Researcher: A reasoning agent in Microsoft 365 Copilot

Summary

Ashok stellt den neuen Researcher-Agenten in Copilot vor, der auf den neuesten Fortschritten in großen Sprachmodellen basiert. Dieser Agent nutzt KI, um wie ein Teammitglied zu arbeiten und unterstützt bei der Entwicklung von Produktstrategien, indem er auf verschiedene Datenquellen zugreift, einschließlich E-Mails, Besprechungen und Dateien. Der Researcher-Agent arbeitet durch die Daten in Microsoft Graph und durchsucht das Web nach relevanten Informationen. Er kann auch mit Drittanbieter-Daten und anderen Agenten verbunden werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. So erhält jeder Mitarbeiter auf Abruf Zugriff auf Expertenwissen.

Takeaways

• 😀 Neue Fortschritte bei LLMs ermöglichen es der KI, wie ein Teammitglied beizutragen.
• 😀 Der Researcher-Agent in Copilot nutzt OpenAI's o3 Deep Research und fortschrittliche Orchestrierung sowie Suchalgorithmen.
• 😀 Copilot ist optimiert für die Nutzung von Arbeitsdaten wie E-Mails, Meetings, Dateien und Chats.
• 😀 Der Researcher-Agent stellt klarstellende Fragen und nutzt die Antworten, um voranzukommen.
• 😀 Der Researcher-Agent analysiert alle relevanten Daten aus dem Microsoft Graph und nicht nur einzelne Dateien.
• 😀 Der Agent arbeitet in Echtzeit und zeigt seinen Denkprozess, um ein Problem zu lösen.
• 😀 Der Researcher-Agent nutzt nicht nur interne Daten, sondern auch aktuelle Branchenupdates aus dem Web.
• 😀 Der Researcher liefert eine gründliche Antwort, die der Arbeit eines eigenen Forschers im Team entspricht.
• 😀 Ergebnisse können in Pages bearbeitet werden, um mit dem Team zusammenzuarbeiten.
• 😀 Der Researcher kann auch mit Drittanbieter-Datenquellen und anderen Agenten wie dem Sales-Agent verbunden werden.
• 😀 Jeder Mitarbeiter hat nun mit dem Researcher-Agenten Zugriff auf Expertenwissen auf Abruf.

Q & A

Was ist der Hauptvorteil des neuen Researcher-Agenten in Copilot?

Der Hauptvorteil des Researcher-Agenten in Copilot ist, dass er mithilfe von fortschrittlichen LLMs (Large Language Models) und tiefen Suchalgorithmen KI-basierte Unterstützung bietet, die wie ein Teammitglied arbeitet und eine effiziente Datenanalyse und -verarbeitung ermöglicht.

Welche Technologien kommen im Researcher-Agenten von Copilot zum Einsatz?

Der Researcher-Agent verwendet OpenAIs o3 Deep Research-Modell, fortschrittliche Orchestrierung und tiefe Suchalgorithmen, die speziell für die Arbeit mit Daten aus Microsoft Graph und dem Web optimiert wurden.

Wie funktioniert der Researcher-Agent bei der Produktentwicklung?

Der Researcher-Agent hilft bei der Produktentwicklung, indem er auf Basis eines gegebenen Prompts Fragen stellt, um Klarheit zu gewinnen, und dann eine detaillierte Strategie zur Produktentwicklung erstellt. Er analysiert alle relevanten Daten, einschließlich E-Mails, Besprechungen und Dateien, die im Microsoft Graph gespeichert sind.

Wie nutzt der Researcher-Agent die Daten im Microsoft Graph?

Der Researcher-Agent nutzt Daten aus dem Microsoft Graph, um auf eine Vielzahl von Informationen zuzugreifen, wie z.B. E-Mails, Besprechungen und Dateien. Diese Daten werden verwendet, um ein besseres Verständnis für die Aufgabe zu entwickeln und die besten Lösungen zu erarbeiten.

Welche Rolle spielt der Webzugang des Researcher-Agenten?

Der Researcher-Agent greift auf aktuelle Branchenupdates im Web zu, um die besten Lösungen zu finden. Dies erweitert die Reichweite über interne Daten hinaus und stellt sicher, dass immer aktuelle und relevante Informationen genutzt werden.

Wie kann der Researcher-Agent mit anderen Tools und Datenquellen interagieren?

Der Researcher-Agent kann mit Drittanbieter-Datenquellen über Connectors interagieren und nutzt auch andere Agenten, wie den Sales-Agenten, um auf deren reichhaltige Daten und Logik zuzugreifen, was die Vielseitigkeit des Systems erhöht.

Was ist das Besondere an der Arbeitsweise des Researcher-Agenten in Bezug auf Aufgaben?

Der Researcher-Agent arbeitet durch ein fortlaufendes Nachdenken über das Problem und baut auf einer Kette von Gedanken auf. Dies ermöglicht eine transparente und nachvollziehbare Entscheidungsfindung, die auf den neuesten und relevantesten Daten basiert.

Warum ist der Researcher-Agent in der Lage, so präzise Ergebnisse zu liefern?

Der Researcher-Agent kann präzise Ergebnisse liefern, da er die neuesten Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Microsoft Graph und dem Web nutzt. Er analysiert und bewertet diese Daten kontinuierlich, um fundierte und gut recherchierte Antworten zu generieren.

Wie wird die Zusammenarbeit im Team mit dem Researcher-Agenten erleichtert?

Der Researcher-Agent ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit, indem er Ergebnisse in Pages zur Verfügung stellt, wo Teams zusammenarbeiten und weiter bearbeiten können. Dies fördert den Austausch von Ideen und hilft, die gewonnenen Erkenntnisse schnell zu nutzen.

Wie unterstützt der Researcher-Agent die Mitarbeiter im Arbeitsalltag?

Der Researcher-Agent gibt jedem Mitarbeiter Zugang zu Expertenwissen auf Abruf. Indem er relevante Daten aus verschiedenen Quellen integriert und eine präzise Analyse bietet, sorgt der Agent dafür, dass jeder Mitarbeiter schnell und effizient Lösungen finden kann.