Copilot Studio กับ Azure AI Foundry ต่างกันอย่างไร เลือกใช้ตัวไหนดี

Microsoft Copilot Studio กับ Azure AI Foundry ต่างกันอย่างไร? คำตอบคือ Copilot Studio เน้นการสร้าง AI Agent ด้วยเครื่องมือแบบ Low-Code ใช้งานง่าย เชื่อม Microsoft 365, Teams, SharePoint และ Power Platform ได้สะดวก ส่วน Azure AI Foundry ซึ่งปัจจุบันใช้ชื่อ Microsoft Foundry เน้นแพลตฟอร์มพัฒนา AI สำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่ต้องการควบคุมโมเดล โค้ด เครื่องมือ และโครงสร้างระบบได้ละเอียดกว่า

หากต้องการสร้าง AI Chatbot ตอบคำถามจากเอกสารบริษัท รับแจ้งซ่อม IT หรือทำงานอัตโนมัติร่วมกับ Microsoft 365 โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมมาก Copilot Studio มักเป็นตัวเลือกที่เหมาะกว่า

แต่หากต้องการสร้าง AI Application ที่ใช้โมเดลหลายประเภท พัฒนา Custom API ออกแบบ Agent Orchestration เฉพาะทาง หรือควบคุมการทำงานด้วย Python และ SDKs Microsoft Foundry มักตอบโจทย์มากกว่า

อย่างไรก็ตาม ไม่ได้หมายความว่า Copilot Studio ทำงานซับซ้อนไม่ได้ หรือ Foundry จำเป็นต้องเขียนโค้ดทุกกรณี เพราะปัจจุบัน Foundry รองรับการสร้าง Prompt Agents ผ่านหน้า Portal โดยไม่ต้องเขียนโค้ดด้วย

ทั้งสองแพลตฟอร์มยังสามารถทำงานร่วมกันได้ โดยใช้ Foundry สำหรับความสามารถ AI เฉพาะทาง แล้วนำมาเชื่อมกับ Agent ที่สร้างด้วย Copilot Studio ผ่านเครื่องมือที่รองรับ

บทความนี้ comsiam จะเปรียบเทียบ Copilot Studio กับ Azure AI Foundry อย่างละเอียด ทั้งความสามารถ การสร้าง AI Agent, Low-Code กับ Pro-Code, การเลือกโมเดล, RAG, Knowledge, Tools, Security, การเชื่อม Microsoft Teams, ค่าใช้จ่าย และตัวอย่างใช้งานจริง พร้อมแนวทางตัดสินใจว่าแพลตฟอร์มใดเหมาะกับธุรกิจของคุณ

🤖 Microsoft Copilot Studio คืออะไร?

Microsoft Copilot Studio เป็นแพลตฟอร์มสร้างและจัดการ AI Agents ที่เน้นการพัฒนาแบบ Low-Code

ผู้สร้างสามารถใช้หน้าจอแบบกราฟิกกำหนด Instructions เพิ่ม Knowledge สร้าง Topics และเชื่อม Tools เพื่อให้ Agent ตอบคำถามหรือดำเนินงานต่างๆ ได้

Copilot Studio ทำอะไรได้บ้าง?

1. สร้าง AI Chatbot
2. สร้าง AI Agent
3. ตอบคำถามจากเอกสารบริษัท
4. ค้นข้อมูลจาก SharePoint
5. เชื่อม Dataverse
6. สร้าง Topics แบบลำดับขั้นตอน
7. ใช้ Generative Answers
8. เชื่อม Power Automate
9. เรียก Connectors และ APIs
10. เผยแพร่ Agent ผ่าน Microsoft Teams และช่องทางอื่นที่รองรับ

ตัวอย่าง

บริษัทต้องการสร้าง Agent สำหรับรับแจ้งซ่อมคอมพิวเตอร์

พนักงานพิมพ์ว่า

“Wi-Fi ชั้น 3 ใช้งานไม่ได้”

Agent สามารถถามอาการเพิ่มเติม รวบรวมข้อมูล และเรียก Tool สำหรับสร้าง Ticket ได้

เหมาะกับใคร?

• ผู้ดูแลระบบ IT
• ทีม Helpdesk
• ฝ่าย HR
• ฝ่ายขาย
• เจ้าของธุรกิจ
• Power Platform Developers
• ผู้สร้างระบบที่ต้องการลดการเขียนโค้ด

☁️ Azure AI Foundry หรือ Microsoft Foundry คืออะไร?

Azure AI Foundry เป็นชื่อเดิมของแพลตฟอร์มพัฒนา AI ของ Microsoft ที่ปัจจุบันใช้ชื่อ Microsoft Foundry

Foundry เป็นแพลตฟอร์มสำหรับพัฒนา ทดลอง ประเมิน และนำ AI Models หรือ AI Agents ไปใช้งานร่วมกับระบบซอฟต์แวร์

รองรับทั้งการตั้งค่าผ่าน Portal และการพัฒนาด้วยโค้ด

Microsoft Foundry ทำอะไรได้บ้าง?

1. เลือกและใช้งาน AI Models
2. สร้าง Prompt Agents
3. พัฒนา Hosted Agents
4. เรียกใช้งานผ่าน SDK และ REST API
5. เชื่อม Tools และข้อมูล
6. ใช้ File Search
7. ใช้ Code Interpreter ตามความสามารถที่รองรับ
8. พัฒนา Custom Orchestration
9. สร้าง Multi-Agent Systems
10. ติดตามและประเมินการทำงานของ AI

จุดเด่นสำคัญ

Foundry รองรับรูปแบบ Agent หลักสองประเภท

Prompt Agents

สร้างด้วย Instructions, Models และ Tools ผ่านการตั้งค่า โดยไม่จำเป็นต้องดูแล Runtime Code เอง

Hosted Agents

เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการใช้โค้ดหรือ Framework ของตนเอง แล้วให้ Foundry ช่วยจัดการ Hosting และ Runtime

เหมาะกับใคร?

• Software Developers
• AI Engineers
• Cloud Engineers
• Data Scientists
• DevOps Engineers
• Enterprise Architects
• ทีมพัฒนา AI Applications

🆚 ตารางเปรียบเทียบ Copilot Studio กับ Azure AI Foundry

หัวข้อ	Microsoft Copilot Studio	Microsoft Foundry
แนวทางหลัก	Low-Code Agent Platform	AI Development Platform
ผู้ใช้งานหลัก	Makers และ Business Users	Developers และ AI Engineers
ความยากเริ่มต้น	ค่อนข้างง่าย	ขึ้นอยู่กับรูปแบบ Agent
การเขียนโค้ด	ไม่จำเป็นสำหรับงานพื้นฐาน	ไม่จำเป็นสำหรับ Prompt Agent แต่ใช้โค้ดได้เต็มรูปแบบ
Knowledge	มีเครื่องมือเชื่อมข้อมูล	มีเครื่องมือและ APIs สำหรับ Retrieval
RAG	ตั้งค่าได้สะดวก	ปรับแต่งสถาปัตยกรรมได้มาก
Tools	Connectors, Flows, APIs	Tools, SDKs, Custom Code
AI Models	ตัวเลือกที่แพลตฟอร์มรองรับ	ควบคุมการเลือกโมเดลได้ละเอียดกว่า
Microsoft Teams	มีช่องทางเผยแพร่ในตัว	ต้องออกแบบการเชื่อมต่อเพิ่มเติมตามรูปแบบ
Power Platform	เชื่อมได้โดยตรง	เชื่อมผ่าน APIs หรือบริการที่เกี่ยวข้อง
Custom Orchestration	ปรับได้ตามความสามารถแพลตฟอร์ม	ยืดหยุ่นสูง โดยเฉพาะ Hosted Agents
Multi-Agent	รองรับรูปแบบที่แพลตฟอร์มกำหนด	รองรับการพัฒนาแบบกำหนดเอง
Deployment	เน้นการ Publish Agent	รองรับ Managed Endpoints และ Hosted Agents
ค่าใช้จ่าย	Copilot Credits และสิทธิ์ใช้งาน	ค่าโมเดล Tools และ Compute ตามการใช้
เหมาะกับ	Agent สำหรับงานธุรกิจ	AI Applications เฉพาะทาง

🧩 Low-Code กับ Pro-Code ต่างกันอย่างไร?

Low-Code คืออะไร?

เป็นการพัฒนาระบบโดยใช้เครื่องมือสำเร็จรูปและหน้าจอแบบกราฟิกเป็นหลัก

ตัวอย่างเช่น

• สร้าง Agent
• เพิ่ม Knowledge
• สร้าง Topic
• ตั้งค่า Connector
• เชื่อม Flow
• Publish

ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมจำนวนมาก

Pro-Code คืออะไร?

เป็นการพัฒนาโดยใช้ภาษาโปรแกรมและ Frameworks

ตัวอย่างเช่น

• Python
• C#
• REST API
• SDKs
• Custom Agent Framework
• Docker Containers

เปรียบเทียบ

ประเด็น	Low-Code	Pro-Code
เริ่มต้น	ง่ายกว่า	ต้องมีทักษะพัฒนา
ความยืดหยุ่น	ตามเครื่องมือที่รองรับ	สูงกว่า
การดูแลโค้ด	น้อย	มากกว่า
การสร้างระบบเฉพาะ	มีข้อจำกัดบางกรณี	ออกแบบได้ละเอียด
การแก้ไข	ผ่าน UI เป็นหลัก	ผ่านโค้ดและระบบ Deploy
เหมาะกับ	Business Automation	Custom Software

ควรเลือกอะไร?

หากงานสามารถทำได้ด้วย Knowledge, Topics และ Connectors อยู่แล้ว การเริ่มจาก Low-Code อาจช่วยลดเวลาพัฒนา

แต่หากต้องควบคุมรายละเอียดเฉพาะทางมาก เช่น Custom Routing หรือการประมวลผลข้อมูลที่มีข้อกำหนดซับซ้อน Pro-Code อาจเหมาะสมกว่า

🚀 วิธีสร้าง AI Agent ด้วย Copilot Studio

ตัวอย่างสร้าง AI Agent สำหรับตอบคำถามจากคู่มือบริษัท

ขั้นตอนที่ 1: เปิด Copilot Studio

ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชีที่มีสิทธิ์ใช้งาน

ขั้นตอนที่ 2: สร้าง Agent ใหม่

เลือกสร้าง Agent

ขั้นตอนที่ 3: ตั้งชื่อ

ตัวอย่าง:

IT Knowledge Assistant

ขั้นตอนที่ 4: กำหนด Instructions

อธิบายหน้าที่และขอบเขตคำตอบ

ขั้นตอนที่ 5: เพิ่ม Knowledge

เลือกเอกสาร เว็บไซต์ หรือข้อมูลที่ต้องการ

ขั้นตอนที่ 6: เพิ่ม Tools เมื่อจำเป็น

เช่น Tool ตรวจสอบสถานะ Ticket

ขั้นตอนที่ 7: ทดสอบ

ใช้ Test your agent

ขั้นตอนที่ 8: ตรวจสอบความปลอดภัย

ตั้ง Authentication และ Permissions

ขั้นตอนที่ 9: Publish

ขั้นตอนที่ 10: เชื่อม Channel

เช่น Microsoft Teams

ผลลัพธ์

พนักงานสามารถใช้ AI Agent ตอบคำถามจากข้อมูลที่องค์กรเตรียมไว้ตามสิทธิ์ที่กำหนด

🛠️ วิธีสร้าง AI Agent ด้วย Microsoft Foundry

ตัวอย่างนี้เป็นการสร้าง Prompt Agent ผ่าน Portal

ขั้นตอนที่ 1: เปิด Microsoft Foundry

ลงชื่อเข้าใช้บัญชี Azure ที่มีสิทธิ์

ขั้นตอนที่ 2: เตรียม Project

สร้างหรือเลือก Project ที่เหมาะสม

ขั้นตอนที่ 3: เปิดส่วน Agents

เลือกสร้าง Agent ตามความสามารถที่มีใน Project

ขั้นตอนที่ 4: เลือก Prompt Agent

ขั้นตอนที่ 5: เลือก Model

เลือกโมเดลที่รองรับและพร้อมใช้งาน

ขั้นตอนที่ 6: กำหนด Instructions

อธิบายบทบาทของ Agent

ขั้นตอนที่ 7: เพิ่ม Tools

เช่น File Search หรือเครื่องมือที่รองรับ

ขั้นตอนที่ 8: ทดสอบใน Playground

ส่งคำถามและตรวจผล

ขั้นตอนที่ 9: ตรวจสอบ Evaluation

ประเมินคุณภาพคำตอบตามความสามารถที่รองรับ

ขั้นตอนที่ 10: นำไปเชื่อม Application

ใช้ Endpoint หรือ SDK ตามรูปแบบการ Deploy

ข้อควรระวัง

ขั้นตอนการสร้าง Project, Model Deployment และ Agent อาจแตกต่างกันตาม Portal, Region และประเภท Agent

สำหรับ Hosted Agents จะมีขั้นตอนเพิ่มเติมเกี่ยวกับโค้ด Framework, Deployment และ Runtime

🧠 ความสามารถด้าน AI Models ต่างกันอย่างไร?

Copilot Studio

เน้นให้ผู้ใช้สร้าง Agents ได้ง่าย โดยใช้โมเดลและความสามารถที่แพลตฟอร์มรองรับ

บางรูปแบบสามารถเชื่อมโมเดลจาก Foundry หรือใช้ Bring-Your-Own-Model ตามความสามารถที่เปิดใช้งาน

Microsoft Foundry

เน้นการเลือกและใช้งานโมเดลผ่าน Model Catalog รวมถึงการพัฒนา AI Applications ที่ต้องการควบคุมการเรียกโมเดลอย่างละเอียด

ควรเลือกจากอะไร?

1. ภาษาและคุณภาพคำตอบ
2. ความเร็วในการตอบ
3. ความสามารถด้าน Reasoning
4. การรองรับ Tools
5. Context Window
6. ความพร้อมใช้งานใน Region
7. ค่าใช้จ่าย
8. ข้อกำหนดข้อมูล
9. ความสามารถด้าน Deployment
10. การดูแลระยะยาว

ข้อควรจำ

การเลือกโมเดลที่มีขนาดใหญ่ที่สุดไม่จำเป็นต้องทำให้ Agent เหมาะสมที่สุด

ควรประเมินคุณภาพเทียบกับงานจริงและค่าใช้จ่าย

📚 RAG ใน Copilot Studio กับ Foundry ต่างกันอย่างไร?

RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation คือการนำข้อมูลที่ค้นคืนจากแหล่งภายนอกมาใช้ประกอบคำตอบของ AI

Copilot Studio

เหมาะกับการเพิ่ม Knowledge จากระบบที่รองรับโดยไม่ต้องออกแบบ Retrieval Pipeline ทั้งหมดเอง

Microsoft Foundry

เหมาะกับการออกแบบระบบ Retrieval ที่ต้องการควบคุมรายละเอียดมากขึ้น เช่น

• การแบ่งเอกสาร
• การทำ Index
• การค้นหา
• การจัดอันดับผลลัพธ์
• การส่ง Context
• การตรวจสอบ Citations
• การประเมินคำตอบ

ตัวอย่าง

บริษัทมีเอกสารการติดตั้ง Fiber Optic จำนวน 5,000 ไฟล์

หากต้องการ Agent ที่ใช้เอกสารบริษัทและมีรูปแบบการตอบมาตรฐาน Copilot Studio อาจเพียงพอ

แต่หากต้องการระบบที่กำหนด Retrieval Strategies เฉพาะทาง ประมวลผลเอกสารแบบกำหนดเอง และรวมข้อมูลจากหลายฐานข้อมูล Foundry อาจเหมาะกว่า

ข้อควรระวัง

จำนวนเอกสารไม่ใช่ปัจจัยเดียวในการเลือกแพลตฟอร์ม

ต้องตรวจสอบชนิดไฟล์ ขนาดข้อมูล สิทธิ์ ความถี่การอัปเดต และความแม่นยำที่ต้องการด้วย

🔌 การเชื่อม API และระบบธุรกิจต่างกันอย่างไร?

Copilot Studio

ใช้ Tools, Connectors และ Agent Flows เพื่อเชื่อมบริการ เช่น

• SharePoint
• Dataverse
• Outlook
• Teams
• Power Automate
• Custom APIs

Microsoft Foundry

ใช้ Tools, SDKs, REST APIs และ Custom Code เพื่อเชื่อมระบบตามสถาปัตยกรรมที่ออกแบบ

ตัวอย่างงาน

ตรวจสอบสถานะ Ticket

Copilot Studio สามารถเพิ่ม Tool ที่เชื่อมระบบ Ticket

Foundry สามารถพัฒนา Agent ที่เรียก API ผ่านโค้ดหรือ Tools ที่กำหนดเอง

แบบไหนดีกว่า?

ขึ้นอยู่กับระบบปลายทาง

หากมี Connector พร้อมใช้งาน Copilot Studio อาจลดงานพัฒนาได้มาก

หาก API มีเงื่อนไขซับซ้อน ต้องแปลงข้อมูลหลายขั้นตอน หรือใช้ Custom Orchestration Foundry อาจมีความยืดหยุ่นมากกว่า

👥 Multi-Agent Systems ในสองแพลตฟอร์ม

Multi-Agent คือสถาปัตยกรรมที่มี AI Agents หลายตัวทำงานร่วมกันตามบทบาทที่กำหนด

ตัวอย่าง

Customer Service Agent

รับคำถามลูกค้า

Technical Support Agent

วิเคราะห์ปัญหาทางเทคนิค

Sales Agent

เตรียมข้อมูลบริการ

Scheduling Agent

จัดการคำขอนัดหมาย

Copilot Studio

สามารถใช้รูปแบบการเชื่อมและมอบหมายงานระหว่าง Agents ตามความสามารถที่รองรับ

Microsoft Foundry

สามารถสร้าง Multi-Agent Systems ด้วย Frameworks และ Custom Orchestration ตามสถาปัตยกรรมที่พัฒนา

ควรเลือกอย่างไร?

สำหรับงานที่มีขั้นตอนและความสามารถสำเร็จรูปชัดเจน Copilot Studio อาจเหมาะสม

สำหรับระบบ Multi-Agent ที่ต้องกำหนด Logic และ Runtime เองอย่างละเอียด Foundry มักมีความยืดหยุ่นกว่า

🔐 ความปลอดภัย Copilot Studio กับ Microsoft Foundry

ทั้งสองแพลตฟอร์มมีความสามารถด้าน Security และ Identity แต่แนวทางการกำหนดค่าต่างกัน

Copilot Studio

เกี่ยวข้องกับ

• Microsoft Entra ID
• Authentication
• SharePoint Permissions
• Dataverse Security Roles
• Power Platform Data Policies
• Connector Permissions
• Environment Governance

Microsoft Foundry

เกี่ยวข้องกับ

• Azure Identity
• Microsoft Entra ID
• Azure RBAC
• Managed Identities
• Network Security
• Model Access
• Endpoint Security
• Monitoring

ตัวอย่าง

หาก AI Agent ต้องอ่านข้อมูลจาก SharePoint Copilot Studio มีรูปแบบการเชื่อมที่ออกแบบสำหรับการใช้งานองค์กร

หาก AI Application ต้องอยู่หลัง Private Network และต้องการควบคุม Runtime กับบริการ Azure หลายส่วน Foundry อาจเหมาะกับสถาปัตยกรรมดังกล่าวมากกว่า

ข้อควรระวัง

แพลตฟอร์มใดก็ไม่สามารถใช้แทนการกำหนด Authorization ของ API และระบบฐานข้อมูลปลายทางได้

💰 Copilot Studio กับ Azure AI Foundry ราคาเท่าไร?

ทั้งสองแพลตฟอร์มมีวิธีคิดค่าใช้จ่ายแตกต่างกัน

Copilot Studio

รูปแบบการคิดค่าบริการเกี่ยวข้องกับ Copilot Credits

การใช้เครดิตขึ้นอยู่กับประเภท Agent ความสามารถที่เรียกใช้ ปริมาณงาน และรูปแบบการคิดค่าบริการที่องค์กรเลือก

อาจใช้รูปแบบ

• Prepaid Credits
• Pay-as-you-go
• สิทธิ์จาก License ที่เกี่ยวข้อง

สำหรับ Standard Harness ตัวอย่างอัตราการใช้เครดิตของความสามารถบางประเภท ได้แก่

ความสามารถ	Copilot Credits
Classic Answer	1
Generative Answer	2
Agent Action	5
Tenant Graph Grounding	10

อัตราเป็นข้อมูลตัวอย่างจากโครงสร้าง Billing ของ Microsoft และอาจเปลี่ยนแปลงได้ รวมถึงไม่ครอบคลุมทุกประเภท Agent หรือทุกค่าใช้จ่าย

Microsoft Foundry

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับบริการที่ใช้ เช่น

• Model Inference
• Tokens
• Tools
• Hosted Agent Compute
• Storage
• Networking
• บริการอื่นที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่าง

หากใช้ Prompt Agent ต้นทุนหลักอาจมาจาก Model Inference และ Tools

หากใช้ Hosted Agent จะมีค่า Compute ของ Container เพิ่มเติมตามรูปแบบการใช้งาน

ตารางเปรียบเทียบ

หัวข้อ	Copilot Studio	Microsoft Foundry
หน่วยหลัก	Copilot Credits	ค่าใช้บริการ Azure
การคิดค่าประมวลผล	ตามความสามารถและ Usage	ตามโมเดลและ Usage
ค่า Tools	ตามเงื่อนไขที่กำหนด	ตาม Tools ที่ใช้
ค่า Hosting เพิ่มเติม	ขึ้นอยู่กับการออกแบบ	อาจมี โดยเฉพาะ Hosted Agents
การประเมินต้นทุน	Copilot Credit Estimator	Azure Pricing และ Usage Monitoring

ตัวไหนถูกกว่า?

ไม่มีคำตอบตายตัว

Copilot Studio อาจคุ้มกว่าสำหรับ Agent ที่สร้างได้รวดเร็วและไม่ต้องพัฒนาโครงสร้างเพิ่มเติม

Foundry อาจคุ้มกว่าสำหรับระบบที่ต้องควบคุมการใช้โมเดลหรือ Runtime อย่างละเอียด

ควรคำนวณทั้งค่าใช้บริการ ค่าแรงพัฒนา ค่าบำรุงรักษา และต้นทุนด้านความปลอดภัยก่อนตัดสินใจ

🏢 ตัวอย่างที่ 1: สร้าง AI Helpdesk สำหรับพนักงาน

ความต้องการ

บริษัทต้องการให้พนักงานถามวิธีแก้ปัญหา IT ผ่าน Microsoft Teams

Knowledge

• Windows Troubleshooting
• Wi-Fi Setup
• Printer Guide
• Microsoft 365 Support

คำแนะนำ

เลือก Copilot Studio เป็นตัวเลือกแรก

เพราะสามารถเชื่อม Knowledge และเผยแพร่ผ่าน Microsoft Teams ได้สะดวก

เมื่อใดควรใช้ Foundry?

หากระบบต้องวิเคราะห์ Logs จำนวนมาก ประมวลผลข้อมูลแบบ Custom หรือใช้ AI Models เฉพาะทาง อาจนำ Foundry มาเสริมได้

🌐 ตัวอย่างที่ 2: สร้าง AI Chatbot สำหรับเว็บไซต์บริษัท

ความต้องการ

สร้าง Chatbot ตอบคำถามบริการ LAN, Wi-Fi, CCTV และ Fiber Optic

ทางเลือก Copilot Studio

• สร้าง Agent
• เพิ่ม Knowledge
• ตั้ง Instructions
• Publish
• ฝัง Web Chat

ทางเลือก Foundry

• สร้าง Prompt Agent
• เพิ่ม Knowledge และ Tools
• พัฒนา Web Front-End
• เชื่อม Agent ผ่าน API
• จัดการ Authentication และ Deployment

คำแนะนำ

หากต้องการ Chatbot สาธารณะที่ตอบ FAQ เป็นหลัก Copilot Studio อาจเริ่มได้ง่ายกว่า

หากต้องการ Web Application ที่มี UX เฉพาะทางและระบบ Backend ซับซ้อน Foundry อาจเหมาะกว่า

🛠️ ตัวอย่างที่ 3: สร้าง AI Agent สำหรับงาน Fiber Optic

ความต้องการ

บริษัทมีข้อมูลการติดตั้ง Fiber Optic, Fusion Splicing และ OTDR Testing

กรณีใช้ Copilot Studio

Agent ตอบคำถามจากคู่มือ เช่น

“Fusion Splicing ต้องเตรียมอะไรบ้าง?”

“OTDR ใช้ตรวจสอบอะไร?”

“ก่อนส่งมอบงานต้องตรวจอะไร?”

กรณีใช้ Foundry

บริษัทต้องการให้ Agent ประมวลผลข้อมูลจาก

• OTDR Test Results
• Measurement Files
• Network Diagrams
• Installation Reports
• Equipment APIs

คำแนะนำ

หากต้องตอบคำถามจากคู่มือ Copilot Studio เพียงพอสำหรับหลายกรณี

หากต้องประมวลผลไฟล์ทดสอบเฉพาะทางหรือใช้ Code วิเคราะห์ค่าการวัด Foundry อาจมีความเหมาะสมกว่า

ข้อควรระวัง

AI ไม่ควรเป็นผู้ตัดสินว่าระบบ Fiber Optic ผ่านเกณฑ์ตรวจรับโดยลำพัง หากไม่มีข้อมูลวัดจริงและเกณฑ์ที่ผ่านการอนุมัติ

🛒 ตัวอย่างที่ 4: สร้าง AI สำหรับร้านค้าออนไลน์

ความต้องการ

Chatbot ตอบคำถามสินค้าและช่วยตรวจสอบคำสั่งซื้อ

Copilot Studio

เหมาะกับการสร้าง Agent ที่ใช้ข้อมูลสินค้าและเรียก Tools

Foundry

เหมาะกับการพัฒนา AI Shopping Assistant แบบ Custom ที่เชื่อม APIs และจัดการ Logic ซับซ้อน

ตัวอย่าง

ผู้ใช้ถามว่า

“สาย LAN CAT6 รุ่นนี้มีของไหม?”

คำถามนี้ต้องใช้ข้อมูล Stock จากระบบปัจจุบัน

ไม่ควรให้ AI เดาจำนวนสินค้า

ทั้ง Copilot Studio และ Foundry สามารถใช้ Tool หรือ API เพื่อดึงข้อมูลจริงได้ หากพัฒนาและตั้งสิทธิ์ถูกต้อง

🧑‍💻 ตัวอย่างที่ 5: สร้าง AI Application ด้วย Python

ความต้องการ

ทีมพัฒนาต้องการ

• เขียน Logic เอง
• ใช้ Python
• เรียกหลาย Models
• จัดการ State
• พัฒนา Custom Tools
• ใช้ CI/CD
• Deploy ผ่าน Managed Runtime

คำแนะนำ

Microsoft Foundry เหมาะกว่า

โดยเฉพาะเมื่อเลือก Hosted Agents และใช้ Framework ที่รองรับ

เหตุผล

ให้ทีมพัฒนาควบคุมรายละเอียด Runtime และ Agent Logic ได้มากกว่า

🔗 Copilot Studio กับ Microsoft Foundry ใช้ร่วมกันได้ไหม?

ได้ตามความสามารถและรูปแบบการเชื่อมต่อที่รองรับ

ตัวอย่างเช่น ใช้ Foundry สำหรับบริการ AI เฉพาะทาง แล้วให้ Copilot Studio เรียกใช้งานผ่าน Tool หรือ API

ตัวอย่างสถาปัตยกรรม

ขั้นตอนที่ 1

ผู้ใช้ถาม Copilot Agent ผ่าน Microsoft Teams

ขั้นตอนที่ 2

Copilot Studio วิเคราะห์ Intent

ขั้นตอนที่ 3

Agent เรียก Tool

ขั้นตอนที่ 4

Tool ส่งข้อมูลไปยังระบบที่พัฒนาด้วย Foundry

ขั้นตอนที่ 5

Foundry ประมวลผลข้อมูล

ขั้นตอนที่ 6

ระบบส่งผลกลับ Copilot Studio

ขั้นตอนที่ 7

Agent แสดงคำตอบแก่ผู้ใช้

ประโยชน์

ได้ทั้งความสะดวกในการสร้าง Agent ฝั่ง Microsoft 365 และความยืดหยุ่นของระบบ AI แบบ Custom

ข้อควรระวัง

ต้องออกแบบ Authentication, Authorization, Error Handling, Latency และ Billing ระหว่างระบบอย่างเหมาะสม

🧭 วิธีเลือกแพลตฟอร์มให้เหมาะกับงาน

ลองพิจารณาคำถามต่อไปนี้

คำถามที่ 1: ต้องการสร้างอะไร?

หากเป็น FAQ Chatbot หรือ Agent สำหรับพนักงาน ให้พิจารณา Copilot Studio ก่อน

หากเป็น AI Application เฉพาะทาง ให้พิจารณา Foundry

คำถามที่ 2: ทีมงานเขียนโปรแกรมได้หรือไม่?

หากไม่มีทีมพัฒนา Copilot Studio มักเริ่มต้นง่ายกว่า

หากมีนักพัฒนา Foundry เปิดทางเลือกมากขึ้น

คำถามที่ 3: ต้องใช้ Microsoft 365 หรือไม่?

หาก Teams, SharePoint และ Power Platform เป็นระบบหลัก Copilot Studio มีความได้เปรียบด้านการเชื่อมต่อ

คำถามที่ 4: ต้องควบคุมโมเดลหรือไม่?

หากต้องเลือกโมเดลและพัฒนา Runtime เอง Foundry เหมาะกว่า

คำถามที่ 5: ต้องใช้ Custom Code มากแค่ไหน?

หากความต้องการเกินความสามารถของ Tools และ Flows สำเร็จรูป Foundry อาจเหมาะกว่า

คำถามที่ 6: ต้องใช้งานกี่คน?

ประเมินจำนวนผู้ใช้ Sessions และปริมาณงานจริง

คำถามที่ 7: มีงบประมาณเท่าไร?

คำนวณ License, Usage, Development และ Maintenance

คำถามที่ 8: มีข้อกำหนด Security อย่างไร?

ตรวจสอบ Data Policies, Identity, Network และ Compliance

คำถามที่ 9: ต้องเชื่อมระบบอะไรบ้าง?

ตรวจสอบว่ามี Connector พร้อมใช้หรือจำเป็นต้องพัฒนา API

คำถามที่ 10: ต้องการขยายระบบในอนาคตอย่างไร?

เลือกสถาปัตยกรรมที่รองรับการเติบโตและการดูแลรักษา

📊 ตารางสรุปเลือก Copilot Studio หรือ Foundry ตามสถานการณ์

สถานการณ์	แนะนำเริ่มจาก
Chatbot ตอบ FAQ	Copilot Studio
Agent ใน Microsoft Teams	Copilot Studio
HR Knowledge Assistant	Copilot Studio
IT Helpdesk Agent	Copilot Studio
SharePoint Knowledge Chatbot	Copilot Studio
ระบบ Power Automate	Copilot Studio
Custom AI Application	Microsoft Foundry
Python AI Agent	Microsoft Foundry
Hosted Agent พร้อม Custom Code	Microsoft Foundry
Custom Multi-Agent Framework	Microsoft Foundry
AI วิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะทาง	Microsoft Foundry
Agent ใช้ Foundry Models ใน Microsoft 365	อาจใช้ร่วมกัน

ตารางเป็นคำแนะนำสำหรับเลือกจุดเริ่มต้น ไม่ได้หมายความว่าอีกแพลตฟอร์มไม่สามารถทำงานนั้นได้

⚠️ ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการเลือกแพลตฟอร์ม

1. คิดว่า Copilot Studio ต้องเขียนโค้ด

จริงๆ แล้วงานพื้นฐานจำนวนมากใช้ Low-Code ได้

2. คิดว่า Foundry ต้องเขียนโค้ดทั้งหมด

Foundry มี Prompt Agents ที่สร้างผ่าน Portal ได้

3. เลือกจากราคาหน้าเว็บไซต์อย่างเดียว

ควรคิดค่า Development และ Maintenance ด้วย

4. ไม่ตรวจสอบ License

สิทธิ์ Publish และการใช้งานอาจมีเงื่อนไข

5. ไม่ตรวจสอบ Region

บาง Models หรือ Features อาจไม่พร้อมในทุก Region

6. ไม่ตรวจสอบ Authentication

การใช้งานข้อมูลภายในต้องมีระบบยืนยันตัวตนและสิทธิ์เหมาะสม

7. ใช้ Knowledge แทน API

ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดควรใช้ Tool หรือ API เมื่อจำเป็นต้องแม่นยำ

8. ไม่ทดสอบคุณภาพคำตอบ

ควรมี Test Cases และ Evaluation

9. ไม่ติดตามต้นทุน

Agent อาจสร้างค่าใช้จ่ายตามปริมาณการใช้งาน

10. เลือกสถาปัตยกรรมซับซ้อนเกินความจำเป็น

หาก Copilot Studio ทำงานได้ครบแล้ว ไม่จำเป็นต้องสร้างระบบ Custom ทั้งหมดด้วยตนเอง

📋 Checklist ก่อนตัดสินใจ

รายการ	คำถาม
Business Goal	ต้องการแก้ปัญหาอะไร?
Users	ใครใช้งาน?
Channels	Teams หรือเว็บไซต์?
Knowledge	ใช้ข้อมูลจากไหน?
Tools	ต้องเชื่อมระบบใด?
Coding Skills	ทีมเขียนโค้ดได้ไหม?
AI Models	ต้องเลือกโมเดลเองหรือไม่?
Custom Logic	ซับซ้อนแค่ไหน?
Security	มีข้อกำหนดอะไร?
Integration	มี Connectors พร้อมใช้หรือไม่?
Budget	งบเริ่มต้นเท่าไร?
Maintenance	ใครดูแล?
Scaling	ต้องรองรับปริมาณเท่าไร?
Testing	ประเมินคุณภาพอย่างไร?
Monitoring	ติดตามผลอย่างไร?

📈 10 เทคนิคเลือกแพลตฟอร์ม AI ให้คุ้มค่า

1. เริ่มจากปัญหาธุรกิจ ไม่ใช่ชื่อแพลตฟอร์ม

2. ทดลองสร้าง Proof of Concept ก่อน

3. เลือก Low-Code เมื่อเพียงพอ

4. ใช้ Pro-Code เมื่อมีความจำเป็นจริง

5. ตรวจสอบความพร้อมของ Connectors

6. ประเมินต้นทุนรวมตลอดอายุโครงการ

7. ทดสอบความแม่นยำด้วยข้อมูลจริง

8. ออกแบบ Security ก่อนเปิดใช้งาน

9. วางแผน Monitoring และ Maintenance

10. พิจารณาการใช้ Copilot Studio และ Foundry ร่วมกันเมื่อเหมาะสม

❓ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Copilot Studio กับ Azure AI Foundry

Copilot Studio กับ Azure AI Foundry ต่างกันอย่างไร?

Copilot Studio เน้นสร้าง AI Agents ด้วย Low-Code ส่วน Foundry เน้นการพัฒนา AI Applications และ Agents ที่ควบคุมโมเดลและสถาปัตยกรรมได้ละเอียดกว่า

Azure AI Foundry เปลี่ยนชื่อแล้วหรือยัง?

ใช่ ปัจจุบันใช้ชื่อ Microsoft Foundry

Copilot Studio ใช้งานง่ายกว่า Foundry ไหม?

สำหรับงาน Agent ทั่วไป Copilot Studio มักเริ่มต้นง่ายกว่า เพราะมีเครื่องมือแบบกราฟิกและ Connectors พร้อมใช้

Microsoft Foundry ต้องเขียนโค้ดไหม?

ไม่จำเป็นสำหรับ Prompt Agents แต่ Hosted Agents และ Custom Applications มักต้องใช้โค้ด

Copilot Studio ใช้ Python ได้ไหม?

สามารถเชื่อมระบบที่พัฒนาด้วย Python ผ่าน APIs หรือเครื่องมือที่รองรับได้ แต่ไม่ใช่แพลตฟอร์มหลักสำหรับเขียน Agent Runtime ด้วย Python โดยตรง

Microsoft Foundry ใช้ Python ได้ไหม?

ได้ ผ่าน SDKs, Frameworks และ Hosted Agents ที่รองรับ

Copilot Studio สร้าง AI Agent ได้ไหม?

ได้ และเป็นหนึ่งในความสามารถหลักของแพลตฟอร์ม

Microsoft Foundry สร้าง AI Agent ได้ไหม?

ได้ ทั้ง Prompt Agents และ Hosted Agents

Copilot Studio ใช้ RAG ได้ไหม?

ได้ผ่าน Generative Answers และ Knowledge Sources

Microsoft Foundry ใช้ RAG ได้ไหม?

ได้ โดยสามารถออกแบบ Retrieval และการเชื่อมข้อมูลตามสถาปัตยกรรมที่ต้องการ

Copilot Studio เชื่อม SharePoint ได้ไหม?

ได้ ตามความสามารถและสิทธิ์ที่รองรับ

Foundry เชื่อม SharePoint ได้ไหม?

มีความสามารถและเครื่องมือเชื่อม SharePoint ตามรูปแบบ Agent และบริการที่รองรับ

Copilot Studio ใช้ Power Automate ได้ไหม?

ได้ผ่าน Agent Flows และเครื่องมือที่รองรับ

Copilot Studio ใช้กับ Microsoft Teams ได้ไหม?

ได้ โดยมีช่องทางเผยแพร่ที่ออกแบบไว้สำหรับ Teams

Foundry ใช้กับ Microsoft Teams ได้ไหม?

ทำได้ผ่านการพัฒนาและเชื่อมช่องทางตามรูปแบบที่รองรับ แต่ไม่ได้มีขั้นตอน Low-Code แบบเดียวกับ Copilot Studio ทุกกรณี

Microsoft Foundry รองรับหลาย AI Models ไหม?

รองรับการเลือกโมเดลจาก Model Catalog ตามความพร้อมของบริการและ Region

Copilot Studio ใช้โมเดลจาก Foundry ได้ไหม?

รองรับการใช้โมเดลจาก Foundry ตามความสามารถ Bring-Your-Own-Model และเงื่อนไขของระบบ

Copilot Studio กับ Foundry ใช้ร่วมกันได้ไหม?

ได้ โดยสามารถเชื่อมผ่าน APIs และเครื่องมือที่รองรับ

Copilot Studio ราคาถูกกว่า Foundry ไหม?

ไม่สามารถสรุปได้ทุกกรณี ต้องประเมินตามการใช้งานจริงและต้นทุนรวม

Foundry คิดค่าใช้จ่ายอย่างไร?

ขึ้นอยู่กับ Model Inference, Tools, Compute และบริการ Azure ที่ใช้

Copilot Studio คิดค่าใช้จ่ายอย่างไร?

ใช้ Copilot Credits และรูปแบบ License หรือ Usage Billing ตามที่องค์กรเลือก

ธุรกิจขนาดเล็กควรเลือกอะไร?

หากต้องการ Chatbot หรือ Agent สำหรับงานทั่วไป ควรทดลอง Copilot Studio ก่อน แต่หากต้องการระบบ Custom และมีทีมพัฒนา Foundry อาจเหมาะกว่า

บริษัทใหญ่ควรเลือกอะไร?

ขึ้นอยู่กับ Architecture, Security และ Use Cases องค์กรขนาดใหญ่สามารถใช้ทั้งสองแพลตฟอร์มร่วมกันได้

✅ สรุป Copilot Studio กับ Azure AI Foundry เลือกใช้ตัวไหนดี?

Microsoft Copilot Studio และ Microsoft Foundry เป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้าง AI Agents และระบบ AI แต่มีจุดเน้นต่างกัน

Copilot Studio เหมาะกับผู้ที่ต้องการสร้าง Agent อย่างรวดเร็วด้วย Low-Code โดยเฉพาะงานตอบคำถามจาก Knowledge การใช้ Microsoft Teams การเชื่อม SharePoint และการทำงานอัตโนมัติผ่าน Power Platform

Microsoft Foundry เหมาะกับนักพัฒนาและองค์กรที่ต้องการควบคุม AI Models, Custom Code, Tools และ Agent Runtime อย่างละเอียด โดยมีทั้ง Prompt Agents ที่ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดและ Hosted Agents สำหรับระบบเฉพาะทาง

หากยังไม่มีทีมพัฒนาและต้องการสร้าง AI Agent สำหรับพนักงานหรือเว็บไซต์ Copilot Studio เป็นทางเลือกเริ่มต้นที่เหมาะสมในหลายกรณี

แต่หากต้องพัฒนา AI Application ที่มีเงื่อนไขเฉพาะ ใช้ Frameworks หรือเชื่อมระบบซับซ้อน Microsoft Foundry อาจตอบโจทย์ได้มากกว่า

ทั้งสองแพลตฟอร์มไม่จำเป็นต้องแข่งขันกันเสมอไป เพราะสามารถใช้ร่วมกันเพื่อให้ได้ทั้งความสะดวกในการใช้งานและความยืดหยุ่นด้านการพัฒนา

comsiam แนะนำให้ใช้แนวทาง กำหนด Use Case → ประเมินทีมพัฒนา → ตรวจ Knowledge และ APIs → ประเมิน Security → ทดลอง Copilot Studio → ทดลอง Foundry เมื่อจำเป็น → เปรียบเทียบคุณภาพและต้นทุน → เลือกสถาปัตยกรรม → Deploy → Monitor

การเลือกแพลตฟอร์ม AI ที่เหมาะสมไม่ใช่การเลือกเครื่องมือที่มีฟีเจอร์มากที่สุด แต่คือการเลือกเครื่องมือที่ช่วยแก้ปัญหาได้จริง ดูแลรักษาได้ และคุ้มค่ากับการลงทุนของธุรกิจในระยะยาว