KI-Agenten verbinden ein Sprachmodell (Gehirn), eigenes Wissen (Gedächtnis) und Werkzeuge wie Kalender oder E-Mail. Das Ergebnis: eine Automatisierung, die auf Kontext reagiert – nicht nur auf Regeln.
Klassische Automatisierungen folgen festen Regeln: Wenn X passiert, dann tue Y. Ein KI-Agent geht einen Schritt weiter: Er versteht Anfragen in natürlicher Sprache, wählt selbst das passende Werkzeug und antwortet kontextbezogen – auf Basis von Dokumenten, Datenbanken oder früheren Gesprächen.
Grundlage ist ein Large Language Model (LLM) – zum Beispiel GPT-4 oder ein lokales Open-Source-Modell. Dazu kommen Werkzeuge (Tools), die der Agent aktiv nutzen kann: E-Mail senden, Kalender lesen, Datenbank abfragen oder Dokumente durchsuchen.
Eingehende Anfragen werden verstanden, kategorisiert und mit passenden Antworten oder Rückfragen beantwortet.
Ein KI-Bot beantwortet häufige Kundenfragen auf Basis Ihrer eigenen Dokumente – auf der Website oder intern.
Umfragen, Bewertungen und Feedback-E-Mails werden automatisch zusammengefasst und nach Themen sortiert.
Der Agent empfängt Anfragen, prüft den Kalender und schlägt Termine vor – ohne menschliches Zutun.
Viele KI-Dienste senden Ihre Daten in US-amerikanische Clouds. Auf Wunsch baue ich KI-Agenten, die vollständig auf Ihrem eigenen Server laufen – mit Open-Source-Modellen wie Llama oder Mistral. Ihre Daten bleiben bei Ihnen.
Nein. Ich entwickle, konfiguriere und teste den Agenten. Sie erhalten eine fertige Lösung mit Einweisung – und ich bin für Anpassungen jederzeit erreichbar.
Das hängt vom Modell ab. Self-hosted-Modelle haben keine laufenden API-Kosten. Bei OpenAI-basierter Lösung fallen geringe Token-Kosten an – für typische KMU-Nutzung oft unter 10 € pro Monat.
Ja. Mit RAG-Technologie wird dem Agenten ein eigenes Wissen mitgegeben – aus PDFs, Handbüchern, FAQ-Listen oder einer internen Datenbank. Der Agent antwortet dann auf Basis Ihrer Inhalte.
Ich zeige Ihnen, was ein KI-Agent für Ihre spezifischen Prozesse leisten kann.