KI-Architektur & Integration · Microsoft 365
Microsoft 365 Copilot erweitern: wie und warum
Microsoft 365 Copilot kennt E-Mails, Chats und Dokumente in Microsoft 365. Viele Arbeitsabläufe hängen aber an ERP, CRM, Ticketsystem oder Eigenentwicklung. Mit Agenten und Copilot Connectors lässt sich Copilot an diese Daten und Prozesse anbinden. Welcher Weg wann passt, zeigt dieser Überblick.
Julia Rose
Das Wichtigste in Kürze
- Copilot lässt sich auf drei Wegen erweitern: mit Agenten, mit Aktionen, die externe Systeme ansprechen, und mit Microsoft 365 Copilot Connectors für Unternehmensdaten.
- Deklarative Agenten nutzen Copilots eigenen Orchestrator und seine Modelle. Custom Engine Agents bringen eigene Orchestrierung und eigene Modelle mit.
- Copilot Connectors, früher Microsoft Graph Connectors, holen Daten aus externen Systemen in Copilot, synchronisiert oder in Echtzeit über MCP.
- Mehr als 100 vorgefertigte Connectors gibt es bereits, etwa für Confluence, Salesforce und ServiceNow.
Warum Copilot erweitern?
Microsoft 365 Copilot arbeitet mit den Inhalten, auf die Nutzer in Microsoft 365 Zugriff haben: E-Mails, Chats, Besprechungen und Dokumente in SharePoint und OneDrive. Im Alltag liegen wichtige Informationen aber auch anderswo, etwa in ERP, CRM, Wissensdatenbank oder Ticketsystem. Und viele Aufgaben führen zu einem nächsten Schritt in einem Fachsystem.
Erweiterungen schließen diese Lücke. Copilot beantwortet dann auch Fragen zu Aufträgen, Tickets oder Produktdaten und kann Aktionen auslösen, etwa einen Datensatz aktualisieren.
Die drei Wege, Copilot zu erweitern
| Weg | Was er leistet |
|---|---|
| Copilot Connectors | Bringen Daten aus externen Systemen in Copilot, damit Nutzer darin suchen und damit arbeiten können. |
| Deklarative Agenten | Konfigurieren Copilot für ein Szenario mit eigenen Anweisungen, Wissen und Aktionen und nutzen Copilots Orchestrator und Modelle. |
| Custom Engine Agents | Eigene Orchestrierung und eigene Modelle für komplexe Abläufe, laufen in Microsoft 365 und auf Wunsch auch außerhalb. |
Quelle: Microsoft Learn, Extend Microsoft 365 Copilot
Unternehmensdaten anbinden: Copilot Connectors
Microsoft 365 Copilot Connectors, früher Microsoft Graph Connectors genannt, gibt es in zwei Varianten:
- Synchronisierte Connectors übernehmen Inhalte in Microsoft Graph und indexieren sie semantisch. Das passt für Wissensdatenbanken, Dokumentenablagen und Fachanwendungen.
- Föderierte Connectors rufen Inhalte zur Abfragezeit über das Model Context Protocol (MCP) ab, ohne sie in Microsoft Graph zu speichern. Das passt für sich schnell ändernde Daten oder Inhalte, die im Quellsystem bleiben sollen.
Für viele verbreitete Systeme gibt es vorgefertigte Connectors, laut Microsoft mehr als 100, zum Beispiel für Confluence, Salesforce und ServiceNow. Für eigene Systeme entsteht ein synchronisierter Connector in drei Schritten: Verbindung anlegen, Schema festlegen, Inhalte einspielen. Damit Copilot die Inhalte gut nutzt, zählen aussagekräftige Titel, inhaltsreiche Texte und die Zugriffsrechte jedes Eintrags.
Quelle: Microsoft Learn, Microsoft 365 Copilot connectors overview
Aufgaben automatisieren: Agenten
Mit Agenten erhält Copilot Wissen und Aktionen für ein bestimmtes Aufgabengebiet, etwa einen IT-Helpdesk oder die Auftragsabfrage.
- Deklarative Agenten bestehen aus eigenen Anweisungen, eigenem Wissen (SharePoint, OneDrive, Teams, Copilot Connectors) und Aktionen, die über APIs externe Systeme ansprechen. Sie laufen auf Copilots Infrastruktur, brauchen kein eigenes Hosting und lassen sich mit Low-Code-Werkzeugen oder mit dem Microsoft 365 Agents Toolkit bauen.
- Custom Engine Agents sind vollständig eigene Assistenten mit eigener Orchestrierung und frei wählbaren Modellen. Sie eignen sich für komplexe Geschäftsregeln, mehrere angebundene Systeme, proaktive Abläufe oder den Einsatz auch außerhalb von Microsoft 365. Sie brauchen eigenes Hosting, etwa in Azure, und Sicherheit sowie Compliance liegen in der eigenen Verantwortung. Gebaut werden sie mit Copilot Studio oder mit Code, etwa mit Semantic Kernel oder LangChain.
Quelle: Microsoft Learn, Agents for Microsoft 365 Copilot
Welcher Weg passt?
- Fehlen Copilot nur Daten? Dann reicht oft ein Copilot Connector, vorgefertigt oder selbst gebaut.
- Soll Copilot ein Szenario mit festen Anweisungen und einzelnen Aktionen abdecken? Dann passt ein deklarativer Agent.
- Braucht der Ablauf eigene Regeln, mehrere Systeme, eigene Modelle oder soll er ohne Nutzeranfrage starten? Dann ist ein Custom Engine Agent der richtige Weg.
Unabhängig vom Weg lohnt ein Blick auf Berechtigungen, Datenhaltung sowie Lizenz- und Hostingkosten, bevor die erste Erweiterung live geht.
Der erste Schritt: Teams befähigen
Erweiterungen entfalten ihren Nutzen erst, wenn Mitarbeitende Copilot sicher im Alltag nutzen. Deshalb beginnen viele Unternehmen mit einem Workshop.
Aus der Praxis: GS1 Polen und ein Immobilienunternehmen
Bei GS1 Polen haben wir gemeinsam mit Apollogic Mitarbeitende aus mehreren Abteilungen an Microsoft 365 Copilot in Word, Excel, Teams und Outlook herangeführt, an ihren eigenen Aufgaben. Für ein Immobilienunternehmen haben Marketing, Recht, Technik und Betrieb in einem ganztägigen Workshop eigene GPT-Assistenten für ihre Engpässe gebaut.
Wie sich KI darüber hinaus in SAP, Microsoft 365 und Jira einbinden lässt, beschreibt unser Beitrag Das Modell ist selten das Problem.
Copilot an Ihre Systeme anbinden?
Wir klären mit Ihnen, ob ein Connector, ein Agent oder eine eigene Lösung passt, und wie Ihre Teams Copilot im Alltag nutzen.
Prozessanalyse anfragenHäufige Fragen
Über Microsoft 365 Copilot Connectors, die Daten aus externen Systemen einbinden, und über Agenten: deklarative Agenten mit eigenen Anweisungen, Wissen und Aktionen oder Custom Engine Agents mit eigener Orchestrierung und eigenen Modellen.
Die frühere Bezeichnung lautet Microsoft Graph Connectors. Sie bringen Daten aus externen Systemen in Copilot, entweder synchronisiert in Microsoft Graph oder in Echtzeit über das Model Context Protocol, ohne die Daten zu speichern.
Deklarative Agenten nutzen Copilots Orchestrator und Modelle und brauchen kein eigenes Hosting. Custom Engine Agents haben eigene Orchestrierung und eigene Modelle, brauchen eigenes Hosting und eignen sich für komplexe Abläufe.
Mit Low-Code-Werkzeugen wie Copilot Studio oder mit Code, etwa mit dem Microsoft 365 Agents Toolkit in Visual Studio oder Visual Studio Code.
Julia ist seit 2019 Teil von theBlue.ai und begleitet die Entwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld seit den frühen Tagen des Unternehmens. In ihrer Rolle als Marketing Lead arbeitet sie eng mit den Engineering- und Consulting-Teams zusammen und macht komplexe technische Themen für Entscheider verständlich und zugänglich.
In ihren Artikeln schreibt sie über praktische Erfahrungen aus Enterprise-KI-Projekten sowie über die Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von KI in Unternehmen.