Autonome
Workflows .
Mehr als Automatisierung: KI-Agenten planen, entscheiden und handeln selbstständig. Ihr digitaler Mitarbeiter für komplexe Aufgaben.
Was KI-Agenten können
Autonome Systeme, die selbstständig komplexe Aufgaben lösen.
Selbstständig planen
Der Agent zerlegt komplexe Aufgaben in Teilschritte und arbeitet sie systematisch ab.
→ "Recherchiere zu Thema X und erstelle einen Report" → Agent plant, sucht, fasst zusammen.
Tools nutzen
Agenten können E-Mails senden, Datenbanken abfragen, APIs aufrufen und mehr.
→ Agent entscheidet selbst, ob er Google, eine interne DB oder ein PDF durchsuchen soll.
Entscheidungen treffen
Basierend auf Kontext und Regeln trifft der Agent eigenständig Entscheidungen.
→ Support-Agent eskaliert kritische Fälle automatisch an einen Menschen.
Iterativ verbessern
Der Agent überprüft seine eigenen Ergebnisse und korrigiert bei Bedarf.
→ Code-Review Agent findet Fehler, schlägt Fix vor, prüft ob Fix korrekt ist.
KI-Agenten
Beispiele
Research Agent
Durchsucht Websites, PDFs und Datenbanken zu einem Thema und erstellt strukturierte Zusammenfassungen.
Marktanalysen, Wettbewerberrecherche, Dokumentenanalyse
Support Agent
Beantwortet Kundenanfragen basierend auf Ihrer Wissensdatenbank. Eskaliert komplexe Fälle.
Erster Support-Level, FAQ-Beantwortung, Ticket-Klassifizierung
Data Processing Agent
Verarbeitet eingehende Daten, erkennt Muster und führt entsprechende Aktionen aus.
Rechnungsverarbeitung, Lead-Qualifizierung, Bestellabwicklung
Wie ein KI-Agent
arbeitet
Aufgabe empfangen
Der Agent erhält eine Aufgabe – per Trigger (E-Mail, Webhook) oder direkten Auftrag.
Plan erstellen
Das LLM analysiert die Aufgabe und erstellt einen Ausführungsplan mit Teilschritten.
Tools nutzen
Der Agent ruft bei Bedarf Tools auf: Suche, Datenbank, E-Mail, APIs – je nach Aufgabe.
Ergebnis prüfen & liefern
Der Agent überprüft sein Ergebnis, korrigiert bei Bedarf und liefert die Antwort.
Unser
Tech-Stack
n8n
Workflow-Plattform mit nativen AI Agent Nodes und LangChain-Integration.
LangChain
Framework für die Verkettung von LLM-Aufrufen mit Memory und Tools.
Vector Stores
Pinecone, Qdrant oder Supabase für semantische Suche in Dokumenten.
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interessieren
Noch Fragen zu
KI-Agenten?
01 Was unterscheidet KI-Agenten von normaler KI-Automatisierung?
+
Normale KI-Automatisierung führt eine definierte Aufgabe aus (z.B. "klassifiziere diese E-Mail"). Ein Agent kann mehrere Schritte planen und ausführen, Tools nutzen und bei Bedarf seinen Ansatz anpassen – wie ein autonomer Assistent.
02 Sind KI-Agenten zuverlässig genug für den Produktiveinsatz?
+
Für klar definierte Aufgabenbereiche ja. Wir bauen Sicherheitsmechanismen ein: Bestätigungs-Schritte für kritische Aktionen, Eskalation an Menschen bei Unsicherheit, Logging aller Entscheidungen.
03 Welche Infrastruktur brauche ich für KI-Agenten?
+
n8n (Cloud oder Self-Hosted), Zugang zu einem LLM (OpenAI, Claude, oder lokal), optional einen Vector Store für RAG. Wir kümmern uns um das Setup.
04 Was kosten KI-Agenten in der Entwicklung?
+
Ein einfacher Agent (z.B. Research Assistant) startet ab 1.490€. Komplexere Multi-Agent Systeme ab 3.900€. Die laufenden Kosten hängen vom Nutzungsvolumen ab.
05 Kann ich bestehende Workflows zu Agenten upgraden?
+
Oft ja. Wenn Sie bereits n8n oder Make nutzen, können wir KI-Agent-Fähigkeiten schrittweise hinzufügen – Sie müssen nicht bei Null anfangen.
Ihren KI-Agent entwickeln lassen
In einem kostenlosen Gespräch analysieren wir, ob ein KI-Agent für Ihre Aufgaben sinnvoll ist.