Microsoft 365 Copilot 已經徹底改變了我們的工作方式。而它最新的 AI 進化階段——Researcher（研究員代理）結合 Computer Use（電腦操作能力）——則把這一切帶到全新的境界。
這項能力目前已透過 Frontier Program 提供，讓 Copilot 的 Researcher 代理不再只有閱讀與推理能力，而是能夠「實際操作一台電腦」。
這代表它能夠：
▪️瀏覽網站
▪️與線上表單互動
▪️登入受保護的服務
▪️完成多步驟操作以達成你的請求
如果這聽起來像科幻場景，那是很合理的——因為這幾乎就是科幻技術，但現在已經在 Microsoft 365 中以真實、安全、可運作的方式實現。
什麼是「Computer Use」（電腦操作能力）？
微軟的官方說明非常簡潔：
「透過 Computer Use，Researcher 代理可以透過虛擬電腦安全地與公開、需登入、及互動式的網路內容進行操作——讓使用者能發掘更深入的洞察、採取行動，並產出更豐富的報告，這些內容同時建立在工作資料與網路資訊之上。」
實際上，這代表當 Researcher 判定你的任務需要「實際動手操作」時 ——
例如：從需要登入的網站收集資訊 ——
它會在 微軟雲端中啟動一台安全、隔離的虛擬電腦。
在這個環境裡，代理可以：
▪️瀏覽並操作網站
▪️登入需要驗證的服務（需經你同意並由你進行驗證）
▪️讀取並擷取相關資訊
▪️建立文件、試算表或簡報等成果
這台虛擬電腦是 臨時的 —— 任務完成後會立即刪除，
並且與你的裝置及組織網路完全隔離。
這是一大突破。
Researcher 不再侷限於 connector 或 API 所能存取的內容，而是能像真正的助理一樣執行任務、替你完成工作。
為什麼「Computer Use（電腦操作）」如此重要
Computer Use 對 Microsoft 365 Copilot 來說，是能力上的重大飛躍。
1.從閱讀到實作
以往 Copilot 只能分析資料與起草內容。現在有了 Computer Use，它也能實際行動——執行原本你自己要點擊、導航和操作的步驟。
2.彌合整合缺口
並非所有網站或工具都有 API。透過這個功能，Researcher 仍能與它們互動，擴大了在不額外開發的情況下能達成的可能性。
3.生產力如同魔法般提升
不用再手動收集資料，你可以要求 Researcher 完整執行工作流程——收集、分析、摘要——一次完成。
4.透明與掌控
每一步都是可見的、基於同意的，並受管理政策規範。你始終掌握事情的進程與結果。
Microsoft 365 Copilot 的 Researcher Agent 與電腦操作功能
Microsoft 365 Copilot 已經徹底改變了我們的工作方式。而其在 AI 發展上的最新突破——Researcher Agent 的Computer Use（電腦操作）功能——更是將能力提升到全新層次。此功能目前可透過 Frontier Program 使用，讓 Copilot 的 Researcher 代理不再只是閱讀與推理，它甚至可以實際操作電腦。這意味著它能瀏覽網站、填寫線上表單、登入受限制服務，並執行多步驟操作以完成你的需求。聽起來像科幻小說？這確實幾乎像科幻，但它是真實、安全，並已在 Microsoft 365 中運作中。
1.什麼是「Computer Use（電腦操作）」？
微軟簡單地描述這項功能如下：
「透過 Computer Use，Researcher 代理可以安全地與公開、受限及互動式網頁內容互動，讓使用者能獲得更深層見解、採取行動，並產出結合工作資料與網路資訊的完整報告。」
實務上，這表示當 Researcher 判斷你的任務需要實際操作——例如從需登入的網站收集資料——它會在Microsoft 雲端啟動一個安全、隔離的虛擬機。
在這個環境中，代理可以：
▪️瀏覽並互動網站
▪️登入需要驗證的服務（需你同意或進行驗證）
▪️閱讀並擷取相關資訊
▪️產出成果，如文件、試算表或簡報
虛擬機是暫時性的——任務完成後即刪除，並與你的裝置和組織網路隔離。這是一個巨大的進步。Researcher 不再僅限於透過連接器或 API 暴露的資料，它現在可以像真正的助手一樣完成工作。
2.為什麼「Computer Use」如此重要
🟢從閱讀到實作
以往 Copilot 只能分析資料與起草內容。現在有了 Computer Use，它也能實際執行——完成原本需要你自己操作的點擊、導航與步驟。
🟢彌合整合缺口
並非所有網站或工具都有 API。透過此功能，Researcher 仍能與這些網站互動，擴大在不額外開發的情況下可達成的可能性。
🟢生產力如魔法般提升
不用再手動收集資料，你可以要求 Researcher 完整執行工作流程——收集、分析、摘要——一次完成。
🟢透明與掌控
每個步驟都是可見的、基於同意的，並受管理政策規範。你始終掌握流程與結果。
你也可以微調工作資料來源（Work-source），僅包含特定的資料來源，例如 Teams 會議與聊天內容。你也可以選擇僅使用 SharePoint 上的特定網站，而非所有你有權限存取的 SharePoint 內容。
3.保持掌控
在 Researcher 開始使用虛擬電腦之前，它會先向你確認是否可以開始操作。
每當需要驗證或同意時，Researcher 會暫停並請你確認。你將始終看到明顯的標示，顯示 Computer Use 功能正在啟用中。該環境與你的裝置及組織網路分開運行，並在工作階段結束後自動刪除。
請注意，當你選擇啟用 Computer Use 時，網頁來源（Web Source）將被強制開啟。
4.描述你的需求
以自然語言輸入你的目標。Researcher 會判斷是否需要啟用 Computer Use 來完成任務。若需要，Copilot 會明確通知你，並開始一個安全的 Computer Use 會話。
在我自己的測試中，我使用 Researcher 計劃即將到來的十二月行程。代理不僅列出搜尋結果，而是啟動了一個安全的電腦環境，瀏覽多個航空公司與訂票網站、比較選項，並整理結果——整個過程中，我完全不需要手動打開瀏覽器。
Researcher 開始這個流程，並從網路收集資訊。
5.電腦操作代理（Computer Using Agent）
在這個階段，Researcher 判斷在瀏覽與搜尋資訊時，需要使用者的協助。
🟢當代理控制虛擬機時，虛擬機螢幕上的任何內容都會被捕捉。
🟢當使用者掌控虛擬機時，代理不會監控（也就是說：使用者操作期間不會截圖）。
🟢當控制權回到代理後，它會再次定期截圖，以了解螢幕上的內容以及接下來應該執行的操作。
6.檢視結果
完成任務後，Researcher 會總結結果——例如呈現最佳選項、時間範圍或比較結果，並提供清楚的推理步驟。你可以要求它精煉結果、調整條件，或繼續執行後續操作。
在我用於部落格文章的這個範例中，結果並不完美——並非 Researcher Agent 的問題，而是因為在使用虛擬機時，芬蘭航空（Finnair）網站無法查到某個日期的航班。然而，我全程監控並使用 Researcher Agent 的 Computer Use 功能，這個過程的能力非常強大。
對企業而言，這非常實用，因為你可以登入後端系統，使用 Researcher 收集資訊進行分析與報告。而且，分析與報告將由 Researcher 完成——你只需要獲取結果。
7.隱私、透明性與掌控
微軟強調，Computer Use 在 Microsoft 雲端的沙箱虛擬機中運作：
「Computer Use 環境與你的裝置及組織網路隔離。資料不會被存儲，所有操作都會被記錄以確保透明度。」
管理員可以控制誰可以使用此功能、是否允許結合工作資料來源，以及允許訪問哪些網站或網域。
管理員應該知道的事項
根據 Microsoft Learn 的說明，管理員對於此功能的使用擁有完整的控制權。
1.啟用或停用 Computer Use（電腦操作）
在 Microsoft 365 管理中心 或 Copilot 管理入口 中操作：
1️⃣前往 Agents → Researcher → Computer Use
2️⃣選擇允許、限制給特定使用者/群組，或停用此功能
管理員也可以設定使用者是否可以將 工作資料（Work data） 與 Computer Use 結合使用。當此功能被停用時，Researcher 介面中的切換選項會呈現灰色不可操作。
此外，也可以限制代理可訪問的網站，只允許特定網域，或依需求封鎖特定 URL。
安全性與合規性
每次 Computer Use 會話都在 Microsoft 主機提供的臨時隔離環境中運行。
▪️不會儲存任何資料或憑證
▪️操作會記錄在審核日誌中，以支援合規性與透明度
實際影響
Computer Use 模糊了「協助」與「實作」之間的界線，它帶來了以下可能性：
▪️研究需要跨多個資料來源的複雜議題
▪️從需訂閱的網站、產業專屬網站或沒有 API 的舊系統收集資料
▪️準備會議簡報、報告，甚至完整的行程規劃
雖然這還處於早期階段，但即便如此，這已經讓人感受到 Microsoft 365 中 代理式工作（agentic work） 的開始——你的 AI 不只是協助你思考，更實際幫助你完成任務。
結論
透過 Researcher 的全新 Computer Use（電腦操作）功能，Copilot 跨越了一個重要門檻：從「對話型 AI」進化為「可行動的 AI」。這也呼應我之前的部落格文章 《Introducing Copilot Vision》 中提到的概念——「看見是一種能力、一種感知」，而 Copilot 與 AI 將比以往更多地使用這種能力。這項技術已經達到越來越實用的階段，AI 視覺在工作與生活中將有無限的應用場景。
對於我們透過 Frontier Program 測試的人而言，這已經讓人感受到 AI 原生工作（AI-native work） 的未來——一個數位同事可以代表你進行研究、行動並交付成果，同時保持安全與透明。
這已不再是科幻小說。它已經來到我們身邊——並且正在重新定義「完成工作的意義」。
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