摘要： 从“拖拽开发”到“自然语言驱动”，低代码平台正在经历一场底层重构。本文将深入解析连接应用与智能体的关键技术——模型上下文协议（MCP），并探讨智能体（Agents）从“协作级”到“自主级”的三阶进化路径。
在传统的低代码开发中，我们要手动拖拽控件、配置属性。而在 Agentic AI 时代，Power Platform 正在从“低代码”迈向“自然语言驱动”的开发新纪元。
这一转变的核心在于AI 编排引擎的引入。
当我们向系统描述业务需求（例如：“创建一个包含审批流的员工入职系统”）时，后台并非简单地生成代码，而是自动调用了多个专用智能体进行协作：
数据建模智能体： 负责设计底层表结构和关系。
界面生成智能体： 负责构建前端 UI 布局。
资源配置智能体： 负责设定连接器和逻辑流。
技术亮点： 这一过程不仅提升了效率（几分钟生成完整应用），更重要的是内置了企业级治理（Governance）。系统在生成应用的同时，会自动根据企业的 IT 策略执行安全与合规性检查，确保生成的应用从诞生的第一刻起就是合规的。
如果说“自然语言开发”降低了门槛，那么模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 则是打通“应用程序”与“智能体”的任督二脉。
在传统的架构中，API 调用往往是无状态的（Stateless）。智能体很难感知应用程序当前的运行状况、页面数据以及用户的操作历史。
MCP 的技术突破： MCP 允许 Power Apps 作为一个服务器（MCP Server），与智能体共享完整的业务上下文（Business Context）。
这意味着，智能体不再是一个被动的工具，它能“理解”当前应用运行的状态和数据背景。这种全上下文的交互方式，使得 AI 能够处理高度复杂的业务逻辑，实现了真正的“人机融合开发”。
体验层的无缝融合： 基于 MCP，微软将 Copilot 的能力直接扩展到了 Power Apps 的运行环境中（Runtime）。用户无需在“业务应用”和“办公软件”之间频繁切换，可以直接在 App 界面内唤起 Copilot，让它读取 Outlook 邮件、Teams 会议记录或 SharePoint 文档，并结合当前应用中的业务数据进行分析、摘要或执行操作。
三、 智能体分级图谱：从助手到独立员工
在规划业务落地时，技术团队不能一概而论地谈“上 AI”。我们需要根据业务场景的复杂度，部署三种不同层级的智能体。
第一级：协作级智能体
定位： “人 + 助手”模式。
特征： AI 是副驾驶，人类是指挥官。
场景： 针对现有的成熟业务流程进行优化。例如，在审批流程中，Copilot 帮助员工快速总结审批要点，或辅助撰写邮件。
价值： 帮助员工做得更快、更好，减少重复劳动。
第二级：授权级智能体
定位： “数字员工”模式。
特征： AI 开始拥有特定的身份。我们可以将特定的任务委派给它，它在人类设定的规则和指导下，独立完成分内工作。
场景： 数据清洗、初级合规审核、发票预处理。
价值： 释放人力，处理标准化但耗时的任务。
第三级：自主级智能体
定位： “流程接管”模式。
特征： 对应重塑战略。智能体能够独立接管整个业务流程。
运行机制： 它具备自主判断工作流、执行决策的能力，仅在遇到异常或置信度低的情况时，才呼叫人工干预。
场景： 全自动化的供应链补货、基于实时数据的动态定价调整。
价值： 突破人力瓶颈，实现业务模式的根本性变革。
四、 结语
从“协作”到“自主”，代表了 AI 对业务介入深度的不同阶段。对于企业而言，并不需要一步跨越到“全自主”，而是应该根据业务痛点，在不同的环节选择适配的智能体等级。
技术已经就绪，架构已经清晰。那么，企业究竟该如何制定具体的实施路线图？如何计算 ROI？又该如何治理这些日益强大的自主智能体？
我是李祺，连续4年荣获微软 Power Platform 方向最有价值专家（MVP）。
在过去5年中，我已成功为数十家世界500强及行业头部企业提供了深度的微软产品数字化转型服务，内容涵盖：
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