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AI Use Case besprechen

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Wissen

Copilot Studio im Detail

Für alle, die es genau wissen wollen: wie ein Agent aufgebaut ist, wo er in der IT-Landschaft sitzt, welche Modelle zur Wahl stehen und wie Kontrolle funktioniert. Alle Angaben mit Quelle und Stand-Datum.

Anatomie eines Agenten

Woraus besteht ein KI-Agent?

Ein KI-Agent besteht aus vier Bausteinen: einem Auftrag, Wissen, Werkzeugen und einem Sprachmodell. Den Rahmen bildet die Governance. Copilot Studio vereint alle fünf auf einer Plattform – so wird aus einer Idee ein Agent, den deine IT verantworten kann.

So läuft ein Auftrag durch den Agenten

  1. AuslöserFrage, Mail, Anruf, neuer Datensatz, Zeitplan
  2. VerstehenZiel und Kontext erfassen
  3. PlanenSchritte, Wissen und Werkzeuge wählen
  4. Handelnin den Systemen ausführen
  5. KontrollierenFreigabe, Eskalation, Protokoll
01

Auftrag

Anweisungen und wiederverwendbare Skills legen fest, was der Agent tun soll – und was nicht.

  • Rolle, Ziel und Grenzen
  • Tonalität und Freigaberegeln
  • deine Offert-Richtlinie als Skill
02

Wissen

Der Agent arbeitet mit freigegebenen Quellen und nennt sie in seinen Antworten.

  • SharePoint, Dataverse, Dateien
  • Work IQ (Preview): Mails, Kalender, Teams
  • Foundry IQ (Preview), Website
03

Werkzeuge

Werkzeuge machen aus Wissen Arbeit: Der Agent liest und schreibt in deinen Systemen.

  • Konnektoren zu SAP, Salesforce, ServiceNow, Dynamics 365
  • Workflows und MCP-Server
  • Computer Use, andere Agenten via A2A
04

Modell

Das Sprachmodell bringt Verständnis und Urteilsvermögen – frei wählbar pro Agent.

  • OpenAI (GPT)
  • Anthropic (Claude)
  • Mistral und Modelle aus Microsoft Foundry

Rahmen: Governance

Jeder Agent hat eine eigene Identität und klare Rechte. Kosten, Qualität und Wirkung werden gemessen.

  • Microsoft Entra Agent ID
  • Rechte nach Least Privilege
  • Datenrichtlinien (DLP)
  • Evaluationen und Monitoring
  • Microsoft Agent 365
  • Credit-Budgets

Und was ist ein Harness?

Der Harness ist die Laufzeitumgebung zwischen Agent und Modell. Er entscheidet, wann das Modell gefragt wird, welcher Kontext mitgeht und welches Werkzeug zum Einsatz kommt.1

Stell dir das Modell als neue Mitarbeiterin mit Wissen und Urteilsvermögen vor. Der Harness ist alles, was sie zum Arbeiten braucht: Zugänge, Werkzeuge, Regeln und ein Team.

  • GitHub Copilot harnessFür mehrstufige Prozesse: zerlegt ein Ziel in Schritte, arbeitet mit Word, Excel, PowerPoint und PDF, nutzt Skills und Memory (Preview). Nicht zu verwechseln mit dem Dienst GitHub Copilot – deine Daten gehen nicht dorthin.
  • Standard harnessFür regelbasierte Agenten und klar strukturierte Abläufe mit vorhersehbarem Verhalten: Topics und Agent Flows.
  • Copilot chat harnessErweitert Microsoft 365 Copilot Chat mit Unternehmenswissen – nur intern.
Architektur

Wo sitzt Copilot Studio in deiner IT-Landschaft?

Copilot Studio ist die Orchestrierungsschicht zwischen den Kanälen, über die Menschen arbeiten, und den Systemen, in denen die Arbeit stattfindet. Wissen, Werkzeuge und Governance werden einmal aufgebaut – und von allen Agenten genutzt.

Kanäle

  • Teams
  • Microsoft 365 Copilot
  • SharePoint
  • Website
  • WhatsApp
  • Mobile App
  • Telefon

Copilot Studio

  • Agenten und verbundene Agenten
  • Harness
  • Modelle
  • Wissen
  • Workflows

Werkzeuge und offene Standards

  • Konnektoren
  • MCP
  • A2A
  • REST-API
  • Computer Use

Deine Systeme

  • ERP: SAP, Abacus, Dynamics 365
  • CRM
  • Ticketsystem
  • Dokumente
  • Branchensoftware
  • Altsysteme ohne API

Governance

  • Entra Agent ID
  • DLP
  • Evaluationen
  • Monitoring
  • Agent 365
  • Credit-Budgets
Schaubild: Kanäle, Copilot Studio, Werkzeuge und Systeme mit Governance-Rahmen. Ein Agent, viele Kanäle: Derselbe Agent kann in Teams, auf deiner Website und am Telefon arbeiten.
Ein Studio, viele Modelle

Welche KI-Modelle kann ich in Copilot Studio nutzen?

In Copilot Studio wählst du das Sprachmodell pro Agent – von OpenAI, Anthropic oder Mistral – und bindest für einzelne Schritte Modelle aus Microsoft Foundry ein. So passt das Modell zur Aufgabe statt umgekehrt.

General

Schnell und günstig: Entwürfe, Zusammenfassungen, FAQ-Antworten, einfache Aktionen.

Deep

Gründliches, mehrstufiges Denken: Verträge, Reglemente, lange Dokumente, Analysen über mehrere Systeme.

Auto

Wählt pro Anfrage dynamisch: gemischte Anliegen, etwa im Helpdesk. Aktuell nur als Preview im Standard harness.

Modell-Weiche: Welches Modell passt zu deiner Aufgabe?

Welche Aufgabe soll der Agent übernehmen?

Standardantworten, Entwürfe, Zusammenfassungen

EmpfehlungKategorie General

Beispielez. B. GPT-5.5 Chat

DatenhinweisSchnell und günstig. GPT-5.5 Chat wird in Europa in der Region verarbeitet.

Verträge, Reglemente, lange Dokumente, mehrstufige Analysen

EmpfehlungKategorie Deep

Beispielez. B. Claude Opus 5 (GitHub Copilot harness)

DatenhinweisStärkstes Reasoning. Claude-Modelle verarbeiten in Europa cross-geo, also möglicherweise ausserhalb der Region – nur für Daten, die das dürfen.

Gemischte Anfragen im Helpdesk

EmpfehlungKategorie Auto (Preview)

BeispieleGPT-5 Auto (Preview, nur im Standard harness) – routet pro Anfrage zwischen schnellen und gründlichen Modellen

DatenhinweisGut für unvorhersehbare Anliegen. Als Preview aber nicht für den produktiven Einsatz gedacht – bis zur allgemeinen Verfügbarkeit wählen wir bewusst ein General- oder Deep-Modell.

Sensible Daten, Verarbeitung in der Region gewünscht

EmpfehlungModell ohne cross-geo in Europa

BeispieleStand September 2026: GPT-5 Chat, GPT-5.5 Chat und GPT-6 Astra

DatenhinweisDie Verarbeitung bleibt in der Region. Die Admin-Einstellung «Move data across regions» bleibt ausgeschaltet.

Spezialaufgabe in einem einzelnen Prompt-Schritt

EmpfehlungEigenes Modell aus Microsoft Foundry

Beispieleüber 1'800 Modelle im Katalog, z. B. Llama oder DeepSeek

DatenhinweisNur Chat-Completion-Modelle; die GPT-5-Familie ist aktuell nicht für Bring your own model verfügbar.

Modelle in Copilot Studio (Stand: September 2026)

Modelle im GitHub Copilot harness, Region Europa (ohne UK) mit Kategorie, Status und Datenhinweis
AnbieterModellKategorieStatusDatenhinweis
OpenAIGPT-5 ChatGeneralGAin der Region
OpenAIGPT-5.5 ChatGeneralGAin der Region
OpenAIGPT-6 AstraGeneralGAin der Region
AnthropicClaude Sonnet 4.6GeneralGAcross-geo
AnthropicClaude Sonnet 5GeneralGAcross-geo
AnthropicClaude Fable 5GeneralGAcross-geo
AnthropicClaude Fable 5.1GeneralGAcross-geo
AnthropicClaude Opus 4.8DeepGAcross-geo
AnthropicClaude Opus 5DeepGAcross-geo
MistralMistral Medium 3.5GeneralExperimentalin der Region

Modelle ändern sich laufend. Wir halten die Tabelle aktuell und planen den Modellwechsel als Teil der Governance. Im Standard harness ist GPT-5.5 Chat das Default-Modell; die Auswahl unterscheidet sich teilweise.2

Standard harness: Default GPT-5.5 Chat; GA: GPT-4.1, GPT-5 Chat, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6 und 4.7 (Claude in Europa cross-geo); Preview: GPT-5 Reasoning (Deep) und GPT-5 Auto (Auto); Experimental: Mistral Medium 3.5 sowie nur in US-Early-Access-Umgebungen GPT-5.3 Chat, GPT-5.4 Reasoning, GPT-5.5 Reasoning und Grok 4.1 Fast. GPT-4o und Claude Sonnet 4.5 sind «Retired».3

Externe Modelle (Anthropic, Mistral) muss der Admin im Power Platform Admin Center und im Microsoft 365 Admin Center freigeben. Anthropic arbeitet als Subprozessor von Microsoft.

Es muss nicht alles von Microsoft kommen

Copilot Studio ist offen gebaut: Agenten sprechen offene Standards, erreichen Drittsysteme und arbeiten mit Modellen und Agenten anderer Anbieter.

  • offener Standard

    MCP – Model Context Protocol

    Systeme beschreiben ihre Werkzeuge und Daten selbst. Einmal angebunden, nutzt jeder Agent sie – vorgefertigte MCP-Server gibt es u. a. für Dataverse, Outlook, Salesforce und Jira.4

  • offener Standard

    A2A – Agent-to-Agent

    Dein Agent delegiert Aufgaben an Agenten anderer Plattformen – auch an solche, die bei dir on-premises laufen.5

  • über 1'000

    Konnektoren

    Vorgefertigte Konnektoren, u. a. zu SAP, Salesforce und ServiceNow, dazu eigene Custom Connectors.6

  • ohne API

    Computer Use

    Der Agent bedient Websites und Desktop-Anwendungen wie ein Mensch – für Altsysteme ohne Schnittstelle.7

  • Drittanbieter

    Externe Agenten und Modelle

    Verbundene Agenten, etwa aus Microsoft Foundry oder Fabric (Preview), und Modelle von Anthropic oder Mistral.8

Wo Copilot Studio nicht die beste Wahl ist, sagen wir das – und zeigen die Alternative.

Autonom – unter Kontrolle

Wie behältst du die Kontrolle über autonome Agenten?

Autonome Agenten starten durch Ereignisse und arbeiten im Hintergrund. Du legst fest, was sie selbst entscheiden dürfen: Routine läuft durch, Ausnahmen gehen mit Kontext an Menschen. Jeder Schritt ist protokolliert, jeder Agent hat eine eigene Identität.

Ein Auftrag, ohne dass jemand fragt

Beispielablauf, vereinfacht

  1. 06.02 UhrAuslöser

    Eine Bestellung als PDF trifft im Sammelpostfach ein.

  2. 06.02 UhrVerstehen

    Der Agent liest das Dokument: Kunde, 14 Positionen, Wunschtermin.

  3. 06.03 UhrPrüfen

    Stammdaten, Konditionen und Liefertermin im ERP abgleichen.

  4. 06.03 UhrAbweichung

    Position 7 liegt 8 % unter dem Listenpreis. Der Agent fragt beim Innendienst die Freigabe an.

  5. 07.41 UhrMensch

    Der Innendienst gibt den Sonderpreis frei – ein Klick in Teams.

  6. 07.42 UhrErledigt

    Auftrag im ERP angelegt, Bestätigung an den Kunden versendet, Fall protokolliert.

Autonomie ist ein Regler, kein Schalter

Du stellst den Regler pro Prozessschritt ein – nicht pro Agent.

  1. VorschlagenDer Agent bereitet vor, ein Mensch führt aus.
  2. Nach FreigabeDer Agent handelt, sobald ein Mensch freigibt.
  3. Mit SchwellenwertDer Agent handelt selbst bis zu einer definierten Grenze, darüber nur mit Freigabe.
  4. Mit EskalationDer Agent handelt selbständig und eskaliert Ausnahmen und Unsicherheiten.

Mensch in der Schleife (Human-in-the-loop)

Der Agent bindet an festgelegten Stellen einen Menschen ein – dort, wo Verantwortung liegt.

Freigaben

Mehrstufige Genehmigungen in Workflows. Routinefälle können vorab durch KI geprüft werden, Kritisches entscheidet immer ein Mensch.

Rückfragen

Der Agent pausiert, holt fehlende Informationen per Outlook bei der zuständigen Person ein und arbeitet danach weiter.9

Übergabe mit Kontext

Im Service übernimmt dein Team mit dem vollständigen Verlauf – niemand muss etwas wiederholen.

Protokoll

Jeder Lauf ist nachvollziehbar: Auslöser, Werkzeuge, Entscheidungen.

Identität und Rechte

Seit Juli 2026 erhält jeder neue Agent automatisch eine eigene Microsoft Entra Agent ID – ein Opt-out ist nicht mehr möglich. Zugriffsrechte, Conditional Access und DLP greifen pro Agent.10

Budgets

Credit-Zuteilungen pro Umgebung sowie der Agent Usage Estimator (Standard harness) und der Copilot Credit Estimator (GitHub Copilot harness) machen die Kosten planbar.11

Evidenz

Der Markt bewegt sich – und viele scheitern am Anfang

Agentische KI kommt in die Unternehmensanwendungen. Gleichzeitig scheitern viele Projekte an Kosten, unklarem Nutzen oder fehlender Kontrolle. Vier Zahlen, die beides zeigen:

40 %

der Unternehmensanwendungen werden bis 2026 aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten – 2025 waren es weniger als 5 %.

Gartner, 26. August 202512

über 40 %

der Agentic-AI-Projekte werden bis Ende 2027 abgebrochen – wegen steigender Kosten, unklarem Geschäftswert oder fehlender Risikokontrollen.

Gartner, 25. Juni 202513

mindestens 15 %

der täglichen Arbeitsentscheide werden bis 2028 autonom durch agentische KI getroffen – 2024 waren es 0 %.

Gartner, 25. Juni 202513

106–314 %

projizierter ROI über drei Jahre für eine Composite-Organisation mit Copilot Studio (Szenarien tief bis hoch). Forrester-TEI-Studie im Auftrag von Microsoft.

Forrester Consulting, Studie im Auftrag von Microsoft14

Darum beginnen wir mit Business Case, Baseline und Governance – nicht mit dem Bau.

Was 2026 neu ist

Was ist 2026 in Copilot Studio neu?

Stand: September 2026

Seit August 2026 bearbeitet Copilot Studio mehrstufige Prozesse mit Dateien, Skills und Memory – aus dem Chatbot-Baukasten ist eine Plattform für Prozessagenten geworden.

  1. Copilot-Studio-Erweiterung für Visual Studio Code10

    GA

  2. Claude-Modelle global verfügbar; Agent-Evaluationen inklusive Multi-Turn-Tests; Work IQ Tools (Preview)10

    GA

  3. Agent-to-Agent-Protokoll (A2A); Agent Usage Estimator für Credit-Prognosen; Real-time Voice Agents (Preview)10

    GA

  4. Computer Use: Agenten bedienen Web- und Desktop-Anwendungen ohne API; automatische Microsoft Entra Agent IDs (Preview)10

    GA

  5. Microsoft Agent 365: zentrale Kontrollebene für alle Agenten15

    GA

  6. Claude Sonnet 5 und GPT-5.5 Chat allgemein verfügbar; GitHub Copilot harness als Production-ready Preview mit Skills und Memory (Memory als Preview)10

    GA

  7. Copilot Cowork in Microsoft 365: agentisches System für komplexe, langlaufende Aufgaben16

    GA

  8. Automatische Microsoft Entra Agent ID für jeden neuen Agenten (ohne Opt-out); MCP-Server-Zertifizierung (Preview); Real-time Agents zusätzlich für Digital Messaging (Preview)10

    GA

  9. GitHub Copilot harness allgemein verfügbar: mehrstufige Prozesse mit Dateien, Skills und Memory (Memory als Preview)17

    GA
Technisches FAQ

Fragen aus IT und Architektur

Sieben Fragen, die in technischen Gesprächen kommen – mit Stand-Datum und Quellen.

Was ist Microsoft Copilot Studio – und worin unterscheidet es sich von Microsoft 365 Copilot?

Microsoft 365 Copilot unterstützt einzelne Menschen in Word, Outlook und Teams; Copilot Studio ist die Plattform, um KI-Agenten für ganze Prozesse zu bauen und zu betreiben.

Copilot Studio bringt Prozesslogik, Integrationen in deine Systeme, eigene Kanäle wie Website oder Telefon, freie Modellwahl und Governance. Agenten aus Copilot Studio lassen sich auch in Microsoft 365 Copilot und Teams nutzen.

Copilot, Copilot Chat, Cowork, Agent Builder, Copilot Studio – was ist was?

Copilot Chat ist der Chat, Microsoft 365 Copilot die KI in deinen Office-Apps, Cowork das agentische System für längere Aufgaben, Agent Builder der Einstieg für einfache Agenten – und Copilot Studio die Plattform für Prozessagenten.

Die Copilot-Begriffe im Überblick
BegriffWas es ist
Microsoft 365 Copilot ChatWebbasierter Chat, in vielen Microsoft-365-Lizenzen enthalten.
Microsoft 365 CopilotLizenz pro Person: KI in Word, Excel, Outlook und Teams mit deinem Arbeitskontext.
Copilot CoworkAgentisches System in Microsoft 365 für langlaufende, mehrstufige Aufgaben, allgemein verfügbar seit 16. Juni 2026.16
Agent BuilderEinfache Agenten für Endanwender, direkt in Microsoft 365 Copilot.
Copilot StudioPlattform für Agenten mit Prozesslogik, Integrationen, eigenen Kanälen, Modellwahl und Governance. Agenten aus Microsoft 365 Copilot lassen sich übernehmen.
Microsoft FoundryPro-Code-Plattform für eigene KI-Lösungen und Modelle.18
Was ist ein KI-Agent – und was ist der Unterschied zu Chatbot und RPA?

Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel, plant die Schritte selbst und handelt über Werkzeuge in deinen Systemen.

Ein klassischer Chatbot folgt vorgegebenen Dialogen, RPA klickt feste Abläufe nach. Der Agent versteht unstrukturierte Eingaben wie Mails oder PDFs, entscheidet innerhalb von Leitplanken und holt bei Ausnahmen einen Menschen dazu. Wo ein Ablauf fix und stabil ist, bleibt ein klassischer Workflow oft die bessere Wahl.

Welche KI-Modelle kann ich in Copilot Studio nutzen?

Stand September 2026: Modelle von OpenAI (GPT), Anthropic (Claude) und Mistral, dazu für einzelne Prompt-Schritte über 1'800 Modelle aus Microsoft Foundry.

Im GitHub Copilot harness stehen u. a. GPT-5.5 Chat, GPT-6 Astra, Claude Sonnet 5 und Claude Opus 5 zur Wahl. Externe Modelle (Anthropic, Mistral) muss der Admin im Power Platform Admin Center und im Microsoft 365 Admin Center freigeben. Anthropic arbeitet als Subprozessor von Microsoft. Claude-Modelle verarbeiten in Europa cross-geo, also möglicherweise ausserhalb der Region. Die Kategorie Auto gibt es aktuell nur als Preview im Standard harness. Die aktuelle Übersicht steht in der Modelltabelle weiter oben.2

Was ist ein Harness – und welchen brauchen wir?

Der Harness ist die Laufzeitumgebung zwischen Agent und Modell; welcher passt, hängt vom Prozess ab.

Der GitHub Copilot harness ist für mehrstufige Prozesse mit Dateien, Skills und Memory gebaut, der Standard harness für regelbasierte, vorhersehbare Abläufe, der Copilot chat harness für Wissen in Microsoft 365 Copilot Chat. Der GitHub Copilot harness ist seit dem 3. August 2026 allgemein verfügbar. Der GitHub Copilot harness ist nicht der Dienst GitHub Copilot. Kundendaten werden nicht an GitHub Copilot gesendet; die Datenschutz- und Data-Residency-Zusagen von Copilot Studio gelten weiter.1

Wie behalten wir die Kontrolle über autonome Agenten?

Mit klaren Leitplanken: eigene Identität pro Agent, Rechte nach Least Privilege, Freigaben an kritischen Stellen und ein lückenloses Protokoll.

Seit Juli 2026 erhält jeder neue Agent automatisch eine eigene Microsoft Entra Agent ID – ein Opt-out ist nicht mehr möglich.10 Microsoft Agent 365, allgemein verfügbar seit dem 1. Mai 2026, bündelt Inventar, Richtlinien, Sicherheit und Lebenszyklus aller Agenten – auch von Partnern; Listenpreis USD 15 pro Benutzer und Monat oder enthalten in Microsoft 365 E7.15 Dazu kommen Evaluationen mit Testsets und der Mensch in der Schleife an allen Stellen, an denen Verantwortung liegt.

Was passiert, wenn ein Modell ersetzt wird?

Modelle werden laufend ersetzt – ein guter Agent übersteht das, weil der Modellwechsel geplant und getestet wird.

So wurde GPT-4o im Oktober 2025 als Default-Modell durch GPT-4.1 abgelöst10; heute ist GPT-5.5 Chat der Standard. Microsoft Learn führt seit August 2026 einen eigenen Leitfaden zum Modell-Lebenszyklus.19 Wir sichern jeden Agenten mit Evaluationen, inklusive Multi-Turn-Tests, und prüfen neue Modelle, bevor sie produktiv gehen.

Glossar

Begriffe kurz erklärt

KI-Agent
Software, die ein Ziel verfolgt, die Schritte selbst plant und über Werkzeuge in Systemen handelt – innerhalb definierter Leitplanken.
Autonomer Agent
KI-Agent, der durch ein Ereignis wie eine eingehende Mail oder einen neuen Datensatz startet und ohne Prompt arbeitet. Ausnahmen gehen an Menschen.
Harness
Laufzeitumgebung zwischen Agent und Sprachmodell: steuert Kontext, Modellaufrufe und Werkzeuge. Copilot Studio kennt drei Harnesses: GitHub Copilot harness, Standard harness und Copilot chat harness.
Copilot Credit
Abrechnungseinheit von Copilot Studio. Jede Funktion verbraucht eine festgelegte Anzahl Credits; Listenpreis USD 0.01 pro Credit (Stand September 2026).
MCP
Model Context Protocol: offener Standard, über den Systeme ihre Werkzeuge und Daten für KI-Agenten beschreiben.
A2A
Agent-to-Agent-Protokoll: offener Standard, über den Agenten verschiedener Plattformen Aufgaben austauschen.
Human-in-the-loop
Mensch in der Schleife: Der Agent bindet an festgelegten Stellen einen Menschen ein – für Freigaben, Rückfragen oder Ausnahmen.
Computer Use
Werkzeug, mit dem ein Agent Websites und Desktop-Anwendungen über Maus und Tastatur bedient – für Systeme ohne Schnittstelle.
Grounding
Verankerung der Antworten eines Agenten in freigegebenen Quellen wie SharePoint oder Dataverse, mit Quellenangabe.
Agent 365
Microsofts zentrale Kontrollebene für alle Agenten im Unternehmen: Inventar, Richtlinien, Sicherheit und Lebenszyklus, auch für Agenten von Partnern.

Technische Fragen klären wir am besten am konkreten Prozess. Gern auch mit deiner IT am Tisch.

Gespräch mit IT vereinbaren
Quellen

Quellen und Stand der Angaben

Stand aller Angaben: 24. September 2026. Preise sind Listenpreise in USD und hängen von Vertrag und Bezugsweg ab. Funktionen im Status Preview oder Experimental sind nicht für den produktiven Einsatz gedacht.

  1. Harnesses in Copilot Studio · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  2. Model availability and controls (GitHub Copilot harness) · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  3. Select a primary AI model for your agent · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  4. Use agent tools to extend, automate, and enhance your agents · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  5. Connect an agent available over the Agent2Agent (A2A) protocol · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  6. Custom connectors overview · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  7. Automate web and desktop apps with computer use · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  8. Add other agents overview · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  9. Request information from human review in agent flows · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  10. What's new in Copilot Studio · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  11. Govern Copilot Credit consumption for agents powered by the GitHub Copilot harness · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  12. Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025 · Gartner · 26. August 2025
  13. Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 · Gartner · 25. Juni 2025
  14. New Technology: The Projected Total Economic Impact™ Of Microsoft Copilot Studio · Forrester Consulting · Studie im Auftrag von Microsoft
  15. Microsoft Agent 365, now generally available, expands capabilities and integrations · Microsoft Security Blog · 1. Mai 2026
  16. Copilot Cowork is now generally available · Microsoft AI at Work Blog · 16. Juni 2026
  17. More powerful agents and workflows for autonomous business processes: Introducing a new harness for Copilot Studio · Microsoft Tech Community, Copilot Studio Blog · 3. August 2026
  18. Choose the right platform · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026
  19. Manage the AI model lifecycle for Copilot Studio agents · Microsoft Learn · abgerufen am 24. September 2026