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    Architektur für KI-Agenten im Microsoft Umfeld

    Wie Identität, Wissen, Werkzeuge und Überwachung zu einer belastbaren Lösung werden.

    2 Minuten

    Die Bausteine eines Agenten

    • Ein Sprachmodell für Verständnis und Planung
    • Anweisungen, die Rolle, Ziel und Grenzen festlegen
    • Wissensquellen mit den Informationen, die der Agent verwenden darf
    • Werkzeuge und Schnittstellen, über die er Aktionen ausführt
    • Eine Identität mit definierten Berechtigungen
    • Protokollierung, Überwachung und Auswertung

    Die passende Plattform wählen

    Im Microsoft Umfeld stehen mehrere Wege offen. Agenten in Microsoft 365 Copilot erweitern den bestehenden Assistenten und nutzen dessen Sicherheitsmodell. Copilot Studio eignet sich für Agenten mit überschaubarer Logik und Integration in Microsoft 365. Der Azure AI Foundry Agent Service und eigene Entwicklungen bieten die meiste Kontrolle für komplexe Anwendungsfälle, verlangen aber mehr Entwicklungs- und Betriebskompetenz.

    Die Wahl hängt von Komplexität, Integrationsbedarf, Kontrollanforderungen und verfügbaren Fähigkeiten ab. Die Produktlandschaft entwickelt sich schnell, weshalb Namen und Funktionen vor der Planung zu prüfen sind.

    Wissen sauber anbinden

    Die Qualität eines Agenten hängt stark von seinen Wissensquellen ab. Veraltete, doppelte oder falsch berechtigte Inhalte führen zu schlechten Antworten und Datenschutzrisiken. Vor der Anbindung sollten Quellen bereinigt, Zuständigkeiten geklärt und Berechtigungen geprüft werden. Wo möglich, greift der Agent mit den Rechten des Benutzers auf Wissen zu.

    Werkzeuge und Schnittstellen

    Werkzeuge verbinden den Agenten mit Fachsystemen. Offene Standards wie das Model Context Protocol erleichtern die Anbindung und den späteren Austausch von Komponenten. Jedes Werkzeug sollte eine klar begrenzte Funktion haben, mit eigenen Berechtigungen versehen sein und kritische Aktionen nur nach Freigabe ausführen.

    Überwachung und Wechselbarkeit

    Im Betrieb braucht es Einblick in Anfragen, Antworten, verwendete Quellen, ausgeführte Aktionen, Fehler und Kosten. Evaluationen mit Testfällen zeigen, ob ein Modellwechsel oder eine geänderte Anweisung die Qualität verbessert oder verschlechtert. Eine Architektur, die Modell, Wissen und Werkzeuge entkoppelt, erlaubt spätere Wechsel ohne Neubau.

    Einordnung durch techtask

    techtask entwirft und baut KI-Agenten im Microsoft Umfeld, von Copilot-Erweiterungen bis zu eigenen Agenten auf Azure. Wir legen Wert auf Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und eine Architektur, die mit der schnellen Entwicklung der Plattform mithalten kann.

    Quellen

    Primärquellen und offizielle Dokumentation.

    1. 1.Microsoft Learn, Microsoft 365 Copilot extensibility overview
    2. 2.Microsoft Learn, Azure AI Foundry Agent Service
    3. 3.Microsoft Learn, Security and governance in Copilot Studio
    4. 4.Model Context Protocol, Spezifikation

    Vom Wissen zur belastbaren Entscheidung.

    Wir unterstützen Sie bei der Einordnung, Konzeption und Umsetzung im konkreten Organisationskontext.

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