Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Im Copilot Studio-Streaming-Modus steuert ein einzelnes generatives KI-Modell den gesamten Agenten. Dieser Ansatz macht traditionelle Absichtsbäume, starre Dialogflüsse und separate Orchestrierungsschichten überflüssig.
Anstatt mehrere Systeme zu integrieren, fungiert das Modell als Gehirn des Agenten. Es entscheidet dynamisch in Echtzeit, wie es reagieren und welche Maßnahmen ergreifen soll.
Was das generative Modell tatsächlich macht
Das generative KI-Modell übernimmt den gesamten konversationellen Lebenszyklus:
Das Verstehen der Nutzeranfrage (Absicht und Entitäten)
Die nächste beste Aktion bestimmen, wie zum Beispiel:
Beantworten aus Wissensquellen
Aufrufen von Tools, APIs oder MCP-Integrationen
Stellen von klärenden Folgefragen
Diese Aktionen ausführen
Synthesieren einer natürlichen, dialogorientierten Antwort (Sprache oder Text)
Dieser Ansatz repräsentiert Microsofts generatives Orchestrierungsmodell. Es ersetzt:
Traditionelle NLU-Absichtsklassifikation (klassischer Orchestrierungsmodus)
Fest codiertes Dialogrouting
Deterministische Entscheidungsbäume
Das Ergebnis ist ein viel flexibleres, menschenähnliches Interaktionsmodell.
Wann man Wissen, APIs oder MCP verwenden sollte
Im Wesentlichen hängt der Unterschied zwischen Wissen, APIs und MCP von der Art der benötigten Antwort oder Aktion ab. Verwenden Sie Wissen, wenn der Agent Richtlinien, FAQs, Haftungsausschlüsse oder andere Anleitungen basierend auf Informationen erklären muss, die sich selten ändern. Verwenden Sie APIs, wenn der Agent Echtzeitkundenspezifische Daten benötigt, z. B. zum Überprüfen eines Bestellstatus oder zum Abrufen von Kontodaten aus einem Stammdatensystem. Verwenden Sie MCP, wenn Sie Skalierung und Struktur benötigen. Es stellt eine standardisierte Möglichkeit dar, wie das Modell auf konsistente und gesteuerte Weise mit mehreren Tools und Systemen interagieren kann.
Kurz gesagt: Wissen hilft dem Agenten, intelligenter zu kommunizieren, APIs ermöglichen es ihm, mit Echtzeitdaten zu arbeiten, und MCP hilft ihm, beides zuverlässig über komplexe Unternehmensumgebungen hinweg auszuführen.
| Vorgehensweise | Verwenden des s | Hauptmerkmale | Beispiele | Funktionsweise |
|---|---|---|---|---|
| Wissen (statischer Inhalt) | Antwort ist statisch oder ändert sich selten. Keine Personalisierung erforderlich. Keine Systemvalidierung erforderlich. | Schnell und kostengünstig. Keine Back-End-Abhängigkeit. Ideal für FAQs und allgemeine Informationen. | Wie sind Ihre Öffnungszeiten? Bieten Sie Rückerstattungen für reduzierte Artikel an? Wie funktioniert Ihr Abonnementmodell? | Das Modell ruft Informationen aus der Wissensdatenbank ab. Erzeugt eine direkte Antwort ohne externe Aufrufe |
| APIs (Dateneinbindung in Echtzeit) | Echtzeit-Transaktionsdaten werden benötigt. Die Anfrage ist nutzerspezifisch. Erfordert eine verbindliche Systemantwort. | Dynamisch und personalisiert. System der Datensatzsteuerung. Gewährleistet Genauigkeit und Aktualität | Wie ist der Status meiner Bestellung? Habe ich bevorstehende Termine? Wurde meine Rückerstattung bereits bearbeitet? Wie hoch ist mein aktueller Kontostand? | Das Modell erkennt den Bedarf an Live-Daten. Ruft API auf (Power Automate, Connector, HTTP-Endpunkt). Erhält strukturierte Daten. Wandelt in eine Antwort in natürlicher Sprache um. |
| MCP (Tool-Orchestrierungsebene) | Standardisierte, wiederverwendbare Integrationen werden benötigt. Mehrere Systeme und Tools müssen zusammenarbeiten. Erfordern skalierbaren, regulierten Zugriff auf LLMs. | Dient als Vertragsschicht (Contract Layer) zwischen Modell und Tools. Ermöglicht systemübergreifende Orchestrierung. Sicher und besser skalierbar für den Unternehmenseinsatz. | CRM-Daten abrufen. Abrechnungssysteme prüfen. Ticketsysteme aktualisieren. Abonnement kündigen und letzte Abbuchung erstatten, sofern berechtigt | Das Modell wählt MCP-Tools aus. MCP orchestriert mehrere Back-End-Systeme. Führt Workflows sicher aus. Liefert strukturierte Ergebnisse für die Antwortgenerierung |