Für einen Agenten in bestehenden Geschäftsabläufen würden wir häufig zuerst Copilot Studio prüfen. Wenn eine eigene Anwendung, besondere technische Kontrolle oder eine individuell entwickelte Verarbeitung nötig ist, gehört Microsoft Foundry in den Vergleich. Entscheidend ist, wer die Lösung nach der ersten Demo betreibt und verändert.
Unsere Empfehlung: Beschreibe zuerst einen Testauftrag, den beide Wege erfüllen müssten. Eine gute Demo beantwortet eine vorbereitete Frage. Eine brauchbare Lösung bewältigt auch unvollständige Daten, fehlende Berechtigungen und Situationen, in denen sie aufhören muss.
Die Grenze verläuft nicht einfach zwischen «ohne Code» und «mit Code»
Copilot Studio bietet eine grafische Umgebung für Agenten und Workflows. Datenquellen und Systeme lassen sich über vorgefertigte oder eigene Verbindungen anbinden; Agenten können in unterschiedlichen Kanälen bereitgestellt werden. Welche Funktionen und Abrechnung gelten, hängt von der konkreten Konfiguration ab. Microsoft beschreibt Copilot Studio und seine Bausteine.
Microsoft Foundry verbindet Modelle, Agenten und Werkzeuge auf Azure. Es unterstützt sowohl deklarative Agenten im Portal als auch Lösungen mit eigenem Code. «Foundry braucht immer individuelle Programmierung» wäre deshalb ebenso ungenau wie «Copilot Studio braucht keine technische Betreuung». Der frühere Name Azure AI Foundry begegnet dir weiterhin in älteren Unterlagen. Die aktuelle Foundry-Übersicht erklärt die Möglichkeiten.
Für ein KMU ist weniger wichtig, in welchem Werkzeug der erste Entwurf entsteht. Wertvoller ist, dass eine zweite Person die Lösung verstehen, prüfen und weiterentwickeln kann.
Erst prüfen, ob es überhaupt ein eigener Agent sein muss
Wenn Mitarbeitende vorhandene Dokumente zusammenfassen oder Texte in ihrer Arbeitsumgebung bearbeiten wollen, lohnt sich zunächst ein Blick auf die vorhandenen Copilot-Funktionen und Lizenzen. Ein eigener Agent braucht einen nachvollziehbaren zusätzlichen Auftrag. Unsere Einordnung der Copilot-Lizenzen hilft bei dieser ersten Abgrenzung.
Auch eine klassische Automatisierung gehört in den Vergleich. Wenn bei einem bestimmten Eingang immer dieselben klaren Schritte nötig sind, muss ein Sprachmodell diese Schritte nicht jedes Mal neu auswählen. KI kann gezielt dort dazukommen, wo unstrukturierte Texte verstanden oder Entwürfe erzeugt werden sollen.
Diese Begrenzung ist eine bewusste Empfehlung: Jede zusätzliche Entscheidung, die der Agent selbst treffen darf, erweitert auch das, was wir testen und im Betrieb beobachten müssen.
Fünf Fragen für die Plattformwahl
| Frage | Was sie für die Auswahl bedeutet |
|---|---|
| Wo soll das Team arbeiten? | Eine vorhandene Oberfläche oder ein eigener Anwendungsteil führt zu unterschiedlichen Anforderungen an die Einbindung. |
| Welche Quellen und Aktionen braucht die Aufgabe? | Wir prüfen konkrete Verbindungen, Rechte und Fehlerfälle, bevor wir einen Weg bevorzugen. |
| Welche Verarbeitung muss genau kontrolliert werden? | Besondere Ablauflogik, Modellwahl oder Auswertung kann eine individuellere Umsetzung rechtfertigen. |
| Wer ändert und betreibt die Lösung? | Die Fähigkeiten und verfügbare Zeit des verantwortlichen Teams gehören zur Architekturentscheidung. |
| Wie prüfen wir Ergebnis und Aufwand? | Qualität, Korrekturen und laufende Kosten müssen mit derselben Aufgabe vergleichbar sein. |
Keine einzelne Antwort wählt automatisch das Produkt. Wenn eine passende Standardverbindung fehlt, kann eine zusätzliche Schnittstelle sinnvoll sein. Vielleicht zeigt dieselbe Lücke aber auch, dass die Aufgabe zunächst kleiner zugeschnitten werden sollte.
Ein hypothetisches Beispiel: Anfragen für den Kundendienst vorbereiten
Ein fiktiver Maschinenhändler möchte eingehende Serviceanfragen vorbereiten lassen. Der Agent soll die Maschine erkennen, passende Unterlagen finden und einen Antwortentwurf mit Quellen erstellen. Der Kundendienst prüft den Entwurf und entscheidet, was an den Kunden geht. Das Beispiel beschreibt einen möglichen Auftrag, keine bereits umgesetzte Kundenlösung.
Für einen ersten Test begrenzen wir die Unterlagen auf eine Produktfamilie. Der Agent erhält einen lesenden Zugriff auf die benötigten Informationen. Er darf weder Ersatzteile bestellen noch eine Anfrage abschliessen. Damit lässt sich untersuchen, ob er bei der Vorbereitung überhaupt hilft.
Wenn die Quellen und der vorgesehene Arbeitskanal mit Copilot Studio passend angebunden werden können, würden wir dort beginnen. Benötigt die Aufgabe eine besondere Dokumentverarbeitung oder eine eigene Anwendung mit mehreren technischen Diensten, würden wir Foundry und den damit verbundenen Entwicklungsaufwand prüfen.
Das Ergebnis kann auch lauten: Der Agent erkennt die Maschinenbezeichnung zu unzuverlässig. Dann verbessern wir zuerst Eingabe und Datenzuordnung. Ein Wechsel der Plattform wäre ohne solche Erkenntnisse nur eine neue Vermutung.
Der Testauftrag, den du direkt übernehmen kannst
Schreibe vor der Umsetzung eine Seite mit diesen Feldern. Nutze dafür Beispiele, deren Verwendung geklärt ist, oder eigens erstellte Testdaten.
- Eingang: Was erhält der Agent, in welchem Format und mit welchen möglichen Lücken?
- Erlaubte Quellen: Welche Informationen darf er verwenden, und welche ausdrücklich nicht?
- Ergebnis: Was muss die Ausgabe enthalten, damit eine Person damit weiterarbeiten kann?
- Grenze: Wann soll der Agent nachfragen, Unsicherheit benennen oder an eine Person übergeben?
- Aktion: Was darf er vorbereiten, was verändern und was erst nach Freigabe ausführen?
- Prüfung: Welche guten und schwierigen Beispiele müssen vor einer Freigabe funktionieren?
- Betrieb: Wer untersucht Fehler, pflegt Quellen und entscheidet über Änderungen?
Ergänze bewusst Fälle mit widersprüchlichen Dokumenten, fehlenden Informationen und nicht erlaubtem Zugriff. Eine überzeugend klingende Antwort reicht nicht als bestandenes Ergebnis. Ebenso gehört eine korrekt begründete Rückfrage zu den möglichen Erfolgen.
Für den Maschinenhändler könnte ein Testfall beispielsweise zwei ähnlich benannte Modelle enthalten. Bestanden wäre der Fall erst, wenn der Agent die fehlende Seriennummer anfordert und keine Anleitung dem falschen Modell zuordnet.
Qualität und Kosten gemeinsam betrachten
Vergleiche die Zeit bis zum verwendbaren Ergebnis, einschliesslich Kontrolle und Nacharbeit. Erfasst auch, wie oft eine Person den Vorgang übernehmen muss. Ein kurzer Entwurf mit passenden Quellen kann hilfreicher sein als eine ausführliche Antwort, die sich nur mühsam überprüfen lässt.
Zur Kalkulation gehören Einrichtung, Lizenzen beziehungsweise Verbrauch, benötigte Schnittstellen, Pflege und Überwachung. Ein kleiner Test ist dann wertvoll, wenn seine Ergebnisse die nächste Entscheidung verändern können. Legt deshalb vorher fest, unter welchen Bedingungen ihr erweitert, vereinfacht oder stoppt.
Wenn du eine Aufgabe beschreiben kannst, können wir die Plattform daran messen. Unsere Leistung für KI-Agenten und Microsoft Foundry beginnt genau mit dieser Abgrenzung und führt über einen prüfbaren Test zur passenden Umsetzung.