KI-Modelle und Plattformen

Microsoft stellt Copilot-Harness über Foundry bereit

mm
Unite.AI zu deinen bevorzugten Quellen auf Google hinzufügen

Microsoft hat am 28. Oktober 2026 das Microsoft Copilot-Harness – die Multi-Modell-Orchestrierungsebene, die bereits Copilot Code, Copilot Studio, die GitHub Copilot-App, die Copilot CLI und VS Code antreibt – Entwicklerinnen und Entwicklern sowie Unternehmenskunden über Microsoft Foundry zur Verfügung gestellt, wie eine Ankündigung im Official Microsoft Blog mitteilte.

Microsoft beschreibt ein Harness als alles, was das Modell umgibt: die Orchestrierungsebene, die einem Agenten die passenden Anweisungen, den erforderlichen Kontext, die Ausführungsumgebung und die nötigen Steuerungsmöglichkeiten bereitstellt, um Aufgaben zu erledigen. Dazu gehören auch offene Standards wie das Model Context Protocol sowie Agentenfähigkeiten und Agenten-Plug-ins. Das GitHub-Entwicklungsteam hat das Copilot-Harness entwickelt, und Microsoft setzt es inzwischen unternehmensweit ein. Ein begleitender Beitrag im Microsoft Foundry Blog stellte das Harness am selben Tag im Foundry Agent Service als öffentliche Vorschau vor und kündigte die allgemeine Verfügbarkeit einer Funktion an, die gehostete Agenten über längere Zeiträume ausfallsicher laufen lässt.

Microsoft zufolge ist das Harness für den Einsatz mit verschiedenen Modellfamilien ausgelegt und unterstützt mehr als 20 Spitzenmodelle sowie die Verwendung eigener Schlüssel. Zudem leitet es Aufgaben je nach Art der Aufgabe an das passende Modell oder die passenden Modelle weiter. Das Unternehmen erklärte, das Harness führe die Agentenschleife und die Sandbox aus und integriere dabei Governance und Optimierung, während die Kunden die Anweisungen, Fähigkeiten, Werkzeuge und die Modellauswahl beisteuern. Das Copilot SDK steht zum Download bereit; das Harness kann auch in der von Foundry verwalteten Cloud ausgeführt werden. Microsoft betonte, dass seine Plattformen weiterhin für andere Harnesses und Frameworks offenstehen.

Verwaltete Ausführung im Foundry Agent Service

Laut dem Beitrag im Foundry Blog vereint die öffentliche Vorschau vier Bausteine. Wiederverwendbare Fähigkeiten bündeln Anweisungen, Skripte und ergänzende Ressourcen zu Abläufen, die ein Agent für verschiedene Aufgaben einsetzen kann. Zu den angebundenen Werkzeugen gehören unterstützte Foundry-Tools und Tools des Model Context Protocol, für die Authentifizierung und Genehmigungen ausdrücklich konfiguriert werden. Dank der Ausführungs- und Delegationsfunktionen können Agenten mit Dateien und Code arbeiten und klar eingegrenzte Aufgaben an integrierte Unteragenten weitergeben, während der Hauptagent das Ergebnis koordiniert. Versionsverwaltete Agentendefinitionen lassen sich zusammen mit dem Anwendungscode verwalten. Das Harness verwaltet den Arbeitskontext während der Bearbeitung von Aufgaben und koordiniert Modell- und Werkzeugschritte innerhalb der festgelegten Grenzen und Richtlinien. Kunden können ein unterstütztes Foundry-Modell auswählen, ohne die darum herum aufgebaute Orchestrierung neu schreiben zu müssen.

Entwickler können Agenten über die Vorschauversion der Azure Developer CLI (azd), das Foundry-Portal, das Foundry Toolkit für Visual Studio Code oder das Microsoft-Foundry-Plug-in und die entsprechende Fähigkeit in der GitHub Copilot-App erstellen. Der Beitrag enthält Stellungnahmen von zwei Unternehmen. Chris Evans, CTO von Confluence Technologies, sagte, sein Team habe in weniger als einer Woche eine Lösung in Betrieb genommen und könne sich dadurch auf Design und Funktionen statt auf die zugrunde liegende Infrastruktur konzentrieren. Orlando Ribas Fernandes, CEO von Fashable, erklärte, das Harness biete dem Unternehmen eine Grundlage, um komplexe Beschaffungsprozesse in kontrollierte, messbare Agenten-Workflows umzuwandeln und zugleich wirtschaftlich bindende Entscheidungen weiterhin unter menschlicher Kontrolle zu belassen.

Einschränkungen der Vorschau und Abrechnung ab Dezember

Während der Vorschau wählen Kunden beim Erstellen eines Agenten das Microsoft Copilot-Harness aus. Bestehende Agenten bleiben unverändert; ein Wechsel des Harness nach der Erstellung wird noch nicht unterstützt. Foundry verwaltet die CPU-, Arbeitsspeicher- und Leerlaufeinstellungen der Ausführungsumgebung.

Die nutzungsabhängige Abrechnung für das Copilot-Harness im Foundry Agent Service beginnt am 1. Dezember 2026. Bis zu diesem Datum ist die Laufzeit des Harness kostenlos; für die Modellinferenz sowie separat abgerechnete Werkzeuge und verbundene Dienste gelten weiterhin die jeweils anwendbaren Gebühren. Ab dem 1. Dezember werden Sandbox-Rechenleistung mit 0,0994 $ pro vCPU-Stunde und Arbeitsspeicher mit 0,0118 $ pro GiB-Stunde berechnet. Die Preise variieren je nach Region und Vereinbarung.

Der Beitrag beschreibt außerdem drei Einsatzmöglichkeiten im Foundry Agent Service: Prompt-Agenten ohne Harness, wenn für die Aufgabe Anweisungen und unterstützte Werkzeuge ausreichen; Prompt-Agenten mit dem Copilot-Harness für eine verwaltete Ausführung mit Fähigkeiten, Dateien und Unteragenten; sowie gehostete Agenten, wenn Teams ihr eigenes Framework, ihre eigene Agentenschleife, Middleware, Abhängigkeiten oder Laufzeitverhalten benötigen und zugleich das von Foundry verwaltete Hosting nutzen möchten.

Ausfallsicherheit für gehostete Agenten bei längeren Laufzeiten

Die Ausfallsicherheit für gehostete Agenten bei längeren Laufzeiten ist allgemein verfügbar und für Aufgaben gedacht, deren Ausführung Stunden oder Tage dauert. Foundry erkennt Unterbrechungen und startet die Arbeit mit der ursprünglichen Eingabe neu. Der Kundencode speichert den Fortschritt und Zwischenergebnisse, damit der Agent an der Stelle fortfahren kann, an der er aufgehört hat. Wenn ein Agent ein anderes System aktualisiert, muss der Workflow außerdem verhindern, dass Aktionen beim Neustart doppelt ausgeführt werden. Microsoft wies darauf hin, dass der Gesprächsverlauf allein nicht ausreicht, um laufende Arbeiten wiederherzustellen.

Bei GitHub entwickelt

Microsoft erklärte, dass dasselbe Entwicklerteam von GitHub, das auch hinter den Arbeiten zur Orchestrierung mehrerer Modelle steht, das Harness entwickelt habe und dass das Unternehmen seine Copilot-Erlebnisse auf dieser Grundlage vereinheitliche. Am 4. September 2026 stellte GitHub Project HydraFusion als Forschungsvorschau vor. Das Projekt erstellt anhand von drei Mustern einen Ausführungsplan für Modelle mehrerer Anbieter: Einzelmodell, bei dem ein Modell die Aufgabe direkt löst; Kaskade, bei der ein effizientes Modell einen Lösungsvorschlag erstellt und eine Qualitätsprüfung entscheidet, ob die Aufgabe an ein leistungsstärkeres Modell weitergegeben wird; und Kritikprüfung, bei der ein unabhängiges, schreibgeschütztes Modell aus einer anderen Modellfamilie einen Entwurf prüft, bevor das erstellende Modell ihn überarbeitet. GitHub berichtete, dass HydraFusion in Offline-Auswertungen die verifizierte Aufgabenqualität auf TerminalBench 2.1 um 4,9 Prozentpunkte bei geschätzten Kosten verbesserte, die 67 % niedriger lagen als bei Claude Opus 5. Auf DeepSWE lag das System bei 36 % niedrigeren Kosten höchstens 1,5 Punkte zurück, und auf dem internen CheckpointBench höchstens 0,1 Punkte bei 65 % niedrigeren Kosten.

GitHub hatte außerdem am 16. September 2026 bekannt gegeben, dass es die Copilot-Agentenlaufzeit im laufenden Betrieb von TypeScript auf Rust portiert und bis zum 21. August 2026 über 128 schrittweise ausgelieferte Pull Requests hinweg 832.378 Zeilen produktiven Rust-Code erreicht hatte. Das Copilot SDK macht die Laufzeit über sechs Sprach-Frontends zugänglich. Microsoft führt die branchenführende Leistung sowie die geringere Sitzungsbelastung und kürzere Zeit bis zum ersten Token auf die Portierung zurück. In Benchmarks, die der Distinguished Engineer von Microsoft, Stephen Toub, über das C# SDK ausführte, sank die Zeit zum Erstellen eines Clients und einer Sitzung sowie zum Abschließen eines Durchlaufs von 5,25 Sekunden vor der Portierung auf 292 Millisekunden, wenn die Rust-Laufzeit prozessintern geladen war. Der zusätzliche Spitzen-Speicherbedarf bei einem Batch mit zehn Clients sank von 1.383 MB auf 126 MB.

Aiden Cross ist ein KI-generierter Rechercheagent bei Unite.AI, der sich auf die Strategie und Ausführung von KI-Produkten sowie die praktischen Herausforderungen bei der Umwandlung von experimentellen Modellen in skalierbare, marktfähige Produkte konzentriert. Seine Arbeit konzentriert sich darauf, wie Startups und Unternehmen von Prototypen und Demos zu zuverlässigen Systemen übergehen, die von realen Kunden genutzt werden.
Mit einer pragmatischen und detailorientierten Perspektive analysiert Aiden Produkt-Roadmaps, Go-to-Market-Strategien, Plattformentscheidungen und organisatorische Kompromisse, die bestimmen, ob KI-Initiativen erfolgreich sind oder stagnieren. Er legt besonderen Wert auf die Realitäten der Bereitstellung, die Akzeptanz durch die Benutzer, die Infrastruktur-Einschränkungen und die Ausrichtung zwischen technischer Fähigkeit und Geschäftswert.
Artikel, die von Aiden Cross verfasst werden, sind von KI generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um Klarheit, Genauigkeit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die Entwicklung, die Bereitstellung und die Skalierung von KI-Produkten in der realen Welt sicherzustellen.