Azure AI Foundry是什么？它与 Copilot Studio 和 Copilot Agents 的区别是什么？

Azure AI Foundry 是微软于 2024 年底正式推出的一套 企业级生成式 AI 构建平台，它的目标是帮助组织更高效、安全地开发、定制和部署生成式 AI 应用。这个平台本质上是一个面向企业的大模型工厂（Foundry），结合了 Azure 的算力、数据、模型、安全和 DevOps 工具，降低企业构建 AI 解决方案的门槛。

它建立在 Azure AI Studio、Azure Machine Learning、Azure OpenAI Service 等基础之上，并整合了：

企业数据接入能力（如 Microsoft Fabric、OneLake）
安全合规性（如 Responsible AI、数据治理）
模型定制工具（如 fine-tuning、prompt flow、RAG pipeline）
运维与部署（如 model catalog、endpoint 管理、CI/CD 工具）
多模型支持（包括 GPT、Claude、Mistral、Cohere、Meta LLaMA 等）

很多小伙伴对这个工具比较陌生，尤其是它与 Copilot Studio 和 Copilot Agents 之间到底是什么区别？好像功能描述上有一些相似点，但是却又好像完全不同。

这是一个非常关键的问题。Azure AI Foundry、Copilot Agents 和 Copilot Studio 三者虽然都与生成式 AI 相关，但定位和用途完全不同，可以理解为：

✅ 一张表格总结它们的核心区别

特性/名称	Azure AI Foundry	Copilot Studio	Copilot Agents
核心定位	企业级 AI 工厂平台（模型开发部署底座）	低代码 AI Copilot 开发工具	用户可用的“智能代理”产品形态
面向对象	AI 工程团队、数据科学家、IT 部门	业务人员、流程设计师、PM 等	终端用户（员工或客户）
主要用途	训练/定制/部署大模型，构建复杂 AI 系统	快速构建 Copilot 聊天机器人、工作流助手	像人一样持续对话、执行任务、联动系统
建模能力	支持 prompt + 微调 + RAG + embedding + 多模型	主要是 prompt + 连接器 + 工作流	使用 Studio 创建的结果，或微软预制模型
依赖基础设施	Azure OpenAI、Azure ML、Fabric、OneLake 等	基于 Power Platform、Dataverse、M365	运行在 Microsoft 365 + Copilot Studio 上
典型用户场景	银行构建“私有GPT”、保险搭建问答助手底座	销售部门构建客户跟进 Copilot	员工提问“今年我的预算花了多少？”
是否为产品终点	❌ 开发平台，需要构建与部署	❌ 工具集，需要发布 agent 或 bot	✅ 用户面交互的最终产品

🔍 三者关系的类比（类比：造汽车）

类别	类比角色	说明
Foundry	发动机工厂 + 零件制造中心	你可以用不同的引擎（模型），自定义配置，造出不同车型（AI 应用）
Copilot Studio	组装车间 + 测试工具	拖拽组件、接入系统、设定逻辑，快速造一辆“业务专属车”
Copilot Agents	开上路的成品车	最终用户可用的 AI 助手，可以跑，可以说，可以自动办事