Sinnvolle Agent-Aufgaben
Gute Agents starten eng. Je klarer die Aufgabe, desto besser der Betrieb.
- Lead-Recherche und Vorqualifizierung
- Support-Vorschläge mit Wissensbasis
- Angebots- und Dokumentenvorbereitung
- Ticket-Triage und Statuspflege
AI Agent Unternehmen
Ein Agent darf nicht nur antworten. Er muss kontrolliert handeln.
Wir entwickeln AI Agents für klar begrenzte Aufgaben in Sales, Support und Operations - mit Tool-Zugriff, Freigaben, Logging, Kostenmodell und Runbook.
Passt, wenn
ein wiederkehrender Ablauf Recherche, Entscheidung und Aktion verbindet.
Startet mit
einer Agent-Spec: Aufgabe, Tools, Grenzen, Freigaben, Fehlerfälle und Erfolgskriterium.
Ergebnis
ein produktionsnaher Agent, der nachvollziehbar arbeitet und nicht unkontrolliert losläuft.
Sicherer Action-Layer
Ein Agent mit Tool-Zugriff braucht Grenzen.
- Tool-Definition und Berechtigungen
- Human approval für kritische Aktionen
- Logging, Tracing und Kostenlimits
- Fallbacks und On-Call-Runbook
Beweis
Agenten brauchen Betrieb, nicht nur Prompting.
Wir behandeln AI Agents wie Software: Spezifikation, Tests, Logging, Freigaben und Verantwortung.
Spec
Aufgabe, Grenzen und Tools sind dokumentiert.
Kontrolle
Kritische Aktionen brauchen Freigabe.
Tracing
Entscheidungen und Fehler müssen nachvollziehbar sein.
Häufige Fragen
Was Kunden zuerst wissen wollen.
- Was kann ein AI Agent übernehmen?
- Begrenzte, wiederkehrende Aufgaben mit klaren Daten und Tools. Vollautonome Black-Box-Abläufe sind selten sinnvoll.
- Kann ein Agent in CRM oder E-Mail arbeiten?
- Ja, wenn Zugriffe, Rechte, Freigaben und Fehlerfälle sauber geklärt sind.
- Wie startet man sicher?
- Mit einem kleinen Use-Case, Logging und menschlicher Freigabe, bevor Aktionen automatisiert laufen.
KI einordnen
Gute KI-Projekte starten bei echten Workflows.
Wir trennen Use-Case von Hype und klären Daten, Qualität, Kosten und Betrieb, bevor irgendetwas produktiv wird.