Slimmer werken met Copilot Agents: zo bouw je zelf een AI-assistent

Door Jane Roos – Gepubliceerd op: 13 mei 2025

Microsoft 365 biedt steeds meer mogelijkheden om werkprocessen te ondersteunen met AI. Een daarvan is het ontwikkelen van eigen Copilot Agents: digitale assistenten die je helpen om specifieke taken sneller en slimmer uit te voeren. En het goede nieuws is: je hoeft daarvoor niet te kunnen programmeren. In dit artikel leg ik uit welke soorten agents er zijn, hoe je zelf een agent maakt en wat de voordelen zijn. Ook deel ik een praktijkvoorbeeld uit mijn eigen werk bij Adoptify. 

Waarom AI Agents steeds belangrijker worden 

Nu generatieve AI steeds meer onderdeel wordt van onze werkplek, verandert ook de manier waarop we dagelijkse taken organiseren. In plaats van telkens losse prompts te geven of handmatig informatie te verzamelen, ontstaan er nieuwe mogelijkheden om processen slimmer en consistenter te ondersteunen met AI Agents. Deze agents voeren niet één losse taak uit, maar begeleiden complete werkprocessen op basis van vaste instructies en gekoppelde kennisbronnen. 

Deze ontwikkeling leidt naar een zogenoemde agentic organization: een organisatievorm waarin je medewerkers samenwerken met persoonlijke digitale assistenten. Agents nemen repeterende of complexe taken (deels) uit handen, waardoor medewerkers zich meer kunnen richten op werk dat waarde toevoegt. Copilot Agents binnen Microsoft 365 bieden een toegankelijke manier om die stap te zetten. Zonder programmeerkennis kun je nu al zelf agents bouwen voor specifieke taken.  

Wat zijn Copilot Agents? 

Copilot Agents zijn digitale assistenten die je zelf kunt bouwen binnen Microsoft 365. Ze helpen je bij het uitvoeren van repeterende taken, ondersteunen bij complexe processen en brengen structuur aan in je dagelijkse werk. Afhankelijk van je vaardigheden en behoeften zijn er verschillende manieren om een agent te ontwikkelen: 

• No-code agents – Deze agents zijn het makkelijkst te maken en vereisen geen technische kennis. Je beschrijft simpelweg in alledaagse taal wat de agent moet doen, bijvoorbeeld: ‘Haal informatie uit onze handleidingen en geef antwoord op veelgestelde vragen.’ Hiervoor gebruik je de Copilot Studio agent builder binnen Teams (onderdeel van Copilot Business Chat). Ook agents gebaseerd op SharePoint-gegevensbronnen horen hierbij: je koppelt bijvoorbeeld documenten, lijsten of kennisbanken uit SharePoint eenvoudig aan je agent. 

• Low-code agents – Deze agents kunnen complexere taken uitvoeren en vereisen basisvaardigheden in het ontwerpen van workflows en instructies. Je moet duidelijk omschrijven welke stappen een agent moet nemen en hoe taken uitgevoerd worden, bijvoorbeeld: “Wanneer een aanvraag binnenkomt, maak dan automatisch een taak aan in Planner en stuur een bevestiging naar de gebruiker via een adaptive card.” Dit regel je via workflows, adaptive cards en API-koppelingen in Copilot Studio. 

• Pro-code agents – Volledig zelf geprogrammeerde agents voor ontwikkelaars die maximale controle en maatwerk nodig hebben. Hierbij schrijf je eigen code om gespecialiseerde of geavanceerde functies te implementeren. 

Wanneer kies je voor welke agent? 

In de praktijk zie ik dat de agents voor de meeste organisaties al veel waarde opleveren. Denk aan het beantwoorden van interne vragen of antwoorden op FAQ’s. Of om snel informatie te zoeken in beleidsstukken, handleidingen of SharePoint-omgevingen. 

In situaties waar meer maatwerk nodig is, kan Copilot Studio uitkomst bieden. Zo hebben mijn collega’s en ik recent bijvoorbeeld een agent ontwikkeld voor een klantcontactcentrum. Deze agent ondersteunt medewerkers bij klantgesprekken door stapsgewijze instructies te geven. Afhankelijk van de vraag van de klant, genereert de agent vervolgacties. Denk aan het versturen van een bevestiging, het aanmaken van een serviceverzoek of de agent komt direct met het juiste antwoord op basis van bepaalde logica. 

Mijn eigen agent voor LinkedIn-berichten 

Inmiddels heb ik zelf ervaring opgedaan met het bouwen van een no-code agent binnen de Copilot Studio agent builder. Het doel was om repeterende taken rondom het maken van LinkedIn-posts te ondersteunen. Mijn aanpak begon met het in kaart brengen van de verschillende soorten posts, zoals eventaankondigingen, terugblikken op evenementen, vacatureberichten en het delen van content, zoals cases en blogs. 

Vervolgens heb ik instructies opgesteld die de agent helpen om de juiste toon en structuur te kiezen. Denk aan korte alinea’s, het gebruik van emoji’s voor de leesbaarheid en een toegankelijke schrijfstijl die past bij het platform. Als kennisbron koppelde ik de bestaande LinkedIn-pagina van Adoptify als bron, zodat de agent kon leren van eerdere posts. 

Tijdens het bouwen bleek het vooral belangrijk om goed na te denken over de instructies en de vaardigheden die de agent moest hebben. Door duidelijke starter prompts toe te voegen, kan de agent nu zelfstandig een conceptpost maken die voor zo’n 80 tot 90 procent direct bruikbaar is. Het blijft altijd nodig om de posts te checken en kleine aanpassingen te doen, maar de tijdswinst en kwaliteitsverbetering zijn voor mij aanzienlijk. 

Benieuwd naar het resultaat? Ik heb een kort filmpje gemaakt van mijn LinkedIn-agent. 

De voordelen van een eigen agent 

Door een eigen Copilot Agent te bouwen, bespaar ik nu veel tijd. Door taken te structureren en instructies vooraf vast te leggen, wordt de kwaliteit van de LinkedIn-berichten nog consistenter. Bovendien merk ik dat ik minder zelf na hoef te denken over de volgende stap of over de juiste toon en structuur. Dat maakt mijn werk niet alleen efficiënter, maar ook prettiger. 

Inmiddels ben ik ook bezig met de volgende agent. Ik schrijf namelijk ook wekelijks tips en tricks voor teams die experimenteren met Microsoft 365 Copilot. Met de agent wil ik ook dit proces gaan versnellen en vereenvoudigen.  

Zelf aan de slag? 

Wil je zelf een Copilot Agent maken? Dat kan, want je hebt niet perse technische kennis nodig om een agent te maken. Neem er vooral even de tijd voor en start klein. Kies een taak die vaak voorkomt en relatief eenvoudig te structureren is. Bijvoorbeeld het beantwoorden van vragen over documenten, het opstellen van standaardmails of het samenvatten van vergadernotulen.  

Door gericht te investeren in de voorbereiding – het beschrijven van taken, het formuleren van duidelijke instructies en het koppelen van relevante bronnen – leg je de basis voor een succesvolle agent die je dagelijkse werk echt leuker en eenvoudiger maken. 

Tot slot 

De mogelijkheden om zelf een Copilot Agent te bouwen zijn dus al beschikbaar. Door slim gebruik te maken van no-code of low-code tools binnen Microsoft 365 kun je eenvoudig processen versnellen en ruimte creëren voor belangrijker werk. Welke repeterende taak zou jij als eerste uit handen willen geven aan een AI Agent?