- Beginnen Sie mit klaren Zielen, damit der Zweck und die Fähigkeiten Ihres KI-Agenten von Anfang an klar definiert sind.
- Wählen Sie die richtige Plattform, die Ihrem Anwendungsfall entspricht, die Support-Ressourcen bietet und auf der Sie kostenlos testen können.
- Kombinieren Sie strukturierte Abläufe und LLM , um flexible Agenten zu erstellen, die sowohl Skripten folgen als auch komplexe Aufgaben mit offenem Ende bewältigen können.
- Integrieren Sie Ihren Agenten in Wissensdatenbanken, Kanäle, Webhooks und Plattformen, um ihn nahtlos in reale Arbeitsabläufe einzubinden.
- Testen Sie Ihren KI-Agenten, stellen Sie ihn bereit und verbessern Sie ihn ständig, indem Sie Analysen und Nutzerfeedback nutzen, um ihn nach dem Start weiter zu verbessern.
Die KI-Agententechnologie hat in den letzten Jahren unglaubliche Fortschritte gemacht - und das bedeutet, dass heute jeder, der einen Computer besitzt, seinen eigenen KI-Agenten erstellen kann.
KI-Agenten sind einer der führenden KI-Trends, der sich voraussichtlich weiterhin schnell in allen Branchen durchsetzen wird.
Ganz gleich, ob Sie Prozesse automatisieren oder einen KI-Assistenten erstellen möchten, dieser Leitfaden führt Sie durch die einzelnen Schritte zur Erstellung Ihres eigenen KI-Agenten, der auf LLM basiert.
1. Definieren Sie Ihren Anwendungsbereich
Der erste Schritt zur Entwicklung eines KI-Agenten ist einfach: Was soll er tun? Beginnen Sie damit, den Zweck Ihres Agenten klar zu umreißen.
Es gibt viele reale Anwendungen für KI-Agenten. Wenn Sie den Zweck Ihres Agenten kennen, können Sie bestimmen, welche Fähigkeiten er benötigt und welche Plattform Sie verwenden.
- Ein KI-Verkaufsagent hilft den Nutzern, indem er Produktfragen beantwortet, Optionen empfiehlt, Modelle vergleicht und Preisangaben macht.
- Ein KI-Agent für den Kundensupport löst Kundenprobleme, stellt Ressourcen wie FAQs oder Videos zur Verfügung und behebt technische Probleme.
- Ein KI-Agent für das Wissensmanagement sucht nach Unternehmensrichtlinien, fasst Dokumente zusammen und hilft den Mitarbeitern, relevante Informationen schnell zu finden.
- Ein KI-Agent für die Lead-Generierung sendet gezielte Follow-ups per E-Mail oder über Plattformen wie WhatsApp, erfasst Informationen aus Gesprächen und synchronisiert Daten mit CRM-Systemen für eine optimierte Nachverfolgung.
- Ein HR-KI-Agent beantwortet Mitarbeiteranfragen zu Unternehmensrichtlinien, hilft beim Onboarding und bearbeitet PTO-Anträge.
- Ein KI-Agent für den E-Commerce verfolgt Bestellungen, prüft die Produktverfügbarkeit und bietet maßgeschneiderte Empfehlungen auf der Grundlage der Benutzerpräferenzen.
Wenn Sie eine spezielle Branche haben, können Sie sogar einen KI-Agenten entwickeln, der mehrere Prozesse abdeckt. Ein KI-Agent für Immobilien kann zum Beispiel Immobilien vorschlagen, den Überblick über den Papierkram behalten und Kundenbeziehungen verwalten. Oder ein KI-Agent für Hotels kann Buchungen abwickeln, Housekeeping-Anfragen rationalisieren und zusätzliche Dienstleistungen verkaufen.
Wenn Sie eine erweiterbare Plattform verwenden, liegt Ihnen die Welt zu Füßen. Ein gut konzipierter KI-Agent kann nahezu jede Aufgabe automatisieren.
Sobald Sie sich für einen Bereich entschieden haben, verfügen Sie über die Informationen, die Sie für die Auswahl einer Plattform benötigen.
2. Wählen Sie eine Plattform
Die Auswahl an KI-Agenten-Frameworks ist groß. Wenn Sie auf der Suche nach Inspiration sind, ist unsere Liste der 9 besten KI-Plattformen ein guter Ausgangspunkt.
Ich werde hier zwar keine Plattformen vergleichen - denn zugegebenermaßen bin ich von unserer sehr angetan -, aber ich kann Ihnen einige wichtige Faktoren nennen, die Sie bei der Auswahl der richtigen Plattform für Ihr Projekt berücksichtigen sollten:
Stellen Sie sicher, dass Sie eine KI-Plattform wählen, die:
- Bietet Bildungsressourcen. Es wird immer eine Lernkurve geben, also stellen Sie sicher, dass Sie dafür gut gerüstet sind.
- Entspricht Ihren Absichten. Entscheiden Sie sich nicht für eine Plattform, die auf Kundenservice spezialisiert ist, wenn Sie einen Vertriebsbot oder ein Multi-Agenten-System wünschen.
- Enthält eine kostenlose Stufe, so dass Sie es testen können, bevor (oder ohne) eine finanzielle Verpflichtung einzugehen.
Wenn Sie eine Open-Source-Lösung benötigen, können Sie auch aus einer Vielzahl von Open-Source-KI-Agentenoptionen wählen.
Sobald Sie sich für einen KI-Agenten-Builder entschieden haben, können Sie mit der Erstellung Ihres eigenen KI-Agenten beginnen.
3. Anweisungen und Variablen erstellen
Ihr KI-Agent wird ganz individuell sein - er hängt ganz von Ihrem Anwendungsfall und -umfang ab. Ein Teil des Prozesses besteht darin, sich mit der Plattform Ihrer Wahl vertraut zu machen und Ihr Verständnis auf Ihre individuelle Roadmap anzuwenden.
Beginnen Sie mit einem autonomen Knoten
Wir müssen leider feststellen, dass nicht alle "KI-Agentenplattformen" es Ihnen ermöglichen, echte KI-Agenten zu erstellen.
Viele von ihnen bieten KI-Chatbots an, doch fehlt ihnen eine Schlüsselkomponente von KI-Agenten: die Fähigkeit eines Agenten, eigenständig Entscheidungen zu treffen, um die Anfrage des Bauherrn zu erfüllen.
In Botpress Studio ermöglichen autonome Knoten den Aufbau von KI-Agenten, die entscheiden, wann ein strukturierter Fluss und wann ein LLM verwendet werden soll. Entwickler müssen den autonomen Knoten lediglich in einfacher Sprache auffordern.
Mit ein paar Zeilen einfachen Textes können Sie Ihrem Autonomen Knoten mitteilen, was Ihr KI-Agent tun soll und wie er sich dabei verhalten soll. Sie können seine Persönlichkeit, seinen Umfang und seinen Zweck in wenigen Minuten definieren.
Einige Teile Ihres KI-Chatbots sollten strukturiert sein - wie Ihre Begrüßung oder Ihr gezieltes Verkaufsgespräch. Wahrscheinlich gibt es aber auch einige Aspekte der Konversation, die Sie einem LLM überlassen wollen.
Erstellen von Variablen zum Sammeln von Informationen
Ihr KI-Agent wird einige Fragen an Ihre Nutzer haben. Zum Beispiel:
- Ein Reise-KI-Agent könnte fragen, für welche Stadt der Nutzer eine Reiseroute wünscht
- Ein KI-Agent für mentales Wohlbefinden könnte den Nutzer fragen, wie es ihm geht
- Ein Kundendienstmitarbeiter fragt, wozu ein Benutzer Hilfe benötigt
Je nach Gesprächsverlauf gibt es 1-x Variablen, die Sie einbeziehen, um Informationen zu sammeln.
Ein Reise-KI-Agent könnte beispielsweise fragen, wohin der Nutzer reist, ob er einen Flug buchen möchte, mit wie vielen Personen er reist, welches Budget er hat, welche Aktivitäten er bevorzugt usw.
Oder ein Vertriebsmitarbeiter fragt, wonach ein Benutzer sucht, und geht dann je nach Antwort in verschiedene Gesprächsabläufe über.
4. Integrieren Sie Ihren KI-Agenten
Ein KI-Agent ohne Integrationen ist nur Ihre eigene Version von ChatGPT. Der Zweck eines KI-Agenten wird durch seine Integrationen definiert.
Es gibt viele Einheiten, die Sie in einen KI-Agenten integrieren können - fast unendlich viele Möglichkeiten, wenn Sie eine flexible Plattform verwenden.
Diese Integrationen ermöglichen es einem KI-Agenten, sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe einzugliedern, anstatt ein "Extra" ohne Anschlüsse zu sein.
Wissensgrundlagen
Wenn Sie möchten, dass Ihr Agent spezielle Informationen "kennt" - wie Produktverfügbarkeit, örtliche Vorschriften oder Softwaredokumentation -, geben Sie diese Informationen häufig über eine Wissensdatenbank weiter.
Die Verwendung einer Wissensdatenbank ermöglicht es Ihrem KI-Agenten, genaue und aktuelle Informationen zu übermitteln (im Gegensatz zu einer Anfrage an einen Allzweck-Chatbot wie ChatGPT).
Eine Wissensdatenbank kann alles sein, von einer Tabelle oder einem Dokument bis hin zu einer vollständigen Datenbank. Beispiele für KBs sind interne Dokumentationen, Produktdatenbanken, Compliance-Repositories oder Unternehmenssuchsysteme.
Die stärksten Systeme werden RAG (retrieval-augmented generation ) verwenden, um Dokumente zu analysieren und relevante Informationen abzurufen. (Keine Sorge, RAG wird mit einer KI-Agentenplattform geliefert.)
Kanäle
Kanäle sind die Art und Weise, wie Ihre Nutzer mit Ihrem KI-Agenten kommunizieren können. Sie sind ziemlich selbsterklärend: Ein WhatsApp kommuniziert über WhatsApp. Ein Discord kommuniziert über Discord.
Ein gängiger Kanal für KI-Agenten mit Kundenkontakt ist ein Website-Widget. Diese Art von Kanal wird manchmal als webchat bezeichnet und ermöglicht es den Besuchern Ihrer Website, mit Ihrem Agenten zu interagieren.
Ist ein KI-Agent auf 1 Kanal beschränkt? Ganz und gar nicht. Sie können Ihren Agenten so integrieren, dass er Informationen von Facebook Messenger empfängt und Sie dann auf Slack. Oder erstellen Sie einen KI-Agenten, der Nachrichten an alle Ihre Kontakte über Telegram, SMS und E-Mail sendet.
Webhaken
Wenn Sie möchten, dass Ihr KI-Agent auf der Grundlage von Auslösern Maßnahmen ergreift, benötigen Sie Webhooks. Diese Art von automatisierten Ereignisbenachrichtigungen ermöglicht es KI-Agenten, in Echtzeit mit verschiedenen Systemen zu kommunizieren.
Wenn in einem System ein Ereignis eintritt, sendet der webhook eine Anfrage an ein anderes System. Dadurch kann eine Aktion ausgelöst werden, ohne dass eine menschliche Eingabe erforderlich ist. Beispiele für die Verwendung von Webhooks sind:
- Ein neuer Lead in Salesforce veranlasst den KI-Agenten, ihn zu bewerten und zuzuordnen.
- Kundensupport-Tickets werden von KI-Agenten kategorisiert und bei Bedarf eskaliert.
- KI-Agenten senden Versand-Updates , wenn sich der Status einer Bestellung ändert.
- Neue Mitarbeiter erhalten von dem KI-Agenten Schulungsunterlagen und Einladungen zu Besprechungen.
- Sicherheitswarnungen veranlassen den KI-Agenten, die IT-Teams zu analysieren und zu benachrichtigen.
Plattformen
Die schwierigste, spannendste und nützlichste Integration von KI-Agenten: Plattformen.
Lassen Sie sich nicht von der Schwierigkeit abschrecken - die meisten Plattformen verfügen über eine Vielzahl vorgefertigter Integrationen für KI-Agenten.
Beispiele für Plattformen, die Sie in einen KI-Agenten integrieren können, sind:
- CRM-Plattformen wie Hubspot und Salesforce für die Verfolgung und Pflege von Leads
- Helpdesk-Plattformen wie Zendesk und Intercom für den Kundensupport und die Bearbeitung von Anfragen
- Marketing-Automatisierungstools wie Mailchimp (oder wieder Hubspot) für den Versand externer E-Mails
- ERP-Systeme, wie Oracle oder SAP, zur Rationalisierung der Bestandsverwaltung
- Analyseplattformen wie Google Analytics zur Messung der Ergebnisse von Agenten
Ein KI-Agent für die Personalabteilung wird beispielsweise die wichtigsten Grundsatzdokumente eines Unternehmens als Wissensdatenbank nutzen. Wenn ein Mitarbeiter fragt, wie er mit einer bestimmten Situation umgehen soll, kann der Chatbot die Grundsatzdokumente als Grundlage für seine Antwort nutzen.
5. Testen und iterieren
Nachdem Sie Ihren KI-Agenten entwickelt haben, ist der nächste Schritt seine Verfeinerung. Tests und Iterationen sind für den Erfolg unerlässlich, werden aber von Entwicklern, die sich auf den Start freuen, oft übersehen.
Ihre KI-Agentenplattform sollte in ihrem Studio einen Simulator anbieten, mit dem Sie die Interaktionen mit Ihrem KI-Agenten üben können. Dies ist der erste Schritt beim Testen und ein wichtiger Teil der Feinabstimmung Ihres Agenten während des Entwicklungsprozesses.
Sobald Sie Ihren ersten Build abgeschlossen haben, können Sie eine Beispielversion Ihres Agenten über eine URL mit Freunden oder Kollegen teilen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass die Funktionalität vor der Bereitstellung gegeben ist.
Während Sie testen, können Sie Ihren KI-Agenten optimieren. Und seien Sie darauf vorbereitet, dass dieser Prozess auch nach dem Einsatz Ihres KI-Agenten weitergehen wird. Das ist ganz normal.
6. Bereitstellen Ihres KI-Agenten
Sobald Ihr KI-Agent fertig ist, ist es an der Zeit, ihn einzusetzen und seine Wirkung zu entfalten. Es stehen mehrere Bereitstellungsoptionen zur Auswahl:
- Setzen Sie es als Widget auf Ihrer Website ein.
- Geben Sie sie über eine URL an die Benutzer weiter.
- Integrieren Sie es in Messaging-Kanäle wie WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger oder Slack.
- Integrieren Sie es in maßgeschneiderte Plattformen oder Dienste, wie z. B. das interne Messaging Board Ihres Unternehmens oder Ihre eigene Software.
Vergessen Sie nicht, Ihre Nutzer wissen zu lassen, dass der KI-Agent aktiv ist - wenn sie nicht wissen, dass er verfügbar ist, kann er seinen Zweck nicht effektiv erfüllen. Klare Kommunikation ist der Schlüssel, um Ihren KI-Agenten zu einer wertvollen Ressource zu machen.
Hinweis: Wenn Sie ein Multi-Agenten-System aufbauen - also mehrere KI-Agenten in einer gemeinsamen Umgebung -, müssen Sie auch das KI-Agenten-Routing planen, d. h. den Prozess der Weiterleitung von Auslösern an bestimmte Agenten.
Um zu messen, wie gut Ihr Multi-Agenten-System zusammenarbeitet, um sein Ziel zu erreichen, benötigen Sie ein Multi-Agenten-Evaluierungssystem, um es zu bewerten. Dies wird die zusätzliche Komplexität berücksichtigen, die durch die Zusammenarbeit mehrerer Agenten entsteht.
7. Überwachen und Verbessern
Ihr KI-Agentenprojekt ist nach der Bereitstellung nicht beendet - die Bereitstellung ist erst der Anfang. Sobald er draußen in der Welt ist, beginnt Ihr KI-Agent für Sie zu arbeiten.
Eine hochwertige KI-Agentenplattform bietet kontinuierliche Analysen, die Aufschluss darüber geben, wann Menschen Ihren Agenten nutzen, nach welchen Themen sie fragen und auf welchen Plattformen sie sich bevorzugt bewegen.
Wenn Sie besser verstehen möchten, wie Sie Ihre Analyse für einen KI-Agenten optimieren können, lesen Sie unseren Artikel über KI-Chatbot-Analyse.
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Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?
Ein Chatbot folgt in der Regel einem Skript oder Flussdiagramm, während ein KI-Agent auf der Grundlage Ihrer Anweisungen Entscheidungen treffen, Überlegungen anstellen und Maßnahmen ergreifen kann.
Kann ich verschiedene LLMs (wie OpenAI, Claude, Mistral) innerhalb desselben Agenten verwenden?
Ja, Sie können LLMs je nach Aufgabe mischen und anpassen, solange Ihre Plattform ihre Einbindung unterstützt. Es ist, als ob man für jede Aufgabe das richtige Werkzeug auswählt.
Wie trainiere ich meinen KI-Agenten über eine Wissensdatenbank hinaus?
Die meisten Agentenplattformen bieten keine vollständige Feinabstimmung, aber Sie können das Verhalten mit Eingabeaufforderungen, benutzerdefinierten Abläufen und Abrufmethoden gestalten. Wenn Sie eine Feinabstimmung benötigen, führen Sie diese normalerweise außerhalb der Agentenplattform durch und integrieren dann das abgestimmte Modell.
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