KI-Agenten für Unternehmen
Sprachmodell-gestützte Agenten, die wiederkehrende Aufgaben in Ihren Workflow übernehmen — mit klar umrissenen Tools, dokumentiertem Audit-Trail, Eval-Suite und Human-in-the-Loop. Kein Chatbot-Spielzeug, sondern Werkzeuge, die im Linienbetrieb tragen.
Abgrenzung: Chatbot vs. KI-Agent
Ein Chatbot reagiert auf Anfragen mit Text. Ein KI-Agent erledigt eine konkrete Aufgabe in einem Prozess — er liest Eingaben, klassifiziert, ruft Tools auf, schreibt Daten zurück, eskaliert wenn nötig an Menschen. Chatbots leben am User-Frontend; Agenten leben in Ihrem Geschäftsprozess. Wir bauen Agenten.
Typische Einsatzfälle
- Ticket-Klassifikation und intelligentes Routing (KIX, OTRS, Jira, Zammad)
- Doku-Assistenten mit RAG über Confluence, SharePoint, Filesystem oder Wissensbasis
- Code-Review-Agenten für PR-Triage, Style-Checks und Onboarding-Hinweise
- Customer-Support-Vorqualifikation mit sauberer Übergabe an menschliche Agents
- Daten-Anreicherung — strukturierte Felder aus Freitext extrahieren
- Compliance-Vorprüfung von Dokumenten gegen Policy-Sets
- Automatisierte Berichts-Erstellung aus heterogenen Datenquellen
- Operations-Agenten für DevOps-Workflows (Build-Triage, Incident-Vorklassifikation)
Vorgehen
- Use-Case-Analyse — Welche Entscheidung wird heute manuell getroffen, wie oft, mit welcher Fehlertoleranz? Was ist messbares Ziel?
- Modell-Auswahl — On-Premise (Llama, Gemma, Mistral via vLLM/llama.cpp) oder API (OpenAI, Anthropic), je nach Daten-Schutzklasse und Latenz-Budget.
- Tool-Definition — welche externen Aktionen darf der Agent ausführen? Mit welchen Permissions? Welche Fallback-Pfade gelten?
- RAG-Anbindung — Vector-Store-Setup (pgvector, Qdrant, Weaviate), Wissensquellen, Quellen-Zwang in der Antwort.
- Eval-Loop — Goldenes Test-Set, automatisierte Bewertung, Regressions-Tests bei jedem Prompt-Refactor.
- Betrieb — Monitoring (Latenz, Token-Verbrauch, Eval-Drift), Alerting, Human-in-the-Loop-Eingriff, Audit-Log.
Tech-Stack
Deliverables
- Agent-Code im Repo, modular getrennt in Prompts, Tools, Eval, Observability
- Eval-Suite mit Gold-Set, CI-Integration, Regression-Gate
- Monitoring-Dashboard für Latenz, Token-Cost, Eval-Score, Tool-Use-Quote
- Audit-Log-Schema (wer fragte was, was antwortete der Agent, welcher Mensch gab frei)
- Betriebs-Runbook inkl. Roll-Back-Pfad bei Modell- oder Prompt-Drift
- Schulung Ihres Teams in Prompt-Pflege, Tool-Erweiterung und Eval-Updates
Kundennutzen
- Spürbar entlastete Mitarbeitende durch übernommene Routinearbeit
- Weniger Backlog, höhere Bearbeitungs-Geschwindigkeit bei Standardvorgängen
- Konsistente Qualität — der Agent macht „Routine-Fall A" immer gleich
- Vollständige Nachvollziehbarkeit über Audit-Log und Eval-Berichte
- Skalierbarkeit ohne lineares Personal-Wachstum
Compliance & Security
- Datenklassifikation vor Modell-Auswahl — keine VS-NfD-Daten zu Cloud-APIs
- On-Premise-Option für regulierte Branchen (KRITIS, Banking, Health, öffentlich)
- EU-AI-Act-Bewertung des Use-Cases (Risk-Tier, Transparenz-Pflichten)
- ISO/IEC 42001 als Management-System für KI-Governance, sofern relevant
- Audit-Trail aller Agent-Entscheidungen inkl. Modell-Version und Prompt-Hash
- Red-Teaming gegen Prompt-Injection und Tool-Missbrauch (siehe IT-Administration)
FAQ
Bauen Sie Agenten von Grund auf oder kombinieren Sie fertige Frameworks?
Beides — wir nutzen LangChain/LangGraph/LlamaIndex als Baukasten, schreiben aber agentenspezifische Logik (Tools, Eval, State-Machines) selbst, wenn ein Framework-Wrapper Performance oder Wartbarkeit kostet. Ziel ist immer ein Agent, den Ihr Team in fünf Jahren noch versteht.
Was ist mit Halluzinationen und Sicherheit?
Zwei Schichten: (1) im Design — strikte Tool-Definitionen, RAG-Quellenzwang, Antwort-Validierung gegen Schema, Confidence-Schwellen. (2) im Betrieb — Human-in-the-Loop für jede Entscheidung mit Außenwirkung, gold-set-basierte Eval als Regressions-Gate, Drift-Monitoring. Unser AI-Security-Audit (Teil der IT-Administration) deckt zusätzlich Red-Teaming ab.
Reicht ein lokales Modell oder muss es GPT/Claude sein?
Hängt vom Use-Case. Klassifikation, strukturierte Extraktion, Code-Triage: ein 7–27B-Modell on-prem (Gemma, Llama, Mistral) reicht oft. Freie Konversation mit Tool-Use bei niedriger Latenz: dann gehen API-Modelle vor. Modell-Größe ist Mittel, nicht Selbstzweck.
Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
2–3 Wochen für einen funktionsfähigen Prototyp mit echtem Eval auf Ihrem Use-Case. Produktionsreife je nach Compliance-Tiefe und Integrations-Breite typisch 6–12 Wochen.
Was passiert mit den Daten?
Bleibt bei Ihnen — wir hosten nichts dauerhaft. Entwicklung wahlweise in unserer DSGVO-konformen DACH-Cloud (Hetzner), in Ihrer Umgebung oder in air-gapped Setups. Bei API-Modellen klären wir vorab DPA-Status, Datenlokalität und Opt-Out für Training.
Agenten-Use-Case besprechen
Welcher repetitive Vorgang frisst gerade Stunden pro Tag? Schildern Sie uns die Aufgabe — wir antworten mit einer ersten Einschätzung zu Machbarkeit, Modell-Wahl und Effort.
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