KI-Agenten, die die Arbeit erledigen, mit Ihnen in Kontrolle
Gjethe baut KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben in Ihren Tools erledigen: Leads recherchieren und das CRM aktualisieren, Support-Tickets sortieren, Dokumente entwerfen und ablegen, planen und nachfassen. Jeder Agent erhält nur die Berechtigungen, die er braucht, holt vor riskanten Aktionen menschliche Freigabe ein und protokolliert jeden Schritt.
- Kostenlose Erstberatung
- Schriftliches Angebot für Ihr Projekt
- Flexible Zahlungsmeilensteine
Auf einen Blick
- Handelt in
- CRM, E-Mail, Kalender, Dokumenten, APIs
- Kontrolle
- Begrenzte Berechtigungen, menschliche Freigabe
- Transparenz
- Jeder Schritt protokolliert
- Gebaut mit
- Tool Calling und MCP
Definition
Was ist KI-Agenten-Entwicklung?
Ein KI-Agent ist Software, die ein Sprachmodell nutzt, um eine Abfolge von Schritten auf ein Ziel hin zu planen und auszuführen, dabei Tools (APIs, Datenbanken, Suche, E-Mail) aufruft und Ergebnisse unterwegs prüft, statt nur Text zu erzeugen.
Ein Chatbot antwortet; ein Agent handelt. Das macht Agenten leistungsfähig und erhöht zugleich die Einsätze, denn eine falsche Aktion kostet mehr als ein falscher Satz. Wir entwerfen Agenten wie jedes andere System, das Geschäftsdaten berührt: enger Umfang, minimale Berechtigungen, klare Kontrollpunkte, an denen ein Mensch freigibt, und Protokolle, die genau zeigen, was geschah und warum. Viele Aufgaben brauchen eher einen verlässlichen Workflow mit einem KI-Schritt als einen voll autonomen Agenten, und das sagen wir Ihnen.
Für wen ist es geeignet?
Vertrieb und Geschäftsentwicklung
Interessenten recherchieren, Datensätze anreichern, personalisierte Ansprachen entwerfen und das CRM aktuell halten.
Support-Teams
Eingehende Tickets sichten, Kontodetails sammeln, Antworten entwerfen und komplexe Fälle weiterleiten.
Betrieb und Back Office
Dokumente verarbeiten, Datensätze abgleichen, fehlende Informationen nachfordern und Systeme aktualisieren.
Softwareprodukte
Agentische Funktionen ergänzen, mit denen Ihre Nutzer Aufgaben in Ihrem Produkt delegieren können.
Was enthalten ist und was Sie behalten
Was enthalten ist
- Aufgabenanalyse: was der Agent tun und nicht tun soll
- Tool-Design: die Aktionen, die der Agent ausführen kann
- Berechtigungsmodell mit minimalen Rechten
- Freigabeschritte mit Mensch im Prozess
- Prompts für Planung und Schlussfolgerung
- Integration mit CRM, E-Mail, Kalender und internen APIs
- MCP-Server für wiederverwendbaren Tool-Zugriff
- Leitplanken, Limits und Fallbacks
- Audit-Logs Schritt für Schritt
- Auswertung an realistischen Testaufgaben
- Kostenkontrolle und Nutzungsüberwachung
- Operator-Dashboard zum Prüfen und Korrigieren von Läufen
Was Sie erhalten
Wird am Ende übergeben. Gehört Ihnen.
- Agent auf Ihrer Infrastruktur bereitgestellt
- Dokumentation von Tools und Berechtigungen
- Evaluationsergebnisse zu Testaufgaben
- Monitoring und Audit-Log-Dashboard
- Runbook für Betreiber
Wie funktioniert ein KI-Agent?
Ziel
Eine Anfrage in einfacher Sprache, von einem Nutzer oder nach Zeitplan
Planen
Das Modell zerlegt das Ziel in Schritte
Tools nutzen
Ruft Ihr CRM, Ihren Kalender, Ihre Datenbank oder APIs auf: nur die erlaubten
Prüfen
Prüft Ergebnisse; riskante Aktionen warten auf menschliche Freigabe
Erledigt und protokolliert
Ergebnis geliefert, jeder Schritt aufgezeichnet
Workflow, Assistent oder Agent?
Nicht jede Aufgabe braucht volle Autonomie. Die leichteste funktionierende Option zu wählen hält alles verlässlich und bezahlbar.
| Vorgehen | Was es tut | Wählen Sie es, wenn |
|---|---|---|
| Automatisierter Workflow | Feste Schritte mit einem KI-Schritt, etwa Klassifizieren oder Extrahieren | Der Prozess vorhersehbar ist |
| Assistent (Copilot) | Schlägt Entwürfe und Aktionen vor; ein Mensch entscheidet | Urteilsvermögen zählt und das Volumen moderat ist |
| Agent | Plant und führt Schritte selbst aus, mit Freigabepunkten | Aufgaben variieren und mehrere Tools zur Erledigung brauchen |
Sicherheitsregeln, denen jeder von uns gebaute Agent folgt
- Nur die Tools und Daten, die die Aufgabe erfordert
- Standardmäßig Lesezugriff; Schreibzugriff nur, wo nötig
- Menschliche Freigabe für Senden, Bezahlen, Löschen oder Veröffentlichen
- Ausgaben- und Schrittlimits pro Lauf
- Jeder Tool-Aufruf und jede Entscheidung protokolliert
- Leichter Schalter, um den Agenten zu pausieren
- Klare Fehlermeldungen statt stillem Raten
Beispiel-Agenten, die wir bauen
Lead-Recherche-Agent
Recherchiert neue Anmeldungen oder eingehende Leads, reichert den CRM-Eintrag an und entwirft eine personalisierte Erstmail zur Freigabe.
Ticket-Triage-Agent
Liest eingehende Tickets, sammelt Kontext zum Konto, setzt die Priorität und entwirft eine Antwort oder leitet an das richtige Team weiter.
Dokumentenverarbeitungs-Agent
Prüft eingereichte Dokumente auf Vollständigkeit, extrahiert Daten und fordert fehlende Unterlagen per E-Mail an.
Terminplanungs-Agent
Koordiniert Termine über Kalender hinweg, schlägt Zeiten vor und hakt nach, bis ein Termin bestätigt ist.
So funktioniert die Entwicklung von KI-Agenten, Schritt für Schritt
Jeder Schritt hat ein klares Ergebnis, das Sie prüfen können. Der Zeitrahmen wird in Ihrem Angebot vereinbart.
- 1
Aufgabe auswählen
Eine konkrete, sich wiederholende Aufgabe mit klaren Erfolgskriterien: nicht „die Abteilung automatisieren“.
- 2
Tools und Berechtigungen abbilden
Die Aktionen, die der Agent braucht, mit der niedrigsten Berechtigungsstufe, die funktioniert.
- 3
Prototyp
Eine erste Version, an echten Beispielen getestet, um zu sehen, wo sie gelingt und wo sie scheitert.
- 4
Leitplanken ergänzen
Freigabeschritte, Limits, Validierung und Fallbacks rund um die Schwachstellen.
- 5
Evaluieren
Ein Testset von Aufgaben, gemessen an Erfolgsquote, Fehlern und Kosten.
- 6
Bereitstellen und beaufsichtigen
Start mit Operatoren, die Läufe prüfen, dann die Autonomie erweitern, wenn Vertrauen entsteht.
Tools und was Ihr Angebot beeinflusst
Die Preisgestaltung richtet sich nach Ihrem Projekt und wird in Ihrem Angebot vereinbart. Diese Faktoren bestimmen es.
| Faktor | Warum er wichtig ist |
|---|---|
| Anzahl der Tools | Jedes System, in dem der Agent handeln kann, braucht ein gut entworfenes, getestetes Tool. |
| Aufgabenvariabilität | Vorhersehbare Aufgaben sind günstiger zuverlässig zu machen als offene. |
| Risiko der Aktionen | Aktionen mit Geld, Kunden oder Löschungen brauchen mehr Leitplanken und Freigabeabläufe. |
| Auswertungstiefe | Ein starkes Testset aufzubauen kostet Zeit, macht den Agenten aber vertrauenswürdig. |
| Laufvolumen | Die Modellnutzungskosten skalieren mit der Zahl der Aufgaben, die der Agent erledigt. |
| Bereich | Tools |
|---|---|
| Modelle | Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini |
| Agenten-Tooling | Tool Calling, Model Context Protocol (MCP), Vercel AI SDK, LangGraph |
| Integrationen | HubSpot, Salesforce, Gmail und Outlook, Google Kalender, Notion, interne APIs |
| Observability | Langfuse, strukturierte Audit-Logs, Kosten-Dashboards |
Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten
Was bei uns am häufigsten schiefgeht und wie ein gutes Projekt es vermeidet.
Zu viel Autonomie zu früh
Beginnen Sie mit Freigabe bei jeder wichtigen Aktion; entfernen Sie Kontrollpunkte erst, wenn der Agent sich bewährt hat.
Weitreichende Berechtigungen
Ein Agent mit Admin-Zugriff auf alles ist ein Sicherheitsvorfall, der nur darauf wartet zu passieren.
Kein Evaluationsset
Ohne Testaufgaben können Sie nicht sagen, ob eine Prompt-Änderung den Agenten besser oder schlechter gemacht hat.
Agenten für vorhersehbare Arbeit
Wenn sich die Schritte nie ändern, ist ein Workflow mit einem KI-Schritt günstiger und zuverlässiger.
Unsichtbares Denken
Wenn etwas schiefgeht, sind Protokolle jedes Schritts der einzige Weg zu verstehen, warum.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten?
Ein Chatbot reagiert auf Nachrichten. Ein Agent arbeitet auf ein Ziel hin, indem er Schritte plant und Tools nutzt (Suchen, Datensätze aktualisieren, Entwürfe senden), mit Kontrollpunkten, an denen ein Mensch freigibt.
Ist es sicher, KI in unseren Systemen Aktionen ausführen zu lassen?
Mit dem richtigen Design ja: minimale Berechtigungen, menschliche Freigabe für folgenreiche Aktionen, Limits pro Lauf und vollständige Protokolle. Wir beginnen konservativ und erweitern die Autonomie nur, wenn die Ergebnisse es rechtfertigen.
Was ist MCP?
Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, um KI-Modelle mit Tools und Daten zu verbinden. Tools als MCP-Server zu bauen macht sie über verschiedene KI-Assistenten und Agenten hinweg wiederverwendbar.
Welche Aufgaben eignen sich für Agenten?
Wiederkehrende Aufgaben, die mehrere Schritte über Tools hinweg und etwas Urteilsvermögen brauchen: Lead-Recherche, Ticket-Triage, Dokumentenverarbeitung, Terminplanung und Nachfassen.
Wie zuverlässig sind Agenten?
Die Zuverlässigkeit hängt von der Aufgabe und den Leitplanken ab. Wir messen die Erfolgsquote vor dem Start an einem Testset und teilen die Ergebnisse, damit Sie entscheiden, wie viel Sie automatisieren.
Was kostet der Betrieb eines Agenten?
Modellnutzung pro Aufgabe plus Hosting. Mehrstufige Aufgaben verbrauchen mehr Tokens als Einzelantworten; wir schätzen die Kosten pro Aufgabe und setzen Limits.
Kann der Agent in unseren bestehenden Chat-Tools arbeiten?
Ja, Agenten lassen sich aus Slack, Teams, E-Mail oder einem einfachen Web-Dashboard auslösen und überwachen.
Was passiert, wenn der Agent nicht weiterkommt?
Er hält an, erklärt, was er versucht hat und warum er nicht weitermachen konnte, und übergibt die Aufgabe an einen Menschen, statt zu raten.
Können wir sehen, was der Agent getan hat?
Ja. Jeder Lauf wird mit Plan, jedem Tool-Aufruf, Ergebnissen und Freigaben protokolliert und ist in einem Operator-Dashboard einsehbar.
Gehört uns der Agent?
Ja. Code, Prompts, Tools und Protokolle laufen auf Ihren Konten und gehören Ihnen.
Kann ein Agent über mehrere unserer Tools hinweg arbeiten?
Ja, genau dort bringen Agenten den größten Nutzen. Ein einzelner Lauf kann eine E-Mail lesen, den Kunden im CRM nachschlagen, eine Bestellung im Shop prüfen und eine Antwort entwerfen, jeweils über ein eigenes, begrenztes Tool.
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KI-API-Integration
Sprach-, Bild- und Sprachmodelle in Ihrer Software.
API-Integration
Verbinden Sie die Tools, die Sie bereits nutzen, damit Daten von selbst fließen.
Entwicklung von KI-Agenten nach Branche
Setzen Sie einen KI-Agenten ein.
Sagen Sie uns, was Sie brauchen. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, einen klaren Plan und ein schriftliches Angebot. Die erste Beratung ist immer kostenlos.
- Wie es weitergeht
- 1Sie sagen uns, was Sie brauchen
- 2Wir melden uns möglichst innerhalb von 24 Stunden mit Rückfragen
- 3Sie erhalten ein schriftliches Angebot für Ihr Projekt