักสูตรจะสอนวิธีติดตามการใช้ Credits และออกแบบให้ไม่ทำงานเกินจำเป็น

จบหลักสูตรแล้วได้อะไรกลับไป

ผู้เรียนจะได้ระบบ Help Desk แบบ Multi-Agent ที่สร้างเองใน Capstone พร้อม Lab Guide ไฟล์ Knowledge ตัวอย่าง Template Instructions สำหรับ Agent แม่และ Agent ลูก ชุดคำถามทดสอบ Checklist Governance และประกาศนียบัตรจบหลักสูตร