Microsoft Copilot Studio: Kurumsal Yapay Zeka Aracıları Oluşturma Rehberi

Geçen ay, bir destek yöneticisinin bir sohbet botunun niyet (intent) kitaplığını güncellemek için üç saat harcadığını izledim. Birileri “sipariş durumu” yerine “benim eşyalarım nerede?” demeye başlamıştı ve bot sürekli anladığını söyleyemiyordu.

Bu, kurumsal sohbet botlarının eski dünyası. Soruları tahmin edersiniz, yanıtlar yazarsınız ve kullanıcıların senaryoya sadık kalması için dua edersiniz. Asla kalmazlar.

Microsoft Copilot Studio farklı bir yaklaşım benimsiyor. Aracınızın neyi ele almasını istediğinizi tarif ediyorsunuz, şirketinizin belge ve sistemlerini işaret ediyorsunuz ve yapay zeka nasıl yanıt vereceğini kendi buluyor. Çoğu kullanım senaryosu için artık büyük, elle bakım gerektiren niyet kitaplıklarına veya kırılgan karar ağaçlarına ağırlıklı olarak güvenmeniz gerekmiyor.

Son birkaç aydır platformda ajanlar (agent) oluşturuyorum ve dürüst olmak gerekirse? Öğrenme eğrisi beni şaşırttı. Zor olduğu için değil. Beklediğimden hızlı olduğu için. Hiç kodlama geçmişi olmayan biri bile yaklaşık bir saat içinde SharePoint belgelerinden soruları yanıtlayan çalışan bir aracı çalışır hale getirebilir.

Bu eğitimde, Copilot Studio’nun ne olduğunu, nasıl gezileceğini ve adım adım nasıl ajan oluşturulacağını göstereceğim.

Daha geniş Copilot ekosistemine uygulamalı bir giriş istiyorsanız, Introduction to Microsoft Copilot kursumuzu öneririm.

Microsoft Copilot Studio nedir?

Power Virtual Agents’ı duymuş olabilirsiniz. Microsoft onu Copilot Studio olarak yeniden markaladı, yeteneklerini genişletti ve şimdi ajan oluşturma stratejisinin merkezinde konumlandırdı. Platform, Power Automate, Power Apps, Dataverse ve Microsoft 365 Copilot deneyimiyle bağlantılıdır.

Microsoft Copilot Studio’nun nasıl çalıştığına dair temel fikir şöyle:

1. Ajanınızın ne yapmasını istediğinizi sisteme söylersiniz. 
2. Onu veri kaynaklarınıza yönlendirirsiniz (SharePoint siteleri, yüklenen belgeler, Dataverse tabloları, bağlayıcılar aracılığıyla harici sistemler). 
3. Ajan bu bilgileri kullanarak soruları yanıtlamayı öğrenir.

Yan haklar politikalarınızı bilen bir İK asistanı mı? Oluşturun. Peki ya tırmandırmadan önce yaygın sorunları gideren bir BT yardım masası botu? O da olur. Salesforce’tan sipariş bilgilerini çeken bir müşteri hizmetleri ajanı? Evet.

Sıradaki doğal soru şu: Bu, beş yıl önce herkesi hayal kırıklığına uğratan sohbet botlarından neden farklı?

O eski sistemler her olası soruyu öngörmenizi gerektiriyordu. Her biri için belirli niyetler yazın. Bir ifade biçimini kaçırırsanız, botun “Anlamadım” yanıtına düşmesi demekti. 

Copilot Studio, kullanıcıların muhtemelen ne istediğini anlamlandırmak için üretken yapay zekayı kullanır. LLM, önceden yazılmış yanıtları getirmek yerine, kurumsal bilgi kaynaklarınıza dayalı yanıtlar üretir.

Platform Microsoft ekosistemine bağlanır:

• Microsoft 365 Copilot: Ajanlar, özel beceriler ve kurumsal verilerle temel Copilot deneyimini genişletebilir.
• Power Platform: Bağlayıcılar, akışlar ve Dataverse doğrudan entegre olur
• Azure AI: Azure AI Foundry’den kendi modellerinizi getirin veya özel RAG senaryoları için Azure AI Search kullanın
• Microsoft Graph: Uygun izinlerle kurumsal verilere erişin

Microsoft Copilot Studio Erişimi ve Fiyatlandırma

Bir şeyler oluşturmadan önce erişime ihtiyacınız var. Microsoft, durumunuza bağlı olarak birkaç yol sunuyor.

Ücretsiz deneme

Bir iş veya okul hesabınız varsa, Copilot Studio sayfasına gidin ve onunla kaydolun. Deneme sürümü şu anda deneme amaçlı sınırlı miktarda Copilot Kredisi sunar; bu genellikle ajan oluşturmak ve testleri çalıştırmak için yeterlidir, ancak tam miktar ve koşullar zamanla ve kiracıya göre değişebilir.

Yalnızca kişisel bir Microsoft hesabınız varsa, Copilot Studio erişimi biraz kısıtlı olabilir çünkü deneme iş/okul kimlikleri etrafında tasarlanmıştır. Pratik bir geçici çözüm, Microsoft 365 Business Standard denemesiyle geçici bir “sandbox” kiracısı oluşturmak.

• Microsoft 365 Business Standard sayfasına gidin.
• Try for free’ye tıklayın.
• Kurulum sırasında kişisel e-postanızla başlayın, ardından yeni bir etki alanı oluşturun.
• Bu, o kiracı için yeni bir iş/okul yönetici kimliği oluşturacaktır.

Copilot Studio sayfasında oturum açmak ve Copilot Studio denemesini etkinleştirmek için bu yeni yönetici e-postasını kullanın.

Ücretli planlar

Standart fiyatlandırma 25.000 Copilot Kredisi için aylık 200$’dır; bölgesel fiyatlandırma ve indirimler uygulanabilir. Bu krediler, ajanlarınızın yaptıklarına göre tüketilir:

• Soruları yanıtlamak kredi harcar
• Harici sistemleri çağırmak kredi kullanır
• Karmaşık çok adımlı akışlar, basit Soru-Cevap’tan daha fazla kullanır

Daha yüksek hacme veya daha esnek kullanıma ihtiyacınız varsa, Copilot Kredileri için Azure kullandıkça öde faturalandırmayı etkinleştirebilirsiniz; bu, tüketilen kredi başına ücretlendirir ve ek bir sabit kapasite paketi taahhüdünden kaçınır. Öngörülemeyen iş yükleri veya mevsimsel artışlar için iyi bir seçimdir.

Erişim düzeyleri

Farklı hesap türleri farklı yetenekler sunar:

Dikkat etmeye değer bir nokta: Kuruluşunuzda zaten Power Platform lisansları varsa, Copilot Studio erişimi dâhil olabilir. Ayrı satın almadan önce BT yöneticinize danışın.

LLM Ajanları nedir?

“Ajan” kelimesi artık sürekli kullanılıyor ve insanlar bağlama göre farklı anlamlar yüklüyor. Devam etmeden önce netleştirmeye değer.

Bir ajan, soru yanıtlamanın ötesine geçer. Adımları planlayabilir, sorunlar üzerinde akıl yürütebilir ve eyleme geçebilir. Büyük dil modeli (LLM) beyni, bellek, çağrılacak harici araçlar ve planlama yeteneklerinden oluşur.

Biri “Son üç siparişimin gönderim durumu nedir?” diye sorduğunda, ajanın şunları çözmesi gerekir: 

1. Bu kullanıcı kim? 
2. Son dönemde hangi siparişleri verdi? 
3. Son üçe filtrele.
4. Her biri için gönderim durumunu kontrol et.
5. Bunu bir yanıta dönüştür. 

Bu, planlama gerektirir. Karmaşık sorular parçalara ayrılır. Ajan alt görevleri belirler, sıralar ve her adımı yürütür. Planlama olmadan yalnızca tek turluk Soru-Cevap alırsınız.

Ajanların, geleneksel sohbet botlarından farkı şöyledir:

Dil modeli kullanıcı isteklerini işler, hangi bilgi veya eylemlerin gerektiğini belirler, hangi araçların çağrılacağına karar verir ve bir yanıt sentezler. Ancak ajanlar, birlikte çalışan birkaç bileşeni birleştirir.

Ajanlar, konuşmalar sırasında bağlamı izler. Kısa vadeli bellek, mevcut oturumda konuşulanları tutar. Bazı uygulamalar, oturumlar arasında kullanıcı tercihleri için uzun vadeli belleği destekler. Bellek olmadan her mesaj sıfırdan başlardı.

Ajanların gerçekten faydalı olduğu yer burasıdır. Araçlar, harici sistemlerle etkileşime geçmelerini sağlar. Copilot Studio’da araçlar şunları içerir 

• Yüzlerce API ile Power Platform bağlayıcıları
• Karmaşık çok adımlı otomasyon için Power Automate akışları)
• Özel HTTP uç noktaları
• Model Context Protocol (MCP) sunucuları

Araçsız bir ajan, temelde süslü bir arama arayüzüdür.

LLM ajanlarının kavramsal olarak nasıl çalıştığına daha derinlemesine bakmak için Introduction to AI Agents kursumuza göz atın.

Microsoft Copilot Studio’da Gezinme

Copilot Studio her şeyi dört aşamada düzenler: Oluştur, Özelleştir, Dağıt ve Yönet. Her birini, görecekleriniz ve yapacaklarınızdan somut örneklerle anlatayım.

Oluştur: İlk ajanınızı oluşturma

Copilot Studio’ya girdiğinizde, bir ajan oluşturmak için iki yolunuz var.

1. Konuşmaya dayalı yaklaşım: İstediğinizi sade bir dille tarif edin. “Çalışanların yan hak politikalarımız hakkında bilgi bulmasına yardımcı olan bir ajan istiyorum” gibi bir şey yazın; sistem sizin için başlangıç yapısını üretir.
2. Yapılandırarak yaklaşım: Daha elle tutulur. Başlangıçtan itibaren ad, açıklama, talimatlar ve bilgi kaynaklarını doğrudan siz belirlersiniz.

Her iki durumda da bir tasarım tuvaline gelirsiniz. Grafik arayüz, konuşma akışlarını bağlı düğümler olarak gösterir. Tetikleyiciler sorulara yol açar. Koşullar, kullanıcı girdisine göre dallanır. Mesajlar yanıtları verir. Eylemler harici sistemleri çağırır.

Adım 1: Yeni bir ajan başlatın

1. Ana sayfadan, sol gezinmede Oluştur’a tıklayın.
2. “Ajanınızı tanımlayın” veya “El ile yapılandır” seçeneklerinden birini seçin.
3. Ajanınıza bir ad ve açıklama verin.

Adım 2: Yapılandırmayı ayarlayın

Şimdi bir İK asistanını nasıl oluşturacağımızı, adını, açıklamasını ve temel talimatlarını ve kullanması gereken LLM’i tanımlayarak örnekleyelim; bunlar ajanımızda yapılandırılacak ilk alanlardır.

Aşağıdaki açıklamayı vereceğiz:

You are an HR assistant for Contoso. You help employees find information about benefits, PTO, policies, and company procedures. Keep responses clear and practical, and ask a quick follow-up question only when needed. If you're not sure or the request involves a sensitive/employee-specific case, say so and suggest contacting HR directly at hr@contoso.com

Elbette, ajanımızın bir dizi talimata ihtiyacı var:

Role: Act as Contoso's HR assistant for employees. Provide accurate, easy-to-follow answers about benefits, PTO, leave, payroll-related HR topics (high level), workplace policies, and internal procedures.
Tone: Friendly, professional, concise. Use plain language. Avoid legalese and long lectures.

How to respond:
Start with the direct answer (1-3 sentences), then add steps, links/where to find it, or bullets if helpful.
If a policy depends on location, union status, job level, or country, ask one targeted question (e.g., "Which country are you employed in?").
When explaining a process, include the exact "what to do next" (who to contact, what form/system, what information to include).

Boundaries & escalation:
If you don't know, say you don't know. Do not guess or invent policy details.
For employee-specific requests (eligibility decisions, disciplinary issues, compensation changes, accommodations, grievances, investigations), redirect to HR: hr@contoso.com
For emergencies or immediate safety concerns, advise contacting local emergency services and then notifying HR.

Privacy & confidentiality:
Don't request unnecessary personal data. If identity verification is required, direct the employee to the official HR channel/system.
Don't provide guidance that would help someone bypass internal controls (e.g., "how to access someone else's PTO balance").

Consistency:
Use Contoso terminology (PTO, leave of absence, employee handbook, HR portal, manager approval).
Prefer current policy sources if available; if sources conflict, flag it and route to HR.

İlgili alanları doldurduktan sonra, aşağıdakine benzer bir şeye sahip olmalısınız:

Alta kaydırırsanız, Önerilen istemler bölümünü bulacaksınız. Burada, kısa bir başlık ve kullanıcının göndereceği tam istem metnini ekleyebilirsiniz. Bunları, insanların ajanla en sık kullanacağı taleplere dair başlangıç örnekleri olarak düşünün.

Önerilen istemler şu şekilde görünebilir:

Title: Request PTO
Prompt: How do I request PTO in Contoso, and what are the approval steps?

Title: PTO vs Sick vs Leave of Absence
Prompt: What's the difference between PTO, sick leave, and a leave of absence at Contoso?

Title: Find the Employee Handbook
Prompt: Where can I find Contoso's employee handbook, code of conduct, and key HR policies?

Adım 3: Ajanı test edin

Test paneli, tuvalin sağ tarafında yer alır. Bir soru sorun, ajanın nasıl yanıt verdiğini görün, talimatlarınızı iyileştirin, tekrarlayın. Her değişiklik anında test edilebilir.

Faydalı bir özellik de arama kaynakları; modelin her yanıt için bilgiyi nereden çektiğini gösterir. Şu anda yalnızca temel bilgileri doldurduğumuz için yanıtlarınız, bağlı belgeleriniz veya sistemleriniz yerine tamamen modelin genel bilgisine dayanır. Ayrıca modelin yanıtı için kullandığı akıl yürütmeyi de görebilirsiniz.

Tetikleyiciler ve konular

Tetikleyiciler, konuşmaların nasıl başladığını belirler. Bir kullanıcı “BT yardıma ihtiyacım var” yazabilir veya konuşma bir sistem olayından (dosya yükleme, belirli bir kanalda Teams mesajı gibi) başlayabilir.

Konular (topic’ler), ajan davranışının yapı taşlarıdır. Belirli tetikleyiciler ve akışlarla konuları elle oluşturabilir veya orkestrasyonu dinamik olarak yapay zekanın yönetmesine izin verebilirsiniz.

Copilot Studio iki orkestrasyon modu destekler:

• Klasik orkestrasyon: Konular, tetikleyici ifade eşleşmesine göre çalışır. Daha öngörülebilir ve hata ayıklaması daha kolaydır. Ancak kullanıcıların ifadelerini öngörmeniz gerekir.
• Üretken orkestrasyon (yeni ajanlar için varsayılan): Yapay zeka, konuşma bağlamına göre konuları, araçları ve bilgi kaynaklarını dinamik olarak seçer. Daha esnektir. Beklenmedik soruları daha iyi ele alır.

Adımların birebir olması gereken uyumluluk senaryolarında (parola sıfırlama, güvenlik doğrulaması), tanımlı akışları olan klasik konuları tercih edersiniz. Genel Soru-Cevap veya keşif niteliğindeki görevlerde üretken orkestrasyon belirsizliği daha iyi yönetir.

Özelleştir: Bilgi kaynakları ve eylemler

Basit bir ajan oluşturduktan sonra, ona biraz bilgi ve araç verelim.

Geri getirime dayalı üretim (RAG)

Varsayılan olarak bir ajan yalnızca dil modelinin yerleşik genel bilgisine güvenebilir. Kurum içinde gerçekten faydalı olması için onu kendi veri kaynaklarınıza bağlamanız gerekir. Üst gezinme çubuğunda Bilgi’ye tıklayın; aşağıdakine benzer bir panel açılır:

Retrieval Augmented Generation (RAG) teknik terimidir. Eğitim verilerine tamamen güvenmek yerine, ajan kaynaklarınızdan ilgili bilgileri getirir ve temellendirilmiş yanıtlar üretmek için kullanır.

Bilgi eklemenin en basit yolu bir metin dosyası (PDF, CSV vb.) yüklemektir. Bilgisayarınızdan bir belgeyi sürükleyip bırakabilirsiniz; Copilot Studio bunu, ajan yanıt verirken referans alabileceği bir bağlam kaynağı olarak içeriye alır.

PDF’yi yükledikten sonra, öncekiyle aynı testi yeniden çalıştırırsak, modelin yanıtında artık arama kaynaklarında PDF’ye atıf yapıldığını, arama kaynakları görünümünden görebiliriz:

SharePoint genellikle en hızlı kazançtır çünkü çoğu kuruluşun “tek doğru kaynak” malzemelerini tuttuğu yerdir: İK politikaları, iç prosedürler, şablonlar, oryantasyon belgeleri ve SSS’ler. Bir SharePoint sitesini bağlayarak, ajana yetkili yanıta ihtiyaç duyduğunda nereye bakması gerektiğini söylersiniz; genel model bilgisine güvenmek yerine. 

Yeni bir SharePoint sitesi eklemek için, tekrar Bilgi ekle’ye tıklayın

1. SharePoint’i seçin.
2. Site URL’sini girin.
3. Belirli belge kitaplıklarını veya klasörleri seçin.

Bahsedilen tüm kaynakların yanı sıra Copilot Studio, başka birçok bilgi kaynağı türünü destekler:

• Genel web siteleri: Ajanın arayabileceği URL’ler (sahiplik doğrulaması gerekir)
• Dataverse tabloları: Power Platform verilerini doğrudan sorgulayın
• Power Platform bağlayıcıları: Salesforce, ServiceNow, Zendesk, SAP ve yüzlerce başka sisteme erişin
• Azure AI Search: Özel RAG senaryoları için kendi vektör indekslerinizi getirin

Bir kullanıcı soru sorduğunda, ajan yapılandırılmış bilgi kaynakları arasında arama yapar, ilgili parçaları getirir ve bunları yanıtı üretmek için bağlam olarak kullanır. Kullanıcıların yanıtın tam olarak hangi belgelerden geldiğini görebilmesi için alıntıları otomatik olarak ekler.

Pratik bir not: bilgi kalitesi çok önemli. SharePoint sitenizde güncel olmayan politikalar ve çelişkili bilgiler varsa, ajanınız onları getirir ve sunar. RAG, veri kaynaklarınızdaki her şeyi—iyi ya da kötü—büyütür. Bağlamadan önce bilgi tabanınızı temizleyin.

Birçok türde dosyayla RAG kullanmaya dair daha fazla ilham için Multimodal RAG hakkındaki eğitimimize göz atın.

Araç ekleme

Bilgi kaynakları, ajanların bilgi getirmesine olanak tanır. Araçlar ise gerçekten bir şeyler yapmalarını sağlar; bu büyük bir farktır.

Araçlarla, ajanınız şunları yapabilir:

• Biri bir sorun bildirdiğinde Jira’da bir kayıt (ticket) oluşturmak
• Salesforce’ta bir müşteri kaydı aramak
• E-posta bildirimi göndermek
• Bir Dataverse kaydını güncellemek
• Karmaşık bir şeyi yapan bir Power Automate akışını tetiklemek

Yeni bir araç eklemek için şu adımları kolayca izleyebilirsiniz:

Adım 1: Hazır bir bağlayıcı ekleyin

1. Ajan ayarlarınızda Araçlar’a gidin.
2. Araç ekle’ye tıklayın.
3. Bağlayıcı kitaplığında gezinin veya arayın (1.400’den fazla mevcut).
4. Bağlayıcıyı seçin ve kimlik doğrulaması yapın.

Adım 2: Bir Power Automate akışı oluşturun

Çok adımlı mantık için (bir sistemde veri arama, dönüştürme, başka bir sistemi güncelleme, bildirim gönderme), Power Automate’te bir akış oluşturun ve ajanınızdan çağırın.

1. Eylemler panelinde, Araç ekle > Power Automate’e tıklayın.
2. Yeni bir akış oluşturun veya mevcut birini seçin.
3. Ajanın akışa ileteceği girdi parametrelerini tanımlayın.
4. Akışın döndüreceği çıktıları tanımlayın.

Adım 3: Eylemi test edin

Test paneline geri dönün, eylemi tetiklemesi gereken bir soru sorun. Doğru şekilde çalıştığını ve beklenen sonuçları döndürdüğünü doğrulayın.

Dağıt: Kanallara yayınlama

Ajanınız testte düzgün çalıştığında, kullanıcıların erişebilmesi için yayınlayın.

Adım 1: Ajanınızı yayınlayın

Sağ üstte Yayınla’ya tıklayın ve ardından Bu ajanı yayınla onay mesajında tekrar Yayınla’yı seçin. İşlem başarılı olursa sayfanın üstünde yeşil bir bant görürsünüz.

Bu, yeni bir sürüm oluşturur. Ajanı daha sonra düzenler ama yeniden yayınlamazsanız, kullanıcılar eski sürümle etkileşime devam eder.

Adım 2: Kanalları yapılandırın

Ayarlar içinde Kanallar’a gidin. Copilot Studio aynı anda birden çok kanala tek tıkla dağıtımı destekler.

Microsoft Teams (iç ajanlar için en yaygını):

1. Microsoft Teams’e tıklayın
2. Etkinleştirmek için geçişi açın
3. Kişisel uygulama, ekip kanalı veya her ikisi olarak eklemeyi seçin
4. Kurumunuz gerektiriyorsa yönetici onayı için gönderin

Kullanıcılar daha sonra doğrudan Teams içinde ajanla sohbet edebilir. Tek oturum açma, kullanıcılar zaten kimliği doğrulanmış olduğundan otomatik çalışır.

Özel web siteleri:

1. Custom website’a tıklayın
2. Gömme kodunu (HTML parçacığı) kopyalayın
3. Sitenizin HTML’sine ekleyin

Bu, self-servis desteği istediğiniz müşteriyle yüz yüze senaryolar için iyi çalışır.

Ek kanallar arasında Microsoft 365 Copilot Chat ve diğer Microsoft 365 yüzeyleri, SharePoint, Power Pages, Direct Line API aracılığıyla özel uygulamalar ve Facebook Messenger veya Slack gibi üçüncü taraf kanallar yer alır.

Kimlik doğrulama kanala bağlı olarak farklı davranır. Teams kullanıcıları otomatik olarak kimlik doğrular. Web ziyaretçileri anonim olabilir, kimlik sağlayıcınız aracılığıyla doğrulanabilir veya korunan kaynaklara erişirken oturum açmaları istenebilir.

Birkaç dağıtım ipucu:

• Kullanmayı planladığınız her kanalda test edin. Deneyim biraz farklılık gösterir.
• Geniş çaplı yayından önce paydaş incelemesi için demo web sitesi kullanışlıdır.
• Önemli bir değişiklikten sonra yayınlamayı unutmayın. Yayınlanmamış düzenlemeler kullanıcılara ulaşmaz.

Yönet: Analitik ve yönetişim

Bir ajanı dağıtmak başlangıçtır. Copilot Studio, performansı izlemek ve boşlukları belirlemek için araçlar sağlar.

Performans analitiği

Çok önemli birkaç metrik ölçülür: 

1. Çözüm oranı: Kullanıcılar sorularının yanıtını alabildi mi?
2. CSAT puanları: Kullanıcılar etkileşimden ne kadar memnun?
3. Terk oranı: Kullanıcılar nerede vazgeçiyor?
4. Sapma: Ajan kaç destek kaydı veya çağrıyı önledi?

Gösterge paneli, hangi konuların iyi çalıştığını ve hangilerinin zorlandığını ortaya koyar. Belirli bir konuda yüksek terk oranları mı var? Araştırma sinyalidir. Belki bilgi kaynağı eksik. Belki talimatların iyileştirilmesi gerekiyor.

Bilgi kaynağı analitiği

Hangi kaynakların kullanıldığını ve ne sıklıkta kullanıldığını görün. Hiç getirilmeyen belgeler kötü dizinlenmiş veya ilgisiz olabilir. Sürekli olarak ilgili içerik bulamayan sorgulara dikkat edilmelidir.

Konuşma dökümleri

Gerçek etkileşimleri inceleyin. Gerçek kullanıcılar, öngörmediğiniz şekilde sorular sorar. Dökümleri okumak bu boşlukları ortaya çıkarır.

Yönetişim kontrolleri

Copilot Studio’yu ölçekli olarak devreye alan kuruluşlar için:

• Ortam yönetimi: Geliştirme, test ve üretim ortamlarını ayırın.
• Erişim kontrolleri: Ajanları kim düzenleyebilir, kim yayınlayabilir, kim analitiği görebilir.
• Veri kaybı önleme (DLP): Hassas verilerin yetkisiz bağlayıcılara akmasını engelleyen politikalar.
• Uyumluluk: Denetim ve veri yönetişimi için Microsoft Purview ile entegrasyon.

Yönetişimin çoğu Power Platform yönetim merkezinde ele alınır. Kuruluşunuz genelinde Copilot Studio dağıtımından sorumluysanız, orası sizin ana üssünüzdür.