Meertalige Issue Intake & Orchestration Agent

Een meertalige Copilot Studio-agent die technische meldingen via tekst of spraak structureert en gecontroleerde Power Automate-workflows activeert.

In één oogopslag

Projecttype: Interne tool
Jaar: 2026
Projectfase: Afgerond
Rol van 5A Technologies: Expertise die we binnen 5A Technologies samenbrengen, opgebouwd tijdens een eerdere professionele rol: end-to-endarchitectuur, Copilot Studio-ontwikkeling, meertalige intake, Power Automate-orchestratie, validatie en foutafhandeling.
Technologieën: Microsoft Copilot Studio
Microsoft 365 Copilot
Microsoft Teams
Microsoft Power Automate
JSON

Meertalige issue-intake — gecontroleerde agentorchestratieHover of focus voor uitleg. Op mobiel tikt u een fase open.

Workflow met acht fasen: probleem melden, de melding vastleggen, relevante context beperken, bekende waarden voorbereiden, de issue met begrensde AI structureren, valideren en uitvoeren, de uitkomst beoordelen en het resultaat teruggeven. 1. Probleem melden: Tekst of spraak in de eigen taal 2. Melding vastleggen: Tekst of spraak wordt bruikbaar vastgelegd 3. Context beperken: Alleen relevante en bevestigde context blijft over 4. Context voorbereiden: Bekende waarden gaan gecontroleerd door 5. Issue structureren: Vaste JSON zonder verzonnen velden 6. Valideren en uitvoeren: Power Automate toetst en start de toegestane actie 7. Uitkomst beoordelen: Medewerker of team volgt resultaat en uitzonderingen op 8. Resultaat teruggeven: Uitkomst en referentie naar de medewerker Verbindingen: Probleem melden naar Melding vastleggen (vrije melding). Melding vastleggen naar Context beperken (vastgelegde invoer). Context beperken naar Context voorbereiden (bekende context). Context voorbereiden naar Issue structureren (afgebakende context). Issue structureren naar Valideren en uitvoeren (vast contract). Valideren en uitvoeren naar Uitkomst beoordelen (workflowuitkomst). Uitkomst beoordelen naar Resultaat teruggeven (menselijke opvolging). Valideren en uitvoeren naar Uitkomst beoordelen (onzekerheid of ontbrekende informatie).

Meertalige issue-intake · procesflow8 fasen · menselijke opvolging

Probleem meldenTekst of spraak in de eigen taal
Menselijke invoer en resultaatDe medewerker beschrijft het probleem in eigen woorden
De intake start via tekst of spraak in een ondersteunde gebruikersomgeving. De medewerker hoeft de technische ticketstructuur of canonieke applicatiebenaming niet vooraf te kennen.
Melding vastleggenTekst of spraak wordt bruikbaar vastgelegd
Deterministische verwerkingDe oorspronkelijke melding blijft herkenbaar
De vrije melding wordt via een ondersteunde gebruikersomgeving vastgelegd. De medewerker hoeft de technische ticketstructuur of canonieke applicatiebenaming niet vooraf te kennen.
Context beperkenAlleen relevante en bevestigde context blijft over
Deterministische verwerkingBeheerde bronnen begrenzen de bruikbare context
Een glossary en applicatieregister koppelen termen aan de juiste toepassing en omgeving. Onbevestigde waarden blijven buiten de gestructureerde issuecontext.
Context voorbereidenBekende waarden gaan gecontroleerd door
Deterministische verwerkingAlleen afgebakende context bereikt de AI-stap
Bevestigde toepassing, omgeving en issuewaarden worden als gecontroleerde context doorgegeven. Wat niet bekend is, blijft leeg en wordt niet verzonnen.
Issue structurerenVaste JSON zonder verzonnen velden
Begrensde AI-interpretatieVrije taal wordt één expliciet gegevenscontract
De agent vult een vooraf gedefinieerde JSON-structuur met de bekende issuecontext. Die structuur vormt de controleerbare grens tussen generatieve interpretatie en uitvoering.
Valideren en uitvoerenPower Automate toetst en start de toegestane actie
Deterministische verwerkingEen geldig contract activeert één bekende route
Power Automate controleert de vereiste velden en voert uitsluitend een vooraf ingerichte actie of veilig foutpad uit.
Uitkomst beoordelenMedewerker of team volgt resultaat en uitzonderingen op
Menselijke opvolgingMenselijke opvolging blijft deel van de bedrijfsflow
Operationele teams behouden de normale beoordeling, prioritering en opvolging. Ontbrekende context of een foutpad blijft zichtbaar en kan gericht worden aangevuld.
Resultaat teruggevenUitkomst en referentie naar de medewerker
Menselijke invoer en resultaatHet resultaat keert terug naar dezelfde conversatie
De medewerker ontvangt de uitkomst en, wanneer van toepassing, een ticketreferentie. De terugkoppeling blijft onderdeel van dezelfde conversatie.

Menselijke invoer en resultaatDeterministische verwerkingBegrensde AI-interpretatieMenselijke opvolgingVrije tekst of spraak wordt omgezet in een gecontroleerd gegevenscontract en een begrensde workflowuitkomst; onzekere context blijft beschikbaar voor menselijke opvolging.

Onzekere of ontbrekende informatie blijft zichtbaar voor menselijke opvolging.

In het kort

Tijdens een eerdere professionele rol bij Xerius werd een custom agent ontwikkeld waarmee medewerkers technische problemen via tekst of spraak konden melden. Binnen 5A Technologies bouwen we voort op de opgebouwde expertise in meertalige intake en gecontroleerde orchestratie. De agent begreep de melding in verschillende talen, herkende de juiste applicatie en omgeving, hield rekening met interne businesstermen en zette alles om naar een vaste, gestructureerde issuebeschrijving.

Op basis daarvan startte de agent automatisch de juiste Power Automate-workflow. Zo kon hij onder meer relevante kennis ophalen, bestaande work items zoeken, een bug of incident voorbereiden en de juiste opvolging via Teams of e-mail uitvoeren.

Context: meertalige technische issue-intake binnen een groot applicatielandschap
Project: interne tool gerealiseerd tijdens een eerdere professionele rol
Status: afgerond en technisch overgedragen
Rol van 5A Technologies: voortbouwen op expertise in end-to-endarchitectuur, Copilot Studio-ontwikkeling, orchestratie, validatie en foutafhandeling
Kernprincipes: beheerde businesscontext, vaste outputstructuren en begrensde vervolgacties

Belangrijk ontwerpprincipe
Vrije taal maakt de intake toegankelijk, maar vormt niet rechtstreeks een uitvoerbare actie. De agent zet de melding eerst om naar een vast gegevenscontract; ontbrekende of onzekere context blijft zichtbaar voor verdere bevraging of menselijke opvolging.

De uitdaging

Binnen een groot applicatielandschap kan dezelfde toepassing meerdere namen, URL's en omgevingen hebben. Medewerkers beschrijven problemen bovendien elk op hun eigen manier en niet altijd in dezelfde taal.

Daardoor waren meldingen vaak:

onvolledig of moeilijk te interpreteren;
niet meteen aan de juiste applicatie gekoppeld;
afhankelijk van interne terminologie;
manueel om te zetten naar bugs of incidenten;
losgekoppeld van bestaande documentatie en work items.

De oplossing

De agent combineerde drie onderdelen:

Copilot Studio voor de conversationele intake en interpretatie;
beheerde kennisbronnen voor businessbegrippen, applicaties, URL's en omgevingen;
Power Automate voor de uitvoering van concrete vervolgacties.

Conversationele intake

Copilot Studio verwerkte meldingen via tekst of spraak, herkende de taal en bedoeling en stelde gerichte vervolgvragen wanneer informatie ontbrak.

Beheerde businesscontext

Een businessglossary en applicatieregister koppelden interne termen, alternatieve namen, URL's en omgevingen aan de juiste context.

Gecontroleerde orchestratie

De AI-laag structureerde vrije taal in een vooraf gedefinieerd contract. Power Automate gebruikte dat contract om alleen ingerichte vervolgacties gecontroleerd en volgens vaste regels uit te voeren.

Hoe de workflow werkte

De gebruiker beschreef het probleem via tekst of spraak.
De agent herkende de taal, bedoeling, applicatie en omgeving.
Interne termen en alternatieve benamingen werden gekoppeld aan de juiste businesscontext.
Ontbrekende informatie werd met gerichte vervolgvragen aangevuld.
De agent bouwde een vooraf gedefinieerde JSON-structuur op.
Power Automate selecteerde en startte de passende workflow.
Het resultaat en eventuele ticketreferentie werden teruggekoppeld aan de gebruiker.

Gestructureerde output

De agent vertaalde vrije input naar één vast gegevenscontract dat door alle workflows kon worden gebruikt.

{
  "issueType": "bug",
  "application": "canonical-application-name",
  "environment": "acceptance",
  "summary": "Korte omschrijving van het probleem",
  "observedBehaviour": "Wat de gebruiker ervaart",
  "businessImpact": "Gemelde impact",
  "recommendedAction": "create_bug"
}

Velden die niet betrouwbaar konden worden afgeleid, werden niet ingevuld of eerst opnieuw bevraagd. De agent verzon geen technische oorzaak, prioriteit of eigenaar.

Mogelijke vervolgacties

Afhankelijk van de melding kon de oplossing:

informatie uit de interne wiki ophalen;
gerelateerde work items zoeken;
een nieuw bugticket voorbereiden of aanmaken;
een incident registreren;
een Teams-bericht versturen;
een e-mail verzenden;
een aanvullende opvolgactie starten;
het resultaat teruggeven in dezelfde conversatie.

Gebruikerskanalen

De agent kon beschikbaar worden gemaakt via:

Microsoft 365 Copilot;
Microsoft Teams als chatbot of in een kanaal;
een afzonderlijke agentinterface.

Daardoor konden medewerkers de oplossing gebruiken vanuit de tools waarin zij al werkten.

Technische bouwstenen

Conversationele agent — Microsoft Copilot Studio: intake, interpretatie en vervolgvragen
Gebruikerskanalen — Microsoft 365 Copilot en Teams: tekst- en spraakgestuurde toegang
Businesscontext — glossary en applicatieregister: termen, applicaties, URL's en omgevingen normaliseren
Gestructureerde overdracht — vooraf gedefinieerd JSON-contract: betrouwbare grens tussen AI en workflows
Orchestratie — Microsoft Power Automate: routering, ticketing, retrieval en communicatie
Externe bronnen — wiki en work-itemplatform: bestaande kennis en gerelateerde issues ophalen

Er werd geen afzonderlijk custom taalmodel getraind. De oplossing gebruikte de generatieve mogelijkheden van Copilot Studio binnen duidelijke kennisbronnen, vaste outputstructuren en begrensde acties.

Expertise waarop we voortbouwen

Binnen 5A Technologies bouwen we voort op ervaring met:

het ontwerpen van de end-to-endarchitectuur;
het bouwen en configureren van de Copilot Studio-agent;
het uitwerken van de meertalige issue-intake;
het koppelen van de businessglossary en applicatiemapping;
het ontwerpen van het JSON-contract;
het bouwen van de Power Automate-workflows;
het koppelen van ticketing, wiki, Teams en e-mail;
het definiëren van validatie, foutafhandeling en actiegrenzen.

Resultaat

De oplossing bracht verschillende meldings- en opvolgstappen samen in één toegankelijke workflow. Medewerkers hoefden de technische ticketstructuur, correcte applicatiebenaming of interne routing niet zelf te kennen. De agent verzamelde en structureerde de context, terwijl Power Automate de passende bedrijfsactie uitvoerde.

Het project toont hoe AI-interpretatie en klassieke workflowautomatisatie samen een praktisch systeem vormen: natuurlijke taal aan de voorkant, gecontroleerde en reproduceerbare acties aan de achterkant.

Wat dit project demonstreert

Dit project toont hoe 5A Technologies:

tekst en spraak omzet in één vast gegevenscontract;
meertalige input koppelt aan beheerde business- en applicatiecontext;
AI-interpretatie scheidt van gecontroleerde workflowuitvoering;
ontbrekende of onzekere informatie zichtbaar houdt voor verdere opvolging;
kennis, ticketing en communicatie samenbrengt zonder de actiegrenzen los te laten.

Wilt u een gelijkaardige oplossing bespreken?

Vertel ons waar uw proces vandaag vertraagt of waar AI en automatisering beter moeten samenwerken. We bekijken samen welke controleerbare aanpak past.

Bespreek uw proces