2026 年 9 月，是 Microsoft Copilot 從單一模型產品蛻變為多模型平台的月份。兩款新前沿模型——OpenAI 的 GPT-6 Astra 與 Anthropic 的 Claude Fable 5.1——在四天內相繼進駐 Copilot Cowork 與 Copilot Studio。Copilot Studio 中的 GitHub Copilot harness 達到正式發行（GA），讓 Studio 從聊天機器人建置工具轉型為真正的智能體平台。而智能體工具呼叫的人工核准閘門，終於為高風險動作提供了企業需要的明確護欄。

對 IT 主管而言，本週的決策重點不在於是否採用，而在於治理姿態：啟用哪些模型、為誰啟用、在什麼資料處理條件下啟用；智能體能否自主行動，還是敏感作業必須經過人工授權；以及你的租戶對「推論治理落差」準備好了多少——這個落差是 Purview 從未被設計來填補的。

1. 一週內兩款前沿模型登場

Claude Fable 5.1 於 9 月 1 日進駐 Copilot Cowork 與 Copilot Studio。Anthropic 的這款模型主打長時間執行的工作、財務分析與前端視覺化程式設計——這些工作負載重視嚴謹的推理與精簡的摘要，勝過原始吞吐量。系統管理員可在 M365 系統管理中心，於「以 Microsoft 轉包處理者身分運作的 AI 提供者」之下管理存取，並可依使用者與依群組進行控管。

GPT-6 Astra 於 9 月 4 日緊接登場，第一天便橫跨四個 Microsoft 介面推出：Copilot Cowork、Copilot Studio、GitHub Copilot 與 Microsoft Foundry。Microsoft Copilot 執行副總裁 Charles Lamanna 將此定位為跨介面的發布——Astra 讓你得以委派更大、更複雜的任務，而不必先拆解成許多小步驟。更少手把手引導，更多委派。Work IQ 會在既有權限範圍內，將 Astra 的回應扎根於租戶檔案、會議、聊天與商務資料。

治理上的關鍵點： 將 Anthropic 啟用為轉包處理者，並不會自動針對 Claude 的使用啟用 Purview DLP、稽核記錄或內部風險偵測——系統管理員必須另行設定。像 Fable 5.1 這類預覽模型，可能由 Anthropic 以「獨立資料處理者」而非 Microsoft 轉包處理者的身分運作，這是截然不同的資料處理態勢，合規團隊必須審視。在 GitHub Copilot 方面，除非系統管理員明確停用，否則 GPT-6 Astra 在 Business 與 Enterprise 方案中預設開啟。

另一個更大的轉變也在醞釀中。自 2026 年 6 月起，Microsoft 已將 OpenAI 新增為特定 M365 Copilot 與 Copilot Studio 服務的 Microsoft Online Services 轉包處理者。Copilot 要求現在可以由 OpenAI 營運的基礎結構處理，而非 Microsoft 營運的 Azure OpenAI。OpenAI 模型納入歐盟資料邊界，但無法在政府雲或主權雲中使用。系統管理員可以透過安全性群組停用 OpenAI 服務，而不影響 Azure OpenAI 服務。

對 IT 主管的意義： 請在 M365 系統管理中心與 GitHub Copilot 設定中，檢視你的模型允許清單。確認 OpenAI 營運的基礎結構是否符合你的合規立場。若啟用 Claude，請另行設定 Purview DLP 與稽核記錄——別以為預設值就能涵蓋你的需求。並在 GPT-6 Astra 預設開啟的狀態於下個月的使用量報表中嚇到 GitHub Copilot 系統管理員之前，先主動告知他們。

2. Copilot Studio GitHub Copilot Harness：正式發行

GitHub Copilot harness 於 9 月 2 日達到正式發行（GA）——這是 Copilot Studio 今年最具意義的架構變革。Harness 位於 AI 模型與智能體之間，負責編排何時呼叫模型、提供什麼內容，以及該使用哪些工具、MCP 伺服器與已連線的智能體。它為智能體開發帶來程式碼執行、推理迴圈與工具協調能力。

與 Harness 一同邁入 GA 的項目包括： Workflows、做為智能體工具的 MCP 伺服器、Windows 365 for Agents MCP 伺服器、做為主模型的 Claude Sonnet 5 與 GPT-5.5 Chat，以及 Skills——可跨智能體套用的模組化、可重複使用指示。

目前有三種 harness 並存。 Copilot Chat 適用於自訂聊天體驗；Standard 適用於以交談主題為基礎的智能體；GitHub Copilot 則適用於複雜的智能體流程。選擇在建立當下即鎖定——harness 之間無法轉換。GitHub Copilot harness 的所有作業（包括製作者端的製作、評估與測試）皆透過 Copilot 點數計費，計費自 9 月 1 日開始。

Skills 是可攜性的關鍵。 一次寫好模組化指示，即可加入多個智能體並與團隊成員分享。智能體可以從成功的模式產生技能，但不能修改自己的技能——匯入與驗證仍由製作者負責。SharePoint 個人技能目前為公開預覽，全球推出目標為 12 月。

Copilot Studio 中的 Work IQ（預覽）可讓 GitHub Copilot harness 智能體連結組織內容——電子郵件、行事曆事件、檔案、Teams 訊息與人員資訊。對於在 Microsoft Foundry 中建置的知識庫，也提供 Foundry IQ 連線。SharePoint 中繼資料篩選則提供智能體兩個內建工具，可在搜尋前先依中繼資料欄位篩選，達成目標導向的知識擷取——對擁有大型文件庫的企業而言是一大改進。

對 IT 主管的意義： 請將 harness 的選擇視為影響計費、製作模式與功能的永久性架構決策。在 PPAC（Power Platform 系統管理中心）的 [授權] > [Copilot Studio] > [管理智能體] 中檢視過去未計費的使用量，以了解計費全面生效後你的使用量會是什麼樣貌。並開始評估哪些智能體該移轉至 GitHub Copilot harness，哪些應留在 Standard 或 Copilot Chat。

3. 人工核准閘門與認證資料安全

本月推出兩項直接回應智能體 AI 企業合規需求的治理功能。

依工具、依智能體的人工核准（功能 570434）讓製作者要求智能體在執行特定工具前，必須先取得人工授權。此開關獨立於智能體的指示集——即使 AI 邏輯說「執行」，呼叫仍會暫停，並顯示一則描述預定動作的核准要求。核准者可以核准、在此工作階段核准，或拒絕。核准要求會直接顯示在 Teams 與 Microsoft 365 Copilot 中，無需切換情境。目標 GA 為 2026 年 9 月。使用案例：寄送電子郵件、關閉服務工單、處理付款——任何「錯誤成本高於延遲成本」的動作。

認證資料過度共用偵測（MC1465744）會自動封鎖 Copilot Studio 內不安全的認證資料型共用。當智能體或流程依賴不該重複使用的製作者或系統認證資料時，系統會在設計、發佈與共用階段即予以偵測並封鎖。無需管理員操作——會自動強制執行。GA 日期：2026 年 9 月 30 日。

對 IT 主管的意義： 請盤點你的智能體清單，對照人工核准架構。找出哪些智能體與工具組合需要設閘——付款、對外通訊、資料刪除。向製作者說明認證資料過度共用偵測，讓他們了解為什麼過去可以共用的智能體現在可能遭到封鎖。這些都是讓智能體 AI 得以在受監管環境中部署的企業合規基礎元件。

4. Copilot Notebooks 成為真正的分析工具

9 月新增的三種參考類型，讓 Copilot Notebooks 從記事輔助工具轉變為組織資料的扎根介面。

Power BI 報表（功能 569928）——直接將報表資料帶入 Notebook，與檔案並列。Copilot 會根據報表的語意模型與視覺效果進行推理。

CSV/TSV 結構化資料（功能 569210）——為扎根的 AI 輸出提供結構化資料匯入。使用者不需要 Power BI 工作區，就能匯入表格式資料。

JPG/PNG 影像扎根（功能 569211）——視覺扎根。Copilot 可從 Notebook 中引用的圖表、圖解與螢幕擷取畫面中萃取洞察。

Copilot Chat 也新增了對 Word、PowerPoint 與 PDF 內嵌影像的影像理解能力。宣告式智能體現在可以將回答扎根於 SharePoint 中的掃描 PDF 與以影像為基礎的文件——為過去 AI 情境無法觸及的一大類企業內容解鎖了可能性。掃描 PDF 理解功能於本月達到 GA。

在 Android 上，Copilot Notebooks 新增多模態擷取——音訊、影像與筆記會自動擷取並結構化。OneNote 工作區與輕量型 Copilot 應用程式體驗會保持同步。

對 IT 主管的意義： Notebooks 現在已是分析師工作流程中可行的介面——將組織資料、結構化表格與視覺內容彙整到單一 AI 工作區。請檢視 Notebook 中 Power BI 與 CSV 參考項目的治理。掃描 PDF 功能意味著過去未結構化的檔案庫現在可供 AI 存取——請重新檢視掃描文件庫的保留與存取原則。

5. 連接器：同盟功能正式發行與自助式預覽

同盟 Copilot 連接器已正式發行（GA）。 Copilot 現在可以透過 MCP 連結第三方資料來源，即時擷取資料，而無需將資料儲存或索引於 Microsoft 服務中。系統管理員仍可透過 M365 系統管理中心掌握治理。此功能支援於 Researcher、Microsoft 365 Chat 與 Excel 中的智能體模式（Agent Mode）。數十個新連接器相繼登場，涵蓋法律（iManage、Harvey、Relativity、Everlaw）、金融（Mercury、Xero、FactSet、PitchBook、Morningstar）、醫療保健（Scite、Consensus）與專業服務（Asana、Notion、Canva、Linear、Dropbox）等領域。

自助式同步連接器目前為公開預覽。 個別使用者可以用自己的認證資料連線外部資料來源——首批連接器為 Jira Cloud 與 Confluence Cloud。內容會以「依使用者」而非「全組織」的方式爬取並複製到 Microsoft Graph，而且只有使用者有權存取的內容才會被同步。目標 GA 為 2026 年 10 月。這解決了實際的痛點——使用者無需為了租戶層級的連接器部署而開立 IT 工單，就能將 Copilot 扎根於自己的專案資料。

對 IT 主管的意義： 同盟連接器代表 Copilot 可以觸及外部系統而不必有資料落地（data residency）疑慮——資料仍留在來源端。請檢視連接器目錄，找出你的組織使用的系統並啟用相關連接器。至於自助式連接器，請決定是否在你的租戶中允許使用，並向要求以 Jira 或 Confluence 扎根的使用者說明「依使用者」的範圍。

6. 治理：推論落差

Purview 涵蓋靜態資料——標籤、保留、存取控制。它並非設計來解讀 AI 推論。Copilot 可以跨獲准的來源彙整資訊，浮現任何單一檔案都無法揭露的機密細節。正如 Richard Harbridge 在 m365.fm 播客中所言，Copilot 不會進入一個乾淨的租戶——它承接了多年累積的技術債、未結構化資料與過度共用。AI 不會創造全新的治理問題，但它會大幅放大並揭露既有問題。

務實的治理需要三層防線。來源控管——敏感度標籤、存取權檢閱、過度共用補救。暴露控管——以 Restricted Content Discovery（受限制內容探索）將敏感網站排除於 Copilot 扎根範圍之外；以適用於 Copilot 的 DLP 封鎖扎根回應中的敏感內容。使用控管——在 AI 層級強制執行原則，包括人工核准閘門、Copilot Memory 保留原則，以及智能體動作的稽核記錄。

本月有數項治理更新有所助益。Purview 新增 Copilot Memory 保留功能，具備版本設定與歷史可見性。SharePoint Online 與 OneDrive 的自動標籤容量從每個租戶每天 10 萬個檔案提高到 50 萬個。DLP 擴展至 Mac 與行動裝置上的行事曆事件。從 Copilot 與 Agent 365 儀表板匯出去識別化的資料列層級計量，即可進行自訂報表。網頁扎根的網域排除功能——其狀態雖從 GA 退回「陸續推出中」——本月應可達成 GA。

對 IT 主管的意義： 推論落差確實存在，而且不會由單一產品來填補。請分層部署你的控管：來源、暴露與使用。優先處理過度共用的補救——Copilot 會呈現它能看到的東西。使用 Restricted Content Discovery 將敏感網站圍堵在外。為新介面（行事曆、Mac、行動裝置）更新 DLP 原則。並向高階主管說明資料治理與 AI 治理的區別——兩者相關，但並不相同。

結語

本週的更新標誌著 Copilot 從產品轉型為平台。模型選擇已是現實——三大前沿模型家族並列，各自適合不同的工作負載類型。Studio harness 的 GA 讓智能體開發達到可正式上線的成熟度。人工核准閘門與認證資料安全偵測，補齊了企業合規的最後一塊拼圖。Notebooks 扎根範圍的擴展與同盟連接器，則讓 Copilot 成為更勝任實際工作的工具。

治理落差仍是關鍵風險。Purview 是為靜態資料而建，不是為 AI 推論而建。把 Copilot 部署當成授權作業、而非治理作業的組織，終將以慘痛的方式體會這點。

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