2026-10-22 · ← News
Microsoft bringt KI-Agenten Diagramme bei, die auf Klicks reagieren
Microsoft Research erweitert seine Diagrammsprache Flint um Interaktionen: Der Agent beschreibt, was bei einem Klick oder einer Auswahl passieren soll, den Rest erledigt der Compiler. Eine Auswahl im Diagramm kann zudem als Kontext für die nächste Frage in den Chat zurückfließen. Belege in Zahlen für geringere Kosten und höhere Zuverlässigkeit fehlen bisher.
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Microsoft Research hat Flint-interactive veröffentlicht, eine Erweiterung der Sprache Flint, mit der ein KI-Agent Diagramme baut, die sich anklicken, filtern und hervorheben lassen. Für Teams, die Datenassistenten entwickeln, zählt vor allem eines: Eine Auswahl im Diagramm kann als Eingabe zurück ins Gespräch fließen.
Der Agent beschreibt das Verhalten, der Compiler erledigt den Rest
Am 22. Oktober stellte Microsoft Research Flint-interactive als Sprache für interaktive Visualisierungen auf Basis von Flint vor. Diagramme sollen auf Klicks, Filter, Zoom, Hervorhebungen und Verknüpfungen mit anderen Diagrammen reagieren. Wer sie erstellt, schreibt keinen Low-Level-Code. Beschrieben wird nur, auf welches Ereignis das Diagramm reagieren und wie es sich ändern soll.
Der Kern ist eine klare Arbeitsteilung. Der Compiler übersetzt Klicks, Ziehbewegungen und Tastendrücke in semantische Ereignisse, die angeben, welches Element und welche Daten betroffen sind. Nutzer oder Agent ordnen diesen Ereignissen dann Operationen zu, etwa einen neuen Stil, eine Beschriftung für einen Punkt oder einen verschobenen Ausschnitt. Die Übersetzung in die Rendering-Bibliothek übernimmt der Compiler.
Im Chat läuft das über Flint-MCP und MCP Apps. Der Agent erzeugt neben der Diagrammspezifikation eine interaction_spec und zeigt das interaktive Diagramm direkt im Gespräch an. Für Anwendungen gibt es Flint Interactive Canvas, das Ereignisse weiterreicht, sodass ein Klick ins Diagramm eine Tabelle filtern oder den Zustand der App ändern kann. Für eigene Interaktionen steht eine Programmier-API bereit.
Das Diagramm ist nicht mehr Ergebnis, sondern Ausgangspunkt der nächsten Frage
Flint erschien im Sommer als Open-Source-Sprache, mit der Agenten Diagramme für Vega-Lite, ECharts oder Chart.js erzeugen. Laut Projektseite unterstützt sie inzwischen 52 Diagrammtypen und 23 Interaktionsvorlagen. Die Version aus dem Juli sorgte vor allem dafür, dass ein statisches Diagramm gut aussieht. Jetzt folgt der nächste Schritt: Mit dem Diagramm lässt sich arbeiten.
Für Nutzer ist der Rückkanal am spannendsten. Wer eine Gruppe von Ländern oder einen Zeitpunkt markiert, gibt dem Agenten diese Auswahl als Kontext mit. Die nächste Frage muss nicht mehr mit einer Erklärung beginnen, was gemeint ist. Das Diagramm wird zum Zeigefinger.
Für Entwickler liegt der Nutzen woanders. Der Agent muss nicht für jede Interaktion eigenes JavaScript schreiben und debuggen. Microsoft räumt selbst ein, dass die wiederholten Runden aus Programmieren, Debuggen und Nachbessern viele Tokens und viel Zeit kosten. Eine kürzere Spezifikation bietet weniger Stellen, an denen etwas kaputtgeht.
Einsparungen und Zuverlässigkeit kennt bislang nur der Autor
Der Beitrag verspricht geringere Kosten und mehr Zuverlässigkeit, zeigt aber keine Messung. Es fehlen Tokens pro fertigem Diagramm, die Quote kaputter Interaktionen und ein Vergleich mit einem Agenten, der den Code direkt schreibt. Beim ursprünglichen Flint veröffentlichte Microsoft immerhin Bewertungen durch ein LLM als Gutachter. Hier bleiben nur Beschreibung und Demos.
Die zweite Grenze ist das Vokabular. Was die Vorlagen abdecken, erledigt ein Agent zuverlässig. Alles darüber hinaus braucht die Programmier-API, und damit kehrt genau der Code zurück, den die Sprache vermeiden will. Unter den Autoren ist ein Ingenieur aus dem Power-BI-Team, die Ankündigung sagt aber nichts darüber, dass Flint-interactive in kommerzielle Microsoft-Produkte einziehen soll.
Entscheidend ist, ob Werkzeuge außerhalb von Microsoft Flint übernehmen
Das erste Signal ist, ob Agenten und Chat-Umgebungen außerhalb des Microsoft-Labors Flint-MCP nutzen. Das zweite sind Vorlagen aus der Community: Die Autoren laden Designer ein, neue Interaktionen auf GitHub vorzuschlagen. Wächst das Vokabular, gibt es weniger Gründe, zu eigenem Code zu greifen.
Das dritte Signal sind Messungen. Ein Vergleich von Tokens und Fehlerquoten mit direkter Codegenerierung würde aus einer Demo ein Argument machen, mit dem man zur Leitung eines Datenteams gehen kann.
Liliths Urteil
Microsoft hat dem Agenten den Pinsel gegen einen Zeigestock getauscht: Man tippt ins Diagramm, und der Agent weiß, nach welchem Land gefragt wird. Wie viele Tokens das spart, behalten die Autoren vorerst für sich und zeigen nur hübsche Bilder.