Ein praktischer Leitfaden für Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit (2025)

Es scheint, als gäbe es fast täglich einen neuen Vorstoß, KI in unsere Arbeits-Apps zu integrieren, und Kollaborationsplattformen wie Microsoft Teams stehen dabei im Mittelpunkt. Für Entwickler scheint OpenAIs neues AgentKit ein leistungsstarkes Werkzeug zu sein, um benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen, die direkt im Chat Ihres Unternehmens leben. Es zeichnet ein Bild von automatisierten Assistenten für so gut wie alles, von IT-Support bis hin zu HR-Anfragen.

Doch während AgentKit ein cooles Toolkit für Ingenieure ist, wirft es für alle anderen eine riesige Frage auf: Ist ein komplizierter, code-lastiger Ansatz der einzige Weg, um nützliche KI in Ihren Teams-Arbeitsbereich zu bekommen? Oder gibt es einfachere, direktere Wege, um die gleichen (oder sogar bessere) Ergebnisse zu erzielen, ohne ein eigenes Entwicklerteam auf Abruf zu benötigen? Schauen wir uns das genauer an.

Was ist das AgentKit von OpenAI?

Zunächst einmal ist AgentKit kein Produkt, das man einfach herunterladen und einschalten kann. Es ist eine Sammlung von Werkzeugen für Entwickler, um KI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Stellen Sie es sich weniger wie ein fertiges Auto vor, sondern eher wie eine Hightech-Werkstatt voller Spezialausrüstung. Um einen Nutzen daraus zu ziehen, braucht man jemanden, der weiß, wie man all diese Werkzeuge bedient.

Dies ist ein sehr wichtiger Unterschied: AgentKit ist für Entwickler gemacht. Es ist für Leute konzipiert, die sich mit APIs, der Einrichtung von Cloud-Diensten und dem Schreiben von Code auskennen. Es besteht aus einigen Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten müssen.

Agent Builder: Eine visuelle Leinwand für Workflows

Der Agent Builder ist ein zentraler Teil des Puzzles. Er bietet Entwicklern eine visuelle Drag-and-Drop-Leinwand, um darzustellen, wie ein Agent denken und handeln soll. Sie können Workflows erstellen, verschiedene Werkzeuge verbinden und die Logik für die Beantwortung von Fragen durch den Agenten einrichten. Es ist eine elegante Möglichkeit, einen komplexen Prozess zu visualisieren, aber es ist immer noch ein Werkzeug zur Erstellung von Logik von Grund auf und keine sofort einsatzbereite Lösung.

Connector Registry: Die Brücke zu Unternehmensdaten

Damit ein Agent hilfreich sein kann, muss er auf die Informationen Ihres Unternehmens zugreifen können. In der Connector Registry verwalten Entwickler und Administratoren diese Verbindungen. Sie ist eine zentrale Anlaufstelle für die Verknüpfung des Agenten mit Datenquellen wie Google Drive, Dropbox und natürlich Microsoft Teams. Die korrekte Einrichtung ist für Sicherheit und Governance entscheidend und erfordert sorgfältige administrative Arbeit, um sicherzustellen, dass der Agent nur die Informationen sieht, die er sehen soll.

ChatKit: Eine Benutzeroberfläche zum Selberbauen

Sobald der Agent erstellt ist, benötigen die Leute eine Möglichkeit, mit ihm zu kommunizieren. ChatKit stellt die grundlegenden Komponenten zur Erstellung einer Chat-Oberfläche bereit, die in eine Anwendung oder Website integriert werden kann. Dies ist ein weiterer Schritt, der technisches Geschick erfordert, da er die Entwicklung des Frontends umfasst, um das Chatfenster zu integrieren und reibungslos zum Laufen zu bringen.

Wie Entwickler das Toolkit nutzen, um Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit zu erstellen

Wie bringt ein Entwickler also einen mit AgentKit erstellten Agenten dazu, in Microsoft Teams zu erscheinen und zu funktionieren? Das ist definitiv keine einfache Ein-Klick-Installation. Der Prozess beinhaltet in der Regel ein weiteres spezialisiertes Tool namens Microsoft 365 Agents Toolkit (früher als Teams Toolkit bekannt). Dies ist eine Erweiterung für Visual Studio Code, einen beliebten Code-Editor.

Die technischen Details können ziemlich tief gehen, aber hier ist ein Überblick aus der Vogelperspektive, was dazugehört:

1. Projekt einrichten: Ein Entwickler beginnt damit, ein neues Projekt in Visual Studio Code mit dem Microsoft 365 Agents Toolkit zu erstellen.

2. KI konfigurieren: Als Nächstes muss das Projekt mit einem KI-Modell verbunden werden, wie einem von OpenAI oder Azure OpenAI, und alle notwendigen API-Schlüssel und Anmeldeinformationen müssen eingegeben werden.

3. Logik und Aktionen erstellen: Mit dem Agent Builder wird der Workflow des Agenten entworfen, in dem festgelegt wird, was er tun kann und wie er auf verschiedene Fragen antworten soll.

4. Mit Teams verbinden: Der Agent wird dann über die Connector Registry mit Microsoft Teams verknüpft. Dadurch kann er Nachrichten in bestimmten Kanälen oder Chats lesen und Antworten posten.

5. Bereitstellung: Schließlich muss der Entwickler den Agenten auf einen Cloud-Dienst hochladen, damit er rund um die Uhr online und verfügbar ist.

Dieses Video stellt das Microsoft 365 Agent SDK vor, ein auf Entwickler ausgerichtetes Toolkit zur Erstellung fortschrittlicher Copilots.

Das Wichtigste, was man hier verstehen sollte, ist, dass dies ein technischer, mehrstufiger Prozess von Anfang bis Ende ist. Er ist für Softwareingenieure konzipiert, nicht für den Support-Manager, den IT-Leiter oder den HR-Partner, der einfach nur einen unkomplizierten internen Helpdesk einrichten möchte.

Mögliche Anwendungsfälle für Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit

Wenn Sie die technische Kapazität haben, einen benutzerdefinierten Agenten zu erstellen, kann dieser für spezifische, interne Aufgaben ziemlich praktisch sein. Ein maßgeschneiderter Agent kann genau auf die Prozesse und Daten Ihres Unternehmens abgestimmt werden.

Hier sind einige gängige Ideen:

• Interner IT-Helpdesk: Ein Agent könnte in einem #it-support-Kanal in Teams präsent sein und häufige Fragen wie „Wie setze ich mein Passwort zurück?“ oder „Wie erhalte ich Zugriff auf den Marketing-Ordner?“ beantworten. Er könnte sogar so programmiert werden, dass er ein Ticket in einem System wie Jira Service Management erstellt, wenn er nicht weiterweiß.

• Fragen zu HR-Richtlinien: Anstatt das HR-Team anzupingen, könnten Mitarbeiter einem Agenten Fragen zum Unternehmenshandbuch, zu Urlaubsrichtlinien oder zu Sozialleistungen stellen. Der Agent wäre ausschließlich auf interne HR-Dokumente trainiert, um genaue Antworten zu geben.

• Projektmanagement-Assistent: Sie könnten einen Agenten mit Ihren Projektmanagement-Tools verbinden, um schnelle Status-Updates in einem Teams-Kanal des Projekts zu erhalten. Sie könnten Fragen stellen wie: „Was ist für den Q4-Launch noch zu tun?“ und eine sofortige Zusammenfassung erhalten.

Die versteckte Arbeit und die Einschränkungen von AgentKit

AgentKit bietet Entwicklern eine Menge Flexibilität, aber dieselbe Flexibilität schafft auch echte Hürden für Unternehmen, die einfach nur eine Lösung wollen, die schnell und zuverlässig funktioniert. Bevor Sie sich darauf einlassen, lohnt es sich, die versteckten Komplexitäten zu verstehen, die mit einem entwicklerorientierten Toolkit einhergehen.

Hoher Bedarf an Entwicklerzeit

Die Erstellung eines Agenten mit diesem Toolkit ist keine einmalige Aufgabe. Sie erfordert dedizierte Entwicklerstunden für Design, Erstellung, Test und Bereitstellung. Und die Arbeit hört nicht nach dem Start auf. Jedes Mal, wenn Sie die Persönlichkeit des Agenten anpassen, eine neue Wissensquelle hinzufügen oder ihm eine neue Fähigkeit beibringen möchten, muss ein Entwickler wieder in den Code eingreifen. Das macht Sie von Ihrem Ingenieurteam abhängig und kann die Dinge erheblich verlangsamen.

Für Teams, die eine intelligente KI-Lösung benötigen, ohne gleich ein ganzes KI-Team einzustellen, bietet eine Plattform wie eesel AI einen viel einfacheren Weg. Es ist eine vollständige Self-Service-Erfahrung, sodass Sie in Minuten statt Monaten startklar sind. Sie können Microsoft Teams verbinden, die KI mit Ihrem Unternehmenswissen trainieren und einen Agenten starten, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Ein Blick auf den Self-Service-Anpassungs- und Workflow-Bildschirm in eesel AI, eine Alternative zu entwicklerlastigen Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit.

Unvorhersehbare Kosten

Die Preisgestaltung von AgentKit ist direkt an Ihre OpenAI-API-Nutzung gebunden. Das bedeutet, Ihre Rechnung basiert darauf, wie viele „Tokens“ (die wie Wortteile sind) Ihr Agent verarbeitet. Dieses Modell ist bekanntermaßen schwer vorherzusagen. Wenn Sie einen geschäftigen Monat haben und Mitarbeiter dem Agenten viele Fragen stellen, könnten Sie eine überraschend hohe Rechnung erhalten. Das macht die Budgetierung schwierig, besonders wenn Ihr Unternehmen wächst.

Dies ist ein häufiges Problem bei entwicklerorientierten Werkzeugen. eesel AI löst dies mit klaren und vorhersehbaren Preisen. Unsere Pläne basieren auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat, ohne versteckte Gebühren, sodass Ihre Kosten immer unter Kontrolle sind. Sie wissen genau, was Sie bezahlen, egal wie viel Sie es nutzen.

Die übersichtliche und vorhersehbare Preisseite von eesel AI, im Gegensatz zu den variablen Kosten von Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit.

Manueller KI-Trainingsprozess

Mit AgentKit nimmt der Agent nicht einfach alles über Ihr Unternehmen auf. Sie müssen die gesamte Wissenspipeline manuell aufbauen und jede Verbindung zu Ihren verschiedenen Datenquellen einzeln einrichten. Er lernt nicht automatisch aus dem einzigartigen Jargon Ihres Unternehmens oder aus vergangenen Gesprächen; ein Entwickler muss all diese Logik programmieren.

eesel AI ist darauf ausgelegt, Ihr Wissen von Anfang an zu vereinen. Es kann automatisch auf Ihren bestehenden Wissensdatenbanken trainiert werden, wie Confluence-Seiten, Google Docs und sogar früheren Support-Tickets, um den spezifischen Kontext und den Tonfall Ihres Unternehmens vom ersten Tag an zu verstehen. Es erledigt die schwere Arbeit, sodass Ihre KI von Anfang an intelligent und relevant ist.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen vereint und so die Einrichtung im Vergleich zu manuellen Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit vereinfacht.

Erhebliche Test- und Bereitstellungsherausforderungen

Das ist ein großer Punkt. Wie können Sie sicher sein, dass Ihr benutzerdefinierter Agent korrekt funktioniert, bevor Sie ihn auf Ihre Mitarbeiter loslassen? Mit einem Toolkit wie AgentKit beinhalten Tests oft viele manuelle Stichproben und den Aufbau komplizierter Bewertungssysteme. Fehler können leicht durchrutschen, und ein fehlerhafter Agent kann das Vertrauen ziemlich schnell beschädigen.

eesel AI bietet einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer vergangenen Gespräche testen können, bevor sie jemals mit einer echten Person spricht. Sie können genau sehen, wie sie geantwortet hätte, eine genaue Prognose ihrer Leistung erhalten und ihr Verhalten feinabstimmen. Dies ermöglicht Ihnen eine zuversichtliche Bereitstellung, da Sie wissen, dass sie für die reale Welt bereit ist.

Der leistungsstarke Simulationsmodus in eesel AI zum Testen von Alternativen zu Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit, der eine zuverlässige Bereitstellung gewährleistet.

Preise für Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit

Die Gesamtkosten für den Betrieb eines KI-Agenten in Teams setzen sich aus mehreren Teilen zusammen. Sie haben die Kosten für die Plattform selbst (Microsoft Teams) und die Kosten für die KI, die den Agenten antreibt (was bei AgentKit die OpenAI-API ist).

Preise für Microsoft Teams

Microsoft Teams ist in der Regel in einem Microsoft 365-Abonnement enthalten. Für Unternehmen ist die Preisgestaltung recht einfach und basiert auf einer Gebühr pro Nutzer und Monat. Hier sind die gängigen Pläne:

Die neuesten Pläne und Funktionen finden Sie immer auf der offiziellen Microsoft Teams-Seite.

Preise für OpenAI AgentKit

Hier wird es etwas unklar. AgentKit selbst hat keinen Preis. Stattdessen basieren Ihre Kosten auf der API-Nutzung der OpenAI-Modelle, die es antreiben, wie GPT-4o. Dies ist ein „Pay-as-you-go“-Modell basierend auf Tokens.

Im Grunde verbraucht jede Frage eines Mitarbeiters und jede Antwort des Agenten Tokens, und Sie erhalten jeden Monat eine Rechnung über die Gesamtzahl der verbrauchten Tokens. Dies macht Ihre Kosten variabel und stark von der Nutzung abhängig. Darüber hinaus können weitere Kosten für die Nutzung bestimmter Werkzeuge oder die Datenspeicherung anfallen. Dieses Modell erschwert es Unternehmen erheblich, im Vergleich zu einer Lösung mit festen monatlichen Kosten genau zu budgetieren.

Das Fazit: Sind Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit das Richtige für Sie?

Wenn man das Gesamtbild betrachtet, wird klar, dass AgentKit eine großartige Wahl für eine sehr spezifische Art von Unternehmen ist: ein großes Technologieunternehmen mit einem dedizierten KI-Ingenieurteam, das vollständige, granulare Kontrolle über jeden kleinsten Aspekt seines Agenten benötigt. Wenn Sie über diese Ressourcen und die Notwendigkeit verfügen, eine vollständig maßgeschneiderte KI von Grund auf zu entwickeln, ist es ein fantastisches Toolkit.

Aber für die meisten Unternehmen, insbesondere für Teams in den Bereichen Support, IT und HR, ist AgentKit wahrscheinlich nicht das richtige Werkzeug für die Aufgabe. Die tiefgreifenden technischen Anforderungen, der ständige Bedarf an Entwicklerressourcen und die unvorhersehbaren Kosten machen es zu einer unpraktischen und teuren Option. Diese Teams benötigen kein komplexes Toolkit; sie benötigen eine Lösung, die darauf ausgelegt ist, ihre Probleme einfach und unkompliziert zu lösen. Sie benötigen ein Werkzeug, das einfach zu bedienen ist, schnell einen Mehrwert liefert und einen vorhersehbaren Return on Investment hat.

Eine bessere Alternative für Microsoft Teams-Integrationen mit AgentKit

Anstatt sich mit komplizierten Toolkits herumzuschlagen, gibt es eine Lösung, die von Anfang an darauf ausgelegt ist, leistungsstarke KI in Ihr Unternehmen zu bringen, ohne all die Kopfschmerzen. eesel AI bietet einen völlig anderen Ansatz.

Deshalb ist es für die meisten Unternehmen der bessere Weg:

• Radikal einfach und im Self-Service: Sie benötigen keinen Entwickler. Sie können Ihre Wissensquellen verbinden, Ihren Agenten einrichten und ihn in Microsoft Teams in wenigen Minuten statt Monaten starten.

• Volle Kontrolle ohne Code: Eine einfache, intuitive Benutzeroberfläche gibt Ihnen die volle Kontrolle darüber, was die KI automatisiert, welche Persönlichkeit sie hat und welche spezifischen Aktionen sie ausführen kann. Kein Programmieren erforderlich.

• Vereintes Wissen: eesel AI lernt sofort aus all Ihren Quellen, internen Wikis, Dokumenten und sogar vergangenen Gesprächen, um Antworten zu liefern, die genau sind und den Kontext Ihres Unternehmens berücksichtigen.

• Risikofreie Bereitstellung: Unser Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihren Agenten mit Ihren eigenen historischen Daten zu testen, sodass Sie ihn mit vollem Vertrauen einführen können.

• Transparente Preise: Keine überraschenden Rechnungen am Ende des Monats. Nur unkomplizierte monatliche oder jährliche Pläne, die leicht zu budgetieren sind.

Letztendlich ist eesel AI nicht nur eine Alternative; es ist die speziell entwickelte Lösung, um leistungsstarke, zuverlässige und einfach zu verwaltende KI in Ihren Microsoft Teams-Arbeitsbereich zu bringen.

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