Tanja zeigt am Beispiel eines Onboarding-SharePoints, wie du in wenigen Minuten einen SharePoint-Agenten ohne Prompting-Kenntnisse erstellst. Sie zeigt die Grenzen dieser Schnell-Variante – etwa beim Suchen über mehrere PowerPoints hinweg – und beantwortet Fragen aus dem Publikum, unter anderem dazu, wo erstellte Agenten in der Co-Pilot-Oberfläche wieder auftauchen.

SharePoint-Agenten in wenigen Minuten

Microsoft übernimmt beim SharePoint-Agenten die komplette Prompting-Logik – du musst nicht wissen, wie man promptet. Das Ganze ist innerhalb weniger Minuten einsatzbereit.

Als Beispiel dient ein Onboarding-SharePoint, in dem typische Informationen für neue Mitarbeitende liegen:

• Ablauf des ersten Arbeitstags und was mitzubringen ist
• Dresscode und Zugänge
• Ansprechpartner für bestimmte Themen
• Team-Übersicht und Zuständigkeiten
• Vorgehen bei Urlaub oder Krankheit
• Wichtige Kontakte

Was früher in einem Schnellhefter mit unzähligen Zetteln lag, liegt heute als Sammlung von Dateien oder als komplette SharePoint-Seite vor – und genau darauf kann jetzt ein Agent aufgesetzt werden.

Zwei Wege: Agent pro Dokument oder pro SharePoint

Wenn du in der Dateiansicht mit der Maus über ein Dokument fährst, erscheint ein Microsoft-Symbol. Darüber kannst du:

• Agent pro Dokument: Einen Agenten bauen, der ausschließlich auf dieses eine Dokument zugreift.
• Agent pro SharePoint-Sammlung: Außerhalb der Dokumente klicken, sodass nichts markiert ist, und über das Co-Pilot-Icon oben einen Agenten für die gesamte Dokumentensammlung erstellen.

Im Erstell-Dialog kannst du Namen, Logo, weitere Quellen und ein rudimentäres Verhalten anpassen. Ein Klick auf „Erstellen“ – fertig.

So nutzt du den Agenten

Der Agent erscheint in deiner Co-Pilot-Auswahl. Du kannst ihm dann z.B. Fragen stellen wie „Ich bin krank, was muss ich tun?“ oder „Was muss ich am ersten Tag mitbringen?“. Der Agent durchsucht die hinterlegten Dokumente, antwortet und liefert die Quellverlinkung direkt mit, sodass du das Originaldokument daneben öffnen kannst.

Hinweis: Beim ersten Aufruf kann es einen Moment dauern, bis der Agent alle Inhalte erfasst hat.

Vorteile und Grenzen

Vorteile:

• Setup in wenigen Minuten, ohne Prompting-Know-how
• Ideal, wenn eine SharePoint-Seite als Wissensbasis ausreicht
• Quellverweise inklusive

Grenzen:

• Keine individuelle Persona oder Stilvorgabe hinterlegbar (z.B. „antworte in meinem Stil“ oder „in Reimform“)
• Keine Workflow-Logik
• Keine Internet-Recherche, nur die hinterlegte SharePoint-Quelle
• Fragilität: Wird eine Datei umbenannt, verschoben, gelöscht oder ändert sich eine Berechtigung, kann der Agent nicht mehr funktionieren oder ganz aus der Agentenliste verschwinden

Für komplexere Anforderungen – mehrere Wissensquellen, Persona, Workflows – ist der Agent Builder bzw. Co-Pilot Studio der bessere Weg.

Q&A aus dem Call

Frage (Sabine): Wie gut kann der SharePoint-Agent innerhalb von PowerPoints suchen, z.B. um ein bestimmtes Beispiel in verteilten Folien wiederzufinden?

Antwort: Für diesen Anwendungsfall ist der SharePoint-Agent nicht der richtige Weg, weil er nur auf die Dokumente eines konkreten Ordners zugreift. Besser geeignet ist hier der normale Co-Pilot-Chat mit aktiviertem Zugriff auf die Unternehmensdaten – also „Chat mit Unternehmensdaten“ – oder ggf. Co-Work. Tanjas Erfahrung: Wenn du dort z.B. nach „etwas zum Thema Langdoc bei Steuerberatern“ suchst, findet Co-Pilot solche Inhalte über verschiedene PowerPoints hinweg deutlich zuverlässiger als ein dedizierter Agent.

Frage (Dirk): Wo finde ich einen erstellten SharePoint-Agenten wieder? Er funktioniert, taucht aber nicht in der Recherche-Liste auf.

Antwort: Der Agent liegt grundsätzlich an zwei Stellen:

• Im SharePoint-Dokumentenordner, in dem er erstellt wurde
• Im Co-Pilot-Dashboard unter „Alle Agenten“

Wichtiger Punkt: Damit ein Agent in der Agentenleiste (Schnellauswahl) erscheint, musst du ihn einmal aktiv benutzt haben. Erstellen allein reicht nicht – ohne erste Nutzung taucht er nur unter „Alle Agenten“ auf, aber nicht in der Leiste.

Tanja Förster zeigt, wie du im Microsoft 365 Copilot mit dem Agent Builder eigene Agents baust — vergleichbar mit Custom GPTs. Du lernst, wie du Wissensquellen einbindest, Templates nutzt, Agents im Tenant teilst und welche Grenzen das Tool gegenüber Copilot Studio hat. Außerdem ein Blick auf starke vorgefertigte Microsoft-Agents wie den Recherche-Agent und den neuen Planner-Agent.

Was der Agent Builder ist — und was nicht

Microsoft benennt seine KI-Bausteine laufend um. Aktuell heißt das Tool Agent Builder. Wichtig zur Einordnung: Das ist nicht der orchestrierende Agent, der andere Agenten antriggert (so wie Microsoft das gern in Demos zeigt). Sondern: Der Agent Builder ist im Kern wie ein Custom GPT zu sehen — ein konfigurierbarer Assistent mit eigenem Prompt und eigener Wissensbasis, der über den Copilot-Chat bzw. Teams-Copilot erreichbar ist.

Du findest ihn in deiner Agenten-Liste über den Bereich Neuer Agent. Dort öffnet sich der Builder mit zwei Wegen, ganz ähnlich wie bei ChatGPT:

1. Du beschreibst dem Builder, was du möchtest — er füllt die Konfiguration vor und du arbeitest nach.
2. Du springst direkt in die Konfiguration und baust manuell.

Templates als Lern- und Startpunkt

Microsoft liefert eine ganze Reihe vorgefertigter Agent-Templates mit. Klick auf „mehr anzeigen“, und du bekommst eine breite Auswahl — zum Beispiel den Meeting Coach. Mit einem Klick öffnet sich die Konfiguration inklusive des Prompts, den Microsoft für diesen Agenten vorgesehen hat.

Das ist besonders wertvoll, wenn du Kolleg:innen oder Kunden zeigen willst, wie ein guter Agent-Prompt aufgebaut ist. Du hast direkt ein professionelles Beispiel als Lernmaterial vor dir.

Wissensquellen anbinden

Wie bei einem Custom GPT kannst du dem Agent Wissen mitgeben. Die Optionen sind dabei tief ins M365-Ökosystem integriert:

• Ganze SharePoint-Seiten als Referenz
• Teams-Chats und -Kanäle
• Outlook
• Direkt hochgeladene Dateien als Wissensbasis
• Organigramm- und Profildaten — du kannst auf Personen in deiner Organisation referenzieren

Die wichtige Grenze: Keine Wenn-Dann-Logik

Hier liegt eine zentrale Einschränkung, die du verstehen musst: Das hinterlegte Wissen ist eine Wissensempfehlung, kein deterministischer Regelbaum.

Beispiel aus dem Call: Wenn du eine Liste mit einer Wenn-Dann-Struktur hast — etwa „Wenn Bedingung A, dann nutze Stil A; wenn B, dann Stil B“ — dann ist der Agent Builder dafür nicht das richtige Tool. Der Agent durchforstet nicht systematisch dein Wissen nach „A muss zu A gemappt werden“. Das funktioniert in dieser Form schlicht nicht zuverlässig.

„Das ist nicht so, dass der Agent sieht: Da hat die Tanja jetzt A gemacht, da muss ich in meinem Wissen A raussuchen und A nutzen.“

Für solche logikgetriebenen Workflows brauchst du Copilot Studio.

Copilot Studio — der größere Bruder

Copilot Studio ist aktuell dauerhaft im Testzugang nutzbar. Das kann sich aber ändern: Es gab schon eine Phase, in der Microsoft rund 180 € pro Monat für Copilot Studio aufgerufen hat. Für Solo-Selbstständige ist das in der Regel nicht wirtschaftlich. In Unternehmen bietet es sich an, eine zentrale Lizenz zu parken — beim KI-Verantwortlichen oder der IT.

Funktionen und Start-Prompts

Wie bei Custom GPTs schaltest du Funktionen frei, die der Agent braucht:

• Code Interpreter aktivieren, wenn der Agent z. B. PowerPoints erstellen soll
• Bildgenerierung separat aktivieren
• Start-Prompts definieren, die User direkt anklicken können

Du brauchst kein Coding, kein Vibe-Coding — du musst nur präzise beschreiben können, was der Agent tun soll.

Agents teilen im Tenant

Auf Sabines Frage hin zeigt Tanja das Teilen: In der Agentenliste mit der Maus über den Agent fahren → drei Punkte → Freigeben oder Bearbeiten.

Wichtig:

• Das Teilen funktioniert nur innerhalb des eigenen Tenants — also deiner Organisation
• Hintergrund: Agents referenzieren oft auf Unternehmensdaten, deshalb keine Freigabe nach außen
• Du kannst an einzelne Personen, an Gruppen oder an alle in der Organisation freigeben
• Bei „alle freigeben“ können sogar Personen ohne Copilot Plus Abo den Agenten nutzen

Tanja persönlich fände es spannend, wenn man künftig selbst entscheiden dürfte, ob ein Agent auch außerhalb des Tenants nutzbar ist — Stand heute ist das nicht möglich.

Aufräumen und anheften

In der Seitenleiste kannst du oft genutzte Agents anpinnen. Demo-Agents, die du nicht mehr brauchst, einfach deinstallieren — gerade wenn du für Kunden viel demonstrierst, sammeln sich sonst schnell Karteileichen an, bei denen du irgendwann nicht mehr weißt, welcher Agent produktiv läuft.

Microsofts vorgefertigte Power-Agents

Recherche-Agent: Der ist von Microsoft fix angeheftet und lässt sich nicht entfernen. Tanja empfiehlt ihn ausdrücklich. Neu ist die Menge an Recherche-Templates als Startpunkt. Beispiel-Demo: Marktentwicklung, Trends, eigene Webseite als Input → der Agent stellt zwei, drei Rückfragen, bietet wahlweise einen langen oder kurzen Bericht an, arbeitet dann längere Zeit und liefert eine strukturierte Auswertung mit Inhaltsverzeichnis.

Tanjas eigenes Beispiel: eine Content-Marketing-Strategie inkl. Audit, Zielgruppenanalyse und SEO-Keyword-Analyse für ihre Webseite. Ihr Eindruck: ehrlich, nicht schönfärberisch, geht in die Tiefe.

Tipp: Gib deine eigene Positionierung mit ins Briefing, wenn du den Recherche-Agent für dich selbst nutzt. Bei aktivierter Computernutzung siehst du sogar live, auf welchen Seiten der Agent gerade recherchiert.

App-Builder: Existiert ebenfalls als vorgefertigter Agent, läuft aber lange. Wie sich das Ergebnis dann konkret weiterverarbeiten lässt, wird in einer späteren Sitzung zu den Flows vertieft.

Planner-Agent: Heute neu hervorgehoben. Der Planner ist nicht mehr nur in Teams eingebettet, sondern existiert als eigenständiger Agent. Du kannst ihm Arbeitsmaterialien mitgeben — z. B. die Leitlinien deines Unternehmens für Projektstrukturen. Aus Vorgaben + Thema baut der Planner-Agent dann einen fertigen Projektplan, mit dem du direkt im Team weiterarbeiten kannst.

Wann Agent Builder, wann Copilot Studio?

Agent Builder ist richtig, wenn du:

• Mehrere Wissensquellen aus unterschiedlichen Ablagen (nicht nur ein SharePoint) bündeln willst, ohne sie vorher zu konsolidieren
• Einen Custom-GPT-artigen Assistenten brauchst, der auf Anfrage arbeitet
• Stil, Do’s & Don’ts, Tonalität und Wissensbasis als Prompt-Konfiguration mitgeben willst

Agent Builder reicht nicht, wenn du:

• Mehrstufige Workflows brauchst (Orchestrator, der andere Agenten antriggert)
• Aufgaben ausführen lassen willst (E-Mail schreiben, Teams-Nachricht verfassen)
• Trigger definieren willst — z. B. „Wenn E-Mail eingeht, dann Agent starten“
• Echte Wenn-Dann-Logik abbilden willst

In all diesen Fällen führt der Weg zu Copilot Studio.

Tanja zeigt live im Copilot Studio, wie du ein Multiagenten-System für deine Social-Media-Posts aufbaust: einen Hook-Agent, einen Post-Agent und einen Master-Agent (Orchestrator), der beide steuert. Du erfährst, warum die Reihenfolge „erst Spezialisten, dann Master“ entscheidend ist, wie du Modelle, Wissensquellen und Output-Strukturen sauber konfigurierst – und welche typischen Stolpersteine du dabei umschiffst.

Warum Copilot Studio statt Agent Builder?

Wenn du nur eine einfache Frage stellen und eine Antwort bekommen willst, reicht der Agent Builder. Sobald du aber einen Agenten brauchst, der selbst handelt, einen Prozess durchläuft oder andere Agenten ansteuert, kommst du mit dem Agent Builder an Grenzen. Er liefert nicht die nötige Struktur und Kontrolle über mehrere Agenten hinweg.

Genau dafür gibt es die Agents im Copilot Studio. Hier kannst du mehrere spezialisierte Agenten anlegen, jeden präzise auf seine Aufgabe trainieren und über einen Orchestrator zusammenführen.

Wichtig vorab: Die hier gezeigten Funktionen sind nur in der Copilot Premium Add-on-Lizenz vollumfänglich verfügbar.

Das Beispiel: Ein Social-Media-Multiagenten-System

Tanja baut live ein System für LinkedIn-Posts. Der Aufbau besteht aus drei Agenten:

• Hook-Agent: Generiert drei starke Hooks, schlägt einen empfohlenen Hook vor und liefert eine klare Beitragsstruktur (Educational, persönlich etc.) inkl. Call-to-Action.
• Post-Agent: Schreibt aus Hook und Struktur den eigentlichen LinkedIn-Beitrag im persönlichen Stil.
• Master-Agent (Orchestrator): Nimmt das Thema entgegen, verteilt die Aufgaben an die Unteragenten und führt das Ergebnis zusammen.

Theoretisch könnte man die Agenten auch direkt miteinander verketten (Agent 1 schickt an Agent 2). Das erfordert aber Arbeit mit Variablen und Themen im flow-ähnlichen Modus – ein technisches Brett. Der Orchestrator-Ansatz ist für Nicht-Techies der pragmatischere Weg.

Die richtige Reihenfolge beim Bauen

Ein zentrales Aha-Moment: Du baust nicht chronologisch vom Master nach unten, sondern umgekehrt.

1. Zuerst erstellst du den Hook-Agent.
2. Dann den Post-Agent.
3. Erst danach den Master-Agent, der die beiden zusammenführt.

Nur so kannst du die fertigen Spezialisten überhaupt im Orchestrator referenzieren.

Schritt 1: Den Hook-Agent erstellen

Auf der Startseite von Copilot Studio kannst du in natürlicher Sprache beschreiben, was der Agent tun soll – ähnlich wie im Agent Builder. Tanjas Prompt verlangt drei starke Hooks, eine klare Beitragsstruktur und ein klar formatiertes Ergebnis, das an einen Folgeagenten weitergegeben werden kann.

Copilot Studio baut daraus automatisch den Agenten und eine erste Instruktions-Prompt. Status: zunächst „Setting Up“, kurze Wartezeit nötig.

Was du dann konfigurierst:

• Titel und Bild: Damit du den Agenten später in der Übersicht klar erkennst.
• Modellwahl: Großer Unterschied zum Agent Builder – du kannst zwischen verschiedenen Modellen wählen (z. B. Claude, GPT-Varianten).
• Beschreibung und Anweisungen: Copilot schreibt einen ersten Vorschlag, den du verfeinerst.

Der oft vergessene Output-Block

Ein entscheidender Punkt: Du musst explizit festlegen, wie der Output strukturiert sein soll. Sonst bekommst du mal viel, mal wenig Inhalt – und das führt zu inkonsistenten Ergebnissen, was den nachgelagerten Agent stört.

Tanja ergänzt im Bereich Vor-/Nachbereitung einen Output-Block. Dort steht z. B.: immer drei Hooks nennen, einen empfohlenen Hook markieren, begründen warum, dazu Struktur (Einleitung, Mittelteil etc.) und der passende Call-to-Action.

Wichtig: Nach jeder Änderung oben rechts auf Speichern klicken. Copilot Studio speichert nicht automatisch.

Wissensquellen hinzufügen

Im Bereich Wissen kannst du dem Agenten gezielt Kontext mitgeben:

• Eigenes LinkedIn-Profil als Quelle (Copilot schlägt das passend zum Thema sogar vor).
• Dateien hochladen (Word, PDF und mittlerweile auch .md-Dateien – relevant für Obsidian-Nutzer mit Second Brain).
• SharePoint-Seiten verlinken.
• Für Unternehmen: Dataverse-Bereiche oder Dynamics CRM als Wissensquelle.

Tanja lädt zusätzlich vorgefertigte LinkedIn-Strukturen aus einem früheren Mastery-Workshop hoch, damit der Agent weiß, welche Beitragsformen es gibt.

Testen vor dem Veröffentlichen

Bevor du veröffentlichst, teste den Agenten direkt im rechten Panel. Das hat zwei Vorteile:

• Du siehst, ob Anweisungen und Output zusammenpassen.
• Hinterlegte Dateien und Wissensquellen werden dabei „richtig“ in den Agenten geladen.

Tanjas Praxistipp: Manchmal versucht der Agent im Test, mit dir zu chatten („Das klingt spannend, …“). Dann schiebst du ihn zurück auf seine Aufgabe – er soll arbeiten, nicht plaudern.

Wenn der Test passt: Veröffentlichen klicken. Das macht den Agenten in der Agentenliste verwendbar – freigegeben für andere ist er damit aber nicht automatisch.

Schritt 2: Den Post-Agent erstellen

Gleiche Logik, andere Spezialisierung. Der Post-Agent bekommt als Input Kernaussage, Struktur und Call-to-Action vom Hook-Agent und erstellt daraus den fertigen LinkedIn-Post – in deinem Stil.

Warum ein eigener Agent statt eines großen Custom Agents? Weil du ihn punktuell exakt auf das Schreiben trainieren kannst. Ein einziger Mega-Agent mit 20 Wissensquellen weiß nicht, welches Wissen er gerade für welche Aufgabe ziehen soll. Spezialisten sind klarer und konsistenter.

Auch hier: LinkedIn-Profil als Wissensquelle hinterlegen, dazu ein Voice-Profil / Schreibrichtlinie (z. B. als .md-Datei) für den persönlichen Stil. Im Output-Block klar machen: Du bekommst Kernaussage + Struktur + CTA als Input – schreib daraus den Post, nichts weiter.

Warum nicht alles in einen Prompt? Weil sonst die KI wieder selbst interpretiert, statt strikt deine Vorgaben umzusetzen.

Schritt 3: Den Master-Agent (Orchestrator) bauen

Der Orchestrator ist die zentrale Schnittstelle. Er bekommt von dir nur ein Thema, ruft dann nacheinander Hook-Agent und Post-Agent auf und liefert das fertige Ergebnis zurück.

Tanja beschreibt ihn bewusst kurz: „Du bist Orchestrator, du bekommst ein Thema, …“ – die eigentliche Intelligenz steckt in den Unteragenten. Copilot Studio baut daraus wieder die typische Microsoft-Promptstruktur mit Zweck, Anweisungen und Output.

Weitere Bereiche im Copilot Studio

• Workflows: Für tiefere Automatisierungen – Thema einer eigenen Session.
• Tools / Konnektoren: Externe Systeme anbinden (funktioniert nicht mit jedem Konnektor reibungslos).
• Themen mit Variablen: Flow-ähnliches Arbeiten – mächtig, aber für Techies.
• Auswertungen: Wie oft wurde der Agent genutzt, wie oft abgebrochen? Hilft dir, den Agenten iterativ zu verbessern.

Take-aways

• Spezialisierung schlägt Alleskönner. Mehrere fokussierte Agenten liefern konsistentere Ergebnisse als ein überladener Custom Agent.
• Output-Struktur explizit festlegen – sonst leidet der Folgeagent unter inkonsistentem Input.
• Reihenfolge: Unteragenten zuerst, dann Master.
• Speichern und Veröffentlichen sind zwei separate Schritte – beides nicht vergessen.
• Testen vor Veröffentlichen sorgt dafür, dass Wissensquellen sauber geladen werden.

In diesem Segment baust du gemeinsam mit Tanja den Orchestrator-Agent fertig: Du lernst, wie du Unter-Agenten als „Arbeitskollegen“ hinzufügst, den Unterhaltungsverlauf zwischen Agenten richtig konfigurierst und mit dem Agenten-Status auf neue Preview-Features achtest. Außerdem zeigt Tanja den Testmodus, in dem du jeden Schritt der Orchestrierung mitverfolgen kannst, sowie den Veröffentlichungs- und Freigabe-Prozess inklusive Stolperfallen. Den Abschluss bildet ein Ausblick auf Flows und Human-in-the-Loop.

Orchestrator-Anweisungen richtig formulieren

Beim Aufbau des Orchestrator-Agents fällt zunächst auf: Copilot interpretiert die Aufgabenbeschreibung zu eigenständig. Er denkt, der Agent solle alles selbst übernehmen – Thema entgegennehmen, Hook und Struktur generieren, am Ende den Post liefern. Genau das willst du aber nicht. Der Orchestrator soll koordinieren, nicht selbst inhaltlich arbeiten.

Deshalb überschreibst du die automatisch erzeugten Anweisungen und legst den Ablauf explizit fest:

1. Immer zuerst nach dem Thema fragen.
2. Den ersten Agenten (Hook & Struktur) aufrufen.
3. Das Ergebnis als Übergabepaket für den zweiten Agenten zusammenpacken.
4. Den zweiten Agenten (Post-Generator) arbeiten lassen.
5. Dem Nutzer am Ende den fertigen Post zur Verfügung stellen.

Unter-Agenten als „Arbeitskollegen“ hinzufügen

Damit der Orchestrator überhaupt arbeiten kann, brauchst du die anderen Agenten als Teamkollegen. Das geschieht im Menü Agents → hinzufügen. Dort werden dir nur die Agenten angezeigt, die bereits veröffentlicht sind. Noch nicht veröffentlichte Agenten kannst du logischerweise nicht einbinden – sie sind ja inhaltlich noch nicht fest gezurrt.

In unserem Beispiel fügst du als erstes den LinkedIn Post Planner hinzu, anschließend den Post Generator. Tanjas Tipp: Arbeite mit Icons, sobald du mehrere Agenten hast – das erleichtert die Orientierung deutlich.

Unterhaltungsverlauf übernehmen: Beim Hinzufügen eines Agenten ist von Microsoft vorbefüllt, dass der Unterhaltungsverlauf an den nächsten Agenten übergeben wird. Genau das willst du, denn die Ergebnisse von Agent 1 müssen ja als Input für den Orchestrator und Agent 2 dienen. Nur bei sehr sensiblen Informationen würdest du diesen Haken entfernen – im normalen Arbeitsfluss bleibt er gesetzt.

Antwortverhalten: Du kannst zusätzlich festlegen, dass nur der Orchestrator dem Nutzer antwortet, nicht die Unter-Agenten. So bleibt die Kommunikation aus Sicht des Anwenders sauber.

„Man muss verschiedene Dinge miteinander verknüpfen. Das würde ich nicht jedem nutzenden zur Verfügung stellen, sich solche Studio-Agents zu bauen – da braucht es schon ein bisschen technisches Hintergrundwissen.“

Agenten-Status: das Frühwarnsystem

Im Bereich Agenten-Status (noch im Preview) prüft Copilot Studio laufend, ob es Punkte gibt, die du anpassen solltest. Im Beispiel meldet er etwa, dass Premium-Features genutzt würden, die nicht in der Lizenz enthalten seien. Diese Meldung war im konkreten Fall ein Fehlalarm, zeigt aber die Logik: Microsofts Devise lautet: erst testen, dann veröffentlichen.

Den Agenten im Testfenster durchlaufen lassen

Den Testmodus startest du oben rechts über das Test-Icon bzw. den Bereich „Agent testen“. Damit öffnet sich rechts ein Dialogfenster, in dem du dem Orchestrator wie ein normaler Nutzer eine Aufgabe gibst.

Im Beispiel speist Tanja ein:

• Thema: „Ich habe Gemma gekündigt“
• Zielgruppe: Follower auf LinkedIn
• Ton: entscheidet der Hook-Generator
• Länge: mittel

Der entscheidende Vorteil dieses Testmodus: Du siehst jeden Schritt, den der Orchestrator macht. Der Content-Planner liefert drei Hooks und eine Struktur, anschließend übernimmt der Post-Generator und erstellt den fertigen Beitrag inklusive Hashtags. Wenn irgendwo etwas hängt oder ein Ergebnis nicht passt, weißt du sofort, an welcher Stelle du korrigieren musst.

Das ist besonders wertvoll, wenn du später eine ganze Familie von Agenten orchestrierst: Sobald ein einzelner Agent einen Fehler zurückspielt, findest du den Punkt schnell.

Iterativ verbessern statt einmalig fertigstellen

Im Test fällt auf, dass der Post zwar formal stimmt, aber noch nicht ganz deinem Voice-Profil entspricht. Der Weg ist dann immer derselbe: Zurück in den jeweiligen Unter-Agenten gehen, dort anpassen (z. B. den Zugriff auf das Voice-Profil sicherstellen), erneut testen – so lange, bis das Ergebnis sitzt.

Weitere Einstellungen am Orchestrator

Über das Einstellungs-Menü kannst du noch feiner justieren:

• Deep Research aktivieren (für tiefergehende Recherche).
• Dynamische vs. regelbasierte Antworten (Wenn-Dann-Logik) festlegen.
• Ein festes Antwortformat vorgeben (z. B. immer ein bestimmter Abschluss am Ende: „Hallo liebe Tanja, schön dass du dabei warst“).
• Weitere Agents nachträglich hinzufügen.

Tanjas Empfehlung: Geh wirklich überall einmal rein und schau, welche Möglichkeiten sich verbergen – es gibt keine Berechtigungseinschränkungen für das Erkunden.

Veröffentlichen und Teilen

Wenn der Agent fertig ist, musst du ihn veröffentlichen, damit er später überhaupt in deiner Agentenliste auftaucht und von anderen genutzt werden kann. Der Weg führt über Teilen und die Freigabe für die Organisation.

Achtung Stolperfalle: Im Live-Call funktionierte die Freigabe nicht sofort – der Agent erschien nicht in der Liste. Mike weist darauf hin, dass es bei Studio-Agenten (ähnlich wie bei SharePoint-Agents) bis zu 24 Stunden dauern kann, bis ein veröffentlichter Agent wirklich aktiv nutzbar ist. Geduld ist bei Microsoft also Pflicht.

Tipp am Rande: Copilot im Office wiederfinden

Microsoft verschiebt regelmäßig, wo Copilot in den Office-Anwendungen sitzt. Aktuell findest du ihn unten links in der Ecke, nicht mehr oben in der Startleiste. Er ist also nicht weg, nur umgezogen.

Arbeitsinhalte hochladen: Wenn du eine Datei (z. B. ein Word-Dokument) in einer anderen Anwendung wie PowerPoint weiterverwenden möchtest und sie dort nicht sichtbar ist, nutze einfach die Upload-Funktion und lade die Datei direkt hoch. Ein typischer Workaround, den Sabine sofort wiedererkannte.

Ausblick: Human in the Loop und Flows

Zum Abschluss zeigt Tanja noch einmal die Architektur der drei zusammenarbeitenden Agenten – mit einem wichtigen Prinzip: Human in the Loop. Der Mensch ist am Ende derjenige, der entscheidet. Voll automatische Durchläufe sind nicht der Standardweg.

Wenn du dennoch automatisieren willst, kommen die sogenannten Flows ins Spiel:

• Mehrstufige Abläufe durcharbeiten lassen.
• Externe Datenquellen anbinden (geht anders als bei normalen Agenten).
• Neue Trigger auslösen.
• E-Mails verschicken oder Beiträge automatisch in einen Teams-Kanal posten.

Konkretes Beispiel: Sobald der Orchestrator fertig ist, soll er den fertigen LinkedIn-Beitrag automatisch in einen Teams-Sammelkanal posten. Solche Aktionen werden über Flows ausgelöst – und das schauen wir uns als nächstes an.

Zum Abschluss von Teil 4 ordnet Tanja Förster den gesamten Microsoft-Kosmos ein: SharePoint-Agenten, Agent Builder, Copilot Studio und Visual Studio Code als vier aufeinander aufbauende Wege. Sie beantwortet Markus‘ Trigger-Frage, grenzt Cowork vom Studio-Agent ab und gibt ehrliche Praxistipps für den Alltag — inklusive Claude for Chrome als Workaround und Screenshot-Trick, wenn Copilot mal wieder zickt. Ausblick: Workflows in der nächsten Session.

Trigger im Copilot-Agent: Was war der Auslöser im Starter-Agent?

Markus‘ Frage: Was war der Trigger bei deinem Starter-Agent?

Antwort: Im gezeigten Beispiel war der Trigger schlicht eine manuelle Nachricht im Agenten selbst — du schreibst dem Agenten direkt im Chat, und das löst den Flow aus.

Darüber hinaus lassen sich aber auch andere Trigger anbinden. In der Tool-Liste kannst du beispielsweise eine Teams-Nachricht als Trigger hinterlegen — dafür muss zunächst eine neue Verbindung erstellt und im Backend konfiguriert werden. Genau diese Tiefenkonfiguration wurde im Live-Call bewusst ausgespart, weil sie schnell technisch wird.

Selbst die Microsoft-Entwickler arbeiten bei solchen großen Flows und Abhängigkeiten ständig mit der Microsoft-Hilfe nebenan.

Die Kernbotschaft: Du musst nicht jedes technische Detail beherrschen. Wichtig ist zu wissen, dass es geht — mit etwas mehr Zeit lässt sich vieles davon auch mit hemdsärmeligen technischen Kenntnissen selbst bauen.

Einordnung: Visual Studio Code als nächste Tiefenstufe

Für alle, die noch mehr Kontrolle brauchen, gibt es Visual Studio Code als App zum Download. Dort tauchst du in YAML, Container, Tools usw. ein und kannst sogar Cloud Code darüber steuern.

• Eigene KI-Modelle anbinden
• Direkte Schnittstellen integrieren
• Steuerung läuft über ein Admin Center

Das ist klar das Terrain der Entwickler. Wer bunte Oberflächen mit netten Icons bevorzugt, bleibt besser in den höheren Layern wie SharePoint-Agenten, Agent Builder oder Copilot Studio.

Die vier Wege im Microsoft-Kosmos auf einen Blick

Wichtig: Das sind keine Konkurrenten, sondern aufeinander aufbauende Ebenen.

• SharePoint-Agenten: Knopfdruck-Lösung, kann praktisch jeder nutzen. Mini-Agent in Sekunden fertig.
• Agent Builder: Etwas mehr Wissen nötig — Prompt-Aufbau, Steuerung verstehen.
• Copilot Studio: Geht deutlich tiefer, ermöglicht komplexere Agents mit vielen Triggern.
• Visual Studio Code: Entwickler-Ebene, maximale Kontrolle.

Copilot Chat (Cowork) vs. Copilot Studio Agent

Beide können im Prinzip Ähnliches — der Unterschied liegt im Einsatzkontext:

Copilot Chat / Cowork: – Persönlicher KI-Assistent, nutzt du alleine – Nicht teilbar, keine Struktur zum Weitergeben – Trigger: manuelle Eingabe oder Zeitplan (z. B. „jeden Morgen um 7 Uhr“) – Ideal für flexible, persönliche Aufgaben und zum Lernen

Copilot Studio Agent: – Auf Organisationsebene nutzbar, lässt sich teilen — auch an externe Kunden – Viele zusätzliche Trigger-Optionen, z. B. „neuer Kunde im CRM angelegt → recherchiere Zusatzinformationen, prüfe passende Produkte“ – Geeignet für strukturierte Geschäftsprozesse

Ausblick auf Session 4: Workflows

Nächste Woche im Fokus: Workflows mit und in Copilot.

• Wie löse ich einen Agent aus einer App heraus aus?
• Aufbau ähnlich wie n8n — verschiedene Trigger, KI- und Agent-Elemente lassen sich anbinden
• Prozesse wirklich automatisch laufen lassen

Das Thema „Agent aus App heraus auslösen“ wäre eigentlich ein halber Tag für sich — daher wird es in der Preview-Form gezeigt.

Community-Impulse: Aufklärungsarbeit im Microsoft-Kosmos

Sabine schreibt: Viele Unternehmen wissen gar nicht, welche Schätze sich im Microsoft-Kosmos verbergen — da kommt viel Aufklärungsarbeit auf uns zu.

Antwort: Aufklärungsarbeit ist absolut zentral. Genauso wichtig: Menschen an der Seite haben, die diese Dinge auch wirklich bauen können. Sich selbst zuzutrauen, für ein Unternehmen eine ganze Agentenfamilie in Microsoft aufzubauen, ist realistisch nur mit entsprechender Expertise machbar. Aber das Wissen, dass es geht, ist unheimlich wichtig — denn nur dann kannst du die richtigen Fragen stellen und die richtigen Partner einbinden.

Praxis-Tipp: Wenn Copilot zickt — Claude for Chrome als Helfer

Eine ehrliche Beobachtung aus der Community: Mit Copilot funktioniert manchmal etwas, was vorher noch lief, plötzlich nicht mehr — und umgekehrt. Andere bestätigen ähnliche „Problemchen“.

Workaround der Sprecherin: Für die komplexeren Themen behilft sie sich mit Claude for Chrome.

• Du sagst Claude, was du haben willst
• Claude baut die Flows direkt in der Oberfläche
• Funktioniert wirklich gut — auch wenn manchmal hinterher unklar ist, was genau gemacht wurde

Im Copilot Studio gab es zeitweise eine ähnliche Funktion: Den Copilot aktivieren und ihm Fragen zur eigenen Oberfläche stellen („Wie löse ich das jetzt?“). Aktuell scheint diese Funktion nicht mehr sichtbar zu sein — vermutlich kommt sie zurück.

Praxis-Tipp: Screenshots als Brücke zum Copilot

Wenn die integrierte Hilfe fehlt, funktioniert ein simpler Weg sehr gut:

1. Screenshot der aktuellen Copilot-Oberfläche machen
2. Diesen in den ganz normalen Chat geben (Modell auf Auto)
3. Frage stellen

Wichtiger Prompt-Hinweis: Sag dem Copiloten explizit, wer er ist und welches Wissen er hat:

Pass auf, wir sind im Microsoft-Ökosystem. Du kommst aus Microsoft. Jetzt guck, dass du mir hier richtige Antworten gibst.

Nicht zimperlich sein beim Kontextsetzen.

Realitäts-Check: Die Oberfläche ändert sich laufend

Ein wichtiger Hinweis zum Schluss: Die Microsoft-Oberflächen ändern sich permanent — schneller, als Copilot selbst mitkommt. Dadurch entstehen Situationen, in denen Copilot dir sagt: „Du musst einen Trigger setzen“ — und du findest in deinem Studio nirgendwo den passenden Button.

Das ist kein Anwenderfehler, sondern Teil der aktuellen Dynamik. Gelassenheit, Experimentierfreude und ein zweites Tool wie Claude for Chrome in der Hinterhand helfen dabei, trotzdem produktiv zu bleiben.

Hier findest du die ungeschnittene Original-Aufzeichnung des kompletten Calls. Du kannst sie ansehen oder das vollständige Transkript herunterladen — der Link wird vom Team final gesetzt.

Diese Aufzeichnung enthält den gesamten Call ohne Schnitt — inklusive Begrüßung, Pausen, Q&A und Abschluss. Sie eignet sich als Backup oder zum Nachschlagen einzelner Stellen, die in den thematischen Segmenten oben nicht enthalten sind. Das vollständige Transkript ist als Textdatei verfügbar — Link wird vom Team final hinterlegt.