KI-Agenten & Integration
KI-Agenten, die in Ihren
Systemen mitarbeiten.
Ein KI-Agent liest eine Anfrage, schlägt in Ihren Systemen nach und bereitet den nächsten Schritt vor. Was er selbst ausführen darf, legen Sie fest.
Projekt besprechenKostenloses Erstgespräch · Direkt mit Daniel Gläser
- 01Auftrag
- 02Plan + Werkzeug
- 03Freigabe
- 04Aktion im System
Was ein Agent ist
Modell, Werkzeuge und Regeln.
Ein KI-Agent besteht aus einem Sprachmodell, Werkzeugen und Regeln. Das Modell versteht die Aufgabe und plant die Schritte. Die Werkzeuge geben ihm Zugriff auf Ihre Systeme, etwa eine Kundensuche, einen Kalender oder das Anlegen eines Vorgangs. Die Regeln bestimmen, welches Werkzeug er wann nutzen darf und wann ein Mensch entscheidet.
Anders als ein Chatbot beantwortet ein Agent nicht nur Fragen, er führt Schritte aus. Technisch geschieht das über Function Calling: Das Modell wählt eine definierte Funktion und liefert die Parameter. Ihre Software führt den Aufruf aus und prüft dabei Rechte und Eingaben. Das Modell greift nie direkt auf eine Datenbank zu.
Werkzeugaufrufe unterstützen gängige Cloud-Modelle, z. B. von OpenAI, Anthropic, Google oder Mistral, ebenso viele offene Modelle für den lokalen Betrieb. Welches Modell passt, hängt von Aufgabe, Datenart und laufenden Kosten ab.
Beispiele
Was ein Agent konkret übernimmt.
Typische Abläufe mit Eingabe und Ergebnis. Jeder lässt sich zunächst nur lesend und mit Entwürfen betreiben.
Posteingang vorsortieren
Eingang: eine Kundenmail mit Reklamation und Foto. Der KI-Mail-Agent erkennt Anliegen und Dringlichkeit, sucht Kunde und Auftrag im CRM und legt einen Antwortentwurf mit den passenden Daten ab. Eine Mitarbeiterin prüft den Entwurf und sendet ihn.
Termin- und Auftragsannahme
Eingang: eine Anfrage per Formular oder Mail, z. B. „Wartung für zwei Geräte nächste Woche“. Der Agent fragt fehlende Angaben nach, prüft freie Zeiten im Kalender und schlägt zwei Termine vor. Eingetragen wird erst nach Bestätigung.
Daten nachschlagen, Vorgang anlegen
Eingang: „Wo steht Lieferung 4711?“ Der Agent liest Status und Liefertermin aus ERP oder Warenwirtschaft und beantwortet die Frage. Weicht der Termin ab, legt er einen Vorgang mit allen Fakten an. Welche Felder er schreiben darf, ist vorher festgelegt.
Telefonannahme mit Weiterleitung
Ein KI-Telefonassistent nimmt Anrufe an, wenn niemand frei ist. Er sagt zu Beginn, dass hier eine KI spricht, erfasst Anliegen und Rückrufnummer und leitet dringende Fälle an die zuständige Person weiter. Aus jedem Gespräch entsteht eine kurze Notiz im System. Sprachdaten und Aufzeichnung werden datenschutzrechtlich gesondert geprüft.
Assistent, Workflow, Agent
Assistent, Workflow oder Agent?
Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten. Oft ist die einfachere Lösung die bessere.
KI-Assistent
Beantwortet Fragen aus Ihrem Wissen.
- Liest Dokumente, führt keine Aktionen aus.
- Passt für Wissenssuche und Kundensupport.
- Geringes Risiko, schneller Start.
Workflow
Feste Schritte nach festen Regeln.
- Jeder Fall durchläuft denselben Ablauf.
- KI übernimmt einzelne Schritte, z. B. das Klassifizieren.
- Gut testbar und günstig im Betrieb.
Agent
Plant die Schritte selbst und nutzt Werkzeuge.
- Für Fälle, die jedes Mal etwas anders aussehen.
- Braucht Rechte, Freigaben und Protokolle.
- Mehr Testaufwand und höhere Laufzeitkosten.
Integration
Angebunden an Ihre Software.
Bestehende Software per API
Viele CRM-, ERP- und Ticketsysteme bieten eine Programmierschnittstelle. Darüber binde ich den Agenten an, mit einem eigenen technischen Benutzer und nur den Rechten, die er braucht. Fehlt eine Schnittstelle, prüfen wir Alternativen wie einen lesenden Datenbankzugriff, einen Export oder eine kleine Zwischenschicht.
MCP-Server für interne Systeme
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen Werkzeuge und Datenquellen einheitlich anbinden. Ich entwickle MCP-Server für Ihre internen Systeme, z. B. eine Auftragsdatenbank oder die Dokumentenablage. Anmeldung und Rechteprüfung sitzen auf dem Server, sodass verschiedene KI-Anwendungen dieselben Werkzeuge kontrolliert nutzen können.
KI in eigenen Anwendungen
Ich entwickle Managementsysteme mit KI-Anbindung, in denen Vorschläge und Prüfungen direkt in der Oberfläche erscheinen. Ein Beispiel aus eigener Entwicklung ist die iPhone-App Repp, die auf Wunsch einen Trainingsplan per KI erstellt.
Repp ansehenNeue Software mit KI von Anfang an
Lässt sich ein bestehendes System nicht sinnvoll erweitern, kann eine eigene Anwendung die bessere Grundlage sein. Agent, Datenmodell und Oberfläche werden dann gemeinsam geplant.
Zur SoftwareentwicklungRechte & Kontrolle
Was ein Agent darf, steht vorher fest.
Lesen, vorschlagen, ausführen
Lesen heißt: Der Agent schlägt nach und ändert nichts. Vorschlagen heißt: Er erstellt Entwürfe, die ein Mensch übernimmt. Ausführen heißt: Er handelt selbst, aber nur bei eng begrenzten Aufgaben. Wir starten in der Regel mit Lesen und Vorschlagen.
Freigaben
Aktionen mit Folgen, etwa der Versand an Kunden, Buchungen oder Löschungen, warten auf eine Bestätigung. Unsichere oder ungewöhnliche Fälle gibt der Agent mit Begründung an einen Menschen ab.
Protokolle
Jeder Werkzeugaufruf wird mit Zeitpunkt, Eingabe und Ergebnis protokolliert. So ist nachvollziehbar, warum ein Vorgang entstanden ist, und Fehler lassen sich gezielt beheben. Wer die Protokolle sehen darf und wie lange sie gespeichert werden, legen wir mit fest.
Kostenkontrolle
Sprachmodelle rechnen meist nach verarbeiteten Tokens ab. Token-Limits pro Anfrage und pro Tag, eine Obergrenze für Schritte je Aufgabe und ein kleineres Modell für einfache Teilaufgaben halten die Kosten planbar. Der Verbrauch ist im Betrieb jederzeit einsehbar.
Tests mit echten Fällen
Vor dem Start testen wir mit einer Sammlung echter, anonymisierter Fälle aus Ihrem Alltag, auch mit unklaren und fehlerhaften Eingaben. Nach jeder Änderung an Prompt, Modell oder Werkzeug laufen dieselben Fälle erneut.
Datenschutz und Transparenz
Das Modell erhält nur die Daten, die für die jeweilige Aufgabe nötig sind. Wer mit einem Agenten schreibt oder spricht, erfährt, dass es sich um ein KI-System handelt. Anbieter, Datenflüsse und Speicherorte werden für den konkreten Einsatz geprüft.
Ratgeber KI und DSGVOGrenzen
Wo Agenten an Grenzen stoßen.
Sprachmodelle können Aufgaben falsch verstehen oder Fakten erfinden. Je mehr Schritte ein Agent allein ausführt, desto mehr Stellen gibt es, an denen etwas schiefgeht. Deshalb bleiben Abläufe kurz, Werkzeuge eng gefasst und Ergebnisse überprüfbar.
Mails und Dokumente können versteckte Anweisungen enthalten, sogenannte Prompt Injection. Ein Agent darf solche Texte nie als Befehl behandeln. Rechte werden darum in der Software geprüft und nicht nur im Prompt beschrieben.
Entscheidungen mit großer Tragweite für Menschen, etwa bei der Personalauswahl oder Kreditwürdigkeit, überlasse ich keinem Agenten. Für solche Bereiche stellt der EU AI Act zusätzliche Anforderungen. KI kann hier Unterlagen ordnen, entscheiden muss ein Mensch.
Zusammenarbeit
Ein klarer Weg in den Alltag.
Ablauf auswählen
Einen häufigen Vorgang mit klarer Eingabe und klarem Ergebnis festlegen und Erfolgskriterien vereinbaren.
Werkzeuge und Rechte festlegen
Bestimmen, was der Agent lesen, vorschlagen oder ausführen darf, und echte Testfälle sammeln.
Pilot im Vorschlagsmodus
Der Agent arbeitet mit echten Fällen, ein Mensch übernimmt jedes Ergebnis. Qualität und Kosten werden gemessen.
Schrittweise erweitern
Bewährte Schritte freigeben, Protokolle auswerten und weitere Werkzeuge anbinden.
Vor dem Start
Gute Fragen. Klare Antworten.
Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein Agent nutzt zusätzlich Werkzeuge: Er schlägt in Ihren Systemen nach, erstellt Entwürfe oder legt Vorgänge an. Dafür braucht er festgelegte Rechte, Freigaben und Protokolle.
Was kostet es, einen KI-Agenten entwickeln zu lassen?
Die Kosten hängen von der Zahl der angebundenen Systeme, der Qualität ihrer Schnittstellen, dem Testaufwand und den laufenden Modellkosten ab. Wir beginnen mit einem abgegrenzten Pilot für einen Ablauf, dessen Aufwand vorab vereinbart wird. Danach lassen sich die Betriebskosten aus echten Nutzungsdaten abschätzen.
Kann ein KI-Agent mit meiner bestehenden Software arbeiten?
Wenn die Software eine Schnittstelle (API) oder einen geregelten Datenzugang bietet, meist ja. Das prüfe ich vorab anhand der Dokumentation und eines Testzugangs. Ohne Schnittstelle sind Exporte oder eine Zwischenschicht möglich, mit Einschränkungen.
Was ist MCP und brauche ich das?
Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen Werkzeuge und Datenquellen anbinden. Es lohnt sich, wenn mehrere KI-Anwendungen dieselben internen Systeme nutzen sollen. Für einen einzelnen Agenten reicht oft die direkte Anbindung per Function Calling.
Darf der Agent Mails selbstständig versenden?
Technisch ist das möglich. Ich richte es nur für eng umrissene, ausdrücklich freigegebene Fälle ein, etwa Eingangsbestätigungen. Inhaltliche Antworten bleiben Entwürfe, bis ein Mensch sie geprüft hat.
Welche Daten sieht das Sprachmodell?
Nur das, was für die jeweilige Aufgabe nötig ist und über die freigegebenen Werkzeuge abgefragt wird. Ob ein Cloud-Modell mit Auftragsverarbeitungsvertrag oder ein lokales Modell passt, entscheiden wir nach Datenart. Das wird für den konkreten Einsatz geprüft.