KI-Referenz / Copilot-Agent im Microsoft Copilot Store
Für einen internationalen Anbieter von Markt- und Unternehmensdaten haben wir unseren ersten Copilot-Agenten entwickelt und integriert, der im Microsoft Copilot Store kommerziell erworben werden konnte: mit Microsoft Graph Search Connectors, Python-Datenaufbereitung und eigener SharePoint-Suche.
Als der Kunde, ein internationaler Anbieter von Markt- und Unternehmensdaten, seine Daten in Microsoft 365 verfügbar machen wollte, gab es dafür kein Vorbild: Copilot-Agenten waren bis dahin interne Werkzeuge. Wir haben daraus ein Produkt gemacht, das andere Organisationen im Microsoft Copilot Store erwerben und in ihrem eigenen Tenant einsetzen konnten.
Das verschiebt die Anforderungen. Ein Agent, der verkauft wird, muss sich in fremden Umgebungen zuverlässig einrichten lassen, seine Datenquellen sauber trennen und für Administratorinnen und Administratoren nachvollziehbar bleiben. Genau daran haben wir die Architektur ausgerichtet.
Herzstück ist die Anbindung über Microsoft Graph Search Connectors. Sie verbindet zwei Zugänge zu denselben Daten: Antworten im Agenten und das Auffinden von Inhalten in der gesamten Microsoft-Suchumgebung.
Python-Prozesse übernehmen die Quelldaten aus den REST-Schnittstellen des Kunden und bereiten sie für den Graph-Konnektor auf. Die Datenübernahme ordnet jeden Datensatz mit Titel, Beschreibung und Quellenlink den Suchfeldern zu und ist auf große Datenmengen ausgelegt: Stapelverarbeitung, Wiederholungsversuche bei temporären Fehlern und ein wiederholbarer Import, der auch bei laufenden Aktualisierungen trägt.
Über eigene Suchvertikalen werden die angebundenen Quellen gezielt ansprechbar. In SharePoint haben wir die Microsoft Search Experience um einen eigenen Suchbereich ergänzt, der dieselben Daten auch außerhalb des Chats erschließt.
Damit der Agent nicht nur einmal, sondern wiederholt aufgesetzt werden kann, haben wir die Bereitstellung automatisiert. Konnektor, Suchvertikalen und Schemata entstehen skriptgesteuert statt per Klickstrecke.
Auf dieser Grundlage lässt sich der Agent zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebung migrieren, ohne die Konfiguration von Hand nachzubauen. Für die Verantwortlichen auf Kundenseite entstanden dazu Deployment-Anleitungen, die jeden Schritt vom Tenant bis zur Freigabe dokumentieren.
Wir haben die Einbindung des Agenten in Microsoft-365-Anwendungen wie Word, PowerPoint und Teams abgestimmt, damit die Daten dort verfügbar sind, wo tatsächlich gearbeitet wird.
Zum Ergebnis gehörte Enablement-Material für beide Seiten: Schulungsunterlagen für die Administration und konkrete Hinweise zur Formulierung von Prompts für die Anwenderinnen und Anwender. So bleibt der Agent auch ohne uns betreibbar und weiterentwickelbar.
Der Agent entstand in Microsoft Copilot Studio. Ein Graph-Konnektor übernahm die aufbereiteten Daten in die Microsoft-Suchumgebung; Python verarbeitete die Daten aus den REST-Schnittstellen und ordnete sie den Suchfeldern zu.
Power Platform und Power Automate ergänzten die Integration. Eigene Suchvertikalen und der zusätzliche Suchbereich in SharePoint machten die angebundenen Quellen auch außerhalb des Chats zugänglich.
Zeitraum: April bis Juni 2025.
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