Agenten auf Basis von Copilot Studio ermöglichen es, Aufgaben nicht nur zu automatisieren, sondern kontextbezogen auszuführen. Sie verbinden Nutzereingaben mit Unternehmenswissen, interpretieren Anforderungen und führen definierte Aktionen aus.
Im Unternehmenskontext ergibt sich daraus jedoch weniger eine rein technische Herausforderung, sondern eine strukturelle Aufgabe: Wie wird ein Anwendungsfall sauber definiert? Welche Daten sind relevant? Und wie fügt sich ein Agent in bestehende Systeme ein?
Die Entwicklung eines Agenten erfordert daher ein Zusammenspiel mehrerer Disziplinen – von Fachbereich über IT bis hin zu Governance.
Use Case als Ausgangspunkt
Jeder Agent beginnt mit einem konkreten Anwendungsfall. Dieser definiert nicht nur den Nutzen, sondern auch die Grenzen des Systems.
Zentrale Aspekte sind dabei:
Ein klar definierter Use Case reduziert Komplexität und ermöglicht eine fokussierte Umsetzung.
Auf Basis des Anwendungsfalls wird eine strukturelle Logik entwickelt. Diese beschreibt, wie der Agent auf Eingaben reagiert und welche Aktionen ausgelöst werden.
Dazu gehören:
Die Qualität dieser Phase bestimmt maßgeblich, wie stabil und nachvollziehbar der Agent später agiert.
Ein wesentlicher Bestandteil moderner Agenten ist die Einbindung von Wissensquellen. Antworten basieren nicht ausschließlich auf vordefinierten Inhalten, sondern auf kontextualisierten Informationen.
Ein häufig genutzter Ansatz ist Retrieval Augmented Generation (RAG), bei dem externe Datenquellen gezielt in die Antwortgenerierung einbezogen werden.
Im Mittelpunkt stehen dabei:
Die Leistungsfähigkeit eines Agenten hängt damit unmittelbar von der Qualität seiner Datenbasis ab.
Ein Agent entfaltet seinen Nutzen erst dann vollständig, wenn er Teil bestehender Arbeitsprozesse wird.
Im Microsoft-365-Kontext bedeutet das insbesondere:
Die Integration entscheidet darüber, ob ein Agent tatsächlich genutzt wird oder isoliert bleibt.
Neben Funktionalität spielen regulatorische und organisatorische Aspekte eine zentrale Rolle.
Zu berücksichtigen sind unter anderem:
Diese Faktoren müssen frühzeitig in die Konzeption einfließen, um nachhaltige Lösungen zu gewährleisten.
Die Entwicklung eines Agenten folgt keinem linearen Prozess, sondern iterativen Schritten. Ein erster funktionaler Prototyp dient dabei als Grundlage für weitere Anpassungen und Optimierungen.
Entscheidend ist nicht die Vollständigkeit im ersten Schritt, sondern das Verständnis für Zusammenhänge: zwischen Use Case, Daten, Logik und Integration.
So entsteht schrittweise ein System, das sich in bestehende Prozesse einfügt und konkret nutzbar wird.
