วิธีสร้าง Actions ให้ Copilot Agent สั่งงานระบบอัตโนมัติได้อย่างไร

วิธีสร้าง Actions ให้ Copilot Agent สั่งงานระบบอัตโนมัติ ทำได้โดยเปิด Microsoft Copilot Studio เลือก Agent แล้วไปที่ Tools → Add a tool จากนั้นเลือกเครื่องมือที่ต้องการ เช่น Connector, Agent Flow หรือ REST API กำหนด Inputs, Outputs, Authentication และคำอธิบายการทำงาน แล้วทดสอบให้แน่ใจว่า Agent สามารถเรียกเครื่องมือและรับผลลัพธ์ได้ถูกต้องก่อน Publish

Actions เป็นส่วนสำคัญที่ช่วยให้ AI Agent ทำได้มากกว่าการตอบคำถาม เพราะสามารถเรียกใช้เครื่องมือเพื่ออ่านข้อมูล สร้างรายการ อัปเดตสถานะ และดำเนินกระบวนการทางธุรกิจผ่านระบบที่เชื่อมต่อได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อพนักงานแจ้งว่า “อินเทอร์เน็ตสำนักงานใช้งานไม่ได้” AI Agent สามารถถามรายละเอียดปัญหา จากนั้นเรียก Action เพื่อสร้าง Ticket ในระบบรับแจ้งซ่อม และส่งหมายเลข Ticket กลับให้ผู้ใช้ได้เมื่อระบบยืนยันว่าบันทึกสำเร็จ

สำหรับธุรกิจบริการติดตั้ง LAN, Wi-Fi, Fiber Optic และ CCTV สามารถใช้ Actions เพื่อช่วยรับคำขอสำรวจหน้างาน ตรวจสอบสถานะโครงการ แจ้งเตือนทีมช่าง และจัดการงานบริการที่มีขั้นตอนซ้ำกัน

อย่างไรก็ตาม การเขียน Instructions ว่า “สร้าง Ticket” เพียงอย่างเดียวไม่สามารถทำให้ AI เขียนข้อมูลลงระบบจริงได้ ต้องมี Tool, Connector หรือ Workflow ที่ดำเนินการนั้นได้จริง พร้อมสิทธิ์ที่เหมาะสม

บทความนี้ comsiam จะสอนสร้าง Actions สำหรับ Copilot Studio ตั้งแต่พื้นฐาน วิธีเพิ่ม Tools วิธีสร้าง Agent Flow การเชื่อม Power Automate การตั้งค่า Parameters การออกแบบ Workflow และการทดสอบระบบอัตโนมัติอย่างละเอียด

🤖 Actions ใน Copilot Studio คืออะไร?

Actions คือการดำเนินงานที่ AI Agent สามารถเรียกใช้ผ่านเครื่องมือที่ตั้งค่าไว้

ปัจจุบัน Microsoft Copilot Studio ใช้แนวคิด Tools เป็นหลักสำหรับเพิ่มความสามารถดังกล่าว โดยแต่ละ Tool อาจเรียก Connector, Flow, API หรือบริการอื่นที่รองรับ

ตัวอย่าง Actions ที่ AI Agent ทำได้

• ค้นหาข้อมูลลูกค้า
• ตรวจสอบสถานะ Ticket
• เพิ่มรายการแจ้งซ่อม
• ส่งอีเมล
• ส่งข้อความเข้า Teams
• สร้างรายการใน SharePoint
• อ่านข้อมูลจาก Dataverse
• ตรวจสอบสถานะโครงการ
• เรียก REST API
• เรียกกระบวนการอนุมัติที่กำหนดไว้

ตัวอย่างการทำงาน

ผู้ใช้: ช่วยแจ้งซ่อม Wi-Fi ชั้น 3 ให้หน่อย

Agent: กรุณาอธิบายอาการที่พบเพิ่มเติม

ผู้ใช้: ต่อ Wi-Fi ได้ แต่ใช้อินเทอร์เน็ตไม่ได้

Agent: ต้องการให้สร้างรายการแจ้งซ่อมด้วยรายละเอียดนี้หรือไม่?

ผู้ใช้: ยืนยัน

หลังจากผู้ใช้ยืนยัน Agent จึงสามารถเรียก Action ที่เชื่อมระบบรับแจ้งซ่อมได้

หากระบบสร้างรายการสำเร็จ Agent สามารถนำหมายเลข Ticket ที่ได้รับมาตอบผู้ใช้

✨ Actions ช่วยให้ AI Agent ทำอะไรได้บ้าง?

1. อ่านข้อมูลจากระบบจริง

เช่น ตรวจสอบสถานะคำสั่งซื้อหรือสถานะงานซ่อม

2. สร้างข้อมูลใหม่

เช่น เพิ่มรายการใน SharePoint หรือ Dataverse

3. เปลี่ยนแปลงข้อมูล

เช่น อัปเดตสถานะโครงการตามสิทธิ์ที่กำหนด

4. ส่งการแจ้งเตือน

เช่น ส่งข้อความไปยัง Microsoft Teams

5. ส่งอีเมล

เช่น แจ้งรายละเอียดงานให้เจ้าหน้าที่

6. เรียก API ภายนอก

ใช้ Custom Connector หรือ REST API Tool ที่รองรับ

7. ดำเนินงานหลายขั้นตอน

เช่น รับข้อมูล → ตรวจสอบ → สร้าง Ticket → แจ้งผล

8. ลดงานซ้ำของพนักงาน

ช่วยทำงานที่มีรูปแบบและเงื่อนไขชัดเจน

9. เชื่อมระบบธุรกิจ

เช่น CRM, ERP และ Service Management

10. ตอบผลการดำเนินงานจากข้อมูลจริง

แทนการคาดเดาว่าระบบดำเนินงานสำเร็จหรือไม่

🧩 องค์ประกอบสำคัญของ Action

องค์ประกอบ	หน้าที่
Tool Name	ชื่อเครื่องมือ
Tool Description	อธิบายว่าใช้เมื่อใด
Trigger	เงื่อนไขเริ่มงาน
Inputs	ข้อมูลที่รับเข้า
Outputs	ผลลัพธ์ที่ส่งกลับ
Connector	ตัวเชื่อมบริการ
Connection	การเชื่อมต่อที่มีการยืนยันตัวตน
Authentication	ตรวจสอบตัวตน
Authorization	ตรวจสอบสิทธิ์ดำเนินงาน
Workflow	ขั้นตอนอัตโนมัติ
Condition	เงื่อนไขแยกการทำงาน
Error Handling	จัดการข้อผิดพลาด
Confirmation	ยืนยันก่อนดำเนินงาน

Tool Name ควรตั้งอย่างไร?

ควรใช้ชื่อที่สื่อถึง Action โดยตรง

ตัวอย่าง:

GetTicketStatus

สำหรับตรวจสอบสถานะ

CreateServiceRequest

สำหรับสร้างรายการแจ้งซ่อม

NotifySupportTeam

สำหรับส่งข้อความแจ้งทีมงาน

ทำไม Tool Description จึงสำคัญ?

ใน Agent ที่ใช้ Generative Orchestration ระบบสามารถพิจารณาชื่อและ Description เพื่อเลือกเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับคำขอของผู้ใช้

ดังนั้น Description ต้องอธิบายหน้าที่และเงื่อนไขการเรียกใช้อย่างชัดเจน

🆚 Actions, Tools, Connectors และ Agent Flows ต่างกันอย่างไร?

แม้เกี่ยวข้องกับการทำงานอัตโนมัติ แต่มีหน้าที่ต่างกัน

ประเภท	หน้าที่	ตัวอย่าง
Action	การดำเนินงานหนึ่งอย่าง	Create item
Tool	ความสามารถที่ Agent เรียกใช้	CreateServiceRequest
Connector	เชื่อมแอปหรือบริการ	SharePoint Connector
Agent Flow	ทำงานหลายขั้นตอน	สร้าง Ticket และแจ้ง Teams
Knowledge	ใช้ค้นหาข้อมูล	คู่มือรับแจ้งซ่อม
Topic	ควบคุมบทสนทนา	รับข้อมูลแจ้งซ่อม

ควรเลือกใช้อะไร?

หากต้องทำงานอย่างเดียว เช่น ตรวจสอบรายการ ให้ใช้ Connector Action ที่เหมาะสม

หากต้องทำงานหลายขั้นตอน ควรพิจารณา Agent Flow

หากต้องถามข้อมูลเป็นลำดับก่อนดำเนินงาน ให้ใช้ Topic ร่วมกับ Tool

🚀 วิธีเพิ่ม Actions ใน Copilot Studio ทีละขั้นตอน

ตัวอย่างนี้ใช้ Agent แบบ Standard Harness

หน้าจอและชื่อเมนูอาจแตกต่างกันตาม Harness และเวอร์ชันที่องค์กรเปิดใช้งาน

ขั้นตอนที่ 1: เปิด Microsoft Copilot Studio

ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชีที่มีสิทธิ์แก้ไข Agent

ขั้นตอนที่ 2: เลือก Environment

ตรวจสอบว่าอยู่ใน Environment ที่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 3: เปิด Agent

ไปที่ Agents แล้วเลือก Agent ที่ต้องการ

ขั้นตอนที่ 4: เลือก Tools

เปิดหน้ารายการเครื่องมือของ Agent

ขั้นตอนที่ 5: กด Add a tool

ระบบจะแสดงประเภทเครื่องมือที่รองรับ

ขั้นตอนที่ 6: เลือก Tool

ตัวอย่างเช่น

• Connector
• Flow
• REST API
• Custom Connector
• เครื่องมือประเภทอื่นที่บัญชีรองรับ

ขั้นตอนที่ 7: เลือก Action

หากใช้ Connector ให้เลือกการดำเนินงานที่ต้องการ เช่น Create item หรือ Get item

ขั้นตอนที่ 8: กำหนด Connection

ลงชื่อเข้าใช้หรือเลือก Connection ที่มีอยู่

ขั้นตอนที่ 9: ตั้งชื่อ Tool

ตั้งชื่อให้ตรงกับหน้าที่

ขั้นตอนที่ 10: เขียน Description

ระบุว่าควรเรียก Tool เมื่อใด

ขั้นตอนที่ 11: ตั้งค่า Inputs

กำหนดข้อมูลที่ Tool ต้องได้รับ

ขั้นตอนที่ 12: ตรวจสอบ Outputs

กำหนดว่าผลลัพธ์ใดจะถูกส่งกลับมาให้ Agent

ขั้นตอนที่ 13: Save

บันทึกการตั้งค่า

ขั้นตอนที่ 14: ทดสอบ

เปิด Test Agent และใช้คำถามที่ควรเรียก Tool

ขั้นตอนที่ 15: Publish

เมื่อทดสอบผ่าน ให้ Publish Agent เพื่อเปิดใช้งานผ่านช่องทางที่รองรับ

🔧 วิธีสร้าง Action ด้วย Connector

Connector เหมาะสำหรับการดำเนินงานกับบริการที่มีตัวเชื่อมต่อพร้อมใช้งาน

ตัวอย่าง: สร้างรายการใน SharePoint

สมมติว่ามี SharePoint List สำหรับรับแจ้งซ่อมชื่อ

IT-Service-Requests

ขั้นตอน

1. เปิด Agent
2. เลือก Tools
3. กด Add a tool
4. เลือก Connector
5. ค้นหา SharePoint
6. เลือก Create item
7. สร้างหรือเลือก Connection
8. เลือก Site Address
9. เลือก List Name
10. กำหนด Inputs
11. บันทึก
12. ทดสอบ

ตัวอย่าง Inputs

Input	ตัวอย่าง
Title	Wi-Fi ใช้งานไม่ได้
Location	สำนักงานชั้น 3
IssueType	Network
Description	เชื่อมต่อ Wi-Fi ได้แต่ไม่มีอินเทอร์เน็ต
Priority	Medium

ตัวอย่างผลลัพธ์

เมื่อ Action สำเร็จ ระบบอาจส่ง Item ID กลับมา

Agent จึงสามารถตอบว่า

“สร้างรายการแจ้งซ่อมสำเร็จ หมายเลขรายการ 105”

หมายเลขดังกล่าวต้องเป็นค่าจริงที่ Action ส่งกลับ ไม่ใช่ตัวเลขที่ AI สร้างขึ้นเอง

🔄 วิธีสร้าง Agent Flow ให้ Copilot สั่งงานอัตโนมัติ

Agent Flow เป็นระบบ Workflow แบบ Low-Code ที่สามารถสร้างใน Copilot Studio และใช้เป็น Tool ของ Agent ได้

เหมาะกับงานที่มีหลายขั้นตอนและต้องการให้ระบบทำงานตามลำดับที่กำหนด

ตัวอย่าง Agent Flow

รับแจ้งซ่อม → เพิ่มข้อมูลลง SharePoint → ส่งข้อความเข้า Teams → ส่งผลกลับ Agent

ขั้นตอนที่ 1: เปิด Flows

จากเมนูด้านซ้ายของ Copilot Studio เลือก Flows

ขั้นตอนที่ 2: สร้าง Flow ใหม่

เลือก New flow → Agent flow

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบ Trigger

ระบบจะสร้าง Trigger ชื่อ

When an agent calls the flow

ขั้นตอนที่ 4: กำหนด Inputs

ตัวอย่าง:

• IssueType
• Location
• Description
• Priority

ขั้นตอนที่ 5: เพิ่ม Actions

เพิ่มการดำเนินงานที่ Flow ต้องทำ

ตัวอย่าง:

SharePoint — Create item

สำหรับสร้าง Ticket

ขั้นตอนที่ 6: เพิ่มการแจ้งเตือน

เพิ่ม Teams Action เพื่อส่งข้อมูลรายการใหม่ให้ทีมงาน

ขั้นตอนที่ 7: กำหนด Outputs

ที่ Respond to the agent ให้ส่งข้อมูลกลับ เช่น

• Success
• TicketNumber
• Message

ขั้นตอนที่ 8: ตรวจสอบการตอบกลับ

Flow ที่เรียกจาก Agent ต้องสามารถตอบกลับแบบ Real-Time

ขั้นตอนที่ 9: Publish Flow

บันทึกและ Publish

ขั้นตอนที่ 10: เพิ่ม Flow ให้ Agent

กลับไปหน้า Tools ของ Agent

เลือก Add a tool → Flow แล้วเลือก Flow ที่สร้างไว้

ขั้นตอนที่ 11: ตั้งค่า Description

ระบุหน้าที่ของ Flow อย่างชัดเจน

ขั้นตอนที่ 12: ทดสอบ

ให้ Agent เรียก Flow แล้วตรวจสอบผลลัพธ์

⏱️ ข้อกำหนดสำคัญของ Agent Flow

Agent Flow ที่ต้องการใช้เป็น Tool มีข้อกำหนดเฉพาะ

1. ต้องมี Trigger ที่ถูกต้อง

When an agent calls the flow

2. ต้องมี Response Action

Respond to the agent

3. ต้องตอบแบบ Synchronous

ใน Settings ของ Respond to the agent ให้ตั้ง Asynchronous response เป็น Off

4. ต้อง Publish Flow

Flow ที่ยังไม่ Publish อาจไม่ปรากฏในรายการที่ Agent เลือกใช้ได้

5. ต้องตอบกลับภายในเวลาที่กำหนด

สำหรับ Agent Flow แบบ Standard Harness ระบบกำหนดให้ตอบกลับ Agent ภายใน 100 วินาที

6. ต้องจัดการข้อผิดพลาด

หาก Action ภายใน Flow ล้มเหลว ควรส่งสถานะกลับอย่างเหมาะสม

7. ไม่ควรทำงานยาวเกินจำเป็น

หากงานมีหลายขั้นตอนที่ใช้เวลานาน ควรออกแบบกระบวนการให้เหมาะสมกับข้อจำกัดการตอบกลับของ Agent

🧠 วิธีเขียน Description ให้ Agent เลือก Action ถูกต้อง

Description ที่ไม่เหมาะสม

“Create something”

ข้อความนี้กว้างเกินไป

Description ที่เหมาะสม

“Create a new IT service request after collecting the issue type, location, problem description, and receiving confirmation from the user. Return the ticket number if the operation succeeds.”

ควรระบุอะไรบ้าง?

1. Tool ทำอะไร
2. เรียกเมื่อใด
3. ต้องมีข้อมูลอะไร
4. ต้องยืนยันก่อนหรือไม่
5. ส่งผลอะไรกลับมา
6. มีข้อจำกัดอย่างไร

ตัวอย่าง Tool สำหรับอ่านข้อมูล

GetTicketStatus

“Retrieve the current status of an existing IT support ticket using the ticket number. Use this tool when an authorized user requests ticket status.”

ตัวอย่าง Tool สำหรับสร้างข้อมูล

CreateTicket

“Create a service ticket only after all required details are collected and the user confirms submission.”

การแยก Description ระหว่างอ่านข้อมูลกับสร้างข้อมูล ช่วยลดโอกาสที่ Agent จะเลือก Action ผิดประเภท

📥 วิธีตั้งค่า Input Parameters

Inputs คือข้อมูลที่ Tool หรือ Flow ต้องได้รับจาก Agent

ตัวอย่างสร้าง Ticket

Parameter	ประเภท	จำเป็น
IssueType	Text	ใช่
Location	Text	ใช่
Description	Text	ใช่
Priority	Text / Choice	ตามนโยบาย
ContactMethod	Text	ตามกรณี

ควรตั้งชื่ออย่างไร?

ใช้ชื่อที่สื่อความหมาย เช่น

• TicketNumber
• CustomerID
• ServiceType
• InstallationLocation
• RequestedDate

หลีกเลี่ยงชื่อที่ไม่สื่อความหมาย เช่น Input1 หรือ Value2

ถ้าไม่มีข้อมูลครบทำอย่างไร?

กำหนดให้ Agent ถามข้อมูลเพิ่มเติมก่อนเรียก Action

สำหรับข้อมูลที่ต้องมีรูปแบบแน่นอน ควรตรวจสอบด้วย Topic, Flow หรือ API ก่อนดำเนินงาน

📤 วิธีตั้งค่า Output Parameters

Outputs คือผลลัพธ์ที่ Flow หรือ Tool ส่งกลับให้ Agent

ตัวอย่าง Outputs สำหรับสร้าง Ticket

Output	ความหมาย
Success	สำเร็จหรือไม่
TicketNumber	หมายเลข Ticket
Status	สถานะ
ErrorCode	รหัสข้อผิดพลาด
Message	รายละเอียดผลลัพธ์

ตัวอย่างผลลัพธ์สมมติ

{
  "success": true,
  "ticketNumber": "IT-1001",
  "status": "Open",
  "message": "Ticket created successfully"
}

Agent ควรตอบอย่างไร?

เมื่อ success เป็น true และมีหมายเลข Ticket จริง จึงแจ้งว่าสร้างรายการสำเร็จ

แต่ถ้า success เป็น false ต้องแจ้งว่าระบบไม่สามารถดำเนินงานได้ตามผลลัพธ์จริง

ข้อควรระวัง: ห้ามให้ Agent สร้างหมายเลข Ticket ขึ้นเองเมื่อ API หรือ Flow ไม่ส่งหมายเลขกลับมา

🗣️ วิธีเรียก Action จาก Topic

Topic เหมาะกับการควบคุมบทสนทนาที่มีลำดับแน่นอน

ตัวอย่าง:

การรับแจ้งซ่อม

ขั้นตอน

1. เปิด Agent
2. เลือก Topics
3. เปิด Topic ที่ต้องการ
4. กด Add node (+)
5. เลือก Add a tool
6. เลือก Tool หรือ Flow ที่สร้างไว้
7. กำหนดค่าที่ต้องส่ง
8. ตรวจสอบ Output
9. เพิ่ม Message หลัง Action
10. Save
11. ทดสอบ

ตัวอย่าง Flow

Question 1: พบปัญหาอะไร?

Question 2: ปัญหาเกิดที่ไหน?

Question 3: มีรายละเอียดเพิ่มเติมหรือไม่?

Message: แสดงข้อมูลสรุป

Question 4: ยืนยันสร้างรายการหรือไม่?

Condition: หากยืนยันจึงเรียก CreateTicket

Action: CreateTicket

Message: แจ้งผลจาก Tool

ข้อดี

ช่วยให้ควบคุมการเก็บข้อมูลและขั้นตอนการยืนยันได้ชัดเจน

🆚 Agent-Level Tool กับ Topic-Level Tool ต่างกันอย่างไร?

Agent-Level Tool

เพิ่ม Tool ที่หน้า Tools ของ Agent

ใน Generative Orchestration ระบบสามารถเลือกเรียก Tool ตามความต้องการของผู้ใช้และ Description

Topic-Level Tool

เพิ่ม Tool ภายใน Topic

Tool จะถูกเรียกตาม Flow ที่ออกแบบไว้ใน Topic นั้น

หัวข้อ	Agent-Level	Topic-Level
จุดตั้งค่า	Tools	Topics
วิธีเรียก	Orchestration เลือก	ตาม Flow ใน Topic
ความยืดหยุ่น	สูง	ควบคุมขั้นตอนได้ชัด
เหมาะกับ	คำขอหลากหลาย	งานที่มีลำดับแน่นอน
ตัวอย่าง	ตรวจสอบ Ticket	รับแจ้งซ่อมทีละขั้นตอน

ควรเลือกแบบไหน?

หากผู้ใช้สามารถร้องขอการทำงานได้หลายรูปแบบ อาจเหมาะกับ Agent-Level Tool

หากต้องเก็บข้อมูลและตรวจสอบเงื่อนไขก่อนดำเนินงาน ควรใช้ Topic-Level Tool หรือ Flow ที่กำหนดการควบคุมไว้อย่างชัดเจน

🏢 ตัวอย่างที่ 1: สร้าง AI Agent รับแจ้งซ่อม IT

ระบบที่ใช้

• Microsoft Copilot Studio
• SharePoint List
• Agent Flow
• Microsoft Teams

เป้าหมาย

รับข้อมูลแจ้งซ่อมและแจ้งทีมงาน

ขั้นตอนการทำงาน

1. พนักงานแจ้งปัญหา
2. Agent ถามอาการ
3. Agent ถามสถานที่
4. Agent ถามความเร่งด่วน
5. Agent สรุปข้อมูล
6. ผู้ใช้ยืนยัน
7. Agent เรียก Flow
8. Flow สร้างรายการใน SharePoint
9. Flow ส่งข้อความเข้า Teams
10. Flow ส่ง Ticket Number กลับ
11. Agent แจ้งผล

ประโยชน์

ลดการกรอกข้อมูลซ้ำและช่วยให้รายการแจ้งซ่อมมีรูปแบบสม่ำเสมอ

ข้อควรระวัง

หากสร้าง SharePoint Item สำเร็จแต่ส่ง Teams Message ไม่สำเร็จ ต้องออกแบบผลลัพธ์ให้แยกสถานะของแต่ละ Action ไม่ใช่แจ้งว่าทุกขั้นตอนสำเร็จทั้งหมด

🌐 ตัวอย่างที่ 2: สร้าง Action สำหรับขอสำรวจหน้างาน Fiber Optic

สมมติว่าบริษัทให้บริการรับติดตั้ง Fiber Optic

เป้าหมาย

ให้ Agent เก็บข้อมูลลูกค้าที่ต้องการสำรวจหน้างาน

Inputs

• ServiceType
• InstallationLocation
• CableDistance
• EndpointCount
• CustomerNote
• ContactMethod

ตัวอย่างบทสนทนา

ลูกค้า: ต้องการติดตั้ง Fiber Optic ในโรงงาน

Agent: รบกวนแจ้งจังหวัดและระยะทางเดินสายโดยประมาณ

ลูกค้า: ขอนแก่น ระยะทางประมาณ 500 เมตร

Agent: ต้องการเชื่อมต่อกี่จุด?

ลูกค้า: 4 จุด

Agent: ขอสรุปข้อมูลที่แจ้ง และขอให้ยืนยันก่อนส่งคำขอสำรวจหน้างาน

เมื่อได้รับการยืนยันและข้อมูลจำเป็นครบ Agent จึงเรียก CreateSiteSurveyRequest

สิ่งที่ Agent ต้องไม่ทำ

• ไม่กำหนดราคาขึ้นเอง
• ไม่ยืนยันวันนัดหมายที่ยังไม่มีในระบบ
• ไม่สร้างหมายเลขใบงานเอง
• ไม่ส่งข้อมูลลูกค้าไปยังระบบที่ไม่ได้รับอนุญาต

📧 ตัวอย่างที่ 3: Action ส่งอีเมลแจ้งทีมบริการ

เป้าหมาย

แจ้งทีมงานเมื่อมีคำขอบริการใหม่

เครื่องมือ

Outlook Connector หรือ Agent Flow ที่ใช้ Outlook Action

ขั้นตอน

1. รับข้อมูลคำขอ
2. ตรวจสอบรายละเอียด
3. ตรวจสอบผู้รับอีเมล
4. ให้ผู้ใช้ยืนยันเมื่อจำเป็น
5. เรียก Send Email
6. ตรวจสอบผลลัพธ์
7. แจ้งสถานะ

ข้อควรระวัง

ควรกำหนดผู้รับให้เป็นบัญชีที่ได้รับอนุญาต

ไม่ควรปล่อยให้ Agent เดาที่อยู่อีเมลหรือส่งข้อมูลส่วนบุคคลไปยังบุคคลอื่น

🗄️ ตัวอย่างที่ 4: Action ตรวจสอบสถานะโครงการใน Dataverse

เครื่องมือ

Dataverse Connector

Action

List rows หรือ Get a row by ID ตามรูปแบบข้อมูล

ตัวอย่าง

ผู้ใช้ถามว่า

“โครงการ FO-1001 อยู่ในขั้นตอนไหน?”

Agent รับ Project ID แล้วเรียก Tool ที่เกี่ยวข้อง

ผลลัพธ์

ระบบส่งสถานะกลับมาตามข้อมูลจริง

ข้อควรระวัง

ต้องตรวจสอบว่าผู้ใช้มีสิทธิ์ดูโครงการนั้น ไม่ใช่เพียงทราบ Project ID แล้วสามารถเข้าถึงได้ทุกโครงการ

🔐 วิธีรักษาความปลอดภัย Actions ใน Copilot Studio

1. จำกัดสิทธิ์ของ Tool

ให้สิทธิ์เท่าที่จำเป็น

2. ใช้ Authentication ที่เหมาะสม

เลือกการใช้สิทธิ์ผู้ใช้หรือ Connection ส่วนกลางตามลักษณะงาน

3. ตรวจสอบ Authorization

ระบบปลายทางต้องตรวจสอบสิทธิ์ในการอ่านหรือแก้ไขข้อมูล

4. ขอการยืนยันก่อนทำงานสำคัญ

โดยเฉพาะการสร้าง แก้ไข หรือลบข้อมูล

5. ตรวจสอบ Inputs

ป้องกันข้อมูลผิดรูปแบบ

6. ตรวจสอบ Outputs

ไม่อ้างว่าทำงานสำเร็จหากไม่มีผลยืนยัน

7. ป้องกันการเรียกซ้ำ

ควรมีวิธีป้องกันการสร้างรายการซ้ำในระบบปลายทาง

8. ใช้ Data Policies

ควบคุม Connector หรือบริการที่องค์กรอนุญาต

9. เก็บ Logs ตามความเหมาะสม

ช่วยตรวจสอบข้อผิดพลาด

10. กำหนดผู้ดูแลรับผิดชอบ

ควรมีเจ้าของ Agent, Flow และระบบปลายทาง

🧪 วิธีทดสอบ Actions ก่อน Publish

ทดสอบที่ 1: Input ครบ

ตรวจสอบว่าระบบทำงานสำเร็จ

ทดสอบที่ 2: Input ไม่ครบ

Agent ควรถามข้อมูลเพิ่มเติม

ทดสอบที่ 3: ข้อมูลผิดรูปแบบ

ตรวจสอบว่าระบบแจ้งให้แก้ไข

ทดสอบที่ 4: ผู้ใช้ไม่ยืนยัน

ต้องไม่เรียก Action ที่เปลี่ยนข้อมูล

ทดสอบที่ 5: ไม่มีสิทธิ์

ต้องไม่สามารถดำเนินงานเกินสิทธิ์

ทดสอบที่ 6: ระบบปลายทางผิดพลาด

Agent ต้องแจ้งว่าดำเนินงานไม่สำเร็จ

ทดสอบที่ 7: Action สำเร็จ

ตรวจสอบข้อมูลจริงในระบบปลายทาง

ทดสอบที่ 8: Action ทำงานบางส่วน

ตรวจสอบว่าแจ้งผลสำเร็จและข้อผิดพลาดแยกกัน

ทดสอบที่ 9: การเรียกซ้ำ

ป้องกันสร้างรายการซ้ำ

ทดสอบที่ 10: หลัง Publish

ทดสอบจากช่องทางที่ผู้ใช้จะใช้งานจริง

📊 Checklist ก่อนเปิดใช้งาน Actions

รายการ	สิ่งที่ต้องตรวจสอบ
Action Purpose	ชัดเจน
Tool Name	สื่อหน้าที่
Description	อธิบายเงื่อนไข
Connector	รองรับ Action
Connection	พร้อมใช้งาน
Authentication	ถูกต้อง
Authorization	จำกัดสิทธิ์
Inputs	ครบและถูกประเภท
Outputs	ตรวจสอบได้
User Confirmation	มีเมื่อจำเป็น
Error Handling	ครบถ้วน
Duplicate Prevention	ตรวจสอบแล้ว
Flow Trigger	ถูกต้อง
Flow Response	ส่งผลจริง
Timeout	อยู่ในข้อจำกัด
Test Cases	ผ่านการทดสอบ
Publish	เวอร์ชันล่าสุด
Monitoring	พร้อมใช้งาน

🔧 Actions ใน Copilot Studio ไม่ทำงาน แก้อย่างไร?

ปัญหาที่ 1: Agent ไม่เรียก Action

ตรวจสอบ Tool Name, Description และ Instructions

ปัญหาที่ 2: ไม่พบ Flow

ตรวจสอบว่า Flow มี Trigger และ Response ที่ถูกต้อง รวมถึง Publish แล้ว

ปัญหาที่ 3: Input ไม่ครบ

กำหนดให้ Agent ถามข้อมูลเพิ่มเติม

ปัญหาที่ 4: Connection ใช้งานไม่ได้

ตรวจสอบ Authentication และสิทธิ์บัญชี

ปัญหาที่ 5: Permission Denied

ตรวจสอบสิทธิ์ระบบปลายทาง

ปัญหาที่ 6: Action ทำงานช้า

ตรวจสอบเวลาในการประมวลผลและจำนวนขั้นตอน

ปัญหาที่ 7: Flow ตอบกลับไม่ทัน

ออกแบบให้ Flow ตอบกลับภายในข้อจำกัดของ Agent

ปัญหาที่ 8: Output ไม่ตรงประเภท

ตรวจสอบชนิดข้อมูลและ Mapping

ปัญหาที่ 9: Agent แจ้งว่าสำเร็จทั้งที่ Tool ล้มเหลว

ตรวจสอบ Error Handling และการแสดงผลจาก Tool Output

ปัญหาที่ 10: สร้าง Ticket ซ้ำ

เพิ่มการป้องกันการเรียกซ้ำหรือกลไก Idempotency ในระบบที่รองรับ

ปัญหาที่ 11: Agent เลือก Action ผิด

ปรับ Description ให้แยกหน้าที่ชัดเจน

ปัญหาที่ 12: ใช้งานใน Test แต่ไม่ทำงานจริง

ตรวจสอบ Channels, Authentication และเวอร์ชัน Publish

ปัญหาที่ 13: Flow ถูก Data Policy บล็อก

ตรวจสอบนโยบาย Power Platform ขององค์กร

ปัญหาที่ 14: ไม่พบ Action ใน Topic

ตรวจสอบว่าเพิ่ม Tool สำเร็จและ Agent มีสิทธิ์เรียกใช้

ปัญหาที่ 15: ระบบส่งข้อมูลไปผิดที่

ตรวจสอบการเลือก Environment, Site, List หรือ Endpoint

ปัญหาที่ 16: ข้อมูลส่วนบุคคลรั่วไหล

หยุดการดำเนินงานที่เกี่ยวข้อง ตรวจสอบสิทธิ์และ Logs แล้วดำเนินการตามนโยบายความปลอดภัยองค์กร

📈 10 เทคนิคสร้าง Actions ให้ AI Agent ทำงานได้ดี

1. เริ่มจาก Action ที่อ่านข้อมูลก่อน

2. แยก Tools ตามหน้าที่

3. ใช้ชื่อที่เข้าใจง่าย

4. เขียน Description ให้ชัดเจน

5. กำหนด Inputs ที่จำเป็น

6. ตรวจสอบข้อมูลก่อนเรียก Action

7. ใช้ Topics กับงานที่ต้องมีขั้นตอนแน่นอน

8. ใช้ Agent Flows สำหรับงานหลายขั้นตอน

9. ตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนแจ้งความสำเร็จ

10. ติดตามคุณภาพ ความปลอดภัย และต้นทุน

เป้าหมายของระบบอัตโนมัติไม่ใช่ทำทุกอย่างแทนมนุษย์ แต่คือช่วยลดงานซ้ำและทำให้ขั้นตอนที่เหมาะสมดำเนินไปได้อย่างถูกต้องและตรวจสอบได้

❓ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Actions ใน Copilot Studio

Actions ใน Copilot Studio คืออะไร?

Actions คือการดำเนินงานที่ Agent เรียกผ่าน Tools เช่น อ่านข้อมูล สร้างรายการ ส่งอีเมล และเรียก Workflow

วิธีสร้าง Actions ให้ Copilot Agent ทำอย่างไร?

เปิด Agent ไปที่ Tools เลือก Add a tool จากนั้นเลือก Connector, Flow หรือเครื่องมืออื่นที่รองรับ แล้วกำหนด Inputs, Outputs และ Authentication

Copilot Studio ทำงานอัตโนมัติได้ไหม?

ได้เมื่อมี Tools หรือ Flows ที่รองรับการดำเนินงานจริง

Actions กับ Tools ต่างกันอย่างไร?

Action คือการดำเนินงาน ส่วน Tool คือความสามารถที่เพิ่มเข้า Agent เพื่อให้เรียกใช้การดำเนินงานนั้น

Copilot Studio สร้าง Ticket ได้ไหม?

ได้เมื่อเชื่อมระบบรับแจ้งซ่อมผ่าน Connector, API หรือ Agent Flow

Copilot Studio ส่งอีเมลได้ไหม?

ได้เมื่อมี Outlook Connector หรือเครื่องมือที่รองรับและกำหนดสิทธิ์ถูกต้อง

Copilot Studio ส่งข้อความ Teams ได้ไหม?

ได้เมื่อเชื่อม Teams Action ตามสิทธิ์และความสามารถที่รองรับ

Copilot Studio ใช้ Power Automate ได้ไหม?

ได้ โดยใช้ Flow หรือเครื่องมือที่รองรับการเรียกจาก Agent

Agent Flow คืออะไร?

เป็นระบบ Workflow แบบ Low-Code ที่ Agent สามารถเรียกใช้เพื่อดำเนินงานหลายขั้นตอน

Agent Flow ต้องมี Trigger อะไร?

ต้องมี When an agent calls the flow สำหรับ Flow ที่ใช้เป็น Tool

Agent Flow ต้องมี Response หรือไม่?

ต้องมี Respond to the agent

Agent Flow ใช้เวลาทำงานได้นานเท่าไร?

สำหรับการตอบกลับ Agent แบบ Standard Harness ต้องส่งผลภายใน 100 วินาที

Agent-Level Tool กับ Topic-Level Tool ต่างกันอย่างไร?

Agent-Level เปิดให้ Orchestration เลือกใช้ ส่วน Topic-Level เรียกตามขั้นตอนของ Topic

Action เรียก API ได้ไหม?

ได้เมื่อมี REST API Tool หรือ Connector ที่รองรับ

Action อัปเดตฐานข้อมูลได้ไหม?

ได้เมื่อใช้ Tool ที่มีสิทธิ์เขียนข้อมูลและมีการตั้งค่าถูกต้อง

Action ต้องใช้ Authentication หรือไม่?

ขึ้นอยู่กับบริการ แต่การทำงานกับระบบธุรกิจส่วนใหญ่จำเป็นต้องมีการยืนยันตัวตนหรือ Connection

Agent สั่งงานได้โดยเขียน Instructions อย่างเดียวไหม?

ไม่ได้ ต้องมี Tool หรือ Workflow ที่รองรับการดำเนินงานจริง

ทำไม Agent ไม่เรียก Action?

อาจเกิดจาก Tool Description ไม่ชัดเจน Connection ไม่พร้อม หรือ Input ไม่ครบ

Actions มีค่าใช้จ่ายหรือไม่?

อาจมีค่าใช้จ่ายจาก Copilot Credits, License, Connectors และบริการปลายทางตามการใช้งาน

ควรเริ่มสร้าง Action แบบไหนก่อน?

ควรเริ่มจาก Action ที่อ่านข้อมูล เช่น ตรวจสอบสถานะ Ticket แล้วค่อยเพิ่มงานสร้างหรือแก้ไขข้อมูล

✅ สรุปวิธีสร้าง Actions ให้ Copilot Agent สั่งงานระบบอัตโนมัติ

Microsoft Copilot Studio รองรับการเพิ่ม Actions ผ่าน Tools และ Agent Flows เพื่อให้ AI Agent สามารถอ่านข้อมูล สร้างรายการ ส่งข้อความ และดำเนินงานร่วมกับระบบธุรกิจได้

ขั้นตอนหลักคือกำหนดงานที่ต้องการ เลือก Tool หรือ Connector ตั้งค่า Authentication, Inputs และ Outputs จากนั้นทดสอบการทำงานก่อน Publish

สำหรับงานหลายขั้นตอน สามารถใช้ Agent Flow ที่มี When an agent calls the flow และ Respond to the agent เพื่อสร้าง Workflow ที่เรียกจาก Agent ได้

สำหรับงานที่ต้องรับข้อมูลตามลำดับ เช่น การแจ้งซ่อมหรือขอประเมินราคา ควรใช้ Topics ร่วมกับ Tools เพื่อควบคุมการสนทนาและการยืนยันก่อนดำเนินงาน

สิ่งสำคัญคือการตรวจสอบสิทธิ์ การป้องกันการเรียกซ้ำ และการยืนยันผลจากระบบจริง ก่อนแจ้งผู้ใช้ว่าการดำเนินงานสำเร็จ

comsiam แนะนำให้ใช้แนวทาง กำหนดงาน → เลือก Tool → ตั้งค่า Connection → กำหนด Inputs → ออกแบบ Workflow → ตั้งค่า Outputs → ทดสอบ → ตรวจสอบความปลอดภัย → Publish → ติดตามผล

เมื่อออกแบบ Actions อย่างเหมาะสม Copilot Agent จะสามารถช่วยดำเนินงานในระบบธุรกิจได้อย่างเป็นขั้นตอน ลดงานซ้ำ และเพิ่มความสะดวกในการทำงานของพนักงาน โดยยังคงมีการควบคุมและตรวจสอบผลลัพธ์ที่จำเป็น