Copilot
Copilot 在用户主导的软件或业务流程中提供建议、草稿和辅助操作。这个词的普及来自 2021 年发布技术预览的 GitHub Copilot，最初聚焦代码补全，随后「Copilot」被泛化到写作、销售、办公等场景，指代一切「人在环中、模型只做辅助」的形态。与自主 Agent 不同，Copilot 始终以用户为决策主体，模型负责提速，不替代用户做高影响决定。
快速开始¶
保持用户确认点，展示将执行的操作和依据；高影响动作默认只建议不执行。起步要点如下：
- 明确人机分工：把任务拆成「建议、草稿、可逆操作、不可逆操作」几类，前两类模型可直接产出，后两类必须用户确认。
- 展示操作与依据：任何拟执行的动作都先说明要做什么、依据哪条数据、可能影响什么，让用户在知情的前提下确认。
- 高影响默认不执行：发消息、付款、删除、提交等动作只生成草稿或建议，由用户点击确认后才真正发生。
这一模式的关键是「用户确认点」：每次从模型产出一个动作，到系统真正执行之间，都插入用户可控的一步。需要调用外部工具时，工具选择与参数可交给 Function Calling，但执行仍受确认点约束。
用状态机描述这一边界：模型只能把任务推进到「草稿」状态，从「草稿」到「已执行」的迁移必须由用户触发：
案例¶
销售 Copilot 草拟邮件并列出引用 CRM 字段，用户编辑确认后才发送，避免模型直接外发错误信息。例如销售想跟进一位客户，Copilot 依据 CRM 中的客户名称、上次沟通内容和待办事项草拟一封邮件。
草稿旁列出所引用的字段及来源，用户核对无误后可编辑内容，再点「发送」。系统在发送前做最后一次确认与权限校验，模型本身不具备直接外发能力。这样即使模型把客户名或金额写错，也不会未经确认就发出去。
通过记录「模型草稿、用户改动、最终执行」三份内容，可以审计模型建议的质量与用户修改的幅度。若模型倾向于建议越权或高风险动作，应回看工具权限与提示约束，相关风险见 Tool Abuse。