重點一：Copilot Cowork 能在 Microsoft 365 中自主追蹤並持續推進複雜任務，不需使用者全程盯著。
重點二：Researcher 新增 Critique 功能：一個模型寫報告、另一個專門挑毛病查來源。
重點三：Council 功能讓 Claude 與 GPT 各自生一份報告，再由第三個裁判模型比對兩者的共識與分歧，幫使用者發現盲點。
微軟於 2026 年 3 月 30 日宣布，Copilot Cowork 正式透過 Frontier 早期體驗計畫上線，同步推出 Researcher 的多模型智慧架構，讓 Microsoft 365 Copilot 具備處理長時程、多步驟企業任務的能力。
Copilot Cowork：為長跑型工作設計的 AI 同事
Copilot Cowork 的定位是能在 Microsoft 365 生態系中承接「長時間執行、多步驟」工作流程的智慧代理。
與一問一答式的 Copilot Chat 不同，Cowork 會主動追蹤任務進度、提供下一步建議，讓使用者可以把複雜專案交給它持續推進，自己不必全程守著。
目前 Copilot Cowork 透過 Frontier 計畫開放早期使用，Frontier 是微軟針對企業客戶推出的前瞻功能搶先體驗管道。
Researcher 新增多模型架構：Critique 與 Council
同步升級的是 Microsoft 365 Copilot 深度研究代理 Researcher，這次引入了兩個由多模型協作驅動的新機制。
一、Critique（批判性審查）
Critique 將生成與評估分離，由兩個專門模型分工合作：一個負責深度探索與整合資訊，另一個則扮演審查者角色，驗證論點並強化報告品質。
審查維度涵蓋三項：來源可信度（是否引用具權威性、領域適切的資料）、報告完整性（是否涵蓋足夠廣度與深度）、以及嚴格的證據標準（每一項關鍵論點是否有明確引用支撐）。
在 DRACO 基準測試（橫跨 10 個領域、100 項複雜任務）中，Critique 相較單一模型做法提升了 7.0 分（標準誤差 ±1.90），與 Perplexity Deep Research 相比改善幅度達 13.88%，其中廣度與深度分析（+3.33 分）及報告呈現品質（+3.04 分）進步最為顯著。
二、Council（多方審議）
Council 則採平行策略：同時呼叫 Anthropic（Claude）與 OpenAI 模型各自獨立生成報告，再由專屬的裁判模型整合兩份結果，點出雙方的共識、分歧，以及各模型的獨特貢獻，提供使用者並排比較的視角。
當使用者在模型選擇器中選擇「Auto」時，Critique 為預設啟用體驗；Council 則需手動選擇。
這兩項功能同樣已在 Frontier 計畫中上線。
資料來源：Microsoft 365 Blog、Microsoft Tech Community
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
