Microsoft Copilot Studio

Was ist Copilot Studio?

Copilot Studio ist laut Microsoft eine grafische Low-Code-Umgebung, um KI-gestützte Agenten und Workflows zu bauen und zu verwalten. Ein Agent folgt Anweisungen, greift auf verbundene Wissensquellen zu und nutzt Werkzeuge, um Aufgaben zu erledigen. Veröffentlicht wird er in Kanälen wie Microsoft Teams, Microsoft Copilot, auf Websites oder in mobilen Apps.

Für eine KI-Wissensdatenbank ist vor allem ein Teil davon interessant: der Agent, der Fragen von Beschäftigten aus Firmendokumenten beantwortet. Technisch arbeitet er nach dem Prinzip Retrieval Augmented Generation. Er sucht passende Textstellen in den Quellen und formuliert daraus eine Antwort.

Microsoft unterscheidet drei sogenannte Harnesses, also Ausführungsumgebungen: den Microsoft Copilot Harness für mehrstufige Aufgaben, den Customer Conversation Harness für Kundengespräche per Chat und Sprache sowie den Standard Harness für regelbasierte Agenten. Welcher Harness genutzt wird, beeinflusst Funktionen und Abrechnung. Die Angaben zu Wissensquellen auf dieser Seite stammen aus der Doku zum Standard Harness.

Welche Wissensquellen kann ein Agent nutzen?

Die Microsoft-Doku nennt fünf Grundtypen von Wissensquellen. Bei den internen Quellen meldet sich der Agent mit der Microsoft-Entra-ID der fragenden Person an. Microsoft beschreibt die Folge so: Stellt eine Person eine Frage, zeigt der Agent nur Inhalte, auf die genau diese Person Zugriff hat.

Neben diesen Grundtypen kann Copilot Studio Wissensartikel aus Salesforce, ServiceNow, Confluence und Zendesk einlesen. Dabei wird immer die ganze Wissensbasis oder der ganze Bereich übernommen; einzelne Artikel oder Seiten lassen sich laut Doku nicht auswählen. Wie Atlassian selbst KI in Confluence einsetzt, beschreibt die Seite zur Confluence-KI.

SharePoint als Wissensquelle: zwei Wege

Für SharePoint bietet Copilot Studio zwei Optionen, die sich im Betrieb deutlich unterscheiden. Beim Hochladen von Dateien oder Ordnern kopiert Copilot Studio die Inhalte nach Dataverse, zerlegt sie in Abschnitte und legt einen Vektorindex an. Laut Doku wird diese Kopie alle vier bis sechs Stunden mit SharePoint abgeglichen. Bei jeder Anfrage prüft das System trotzdem live, ob die Person die Datei sehen darf.

Die SharePoint-Verbindung lässt die Inhalte in SharePoint und fragt die SharePoint-Suche direkt ab. Änderungen stehen damit ohne Abgleich bereit, sobald SharePoint sie indexiert hat. Sie verbraucht keinen Dataverse-Speicher, unterstützt Vertraulichkeitsbezeichnungen und erlaubt Filter nach Titel, Autor, Bearbeiter und Änderungsdatum.

Die hochgeladene Variante passt laut Microsoft zu einem festen Satz von Dateien, bei dem ein Abgleich alle paar Stunden reicht. Die Verbindung passt zu häufig geänderten Wikis, Mitteilungsseiten und großen Bibliotheken. Ein Agent sucht dabei nur in der eingetragenen Adresse und ihren Unterordnern, nie in übergeordneten oder benachbarten Ordnern.

Wie zuverlässig sind die Antworten?

Entscheidend ist die Einstellung Allow ungrounded responses. Ist sie aktiv, darf der Agent auch aus dem allgemeinen Wissen des Sprachmodells antworten. Ist sie aus, blockiert der Agent jede Antwort, für die er in diesem Schritt keine Wissensquelle und kein Werkzeug genutzt hat, und gibt nur Antworten mit einem Quellenverweis im Text aus.

Microsoft nennt zwei Haken. Auch bei abgeschalteter Einstellung kann das Modell allgemeines Wissen mit den gefundenen Inhalten vermischen. Und weil Modelle nicht immer einen Verweis setzen, hält der Agent manchmal eine richtige Antwort zurück; dieselbe Frage erneut gestellt kann dann doch eine Antwort liefern.

Microsoft empfiehlt, in den Anweisungen des Agenten ausdrücklich Quellenangaben zu verlangen und Vorgaben zu vermeiden, die Verweise unterdrücken, etwa eine reine JSON-Ausgabe. In Teams zeigt eine Antwort höchstens 20 Quellenverweise. Warum Sprachmodelle trotz Quellen falsch liegen können, erklärt die Seite zu KI-Halluzinationen auf kiagentensicherheit.de.

Was kostet Copilot Studio?

Copilot Studio rechnet über Copilot Credits ab. Wie viele Credits ein Agent verbraucht, hängt von seinem Aufbau und der Nutzung ab. Die Microsoft-Doku nennt feste Sätze je Vorgang; eine einzelne Frage kann mehrere davon auslösen.

Für Beschäftigte mit einer Lizenz für Microsoft 365 Copilot sind diese Vorgänge bei internen Agenten laut Microsoft ohne Berechnung, wenn der Agent mit ihrer Identität arbeitet. Externe Kanäle wie eine Website und Agenten für Personen ohne diese Lizenz brauchen die eigenständige Copilot-Studio-Lizenz. Nutzt ein Agent ein Reasoning-Modell, kommen Credits je 1.000 Token hinzu.

Wie diese Posten in eine Gesamtrechnung für Ihr Vorhaben passen, zeigt die Seite zu den Kosten einer KI-Wissensdatenbank.

Ist das vorausbezahlte Kontingent zu 125 % verbraucht, sperrt Microsoft die Agenten der Umgebung, auch mitten im Gespräch. Wer das vermeiden will, hinterlegt eine nutzungsbasierte Zahlung für den Überhang oder setzt Monatsgrenzen je Agent.

Wo liegen die Grenzen?

Die Grenzen stehen verstreut in der Microsoft-Doku. Für den Betrieb sind diese Punkte am wichtigsten, weil sie zu leeren oder unvollständigen Antworten führen, ohne dass der Agent einen Fehler meldet.

Dazu kommt eine Voraussetzung für die hochgeladene Variante: Die Umgebung braucht die Dataverse-Suche, und Beschäftigte brauchen eine passende Dataverse-Sicherheitsrolle wie Basic User. Fehlt sie, erhalten sie die Meldung, es seien keine Ergebnisse gefunden worden.

• Mengen: höchstens 500 Wissensobjekte und fünf Quellenarten je Agent.
• Große Ordner: Über dem Dateilimit indexiert Copilot Studio still nur einen Teil und sagt nicht, welchen.
• Geschützte Dateien: Kennzeichnung „Vertraulich“ oder „Streng vertraulich“ und Passwörter verhindern Antworten beim Hochladen.
• Links: Hyperlinks in Dokumenten verfolgt der Agent nicht; jedes Ziel braucht eine eigene Quelle.
• Umbenennen: Wird eine SharePoint-Website umbenannt, kann die Verbindung brechen und muss neu gesetzt werden.
• Gäste: Gastnutzer erhalten in SSO-Apps keine generativen Antworten aus SharePoint.

So starten Sie einen Wissensagenten in Copilot Studio

Ein erster Agent für eine klar begrenzte Wissensfrage zeigt schnell, ob Ihre Dokumente für KI-Antworten taugen. Ein Beispiel wäre ein Agent für die Personalabteilung, der Fragen zu Urlaubsregeln und Reisekosten aus einer SharePoint-Bibliothek beantwortet. Diese Schritte folgen der Microsoft-Doku.

Wie sich Copilot Studio neben Notion AI, Confluence und anderen Werkzeugen einordnet, zeigt der Überblick zur Wissensdatenbank-Software. Datenschutzfragen zu Microsoft Copilot behandelt die Seite zum Copilot-Datenschutz auf kiagentensicherheit.de. Wenn Sie den Zuschnitt Ihres Agenten prüfen lassen möchten, können Sie Ihre Wissensdatenbank für Ihr Unternehmen besprechen.

1. Quelle festlegen

   Wählen Sie eine SharePoint-Website oder Bibliothek mit aktuellen, freigegebenen Dokumenten und klären Sie, wer sie lesen darf.

2. Weg wählen

   Nehmen Sie die SharePoint-Verbindung für häufig geänderte Inhalte und das Hochladen für einen festen Satz von Dateien.

3. Beschreibung schreiben

   Geben Sie jeder Quelle einen Namen und eine genaue Beschreibung; die generative Orchestrierung nutzt sie zur Auswahl.

4. Antworten begrenzen

   Schalten Sie allgemeines Modellwissen und Websuche ab, wenn der Agent nur aus Ihren Quellen antworten soll.

5. Mit echten Fragen testen

   Testen Sie mit Konten unterschiedlicher Berechtigung und prüfen Sie, ob jede Antwort einen passenden Quellenverweis trägt.

Häufige Fragen