Erweiterung der Microsoft 365 Copilot Plattform durch autonome KI-Agenten

Die digitale Arbeitswelt erfährt eine kontinuierliche Transformation, getrieben durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz. Eine entscheidende Entwicklung in diesem Kontext ist die Integration autonomer KI-Agenten in bestehende Produktivitätssuiten. Microsoft hat in diesem Bereich jüngst bedeutende Schritte unternommen, indem es fortschrittliche autonome Agenten in seine Microsoft 365 Copilot-Plattform integriert hat. Diese Erweiterung zielt darauf ab, die Art und Weise, wie Unternehmen und Einzelpersonen ihre täglichen Aufgaben bewältigen, grundlegend zu verändern.

Die Evolution von Copilot zu autonomen Agenten

Microsoft 365 Copilot wurde ursprünglich als KI-gestützter Assistent konzipiert, der Nutzer bei der Erstellung von Inhalten, der Zusammenfassung von Informationen und der Durchführung verschiedener Aufgaben innerhalb der Microsoft 365-Anwendungen unterstützt. Die aktuelle Entwicklung stellt eine signifikante Weiterentwicklung dar: Die Einführung autonomer Agenten, die über die reine Assistenzfunktion hinausgehen und in der Lage sind, komplexe, mehrstufige Aufgaben selbstständig auszuführen.

Definition und Funktionsweise autonomer Agenten

Autonome KI-Agenten in Microsoft 365 Copilot sind im Wesentlichen spezialisierte KI-Programme, die mit einem gewissen Grad an Entscheidungsfähigkeit und der Fähigkeit zur Ausführung von Aktionen ausgestattet sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die auf vordefinierte Fragen antworten, können diese Agenten:

• Auf Anweisungen reagieren und diese in eine Reihe von Schritten umwandeln.
• Auf Informationen aus verschiedenen Quellen zugreifen, einschliesslich Microsoft Graph, Dataverse und externen Systemen.
• Aktionen in Microsoft 365-Anwendungen wie Outlook, Teams, Word, Excel und PowerPoint initiieren.
• Aus Erfahrungen lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.

Die zugrunde liegende Technologie basiert auf grossen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), wie sie auch von OpenAI entwickelt werden. Diese Modelle ermöglichen es den Agenten, natürliche Sprache zu verstehen und menschenähnliche Antworten und Aktionen zu generieren.

Einsatzbereiche und Anwendungsbeispiele

Die neuen autonomen Agenten sind darauf ausgelegt, eine breite Palette von Geschäftsprozessen zu optimieren und die Produktivität in verschiedenen Abteilungen zu steigern. Microsoft hat hierfür sowohl generische als auch spezialisierte Agenten entwickelt.

Allgemeine Produktivitätssteigerung

Für die allgemeine Büroarbeit können Agenten wiederkehrende und zeitaufwendige Aufgaben übernehmen:

• E-Mail-Management: Agenten können E-Mails vorsortieren, Zusammenfassungen erstellen oder sogar Entwürfe für Antworten generieren, basierend auf dem Inhalt und dem Kontext vergangener Korrespondenz.
• Besprechungsvorbereitung und -nachbereitung: Vor Besprechungen können Agenten relevante Dokumente und Daten zusammenstellen. Nach Besprechungen können sie automatisch Protokolle erstellen, Aktionspunkte identifizieren und an die zuständigen Personen verteilen.
• Datenanalyse und Berichterstattung: In Excel können Agenten Daten visualisieren oder Berichte erstellen, indem sie komplexe Abfragen ausführen und die Ergebnisse aufbereiten.

Spezialisierte Agenten für Unternehmensbereiche

Darüber hinaus werden spezifische Agenten für Kernfunktionen in Unternehmen angeboten:

• Vertrieb (Sales Qualification Agent): Dieser Agent kann Leads recherchieren, Verkaufschancen priorisieren und personalisierte E-Mails für die Kundenansprache erstellen.
• Kundenservice (Customer Intent Agent, Customer Knowledge Management Agent): Agenten können Kundenanfragen analysieren, relevante Informationen aus Wissensdatenbanken bereitstellen und sogar eigenständig Wissensartikel basierend auf Kundeninteraktionen aktualisieren.
• Finanzwesen (Financial Reconciliation Agent): Dieser Agent kann Datensätze für den Finanzabschluss vorbereiten und bereinigen, was den Prozess erheblich beschleunigt.
• Lieferkette (Supplier Communications Agent): Der Agent kann die Lieferantenleistung verfolgen, Verzögerungen erkennen und autonome Antworten initiieren, um Unterbrechungen in der Lieferkette zu minimieren.
• Personalwesen (Employee Self-Service Agent): Dieser Agent kann häufig gestellte Fragen von Mitarbeitern beantworten, Informationen zu HR-Richtlinien bereitstellen und bei der Navigation durch HR- und IT-Aufgaben helfen.

Anpassung und Entwicklung eigener Agenten

Microsoft ermöglicht es Unternehmen auch, eigene autonome Agenten zu entwickeln und an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Dies geschieht hauptsächlich über den Microsoft Copilot Studio.

Copilot Studio als zentrale Plattform

Der Copilot Studio ist eine Low-Code-Plattform, die es Anwendern mit unterschiedlichem technischen Hintergrund ermöglicht, Agenten zu erstellen, zu konfigurieren und zu verwalten. Die Plattform bietet:

• Visuelle Entwicklungsumgebung: Eine intuitive Benutzeroberfläche zur Definition von Agentenverhalten, Aktionen und Datenquellen.
• Integration von Datenquellen: Agenten können auf Daten aus dem Microsoft Graph, Dataverse und anderen Systemen zugreifen, um kontextbezogene und präzise Antworten zu liefern.
• Templates und Vorlagen: Vorgefertigte Vorlagen für gängige Anwendungsfälle erleichtern den Einstieg in die Agentenentwicklung.

Arten von benutzerdefinierten Agenten

Es gibt zwei Haupttypen von benutzerdefinierten Agenten, die über den Copilot Studio oder erweiterte Entwicklungstools erstellt werden können:

• Deklarative Agenten: Diese Agenten sind einfacher zu erstellen und nutzen den nativen Copilot-Orchestrator und das Basismodell. Sie sind vollständig in die Microsoft 365-Umgebung integriert und unterliegen den gleichen Sicherheits- und Compliance-Richtlinien. Die Entwicklung erfolgt typischerweise mit Low-Code-Tools.
• Custom Engine Agents: Diese Agenten bieten maximale Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten. Sie werden mit fortgeschritteneren Tools wie Visual Studio entwickelt und können externe Systeme sowie benutzerdefinierte KI-Modelle integrieren. Die Bereitstellung erfolgt oft ausserhalb des Microsoft 365-Ökosystems, beispielsweise auf Microsoft Azure.

Sicherheits- und Compliance-Aspekte

Die Einführung autonomer Agenten wirft wichtige Fragen bezüglich Sicherheit, Datenschutz und Compliance auf. Microsoft adressiert diese Herausforderungen durch verschiedene Massnahmen:

• Isolierte Ausführungsumgebung: Agenten, die komplexe Web-Aufgaben ausführen, arbeiten in isolierten virtuellen Maschinen (VMs) innerhalb von Windows 365. Diese Sandboxes sind vom Unternehmensnetzwerk und dem Gerät des Benutzers getrennt und werden nach jeder Sitzung zurückgesetzt.
• Zugriffskontrolle: Administratoren haben die Kontrolle darüber, welche Benutzergruppen auf welche Agenten zugreifen dürfen und welche Datenquellen kombiniert oder welche Websites erlaubt sind.
• Berechtigungsmanagement: Agenten greifen nur auf Daten zu, für die der jeweilige Benutzer bereits Berechtigungen besitzt. Bei Bedarf, beispielsweise für den Zugriff auf Paywall-Inhalte oder interne Datenbanken, wird eine Bestätigung des Benutzers eingeholt.
• Verantwortungsvolle KI (Responsible AI): Microsoft hat sich zu den Prinzipien einer verantwortungsvollen KI verpflichtet. Die Agenten sind so konzipiert, dass sie diese Richtlinien einhalten und Mechanismen wie "Human-in-the-Loop"-Prüfungen implementiert sind, um eine Überwachung und Korrektur durch den Menschen zu gewährleisten.
• Audit-Fähigkeit: Alle Aktivitäten der Agenten in der Sandbox können von Administratoren überprüft werden, was Transparenz und Nachvollziehbarkeit ermöglicht.

Herausforderungen und Ausblick

Die Einführung autonomer KI-Agenten stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Die Akzeptanz und das Vertrauen der Nutzer in die Autonomie dieser Agenten sind entscheidend für ihren Erfolg. Zudem erfordert die Implementierung und Verwaltung solcher Systeme eine Anpassung der IT-Infrastruktur und der internen Prozesse in Unternehmen.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Fähigkeiten dieser Agenten, insbesondere im Hinblick auf komplexe logische Schlussfolgerungen und die Interaktion mit einer noch breiteren Palette von Anwendungen und Datenquellen, ist zu erwarten. Microsofts strategische Ausrichtung auf autonome KI-Agenten unterstreicht das Potenzial dieser Technologie, die Arbeitsweise in Unternehmen nachhaltig zu verändern und eine neue Ära der Produktivität einzuleiten.

Die Integration von KI-Agenten in Microsoft 365 Copilot ist ein klarer Indikator dafür, dass die Automatisierung von Wissensarbeit weiter voranschreitet. Für Unternehmen bedeutet dies die Chance, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf strategischere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren. Die genaue Auswirkungen dieser Entwicklung auf die Arbeitswelt werden sich in den kommenden Jahren zeigen.

Bibliography: - aycabas. (2025, 9. November). Declarative Agents for Microsoft 365 Copilot. Microsoft Learn. - Claburn, T. (2024, 19. November). Microsoft unleashes autonomous Copilot AI agents in public preview. The Register. - Finnegan, M. (2024, 19. November). Microsoft brings automated ‘agents’ to M365 Copilot. Computerworld. - Fluckinger, D. (2024, 19. November). New Microsoft 365 Copilot AI agents focus on productivity. TechTarget. - Millward, W. T. (2024, 21. Oktober). Microsoft To Grant Users More Access To Autonomous AI Agent Capabilities. CRN. - Posey, B. (2025, 30. Oktober). Introducing Copilot Agents: What You Need to Know. Petri. - Rama, G. (2024, 21. Oktober). Microsoft Readies a Fleet of Copilot AI Agents for Dynamics 365 -- Redmond Channel Partner. RCPmag. - Spataro, J. (2024, 21. Oktober). New Autonomous Agents Scale Your Team Like Never Before. CMSWire.