Der Aufstieg großer Sprachmodelle löste eine Welle der Begeisterung für generalistische KI-Agenten aus - Bots, die alles vom Schreiben von Code bis zur Verwaltung von Kalendern erledigen können. In realen Unternehmensumgebungen stoßen diese Agenten jedoch oft an Grenzen.
Sie sind beeindruckendes Demomaterial, aber nicht produktionsreif.
Was Unternehmen brauchen, sind KI-Agenten, die zweckgebunden sind - Business-Chatbots, die tief in ihre Systeme integriert und auf die Lösung spezifischer Geschäftsprobleme ausgerichtet sind. Hier kommen die vertikalen KI-Agenten ins Spiel und übertreffen die generalistischen Copiloten in kritischen Arbeitsabläufen.
Was genau sind also vertikale KI-Agenten, und warum sind sie für Unternehmen besser geeignet? Lassen Sie uns versuchen, sie zu erfassen.
Was sind vertikale KI-Agenten?
Vertikale KI-Agenten sind domänenspezifische Systeme, die für klar definierte Aufgaben innerhalb einer bestimmten Geschäftsfunktion entwickelt wurden. Im Gegensatz zu generalistischen Agenten, die mit einem Modell alles machen wollen, gehen vertikale Agenten in die Tiefe, nicht in die Breite - sie sind darauf ausgelegt, innerhalb eines bekannten Kontexts zu arbeiten, mit Zugriff auf strukturierte Daten, Regeln und Systeme, die für die Aufgabe wichtig sind.
In der Praxis "reden" diese Agenten nicht nur gut, sie handeln auch zielgerichtet. Ein vertikaler Agent in der Logistik könnte Lieferrouten auf der Grundlage der Verfügbarkeit des Fuhrparks und des Echtzeitverkehrs optimieren. Im Gesundheitswesen könnte er die Versicherung überprüfen, Nachuntersuchungen planen und die Patientenaufnahme abwickeln - alles auf der Grundlage einer strengen Logik.
Teams, die vertikale Agenten einsetzen, verzeichnen eine schnellere Akzeptanz, bessere Erfolgsquoten bei Aufgaben und weniger Fehler. Der Schlüssel dazu? Diese Agenten verlassen sich nicht auf generische Aufforderungen. Sie basieren auf APIs, Regeln und strukturierten Daten und sind darauf ausgelegt, eine Aufgabe wirklich gut zu erledigen.
Wie vertikale KI-Agenten arbeiten
Generalistische KI-Agenten werden auf riesigen öffentlichen Datenbeständen trainiert, was sie zu großartigen Texterzeugern macht - aber unzuverlässig in strukturierten Geschäftsumgebungen. Sie halluzinieren, haben Probleme mit API-Aufrufen und können keine starren Arbeitsabläufe einhalten. Vertikale Agenten sind darauf ausgelegt, diese Einschränkungen durch Struktur, Logik und Integration zu überwinden.
Im Folgenden wird erläutert, wie vertikale Agenten in der Praxis aufgebaut sind - und wie jede Schicht eine zentrale Einschränkung von LLMs für allgemeine Zwecke löst:
Direkter API-Zugang
Generalistische Modelle können nicht mit internen Systemen interagieren, es sei denn, sie sind in komplexe Tools verpackt. Vertikale Agenten lassen sich direkt mit CRM-, ERP- oder Planungsplattformen verbinden, so dass sie zuverlässig Echtzeitdaten abrufen, Datensätze erstellen und Workflows auslösen können.
Integrierte Geschäftslogik
Anstatt sich auf Prompt-Tricks zu verlassen, arbeiten vertikale Agenten innerhalb genau definierter Regeln und Abläufe. Sie wissen, was gültig ist, welche Schritte zu befolgen sind und wie sie sich im Einklang mit den Unternehmensrichtlinien zu verhalten haben - genau wie jedes andere Backend-System.
Strukturierte Datenverarbeitung
LLMs , die in natürlicher Sprache geschult sind, können nicht gut mit JSON, SQL oder starren Schemata umgehen. Vertikale Agenten überbrücken diese Lücke, indem sie zwischen Freiform-Benutzereingaben und strukturierten Backend-Formaten übersetzen und sicherstellen, dass die Ausgabe funktioniert.
Kontext auf das Wesentliche reduziert
Ein generalistisches Modell weiß nicht, dass Ihre Erstattungsrichtlinie wichtiger ist als Wikipedia. Vertikale Agenten stützen sich auf bereichsspezifisches Wissen wie Standardarbeitsanweisungen, Richtlinien oder Wissensdatenbanken - sie operieren also nur im Rahmen dessen, was relevant ist.
Der LLM ist nur eine Komponente
In einem vertikalen Agenten spielt das LLM eine unterstützende Rolle - es dient der Zusammenfassung, Interpretation oder der natürlichen Reaktion. Er ist jedoch in ein System eingebunden, das durch Logik, Speicher und Zugriffskontrolle geregelt wird, was ihn für die Produktion sicher macht.
Zusammen geben diese Ebenen den vertikalen Agenten die Struktur, die generalistischen Modellen fehlt. Sie verlassen sich nicht auf clevere Aufforderungen oder Hoffnungen - sie arbeiten mit Zugang, Verantwortlichkeit und Ausrichtung auf reale Geschäftsanforderungen.
Warum vertikale KI-Agenten besser für Geschäftsabläufe sind
Die meisten Arbeitsabläufe in Unternehmen sind nicht endlos - sie folgen Regeln, erfordern Validierungen und hängen von Echtzeitdaten aus internen Systemen ab. Generalistische Agenten haben es hier schwer. Sie generieren zwar Antworten, können aber ohne umfangreiche Anpassungen nicht zuverlässig einem Prozess folgen oder Beschränkungen einhalten.
Vertikale KI-Agenten sind von Anfang an strukturiert aufgebaut. Sie sind auf einen einzigen Anwendungsfall ausgerichtet, in die entsprechenden Systeme integriert und kennen die Logik, die diesen Fall steuert. Dadurch lassen sie sich schneller bereitstellen, einfacher testen und sind in der Produktion viel zuverlässiger.
Sie schaffen auch weniger Chaos. Anstatt ein allgemeines Modell zu überfordern und zu hoffen, dass es den Kontext versteht, sind vertikale Agenten geerdet und werden durch APIs, Geschäftsregeln und vordefinierte Abläufe unterstützt. Das macht es einfacher, ihnen zu vertrauen, sie zu skalieren und zu warten.
Die wichtigsten Anwendungsfälle für vertikale KI-Agenten
Vertikale Agenten tauchen bereits in der Produktion auf - nicht als futuristische Assistenten, sondern als zielgerichtete Systeme, die echte betriebliche Probleme lösen. Das sind keine "KI-Kopiloten", die versuchen, alles zu tun. Es sind domänenspezifische Agenten, die eine Aufgabe gut erledigen.
Sehen wir uns einige der Anwendungsfälle an, die sofort übernommen werden können.
Mitarbeiter mit Kundenkontakt, die für den Workflow verantwortlich sind
Eines der größten Missverständnisse beim Chatbot-Design ist die Annahme, dass Konversation gleich Wert ist. Die meisten kundenorientierten Abläufe - Onboarding, Buchung, Anwendungen - sind keine "Gespräche". Sie sind strukturierte Aufgaben mit Logik, Validierung und Backend-Abhängigkeiten.
Dennoch setzen Unternehmen hier oft generalistische Chatbots ein und hoffen auf das Beste. Das Ergebnis? Verwirrte Nutzer, unterbrochene Abläufe und abgebrochene Leads.
Vertikale Agenten, die speziell für den Kundenservice entwickelt wurden, sind dagegen darauf ausgelegt, den gesamten Prozess zu durchlaufen. Sie kennen die Schritte, befolgen die Regeln und sind direkt mit internen Systemen verbunden. Die Erfahrung fühlt sich reibungsloser an, nicht weil der Agent "schlauer" ist, sondern weil er für diese Aufgabe gebaut wurde.
Interne Ops-Agenten für die Automatisierung von Aufgaben
Es gibt eine riesige Menge an interner Arbeit, die zwar wiederholbar, aber dennoch mühsam ist: Datensätze aktualisieren, Tickets zuweisen, Daten zwischen Tools synchronisieren. Man könnte das mit RPA automatisieren, aber RPA bricht oft ab, sobald sich etwas ändert.
Vertikale Agenten füllen diese Lücke auf wunderbare Weise mit ihren Fähigkeiten als Logikebene in der Workflow-Automatisierung und dem Verständnis für Nuancen. Sie sind intelligent genug, um dynamische Eingaben zu verarbeiten, aber strukturiert genug, um innerhalb der Leitplanken zu bleiben. Noch wichtiger ist, dass sie mit den APIs und der Logik verbunden sind, die Ihre internen Arbeitsabläufe definieren.
Vertrieb und CRM-integrierte Agenten
Der Vertrieb ist schnelllebig und detailorientiert. Ein allgemeiner GPT mag höflich antworten, aber er kennt nicht Ihre Qualifikationskriterien, weiß nicht, welcher Vertreter für welche Region zuständig ist oder ob ein Lead bereits im CRM vorhanden ist.
Da Plattformen wie HubSpot Ihren Agenten mit all diesen wertvollen Informationen versorgen, brauchen Sie einen Agenten, der das Beste aus ihnen herausholt.
Vertriebs-Chatbots, die mit richtiger Vertikalität gebaut wurden, sind anders. Sie leben innerhalb Ihrer Pipeline-Logik. Sie können Leads in Echtzeit qualifizieren, Notizen protokollieren, Nachfassaktionen auslösen und sogar Übergaben planen - ohne dass jemand sie manuell anstupsen muss.
Systemübergreifende Koordinierungsstellen
Manche Aufgaben können nicht in einem einzigen System erledigt werden. Denken Sie an die Erstellung eines Quartalsberichts, das Versenden einer Folgekampagne oder den Abgleich von Beständen an verschiedenen Standorten. Dabei handelt es sich nicht um "Gesprächsaufgaben", sondern um Mini-Workflows, die sich über Systeme und Logik erstrecken.
Der Versuch, einen generalistischen Agenten dazu zu bringen, dies mit Eingabeaufforderungen zu tun, ist ein Alptraum. Das Modell vergisst den Kontext, API-Aufrufe scheitern, die Logik ist nicht mehr nachvollziehbar.
Vertikale Agenten sind in diesem Bereich sehr erfolgreich. Sie orchestrieren Tools, respektieren die Prozesslogik und erledigen die Aufgabe von Anfang bis Ende - ohne dass ein Mensch auf sie aufpassen muss. Man hört auf, sie als KI zu betrachten, und fängt an, sie als Infrastruktur zu betrachten.
Dies sind keine hypothetischen Szenarien. Teams setzen bereits vertikale Agenten in der Produktion ein und ersetzen im Stillen spröde Automatisierungen und überbewertete Kopiloten durch Systeme, die tatsächlich die Arbeit erledigen. Der Schlüssel liegt nicht nur in der Intelligenz, sondern auch in Struktur, Fokus und Integration.
Wie kommt man also von einem Konzept zu einem funktionierenden vertikalen Agenten? Lassen Sie es uns aufschlüsseln.
Wie Sie Ihren ersten vertikalen KI-Agenten aufbauen
Es gibt heute viele Möglichkeiten, einen KI-Agenten zu erstellen - Open-Source-Stacks, Orchestrierungs-Frameworks, Plattformen mit vollständigem Code und solche, die ohne Code auskommen. Bei einigen können Sie mehrere Agenten aneinanderreihen. Bei anderen können Sie das Verhalten von Grund auf neu abstimmen.
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In diesem Beispiel wollen wir es bodenständig und praktisch halten. Wir verwenden Botpress als Orchestrierungsschicht und verbinden es mit einem rohen Sprachmodell wie GPT, Claude oder Gemini. Dann zeigen wir, wie man dieses generische LLM in einen vertikalen Agenten verwandelt, der skaliert, integriert und bereit für echte Aufgaben ist.
Wenn Sie bereits mit Tools wie CrewAI, LangGraph oder AutoGen gearbeitet haben, wird Ihnen der Ansatz vertraut vorkommen - hier liegt der Schwerpunkt jedoch darauf, von einem leeren LLM zu einem geschäftsfähigen System zu gelangen.
1. Beginnen Sie mit der Einrichtung des Agenten
Wählen Sie eine Aufgabe, die spezifisch, wiederholbar und klar definiert ist. Dinge wie die Buchung von Terminen, die Aufnahme von Kunden oder die Lead-Qualifizierung sind perfekte Ausgangspunkte.
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Rufen Sie Ihr Botpress auf, erstellen Sie einen neuen Bot und definieren Sie gleich seinen Zweck. Geben Sie ihm eine kurze Beschreibung, z. B. "Buchungsagent für mehrere Standorte" oder "Assistent für die Lead-Qualifizierung". Schreiben Sie in den Abschnitt "Agent Role" einen Einzeiler darüber, was dieser Agent tun soll - und nichts weiter. Dieser Umfang ist wichtig.
2. Wissen hinzufügen, das den Agenten begründet
LLMs sind leistungsstark, aber ohne geschäftlichen Kontext sind sie nur eine Vermutung. Gehen Sie auf die Registerkarte "Wissensdatenbank" und laden Sie alles hoch, was der Agent wissen muss - PDFs, Hilfedokumente, Preisseiten, interne FAQs, sogar Bilder und Screenshots, wenn dies Teil Ihres Geschäftsbetriebs ist.
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Wenn Sie einen CRM-Assistenten (z. B. für HubSpot) erstellen, laden Sie Dokumente zum Onboarding, Produktinformationen und Service-Richtlinien hoch. Kennzeichnen Sie jeden Eintrag eindeutig, und erstellen Sie separate Wissenssammlungen, wenn Sie später weitere Agenten erstellen möchten.
Stellen Sie sicher, dass die KB nur das enthält, was für den Bereich des Agenten relevant ist. So vermeiden Sie Scope Drift und Halluzinationen.
3. Skizzieren Sie die Geschäftslogik im Flow Editor
Dies ist der Punkt, an dem Sie über das Gespräch hinaus in die Ausführung gehen.
Gehen Sie in den Flow Editor und beginnen Sie mit dem Aufbau der Struktur: Welche Informationen muss der Agent sammeln? Welche Bedingungen sollte er prüfen, bevor er fortfährt? Wann soll er eskalieren oder aufhören?
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Zum Beispiel, wenn Sie einen Buchungs-Bot erstellen:
- Erfassen Sie die bevorzugte Zeit, den Ort und den Service des Nutzers
- Prüfen Sie die Verfügbarkeit mit einem API-Aufruf (dazu kommen wir noch)
- Bestätigen Sie den Termin oder bieten Sie Alternativen an.
Sie können Bedingungsknoten, Ausdrücke und Variablen verwenden - die alle von LLM angetrieben werden können, um ohne feste Verdrahtung auszulösen und zu agieren - um die Logik dynamisch, aber immer skalierbar zu gestalten.
4. API-Zugang hinzufügen
Rufen Sie das Integrationspanel auf und richten Sie die API-Aufrufe ein, die Ihr Agent benötigt. Dabei kann es sich um ein Buchungssystem (wie Calendly oder Ihre interne Terminplanungs-API), einen CRM-Endpunkt oder sogar ein Support-Ticketing-System handeln.
- Basis-URL und Authentifizierungs-Header
- Parameter (dynamisch oder statisch)
- Wo soll die Antwort gespeichert werden (z. B. workflow.slotOptions)
- wie diese Antwort im Ablauf verwendet werden kann (z. B. Anzeige der verfügbaren Zeiten oder Übermittlung eines Formulars)
Sobald er funktioniert, binden Sie Ihre Benutzer in Ihren Arbeitsablauf ein. Ihr Agent ist jetzt nicht mehr "schlau", sondern beginnt, nützlich zu sein.
5. Validierung des Agentenverhaltens
Verwenden Sie den Bot-Emulator, um vollständige Unterhaltungen zu führen und in Echtzeit zu debuggen. Machen Sie absichtlich Fehler: Schreiben Sie Einträge falsch, überspringen Sie Schritte, geben Sie seltsame Eingaben. Sehen Sie, wie sich der Agent erholt.
Fügen Sie dann Fallbacks hinzu. Fügen Sie Validierungen hinzu. Verwenden Sie bedingte Knoten, um Grenzfälle abzufangen. Wenn der Benutzer ein erforderliches Feld überspringt, führen Sie eine Schleife mit einer freundlichen Erläuterung durch, die den Gesprächsfluss nicht unterbricht. Wenn ein API-Aufruf fehlschlägt, bestätigen Sie die Fehler und teilen Sie dem Benutzer die genauen nächsten Schritte mit.
Sobald die Tests abgeschlossen sind, gehen Sie zur Startseite des Agenten-Dashboards und wählen den Kanal aus, auf dem Sie den Agenten bereitstellen möchten.
Sobald Sie einen vertikalen Agenten aufgebaut haben, wird das Muster wiederholbar. Man erkennt immer mehr Arbeitsabläufe, die automatisiert, skaliert und in Systeme umgewandelt werden können - und nicht nur in Unterhaltungen. Darin liegt die wahre Stärke: nicht nur Bots zu bauen, sondern eine Infrastruktur zu schaffen, die die Arbeit vorantreibt.
Möchten Sie Ihr eigenes Programm erstellen? Botpress ist vollgepackt mit Funktionen, die LLM mit mehreren APIs, Plattformen und Diensten unterstützen. Es ist eine großartige Möglichkeit, damit zu experimentieren, LLMs in Agenten zu verwandeln, die liefern.
Fangen Sie noch heute an zu bauen - es ist kostenlos.
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