定义场景，推动采用
统筹团队级 AI 智能体先行计划，定义企业数据查询、知识问答和工程工作流用例，沉淀可复用的 Copilot Studio 智能体库。
让 Agent 成为团队的日常工具
Copilot Studio · AI 智能体先行计划
01 / CONTEXT
从什么问题出发？
企业知识查询、常规任务和复杂排障分散在不同工具中。这个项目的目标，是让团队在日常工作中采用智能体，并将其能力延伸到真正的工程任务。
02 / CONTRIBUTION
我的工作
把工具接入对话
构建 MCP Server 与自定义 Skills，让智能体安全调用内部数据库、诊断工具和 API，支持 AI 辅助日志分析与根因排查。
连接深度调试能力
集成 WinDbg MCP 与源码 MCP，使 GitHub Copilot CLI 能辅助分析崩溃转储、调试产品代码并提出修复建议。
以工程化方式交付
在 Azure DevOps 上进行团队协作与 CI/CD，将智能体落地纳入可维护的工程流程。
SYSTEM OVERVIEW
依据简历重绘的流程概览让能力，连接起来。
- 01知识查询 / 排障任务
- 02Copilot Studio / Copilot CLI
- 03MCP Server + Skills
- 04知识库 · WinDbg · 源码 · API
03 / OUTCOME
交付与沉淀
沉淀了面向团队的企业知识问答与工程自动化 Agent，并将 AI 辅助分析接入复杂问题排障过程。
交付物概览 · 依据简历整理
具体做出了什么？
团队智能体库
覆盖企业数据查询、知识问答与日常工程工作流的可复用 Copilot Studio 智能体。
MCP Server 与 Skills
连接内部数据库、诊断工具和 API 的工具调用能力。
工程调试集成
WinDbg MCP、源码 MCP 与 Copilot CLI 协作，支持日志分析和代码排查。
下一个项目
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