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AI & Copilot · Custom Agents

Copilot Studio Agents — Custom-Agenten, die mehr als Smalltalk können.

M365 Copilot ist gut für die generische Wissensarbeit. Aber wenn Ihre Antworten in einem CRM, einem ERP, einem Wiki oder einer eigenen Anwendung liegen — dann braucht es einen Custom-Agent. Wir bauen sie auf Microsoft Copilot Studio, mit Power-Platform-Anbindung an Microsoft Dataverse, Microsoft Dynamics 365 und Drittsysteme.

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Microsoft Copilot Studio Power Platform · Apps, Automate, Pages Microsoft Dataverse Power-Platform-Konnektoren · 1.500+ Standard, Custom-APIs

Wann ein Custom-Agent die richtige Antwort ist

Standard-Copilot oder Custom-Agent — eine Frage von drei Kriterien.

Wir werden oft gefragt, ob ein Custom-Agent „besser" als M365 Copilot ist. Die Frage ist falsch gestellt — beide haben ihre Domäne. Drei Kriterien helfen, die richtige Wahl zu treffen.

Liegt das Wissen außerhalb von M365? M365 Copilot greift natürlich auf SharePoint, OneDrive, Outlook, Teams zu. Wenn die richtigen Antworten aber in Microsoft Dynamics 365, in einem Atlassian-Wiki, in einem Asana-Projektraum oder in einer eigenen Datenbank liegen — dann ist ein Custom-Agent über Copilot Studio der natürliche Hebel. Über Power-Platform-Konnektoren binden wir die Quelle an, definieren die Berechtigungs-Logik, formulieren die Antwort-Regeln.

Soll ein Workflow ausgelöst werden? Standard-Copilot generiert Texte. Ein Custom-Agent kann Aktionen anstoßen — ein Ticket in Microsoft Dynamics 365 anlegen, eine Power-Automate-Flow starten, eine Mail über Outlook versenden, einen Kalender-Slot in Microsoft Bookings buchen. Sobald Sie nicht nur Information, sondern Aktion brauchen, kommen Sie an Copilot Studio kaum vorbei.

Soll der Agent rollenspezifisch sein? M365 Copilot ist für jede Person mit Lizenz gleich. Ein Custom-Agent kann pro Rolle, pro Abteilung, pro Standort unterschiedlich konfiguriert werden — mit klaren Daten-Grenzen, eigenen Personas, spezifischen Use Cases. Das ist der häufigste organisatorische Treiber, den wir in Erstgesprächen hören.

Drei Agenten-Typen, die wir bauen

Vom Wissens-Bot bis zum Daten-Agenten mit Schreibrecht.

Wir teilen Custom-Agenten in drei Archetypen. Die Typen unterscheiden sich in Komplexität, Lizenz-Logik und Risiko-Profil. Welcher Typ zu Ihrem Anliegen passt, klären wir im Discovery-Gespräch.

Typ 1

Frage-Antwort-Agent

Der Agent beantwortet Fragen aus einer abgegrenzten Wissensbasis — Dokumentation, FAQ, interne Wikis, Compliance-Handbuch. Klassisches RAG-Pattern. Niedrigste Komplexität, schnellster Time-to-Value (4–6 Wochen). Beispiele: HR-Bot für Mitarbeiter-Fragen, Service-Bot für Produkt-Dokumentation, IT-Bot für Software-Anfragen.

  • RAG-Architektur auf SharePoint, Dataverse, externen Quellen
  • Quellen-Verweise in jeder Antwort
  • Fallback bei nicht abgedeckten Fragen
  • Deployment in Teams, M365 Copilot, Power Pages
Typ 2

Prozess-Agent

Der Agent führt Workflows aus — startet Power-Automate-Flows, schreibt in Microsoft Dynamics 365 oder Dataverse, ruft Drittsystem-APIs auf. Mittlere Komplexität (8–14 Wochen). Beispiele: Onboarding-Agent, der eine neue Mitarbeitende durch alle Schritte führt; Service-Agent, der ein Ticket eskaliert; Vertriebs-Agent, der Angebote erstellt.

  • Power-Automate-Anbindung als Aktionsschicht
  • Microsoft-Entra-ID-basierte Berechtigungs-Logik
  • Bestätigungs-Schritte vor irreversiblen Aktionen
  • Logging und Audit-Trail jeder Aktion
Typ 3

Daten-Agent

Der Agent erstellt Reports, Dashboards und Analysen aus Live-Daten — typisch über Microsoft Dataverse oder Microsoft Fabric. Höhere Komplexität, weil hier Datenmodell, Berechtigungs-Logik und Performance zusammenspielen müssen. Beispiele: Sales-Pipeline-Agent für die Geschäftsführung, Service-KPI-Agent für die Operationsleitung.

  • Live-Anbindung an Dataverse, Microsoft Fabric, Power BI
  • Vorgegebene Standard-Reports plus offene Fragen
  • Row-Level-Security auf Quellebene
  • Caching und Performance-Optimierung

Beispiele aus der Praxis

Drei anonymisierte Custom-Agenten, die wir 2025 ausgeliefert haben.

Service-Wissensbot — Maschinenbauer, ~ 800 MA

Frage-Antwort-Agent für die Service-Mitarbeitenden. Greift auf 12.000 Dokumente in SharePoint und auf Microsoft-Dynamics-365-Knowledge-Base zu. Beantwortet Fragen wie „Welche Schraubgrößen für Modell X 2018?". Time-to-Value: 5 Wochen. Heutige Nutzung: ca. 40 Anfragen pro Tag, ca. 70 % Trefferquote.

Onboarding-Agent — Mittelständischer Dienstleister, ~ 250 MA

Prozess-Agent, der neue Mitarbeitende durch das Onboarding führt. Startet Power-Automate-Flows für Geräte-Anforderung, IT-Konten, Schulungs-Buchung. Verteilt Erinnerungen, sammelt Bestätigungen. Time-to-Value: 11 Wochen. Effekt: HR-Aufwand pro Onboarding um schätzungsweise 35 % reduziert.

Sales-Pipeline-Agent — B2B-Software-Anbieter

Daten-Agent für die Geschäftsführung. Beantwortet Fragen wie „Wie sieht unsere DACH-Pipeline für Q4 aus?" oder „Welche Deals stehen länger als 60 Tage in Stage 3?". Greift live auf Dataverse zu, mit Row-Level-Security auf Geschäftsführungs-Ebene. Verfügbar in Teams als Quick-Action.

Was wir nicht bauen

Kein „AI macht alles"-Versprechen. Wir bauen keine Agenten, die ohne Wissensgrundlage komplexe Entscheidungen treffen — etwa Bewerbungs-Agenten, die selbständig Personen ablehnen. Solche Use Cases verstoßen gegen den EU AI Act und sind ethisch problematisch. Wir sagen das ehrlich, auch wenn die Anfrage einnehmend wäre.

Ehrliche Abgrenzung

Wann Copilot Studio nicht das richtige Werkzeug ist.

Wir sind Microsoft Partner — und sagen trotzdem, wann Copilot Studio nicht passt. Drei Konstellationen:

Sie wollen ein Produkt mit AI-Funktion bauen, das nach außen geht. Copilot Studio ist auf Mitarbeiter-Anwendungen ausgerichtet. Wenn Ihr Use Case ein endkundengerichtetes Produkt ist, mit Skalierung über M365-Tenants hinaus, mit individuellem Branding und mit anderen LLMs — dann ist unser Sub-Service Open AI Integrations der bessere Hebel.

Sie brauchen volle Kontrolle über das Modell. Copilot Studio nutzt Microsofts Modell-Stack (Azure OpenAI). Wenn Sie ein bestimmtes Modell (Anthropic, Mistral, lokales Llama) nutzen wollen, oder Fine-Tuning brauchen, oder On-Premise hosten müssen — dann ist Copilot Studio zu eingeschränkt.

Ihr Use Case ist hochriskant im Sinne des EU AI Act. Bewertungs-Agenten in HR, Bonitäts-Agenten, biometrische Identifikation — solche Use Cases klassifizieren wir gar nicht erst als Copilot-Studio-Projekt. Wir verweisen auf spezialisierte Berater und nehmen den Auftrag nicht an.

Häufige Fragen

Was Geschäftsleitungen vor dem ersten Gespräch wissen wollen.

Wann lohnt sich ein Custom-Agent gegenüber dem Standard-M365-Copilot?

Drei Auslöser: Erstens, wenn die Wissensquellen außerhalb von M365 liegen (CRM, ERP, Wiki, Filemaker, Drittsysteme). Zweitens, wenn ein Workflow ausgelöst werden soll, nicht nur eine Antwort generiert. Drittens, wenn der Agent bestimmten Rollen zur Verfügung stehen soll, mit klar definierten Daten- und Aktionsgrenzen.

Wie lange dauert die Entwicklung eines Copilot-Studio-Agenten?

Ein einfacher Frage-Antwort-Agent mit klar abgegrenzter Wissensdatenbank ist in 4 bis 6 Wochen produktiv. Ein Prozess-Agent mit Workflow-Anbindung an Microsoft Dynamics 365 oder Drittsysteme braucht 8 bis 14 Wochen. Daten-Agenten mit Dataverse-Schreibrecht sind ein Architektur-Thema und brauchen entsprechende Vorbereitung.

Was kostet ein Copilot-Studio-Agent in der Lizenz?

Microsoft lizenziert über zwei Modelle: Pro-User (Copilot Studio User License) oder über Message-basierte Pakete. Welches Modell günstiger ist, hängt von Nutzerzahl und Interaktions-Häufigkeit ab. Wir kalkulieren das im Rahmen unserer License-Cost-Calculator-Beratung mit.

Können Copilot-Studio-Agenten auf SAP, NAV oder andere Drittsysteme zugreifen?

Ja — über Power-Platform-Konnektoren (Standard, Premium, Custom) oder Custom-API-Integration. Wir haben Erfahrung mit SAP, Oxaion, NAV und mehreren Eigenentwicklungen. Wichtig ist die Authentifizierung: Service-Principal mit Least-Privilege, kein Pseudo-User.

Wie verhindern wir, dass der Agent halluziniert?

Drei technische Hebel: Erstens Grounding auf konkrete Wissensquellen (RAG-Pattern), nicht auf das offene Modell. Zweitens explizite Fallback-Regeln (lieber „Ich weiß es nicht" als erfundene Antwort). Drittens Logging aller Antworten mit Quellen-Trail, damit Halluzinationen nachträglich identifizierbar sind. Plus organisatorisch: ein klarer Korrektur-Prozess bei Falschantworten.

Funktionieren Copilot-Studio-Agenten auch in Microsoft Teams?

Ja, das ist sogar einer der häufigsten Deployment-Pfade. Der Agent kann als Teams-App veröffentlicht werden, mit eigenem Bot-Profil und mit Berechtigungs-Steuerung über Microsoft Entra ID. Alternativ als Embedded-Agent in einem M365-Copilot, in einer Power-App oder auf einer Power-Pages-Site.

Was ist mit Datenschutz und EU AI Act?

Custom-Agenten gelten oft als „eingeschränkt-risikobehaftet" im Sinne des EU AI Act, manchmal als hochriskant — abhängig vom Use Case. Wir klassifizieren den geplanten Agent in unserem AI-Governance-Programm und bauen die Konfiguration so, dass Schulungspflicht (Art. 4), Transparenz und Audit-Trail erfüllt sind.

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Sehen Sie einen Copilot-Studio-Agenten in Aktion.

Wir zeigen Ihnen einen unserer Referenz-Agenten live. Im Anschluss diskutieren wir, ob und wie Ihr Anliegen als Custom-Agent funktioniert — Frage-Antwort, Prozess oder Daten.

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Begleitende Dienstleistungen

Was typischerweise mit dieser Engineering-Leistung zusammenläuft.

Engineering-Projekte stehen selten allein — Lizenz-Logik, Architektur-Klärung, Quality-Gates, Wissens-Transfer und Folge-Betrieb laufen meistens parallel. Hier die häufigsten Begleitleistungen, die wir in Discovery-Spike, Sprint-Festpreis oder Application-Care-Verträgen zubuchen.

Vorab · Architektur

Beratung & Architektur

Bevor implementiert wird: Tenant-Struktur, Datenmodell, Sicherheitskonzept, Integration-Mapping. Ergebnis ist ein Architektur-Dokument, mit dem jedes Engineering-Team weiterarbeiten kann — auch ein anderes als wir.

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Vorab · CSP

Lizenzberatung & CSP

Welche Lizenz-Bundles für welche User, welche Add-on-SKUs notwendig sind, wo Sie über- oder unterlizenziert sind. Als Microsoft Lizenzierungspartner bezogen — mit der Option, CSP nur als Kontrolle ohne Margenmaximierung zu nutzen.

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Während · Quality-Gate

Project Assurance

Unabhängige Zweit-Meinung während eines laufenden Implementations-Projekts — egal ob wir es selbst durchführen oder ein anderer Partner. CMMI-basierte Quality-Gates, Risk-Reviews, Festpreis pro Gate.

Während · Adoption

Schulungen & Lernprogramm

Nicht der klassische 2-Tage-Workshop, der nach einer Woche vergessen ist — sondern ein dynamisches Lernprogramm über 4–6 Wochen mit Erstschulung, Anwendungsphasen und Aufbau-Sessions. Schulungs-Matrix für Rollen und Themen.

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Danach · Betrieb

Application Care

Nach Go-Live: planbarer Application-Care-Vertrag mit Monatspauschale, SLA-basiert. Inklusive Releases, Hotfixes, Erweiterungen, Tenant-Hardening — und kontinuierlicher Begleitung statt nur Reaktion auf Ticket.

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Danach · Wissen

Knowledge Recovery

Wenn die ursprünglichen Entwickler weg sind, der Vorgänger-Partner nicht mehr greifbar oder die Dokumentation veraltet — Reverse Engineering der bestehenden Lösung mit dokumentiertem Ergebnis: Code-Map, Datenmodell, Customization-Inventar.

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