Agenten für künstliche Intelligenz
Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein KI-Agent führt Aufgaben aus: Er liest eine E-Mail, entscheidet, was damit geschehen soll, aktualisiert ein System und zieht erst dann einen Menschen hinzu, wenn die Entscheidung menschliches Urteilsvermögen erfordert.
Wir bauen autonome Agenten mit LangGraph und LangChain für Unternehmen, die wollen, dass die Arbeit geschieht, ohne dass jemand jeden Schritt überwacht.
Das Problem, das wir damit lösen
Es gibt Arbeit, die nicht dialogorientiert ist, aber auch keine einfache Automatisierung mit festen Regeln. Einen Lead zu qualifizieren erfordert, den Kontext abzuwägen. Eine E-Mail zu beantworten erfordert, die Absicht zu erfassen. Eine Anfrage zu sortieren erfordert die Entscheidung, wohin sie weitergehen soll.
Diese Art von Arbeit erfordert traditionell einen Menschen. Ein gut gebauter Agent kann den ersten Durchgang allein erledigen und nur das eskalieren, was wirklich eine menschliche Entscheidung braucht.
So funktioniert es
Diagnose
Wir bestimmen, wo einfache Automatisierung endet und der Bedarf an Entscheidungen beginnt. Nicht alles braucht einen Agenten, und das sagen wir, wenn es so ist.
Umsetzung
Wir bauen den Agenten auf einer RAG-Architektur, verbunden mit den Dokumenten und Systemen Ihres Unternehmens, damit Entscheidungen auf Ihrem tatsächlichen Kontext beruhen und nicht auf allgemeinen Annahmen.
Ergebnisse
Wir beobachten das Verhalten des Agenten im Produktivbetrieb und justieren die Grenze zwischen dem, was er allein entscheidet, und dem, was er eskaliert.
Konkreter Nachweis
Es ist nicht nur das, was wir verkaufen, sondern das, was wir selbst einsetzen. Unser eigener Vertrieb — Ansprache, Qualifizierung, Nachfassen — läuft auf derselben Multi-Agenten-Architektur mit LangGraph, die wir für Kunden bauen. Wäre die Technologie nicht solide genug, würden wir ihr nicht unser eigenes Geschäft anvertrauen.
Für wen das sinnvoll ist
Sinnvoll ist es bei Arbeitsmengen, bei denen die meisten Fälle einem vorhersehbaren Muster folgen, aber dennoch etwas Interpretation erfordern: Lead-Qualifizierung, Anfragensortierung, erste Antwort auf E-Mails. Nicht sinnvoll ist es bei Entscheidungen mit hohem Risiko oder geringem Volumen, bei denen sich der Aufwand für den Agenten nicht lohnt.
Technologie
LangGraph, LangChain, RAG, Claude AI, FastAPI.
- LangGraph
- LangChain
- RAG
- Claude AI
- FastAPI
Häufige Fragen
Kann der Agent ganz ohne Aufsicht handeln?
Wir legen die Grenzen der autonomen Entscheidung immer in der Diagnosephase fest. Entscheidungen mit größerer Tragweite gehen über einen Menschen.
Woher weiß der Agent etwas über mein Unternehmen?
Über eine RAG-Architektur, verbunden mit Ihren tatsächlichen Dokumenten, Richtlinien und Systemen.
Ist das etwas anderes als ein Chatbot?
Ja. Ein Chatbot unterhält sich. Ein Agent führt Aufgaben aus und trifft Entscheidungen innerhalb festgelegter Grenzen.