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
AI Agent Unternehmen: Ein Agent darf nicht nur antworten.
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.
Passender Check
Erst einordnen, dann beauftragen.
Der passende Check hilft, Scope, Risiko oder Einstiegspunkt vor dem Gespräch sauberer zu sortieren.
Check startenWas du mitnimmst
Kopierbare Projektgrundlage.
- Relaunch- und Website-Projekte vor dem Erstgespräch
- Teams mit mehreren Entscheidern
- Scope-Klärung für Budget und Timing
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.