Microsoft Copilot Studio Skills: So werden KI-Agenten zu praktischen digitalen Assistenten

Microsoft hat die Oberfläche von Copilot Studio umfassend überarbeitet. Die neue Umgebung wirkt aufgeräumter, übersichtlicher und konzentriert sich stärker darauf, das gewünschte Ziel eines Agenten zu beschreiben, anstatt jeden möglichen Gesprächsablauf manuell festzulegen.

Eine der interessantesten Neuerungen ist die Unterstützung von Skills. Mit Skills können Agenten wesentlich mehr, als lediglich Fragen zu beantworten. Sie stellen wiederverwendbare Anweisungen bereit, verarbeiten Informationen, erstellen Dateien und Diagramme und können sogar eigene Skripte ausführen.

Ein neuer Ansatz für die Erstellung von Agenten

In der neuen Copilot-Studio-Oberfläche befinden sich die wichtigsten Konfigurationsmöglichkeiten in einem zentralen Build-Bereich. Dort können unter anderem die folgenden Elemente festgelegt werden:

• Name, Beschreibung, Symbol und visuelle Gestaltung des Agenten,
• Anweisungen, die das Verhalten des Agenten bestimmen,
• das vom Agenten verwendete KI-Modell,
• Wissensquellen wie SharePoint-Inhalte oder hochgeladene Dateien,
• Tools, Konnektoren und MCP-Server,
• wiederverwendbare Skills,
• verbundene spezialisierte Agenten sowie
• eine Memory-Funktion zum Speichern relevanter Benutzerinformationen über mehrere Unterhaltungen hinweg.

Ein Agent für die Personalabteilung könnte beispielsweise die Anweisung erhalten, Fragen freundlich und professionell zu beantworten. Als Wissensquelle verwendet er das in SharePoint gespeicherte Mitarbeiterhandbuch. Möchte ein Mitarbeiter einen Urlaubsantrag vorbereiten, fragt der Agent automatisch nach fehlenden Informationen.

Was ist ein Skill?

Ein Skill ist eine wiederverwendbare Fähigkeit, die einem Agenten erklärt, wie er eine bestimmte Aufgabe erledigen soll. Ein Skill enthält normalerweise einen Namen, eine Beschreibung und eine Reihe von Anweisungen. Zusätzlich können weitere Dateien wie Skripte, Vorlagen oder Referenzdokumente eingebunden werden.

Skills lassen sich mit spezialisierten Mitarbeitern vergleichen: Ein Spezialist analysiert ein Dokument, ein anderer erstellt daraus ein Diagramm und ein dritter erzeugt eine Excel-Arbeitsmappe. Der Agent übernimmt die Koordination und wählt für die jeweilige Benutzeranfrage die passende Fähigkeit aus.

Die allgemeinen Anweisungen definieren das grundlegende Verhalten des Agenten. Ein Skill sollte dagegen möglichst nur eine klar abgegrenzte Aufgabe übernehmen. Dadurch lässt er sich leichter verstehen, testen, warten und in anderen Agenten wiederverwenden.

Skills können unterschiedliche Skripte ausführen

Eine der leistungsfähigsten Möglichkeiten besteht darin, Skripte in einen Skill zu integrieren und ausführen zu lassen. Dadurch kann ein Agent sehr viel mehr erledigen, als lediglich eine Textantwort zu erzeugen.

Abhängig von den in der isolierten Container-Umgebung verfügbaren Compilern und Laufzeitumgebungen können Skills unterschiedliche Arten von Programmcode ausführen. Dazu gehören unter anderem:

• Python für Datenanalysen, Berechnungen, Dokumentverarbeitung, Diagramme und die Erzeugung von Dateien,
• JavaScript und Node.js für Datenumwandlungen, Validierungen, die Verarbeitung von JSON-Daten oder die Verwendung Node-basierter Pakete,
• Go für kompakte Hilfsprogramme und die effiziente Verarbeitung von Daten,
• Bash- und Shell-Skripte für Dateioperationen, Automatisierungsschritte und die Ausführung von Kommandozeilenbefehlen sowie
• weitere Programmiersprachen, sofern der benötigte Compiler oder die entsprechende Laufzeitumgebung im isolierten Container installiert und verfügbar ist.

Die Skriptausführung erfolgt in einer isolierten Umgebung. Damit steht dem Agenten ein kontrollierter Arbeitsbereich zur Verfügung, in dem er Dateien verarbeiten, Befehle ausführen, Tests starten und Ergebnisse erzeugen kann. Die Skripte werden dabei nicht direkt auf dem Computer des Benutzers ausgeführt.

Welche Laufzeitumgebungen, Bibliotheken und Paketinstallationen tatsächlich zur Verfügung stehen, kann von der aktuellen Copilot-Studio-Umgebung, der Tenant-Konfiguration und den jeweils unterstützten Microsoft-Funktionen abhängen. Gleiches gilt für Netzwerkzugriffe und Ressourcenbeschränkungen. Diese Voraussetzungen sollten deshalb geprüft werden, bevor ein geschäftskritischer Prozess auf einer bestimmten Skriptfunktion aufgebaut wird.

Praktische Beispiele für skriptbasierte Skills

Ein Python-Skill könnte beispielsweise die Antworten einer Mitarbeiterbefragung analysieren und ein Diagramm mit den am häufigsten genannten Themen erstellen. Ein zweiter Skill übernimmt anschließend die Ergebnisse und erzeugt daraus eine Excel-Arbeitsmappe für die Geschäftsleitung.

Ein JavaScript-Skill könnte JSON-Daten aus einer Geschäftsanwendung einlesen, überprüfen, ob alle Pflichtfelder vorhanden sind, und die Informationen in ein Format umwandeln, das von einem anderen System verarbeitet werden kann.

Ein Bash-Skill könnte eine größere Anzahl von Dateien untersuchen, fehlerhafte Dateinamen erkennen und einen Bericht mit den betroffenen Dokumenten erstellen. Ein in Go entwickeltes Hilfsprogramm könnte eine umfangreichere Datendatei effizient verarbeiten und dem Agenten eine kompakte Zusammenfassung zurückgeben.

Skills können außerdem vorhandene Bibliotheken einsetzen, sofern deren Installation oder Verwendung in der jeweiligen Umgebung unterstützt wird. Eine Python-Bibliothek könnte zum Beispiel ein Diagramm erzeugen, während ein Node.js-Paket ein strukturiertes Dokument erstellt oder eingehende Daten validiert.

Von der Textanalyse zum Diagramm und zur Excel-Datei

Im Video wird das Konzept anhand einer einfachen Wortstatistik demonstriert. Obwohl es sich bewusst um ein leicht verständliches Beispiel handelt, zeigt es sehr anschaulich, wie mehrere Skills miteinander kombiniert werden können.

1. Der erste Skill erhält einen Text und führt ein Python-Skript aus, um die enthaltenen Wörter zu zählen.
2. Das Ergebnis wird als strukturierte Tabelle mit einer Wortstatistik zurückgegeben.
3. Ein zweiter Skill verwendet diese Daten und erzeugt daraus ein herunterladbares Balkendiagramm.
4. Ein dritter Skill wandelt die gleiche Statistik in eine Excel-Arbeitsmappe um.

Sobald die ursprüngliche Textanalyse abgeschlossen ist, können der Diagramm- und der Excel-Skill parallel ausgeführt werden. Das zeigt, wie ein Agent mehrere wiederverwendbare Fähigkeiten koordinieren und aus den gleichen Ausgangsdaten unterschiedliche Ergebnisse erstellen kann.

In einem echten Geschäftsprozess könnte dieses Prinzip beispielsweise zur Analyse von Supportanfragen eingesetzt werden. Ein Skill kategorisiert die eingegangenen Nachrichten, ein zweiter erstellt eine grafische Auswertung für das Management und ein dritter bereitet einen Excel-Bericht für die weitere Bearbeitung vor.

Warum kleinere Skills meistens besser sind

Es wäre grundsätzlich möglich, einen einzigen großen Skill zu erstellen, der Daten analysiert, ein Diagramm generiert, eine Excel-Datei erzeugt und das Ergebnis anschließend versendet. Kleinere und klar abgegrenzte Skills sind jedoch normalerweise flexibler.

Wenn die Wortzählung und die Diagrammerstellung getrennt umgesetzt werden, kann der Agent bei Bedarf ausschließlich die Tabelle erzeugen. Wird kein Diagramm benötigt, muss es auch nicht unnötig erstellt werden. Gleichzeitig lässt sich der Diagramm-Skill später mit Daten aus einer vollkommen anderen Quelle wiederverwenden.

Als einfache Regel gilt daher: Ein Skill sollte eine klar definierte Aufgabe besonders gut lösen. Komplexere Prozesse entstehen anschließend durch die Kombination mehrerer spezialisierter Skills.

Wie ist ein Skill-Paket aufgebaut?

Ein Skill kann direkt in Copilot Studio erstellt oder zunächst in einer Entwicklungsumgebung vorbereitet und anschließend als ZIP-Paket hochgeladen werden. Die zentrale Datei trägt den Namen SKILL.md. Sie enthält den Namen, die Beschreibung und die Anweisungen des Skills.

Das Skill-Paket kann zusätzlich weitere Ressourcen enthalten, zum Beispiel:

• Python- oder JavaScript-Dateien,
• Go-Anwendungen,
• Bash- und Shell-Skripte,
• Dokumentvorlagen,
• Referenzinformationen sowie
• Beispiel- oder Testdaten.

Die Beschreibung eines Skills ist besonders wichtig. Sie hilft der Orchestrierungslogik dabei, zu entscheiden, wann der Skill verwendet werden soll. Eine zu allgemeine oder ungenaue Beschreibung kann dazu führen, dass der Agent eine falsche Fähigkeit auswählt oder den eigentlich passenden Skill nicht berücksichtigt.

Skills, Tools, Wissen und verbundene Agenten

Die verschiedenen Komponenten eines Agenten erfüllen jeweils unterschiedliche Aufgaben:

• Wissensquellen stellen Informationen bereit, die der Agent lesen und für seine Antworten verwenden kann.
• Tools verbinden den Agenten mit externen Diensten, APIs, Konnektoren oder MCP-Servern.
• Skills liefern wiederverwendbare Anweisungen, Logik, Skripte und unterstützende Ressourcen für eine konkrete Aufgabe.
• Verbundene Agenten ermöglichen es, Teilaufgaben an eigenständig erstellte und veröffentlichte Spezialagenten zu delegieren.

Ein Einkaufsagent könnte beispielsweise SharePoint als Wissensquelle verwenden, über einen Konnektor Lieferanteninformationen abrufen, mit einem Skill eingegangene Angebote vergleichen und einen verbundenen Compliance-Agenten mit der Prüfung der Einkaufsrichtlinien beauftragen.

Agenten testen und auswerten

Die neue Oberfläche stellt getrennte Bereiche für die Erstellung, Vorschau, Auswertung und Überwachung eines Agenten bereit. Über den Preview-Bereich können einzelne Anfragen getestet werden. Dabei lässt sich nachvollziehen, welche Skills der Agent für die Bearbeitung ausgewählt hat.

Für systematischere Tests können Fragen und erwartete Antworten als Testdatensatz vorbereitet werden. Auf diese Weise lässt sich bereits vor der Veröffentlichung überprüfen, ob der Agent zuverlässig und wie erwartet reagiert.

Nach der Veröffentlichung gewinnt das Monitoring an Bedeutung. Es liefert Informationen darüber, wie der Agent verwendet wird, welche Aufgaben er ausgeführt hat und an welchen Stellen möglicherweise Verbesserungen erforderlich sind.

Memory für persönlichere Unterhaltungen

Die optionale Memory-Funktion ermöglicht es einem Agenten, nützliche Informationen über mehrere Sitzungen hinweg zu behalten. Ein interner Service-Agent könnte sich beispielsweise den Standort, die bevorzugte Sprache oder die Abteilung eines Mitarbeiters merken und diese Informationen in einer späteren Unterhaltung wiederverwenden.

Dies kann die Benutzererfahrung deutlich persönlicher gestalten. Gleichzeitig ist eine klare Governance erforderlich. Unternehmen sollten festlegen, welche Informationen gespeichert werden dürfen, wie diese geschützt werden und ob Benutzer ausreichend darüber informiert sind, wie der Agent gespeicherte Angaben verwendet. Funktionen mit Preview-Status sollten vor einem produktiven Einsatz besonders sorgfältig bewertet werden.

Workflows übernehmen die Aufgabe der Trigger

In der neuen Umgebung werden automatische Auslöser über Workflows eingerichtet und nicht mehr direkt innerhalb eines Agenten konfiguriert. Ein Workflow kann beispielsweise beim Eingang einer E-Mail, durch einen HTTP-Aufruf oder aufgrund eines anderen unterstützten Geschäftsereignisses gestartet werden. Anschließend ruft der Workflow einen veröffentlichten Agenten auf und übergibt ihm die benötigten Informationen.

Eine eingehende Kunden-E-Mail könnte beispielsweise einen Workflow starten. Der Workflow übergibt die Nachricht an einen Agenten. Dieser verwendet einen Skill zur Klassifizierung der Anfrage und leitet das Ergebnis anschließend an den passenden Supportprozess weiter.

Fazit

Die überarbeitete Copilot-Studio-Umgebung verändert weit mehr als nur die Benutzeroberfläche. Sie führt einen modularen Ansatz ein, bei dem Anweisungen, Wissen, Tools, Workflows, verbundene Agenten und Skills zusammenarbeiten.

Skills spielen dabei eine besonders wichtige Rolle, weil sie aus einem reinen Chat-Assistenten einen praktisch einsetzbaren digitalen Mitarbeiter machen können. Durch die Ausführung von Python, JavaScript beziehungsweise Node.js, Go, Bash, Shell und weiteren unterstützten Programmiersprachen in einer isolierten Container-Umgebung können Skills Daten analysieren, Dateien erzeugen, Visualisierungen erstellen, Informationen validieren und vollständige Geschäftsprozesse unterstützen.

Die besten Ergebnisse entstehen, wenn jeder Skill einen klaren Zweck verfolgt, gründlich getestet wird und mit anderen spezialisierten Fähigkeiten kombiniert werden kann. So lassen sich Agenten erstellen, die einfacher zu warten, flexibel erweiterbar und in unterschiedlichen Bereichen eines Unternehmens wiederverwendbar sind.

Github repository:  My-AI-Examples
Copilot-Releases: Neuerungen in Copilot Studio