Wie baut man einen eigenen KI-Agenten in Microsoft 365

Wo sollte man einen KI-Agenten in Microsoft 365 eigentlich bauen – im Agent Builder oder in Copilot Studio? Im folgenden Artikel bauen wir denselben Agenten zweimal, Schritt für Schritt, auf und vergleichen Lizenzierung, Funktionsumfang und Veröffentlichungsoptionen beider Tools.

Szymon WardaJunior Software Developer | KTBnet

Datum: 31. Juli 2026
Lesezeit: 8 min
Kategorie: AI

KI-Agenten in Microsoft 365 werden zu einem immer selbstverständlicheren Bestandteil des Arbeitsalltags – sie ermöglichen es, Antworten auf wiederkehrende Fragen zu automatisieren, Unternehmensdokumente zu durchsuchen oder Zusammenfassungen zu erstellen. Innerhalb des Microsoft-Ökosystems gibt es zwei zentrale Orte, an denen ein solcher Agent erstellt werden kann. Jedes dieser Tools verfolgt einen anderen Zweck und bringt einen unterschiedlichen Grad an Komplexität beim eigentlichen Aufbau des Agenten mit sich.

Im Folgenden stelle ich beide Wege anhand desselben Beispiels vor: eines Agenten, der Fragen zu den neuesten Änderungen in Microsoft 365 und Copilot beantwortet.

Erforderliche Lizenzen

In beiden Fällen ist der Ausgangspunkt ein Microsoft-365-Konto mit Zugang zu Copilot. Eine Microsoft-365- oder Office-365-Lizenz allein gewährt noch keinen automatischen Zugriff auf alle Funktionen zum Erstellen von Agenten. Der Zugriff hängt von den dem Nutzer zugewiesenen Copilot-Diensten ab.

In der Praxis bedeutet dies, dass einfache Agenten für Mitarbeitende innerhalb einer bestehenden Microsoft 365 Copilot-Lizenz gebaut werden können, während Agenten, die außerhalb von Microsoft 365 veröffentlicht werden (z. B. auf einer Website), ein zusätzliches Copilot-Studio-Abonnement erfordern.

Je nachdem, wie der Agent genutzt wird, kann Microsoft den Verbrauch von Copilot Credits in Rechnung stellen. Dies betrifft vor allem Szenarien, die außerhalb von Microsoft 365 veröffentlicht werden, Integrationen mit externen Systemen, fortgeschrittene KI-Aktionen sowie Agenten, die von Personen außerhalb der Organisation genutzt werden. Interne Agenten, die von lizenzierten Microsoft 365 Copilot-Nutzern verwendet werden, verursachen in der Regel keinen zusätzlichen Credits-Verbrauch.

Der Zweck des Agenten in diesem Artikel

Die Aufgabe des Agenten besteht darin, Fragen zu den neuesten Änderungen in Microsoft 365 und Copilot auf Basis der Datei „Podsumowanie zmian 2026 Copilot Summary” zu beantworten.

Nutzer können nach neuen Funktionen fragen, etwa mit Fragen wie: „Welche Änderungen gab es 2026 bei Copilot?” oder „Fasse die wichtigsten Neuerungen in Microsoft 365 Copilot Chat zusammen”.

Die betreffende Datei ist in vier thematische Hauptabschnitte unterteilt:

CRM – Copilot-Zusammenfassung (Summary Copilot),
Dateizugriffsberechtigungen von Copilot,
Copilot Studio – Konfiguration von Zusammenfassungen,
Teams Rooms.

Dasselbe Ziel wird mit zwei Methoden erreicht – zunächst im Agent Builder und anschließend in Microsoft Copilot Studio.

Methode 1: Agent Builder in Microsoft 365 Copilot

Den Agent Builder öffnen

Ich öffne die Microsoft 365 Copilot-App (m365.cloud.microsoft/chat) oder die Microsoft 365 Copilot-App auf einem Windows-Rechner und wähle dann im linken Bereich „Neuer Agent”.

Den Agenten in natürlicher Sprache beschreiben

Im Dialogfeld beschreibe ich den Agenten in natürlicher Sprache. Beispielformulierung:

„Erstelle einen Agenten, der Fragen zu den neuesten Änderungen in Microsoft 365 und Copilot auf Basis der Datei Summary of Changes 2026 Copilot Summary.docx beantwortet”

Auf Basis dieser Beschreibung schlägt der Agent Builder automatisch einen Namen, eine Beschreibung, Anweisungen und vorgeschlagene Wissensquellen vor.

Manuelle Konfiguration

Ich wechsle zum Tab „Konfigurieren”, um die Details manuell auszufüllen oder anzupassen. Folgende Felder stehen zur Verfügung:

Name – der Name des Agenten, wie er für Nutzer sichtbar ist, z. B. im Chatfenster und im Agentenkatalog.
Beschreibung – eine kurze Beschreibung dessen, was der Agent tut. Dieses Feld ist nicht nur ein Aushängeschild für Nutzer: Copilot verwendet es auch im Hintergrund, um zu erkennen, ob ein bestimmter Agent zu einer bestimmten Aufgabe passt (z. B. wenn er in einer Unterhaltung per @-Erwähnung angesprochen wird). Deshalb sollte sie eher prägnant und konkret sein als so ausgefeilt wie ein Marketingtext – je präziser sie ist, desto leichter fällt es Copilot, den passenden Agenten auszuwählen.
Anweisungen – diese sind für den Agenten entscheidend: konkrete Vorgaben für das Modell, die festlegen, wie sich der Agent verhalten und Aufgaben ausführen soll. Gut geschriebene Anweisungen gliedern sich in der Regel in mehrere Elemente: Zweck und Rolle des Agenten (wer er ist und warum es ihn gibt), sein Handlungsspielraum (was er tun soll und was nicht), wie er das hinterlegte Wissen nutzen soll, und der Tonfall.
Vorgeschlagene Prompts – beispielhafte Einstiegsfragen, die den Nutzern angezeigt werden und den ersten Kontakt mit dem Agenten erleichtern.

Wissensquellen hinzufügen

Im Bereich „Wissen” füge ich eine bestimmte Datei hinzu – Summary of Changes 2026 Copilot Summary.docx.

Der Agent Builder erlaubt es auch, öffentliche URLs hinzuzufügen, die der Agent zum Auffinden von Informationen nutzt, doch diesmal füge ich keine Adressen hinzu.

Zusätzlich kann ich die Websuche aktivieren, damit der Agent sein Wissen über die von mir angegebenen Seiten hinaus mit aktuellen Suchergebnissen ergänzt.

Den Agenten testen

Oben gibt es den Tab „Ausprobieren” – dort kann ich den Agenten testen. Ich stelle eine Testfrage, z. B.: „Welche Änderungen gab es 2026 bei Copilot?”, und prüfe die Antwort des Agenten zusammen mit den Quellenverweisen.

Erstellen und teilen

Nach dem Speichern des Agenten klicke ich auf die Schaltfläche „Erstellen”. Anschließend kann ich diesen Agenten mit anderen Personen in meiner Organisation teilen. Dafür stehen drei Wege zur Verfügung.

Methode 2: Microsoft Copilot Studio

Copilot Studio öffnen

Ich öffne Microsoft Copilot Studio (copilotstudio.microsoft.com) und melde mich mit meinem beruflichen Konto an. Im linken Bereich wähle ich den Tab „Agenten” und klicke dann oben auf dem Bildschirm auf „+ Leeren Agenten erstellen”, oder ich beschreibe in natürlicher Sprache, was der KI-Agent tun soll – genau wie in Methode 1.

Grundkonfiguration

Nach der Auswahl von „Leeren Agenten erstellen” öffnet sich ein Fenster, in dem ich dem Agenten einen Namen gebe und optional Folgendes festlegen kann:

Sprache – die Sprache, in der der Agent standardmäßig Unterhaltungen führt.
Lösung – ein Konzept aus Power Platform/Dataverse, auf dem Copilot Studio aufbaut. Es handelt sich um eine Art Container, in dem der Agent und die zugehörigen Komponenten abgelegt werden – das erleichtert die Verwaltung des Agenten und das Verschieben zwischen Umgebungen, z. B. von Test zu Produktion.
Schemaname – ein eindeutiger, technischer Name für den Agenten in Dataverse, getrennt vom für Nutzer sichtbaren Namen. Es lohnt sich, ihn bewusst zu vergeben: Anders als die übrigen Felder können Sprache, Lösung und Schemaname nach dem Erstellen des Agenten nicht mehr geändert werden. Felder wie Name, Beschreibung und Anweisungen ähneln denen im Agent Builder.

Wissensquellen hinzufügen

Im Bereich „Wissen” wähle ich „+ Wissen hinzufügen”. Copilot Studio bietet mehrere Arten von Quellen – Dokumente, SharePoint, Dataverse, öffentliche Websites und Konnektoren. Ich wähle meine Datei aus.

Den Agenten testen

Auf der rechten Seite des Bildschirms befindet sich das Panel „Test”. Ich stelle eine Testfrage, z. B. „Fasse die Änderungen 2026 bei Copilot zusammen”, und prüfe, wie der Agent die verbundenen Quellen nutzt.

Den Microsoft 365 Copilot- und Teams-Kanal verbinden

Ich gehe zum Tab „Kanäle” und wähle „Microsoft 365 und Microsoft Teams-Plattform”.

Nach dem Klick öffnet sich das Konfigurationspanel für diesen Kanal. Es erklärt, was Veröffentlichung an den beiden Orten jeweils bedeutet:

Microsoft 365 Copilot – die Veröffentlichung des Agenten im Agent Store ermöglicht es, ihn direkt aus Copilot und anderen Microsoft 365-Apps wie Word, Excel, PowerPoint oder Outlook zu finden und zu installieren.
Microsoft Teams – der Agent wird direkt in Teams-Chats, -Meetings und -Kanälen verfügbar. Nutzer können ihn verwenden, sobald ihnen Zugriff gewährt wurde, oder – falls er ein breiteres Publikum erreichen soll – sobald er von einem Administrator freigegeben wurde.

Ich aktiviere das Kontrollkästchen „Agent in Microsoft 365 Copilot verfügbar machen” und bestätige. Das System bestätigt mit der Meldung „Kanal hinzugefügt”, und unten im Panel erscheint eine Karte für meinen Agenten.

Nach dem Speichern der Einstellungen kann ich den Installationslink kopieren und mit Nutzern teilen, die den Agenten in Microsoft Teams und Microsoft 365 Copilot installieren, oder ich kann eine ZIP-Datei mit der Konfiguration herunterladen.

Zusätzliche Möglichkeiten von Copilot Studio

Beide Methoden führen zum gleichen Ziel, doch Copilot Studio bietet einige Funktionen, die es im Agent Builder schlicht nicht gibt. Sie sind bei der Wahl des Tools zu berücksichtigen, wenn das Szenario über einen einfachen, auf einem Dokument basierenden Frage-Antwort-Assistenten hinausgeht.

Umfangreiche Wissensquellen und Integrationen – neben Dokumenten und SharePoint stehen auch Dataverse, Premium-Konnektoren (z. B. Salesforce, ServiceNow, Jira, SAP), eigene APIs und benutzerdefinierte Konnektoren zur Verfügung.
Themen und Gesprächsabläufe – man kann konkrete Gesprächsthemen mit eigener Logik, Bedingungen, Variablen und Verzweigungen definieren, statt sich ausschließlich auf das Sprachmodell zu verlassen.
Aktionen, die externe Systeme aufrufen – der Agent kann eine Nachricht senden, ein Ticket in einem Ticketsystem erstellen, einen Power-Automate-Flow auslösen oder eine beliebige API aufrufen.
Veröffentlichung außerhalb von Microsoft 365 – Agenten können in Microsoft 365 Copilot, Teams und weiteren von Copilot Studio unterstützten Kanälen veröffentlicht werden, etwa auf Websites oder in eigenen Anwendungen.
Nutzerauthentifizierung – konfigurierbare Autorisierung (Entra ID, OAuth) – besonders wichtig bei Szenarien mit externen Kunden.
Analysen und Umgebungsverwaltung – umfangreiche Berichte zu Nutzung, Zufriedenheit und Gesprächseffektivität sowie separate Dev-/Test-/Prod-Umgebungen und die Zusammenarbeit mehrerer Autoren an einem Agenten.
„Custom Engine”-Agenten – die Möglichkeit, einen Agenten mit einem eigenen Sprachmodell und einer eigenen Orchestrierung außerhalb der Microsoft 365 Copilot-Engine zu bauen.

Zusammenfassung

In Microsoft 365 gibt es zwei zentrale Orte, an denen man einen KI-Agenten bauen kann, und jeder davon dient einem anderen Zweck. Der Agent Builder in Microsoft 365 Copilot ist der schnellste Weg zu einem einfachen internen Agenten, der auf wenigen Wissensquellen basiert und innerhalb des Microsoft-365-Ökosystems mit Nutzern geteilt wird. Microsoft Copilot Studio ist eine Plattform für anspruchsvollere Szenarien – mit eigener Gesprächslogik, Aktionen, die externe Systeme aufrufen, und Veröffentlichung außerhalb von Microsoft 365. Die Wahl der Methode hängt davon ab, was der Agent leisten soll und wo er eingesetzt wird. Deshalb lohnt es sich, beide Wege zu kennen und bewusst zu entscheiden, welcher davon für ein bestimmtes Projekt geeignet ist.