Microsoft Researcher Agent - Prompting Template

Warum der Researcher Agent starke Prompts braucht

Der Microsoft 365 Researcher Agent ist kein einfacher Chatbot, sondern ein reasoning-basierter Agent, der Inhalte aus deinem Arbeitskontext, dem Web und über Computer Use zusammenführt und in mehrstufigen Recherchen verarbeitet. Genau deshalb entscheiden nicht nur was du fragst, sondern wie du fragst, über Qualität, Tiefe und Nutzbarkeit der Ergebnisse.​

Aktuelle Best Practices zu Prompt Engineering zeigen klar: Je präziser Objective, Kontext, Struktur, Zwischenschritte und gewünschtes Format beschrieben sind, desto konsistenter liefern Deep-Reasoning-Modelle belastbare und wiederholbare Ergebnisse. Besonders bei einem Agent wie Researcher, der eigenständig plant und orchestriert, ist ein klarer Rahmen der Unterschied zwischen “netter Zusammenfassung” und “echter

Entscheidungsgrundlage”.​

Das Dual-Goal-Prinzip: Objective & Assignment

In jedem guten Researcher Prompt gibt es eigentlich zwei Ziele: dein übergeordnetes menschliches Ziel und den spezifischen Rechercheauftrag, den du an den Agent delegierst. Das übergeordnete Ziel (Objective) definiert die Story, in die das Ergebnis später eingebettet wird, während der konkrete Auftrag (Assignment) festlegt, welchen Ausschnitt der Arbeit der Agent wirklich übernehmen soll.​

Wenn du diesen Unterschied nicht explizit machst, optimiert der Agent leicht auf die falsche Frage: Er liefert korrekte Informationen, die aber nicht in deinen Entscheidungs- oder Kommunikationskontext passen. Mit einem klar getrennten Objective und Assignment bekommt Researcher eine Art mentalen Projektauftrag statt nur einer losen Frage.​

Über mich: Daniel Rohregger

Daniel ist Microsoft MVP für M365 Copilot, Cloud Architect und Coach für die Nutzung von M365 Copilot im beruflichen Kontext.

Als internationaler Speaker und Experte für das Thema Microsoft 365, Einführung sowie Governance und Lifecyclemanagement für Agentic Solutions, unterstützt er Kunden weltweit beim der Architektur und täglichen Betrieb dieser Lösungen.

Das Prompt-Template für den Researcher Agent

Das folgende Template ist für Praxis-Use-Cases in Tech-Teams gedacht: du kannst es 1:1 als Grundgerüst verwenden und nur den Inhalt pro Projekt austauschen. Es verbindet moderne Prompt-Engineering-Prinzipien mit den spezifischen Fähigkeiten des Researcher Agents.​

Objective: Ich arbeite aktuell an [beschreibe dein größeres Projekt, deine Entscheidung oder dein Deliverable, z. B. "einer Vorstandspräsentation zu X", "einem Angebot für Kunde Y", "einem Enablement-Training zu Z"]. Das Ergebnis dieser Recherche wird von [Zielgruppe] genutzt, um [gewünschtes Ergebnis, z. B. "eine Investitionsentscheidung zu treffen", "eine Strategie freizugeben", "eine Roadmap zu priorisieren"]. 

Assignment: Für diese konkrete Aufgabe sollst du recherchieren: [prägnante Forschungsfrage oder ein klar abgegrenztes Thema]. Konzentriere dich auf Recherche, Analyse und Synthese; ich übernehme [was du als Mensch selbst machst, z. B. Storytelling, Slides, Stakeholder-Management]. 

Context: Berücksichtige für deine Überlegungen folgenden Kontext: 
- Organisation / Produkt / Team: [Größe, Branche, Region, Tech-Stack]. 
- Aktuelle Situation / Problem: [Regulatorik, Druck, Veränderung, Zielbild]. 
- Relevante Rahmenbedingungen: [Budget, Zeitplan, Sicherheits- oder Compliance-Vorgaben]. 
Wenn Informationen fehlen, triff angemessene Annahmen und benenne sie explizit. 

Source: Alle verfügbaren bzw. notwendigen Quellen (Work, Web, Computer Use) sind aktiviert. Plane deine Recherche wie folgt: 
- Nutze WORK-Inhalte bevorzugt für interne Sicht und Fakten [relevante SharePoint-Sites, Teams-Channels, Dateinamen, interne Reports]. 
- Nutze WEB für Marktbenchmarks, öffentliche Standards, Produktdokumentation, Case Studies und wissenschaftliche Arbeiten.
- Nutze COMPUTER USE, wenn du dich in Portale einloggen, durch Web-Apps   navigieren oder Daten aus internen Webtools extrahieren musst. Vermeide oder de-priorisiere: [inadäquate Quellen, z. B. Social Media, Marketing-Blogs, Inhalte vor Jahr X, Märkte außerhalb deines Fokus]. 

Research Plan: Arbeite die Aufgabe in klaren Schritten ab, bevor du das Endergebnis schreibst: 
- Schritt 1: Problemdefinition in meinem Kontext schärfen. 
- Schritt 2: Relevante Konzepte, Ansätze oder Optionen identifizieren und strukturieren. 
- Schritt 3: Die 3–5 relevantesten Optionen vertiefen (Evidenz, Trade-offs, Risiken). 
- Schritt 4: Optionen gegen meine Ziele und Constraints abgleichen. - Schritt 5: Eine Empfehlung mit Begründung und erkennbaren Risiken formulieren. 
Denke Schritt für Schritt und mache deine Zwischengedanken knapp sichtbar. 

Output Format: Erstelle das Ergebnis in folgendem Format: [z. B. "Executive Summary als 1-Pager", "strukturierter Report", "tabellengetriebene Übersicht mit kurzer Einordnung"]. Nutze diese Struktur: 
- Executive Summary: 5–7 Bullet Points, die ich direkt in Folien einfügen kann. 
- Hauptteil: Abschnittsstruktur, die dem Research Plan folgt. 
- Evidenz: kurze Nennung wichtiger Quellen und Kennzahlen. 
- Action List: konkrete nächste Schritte für die nächsten 30 Tage. 

Schreibe klar, prägnant und leicht skimmbar. 

Contrains and Boundaries: Halte dich an folgende Grenzen: 
- Zeitraum: Nutze nur Informationen aus [Zeitfenster, z. B. "ab 2023"]. 
- Region / Branche / Technologie: Beschränke dich auf [definierte Skope]. 
- Ausschlüsse: Decke [unerwünschte Themen, Anbieter, Methoden] nicht ab, selbst wenn sie häufig erwähnt werden. Wenn du diese Grenzen ausnahmsweise verlassen musst, begründe das explizit. quality check: Bevor du finalisierst: 
- Prüfe, ob deine Empfehlung wirklich zum beschriebenen Objective passt. 
- Hebe wichtige Annahmen, Datenlücken und Unsicherheiten hervor. 
- Schlage 2–3 sinnvolle Follow-up-Recherchen vor, die ich mit dem Researcher als nächste Aufgaben starten kann.

Dieses Template übersetzt etablierte Prinzipien aus der Prompt-Engineering-Literatur (klarer Auftrag, reiche Kontextgabe, expliziter Reasoning-Plan, definierter Output) in ein handhabbares Format für den Researcher Agent in Microsoft 365. Gleichzeitig spiegelt der Source-Block die Realität von Work, Web und Computer Use wider, also genau die drei Kanäle, auf die der Agent zugreift.​

Praxisbeispiel: AI Assistant Rollout im Enterprise

Zum Schluss ein Beispiel, wie dieses Template in einer realistischen Tech-Situation ausgefüllt aussehen kann, etwa beim Rollout eines internen AI Assistants in einem regulierten Enterprise.​

• Objective:Ich erstelle eine Entscheidungsvorlage für unseren CIO, um einen internen AI Assistant für rund 15.000 Mitarbeitende in Europa und Nordamerika zu starten. Das Dokument soll zeigen, welche Architektur- und Governance-Modelle sich in regulierten Branchen bewährt haben und welche Roadmap wir realistisch umsetzen können.

• Assignment: Du sollst recherchieren, wie große Unternehmen in regulierten Industrien AI Assistants im Microsoft 365 Umfeld ausrollen, inklusive Referenzarchitekturen, Governance-Strukturen und Adoptionsstrategien, die auf unsere Umgebung übertragbar sind.

• Context: Wir sind ein Finanzdienstleister mit Hauptsitz in Deutschland, stark reguliert und mit strengen Anforderungen an Datenschutz, Datenresidenz und Tenant-Grenzen. Unsere Kollaborationsplattform basiert weitgehend auf Microsoft 365, Teams und SharePoint, und Security sowie Compliance erwarten belastbare, nachvollziehbare Patterns statt Marketing-Slides.

• Source: Nutze interne WORK-Quellen wie den Teams-Channel „AI Governance“, die „Security Architecture“ SharePoint-Site und frühere Copilot-Rollout-Präsentationen. Ergänzend dazu WEB-Quellen wie Microsoft-Referenzarchitekturen, Case Studies aus Finanzinstituten sowie Publikationen von Aufsichtsbehörden oder Branchenverbänden. Nutze COMPUTER USE, um unsere interne Architektur-Dokumentation oder Portale hinter Login zu durchsuchen, falls nötig, und vermeide generische Blogposts ohne technische Details.

• Research Plan: Schritt 1: Identifiziere typische Deployment-Patterns für Enterprise AI Assistants im Microsoft 365 Kontext.Schritt 2: Finde 3–5 konkrete Referenzarchitekturen aus ähnlich regulierten Organisationen mit Fokus auf Datenzugriff, Logging und Tenant-Konfiguration.Schritt 3: Analysiere deren Governance-Modelle (Gremien, Freigabeprozesse, Risk Controls, Schulung).Schritt 4: Übertrage diese Patterns auf unseren Kontext und markiere, was machbar, kritisch oder ungeeignet ist.Schritt 5: Formuliere eine bevorzugte Rollout-Variante mit eindeutigen Trade-offs.

• Output Format: Erstelle ein CIO-taugliches Briefing in Fließtext, das sich leicht in Folien übersetzen lässt. Beginne mit einer Executive Summary mit den drei empfohlenen Mustern und deren Vor- und Nachteilen. Füge anschließend die Abschnitte „Reference Architectures“, „Governance & Risk Controls“ und „Adoption & Change Management“ hinzu und schließe mit einem aktionsorientierten 30-60-90-Tage-Plan.

• Contrains and Boundaries: Beziehe dich auf Beispiele und Inhalte ab 2023, mit Schwerpunkt Finanzdienstleister und andere regulierte Industrien in EU und Nordamerika. Schlage keine Ansätze vor, die auf einen Wechsel der Produktivitätsplattform weg von Microsoft 365 hinauslaufen, und ignoriere Consumer-Tools oder Schatten-IT-Lösungen.

• Quality Check :Prüfe, ob die empfohlene Architektur zu einem konservativen Sicherheits- und Compliance-Profil passt und regulatorisch begründbar ist. Markiere Bereiche mit geringer Evidenzlage, in denen wir bewusst Risiken eingehen würden, und nenne 2–3 sinnvolle Folge-Research-Aufgaben, etwa zu Kostenmodellen, Telemetrie oder rechtlicher Bewertung.

So erhältst du ein konsistentes, wiederverwendbares Prompt-Framework, das auf deinem Tech-Blog sowohl edukativ wirkt als auch direkt einsatzfähig ist, und das gleichzeitig die Stärken des Researcher Agents systematisch ausnutzt.