KI Agenten Entwicklung

Bei der KI Agenten Entwicklung entscheidet weniger das Modell über die Qualität als die Regeln, die festgelegt werden, bevor das Modell überhaupt arbeitet: welche Aufgabe der Agent übernimmt, welche Werkzeuge er mit welchen Rechten nutzt, wann er anhält und einen Menschen fragt und wie jede seiner Aktionen dokumentiert wird. Dieser Leitfaden behandelt diese Entscheidungen in der Reihenfolge, in der Sie als Unternehmen sie treffen.

Fachbegriffe erklären wir beim ersten Auftreten in einem kurzen Satz. Ziel ist, dass Sie mit jedem Anbieter auf Augenhöhe sprechen und nach einem Pilotbetrieb anhand eigener Daten beurteilen können, ob sich der Agent lohnt.

01Die Idee mit einer einseitigen Aufgabenkarte prüfen

Ob eine Aufgabe zu einem Agenten passt, zeigt eine einseitige Aufgabenkarte. Darauf stehen das Ereignis, das die Arbeit auslöst, das Ziel, die Bedingung, an der man das Ende erkennt, die beteiligten Systeme und die Person, die einen Fehler bemerken würde. Lassen sich diese fünf Zeilen nicht ausfüllen, liegt das Problem in der Prozessbeschreibung, nicht in der Technik; die KI Agenten Entwicklung sollte erst beginnen, wenn diese Beschreibung steht.

Liegt die Karte vor, entscheiden vier Fragen:

• Wechselnde Wege: Schreiben Sie die letzten zwanzig Anfragen untereinander; folgen die meisten derselben Reihenfolge, genügt eine regelbasierte Workflow Automatisierung.
• Prüfbarkeit: Jemand aus Ihrem Team muss das Ergebnis des Agenten in wenigen Minuten kontrollieren können; braucht es dafür lange Facharbeit, lässt sich der Pilot nicht messen.
• Fehlerfolgen: Lässt sich ein falscher Schritt rückgängig machen? Nicht umkehrbare Aktionen gehören ausnahmslos hinter eine Freigabe.
• Menge: Eine Arbeit, die nur einige Male pro Woche anfällt, rechtfertigt Aufbau, Tests und Pflege eines Agenten selten.

Fallen mehr als zwei Antworten negativ aus, ist es ehrlich, den Agenten zu verschieben. Dieselbe Karte dient später als erster Entwurf für Aufgabenbeschreibung und Testsatz; die Vorarbeit ist also in keinem Fall verloren.

02Erste Agentenaufgaben je nach Unternehmensart

Die erste Aufgabe für einen Agenten sollte eng gefasst, häufig und leicht überprüfbar sein. Die folgenden Beispiele sind keine Kundenergebnisse, sondern typische Einstiegspunkte, die diese Kriterien in unterschiedlichen Unternehmen erfüllen.

• Onlineshop: Ein Agent liest eine Retourenanfrage, vergleicht Bestelldatum, Sendungsverlauf und Rückgabebedingungen und hinterlässt dem Kundenservice eine fertige Entscheidungsnotiz; die Erstattung gibt weiterhin ein Mensch frei.
• Hersteller oder Großhandel: Ein Agent liest das technische Lastenheft einer Angebotsanfrage und listet passende Katalogartikel sowie fehlende Angaben auf.
• Steuerkanzlei oder Beratung: Ein Agent ermittelt zum Monatsende, welcher Mandant welches Dokument noch schuldet, und entwirft die Erinnerungen.
• Dienstleister mit Terminen: Ein Agent ordnet einen abgesagten Termin passenden Personen auf der Warteliste zu und schlägt vor, wen man anschreibt.
• Vertrieb im B2B Geschäft: Ein Agent zieht aus Gesprächsnotizen die nächsten Schritte für den CRM Eintrag; legt man die Regeln für Einträge vorher über eine CRM Automatisierung fest, wird das deutlich einfacher.

Interne Wissensfragen brauchen meist keinen Agenten, sondern eine Suche mit Quellenangaben. Wird in keinem System etwas geschrieben, ist ein interner Wissensassistent schlanker und günstiger. Beginnen Sie mit der Aufgabe, die sich am leichtesten messen lässt, nicht mit der ehrgeizigsten, und holen Sie die Person, der diese Aufgabe gehört, von Anfang an dazu; sie schreibt die richtigen Ergebnisse für den Testsatz am verlässlichsten.

03Architektur in einfachen Worten: Schleife, Zustand, Orchestrierung

Technisch ist ein Agent eine Schleife: Das Modell liest den aktuellen Zustand, entscheidet sich für einen Werkzeugaufruf, sieht das Ergebnis und wiederholt das, bis das Ziel erreicht ist oder eine Abbruchregel greift. Gesteuert wird diese Schleife von gewöhnlichem Code, dem Orchestrator. Er nimmt den Vorschlag des Modells entgegen, prüft die Rechteliste und entscheidet, ob das Werkzeug tatsächlich ausgeführt wird.

Klären Sie im Architekturgespräch drei Begriffe:

• Zustand: In welchem Schritt die Aufgabe steht, was jedes Werkzeug geliefert hat und welche Grenzen noch übrig sind. Diese Daten liegen in einer Datenbank, nicht im Gedächtnis des Modells, damit eine unterbrochene Aufgabe dort weiterläuft, wo sie stand.
• Kontext: Die Textmenge, die ein Modell auf einmal sieht, ist begrenzt. Lange Verläufe und große Tabellen werden nicht vollständig übergeben, sondern nur der passende Ausschnitt.
• Gedächtnis: Notizen innerhalb einer Aufgabe werden danach gelöscht. Was der Agent dauerhaft wissen muss, etwa die Lieferpräferenz eines Kunden, steht in einem eigenen, geprüften Datensatz.

Mehrere Agenten, die sich gegenseitig Arbeit zuschieben, wirken reizvoll, erschweren aber die Fehlersuche. Wir beginnen mit einem einzelnen Agenten und ergänzen einen zweiten nur, wenn eine Teilaufgabe wirklich eigene Rechte oder ein anderes Modell braucht. Feste Schritte laufen außerhalb der Schleife als normaler Code. Lassen Sie sich von Anbietern eine Skizze dieser Schleife zeigen, auf der klar erkennbar ist, welche Entscheidung im Modell und welche im Code liegt.

04Werkzeuge entwerfen: kleine Bausteine mit genau einer Aufgabe

Der größte Teil der Arbeit in der KI Agenten Entwicklung steckt im Entwurf der Werkzeuge, denn die Qualität eines Agenten hängt oft stärker von ihnen ab als vom Modell. Jedes Werkzeug hat einen Namen, eine kurze Beschreibung seines Zwecks, die erlaubten Parameter und ein festes Format für das Ergebnis. Das Modell wählt Werkzeuge anhand dieser Beschreibungen aus; sie verdienen daher dieselbe Sorgfalt wie eine Einarbeitung für neue Mitarbeitende.

• Ein Zweck pro Werkzeug: Statt eines breiten Werkzeugs „CRM verwalten“ gibt es getrennte wie „Kunde per E-Mail Adresse finden“ und „Notiz an Datensatz anhängen“; Rechte werden pro Werkzeug vergeben.
• Sichere Wiederholung: Schreibende Werkzeuge arbeiten mit einem Vorgangsschlüssel, sodass eine doppelt gesendete Anfrage keinen zweiten Datensatz anlegt; ein erneuter Versuch nach einem Netzwerkfehler erzeugt keine doppelte Rechnung.
• Verständliche Fehler: Scheitert ein Werkzeug, liefert es eine Meldung wie „keine Berechtigung“ oder „Datensatz nicht gefunden“, mit der das Modell seinen Weg anpassen kann.
• Schmale Ausgabe: Ergebnisse kommen seitenweise und nur mit den Feldern, die die Aufgabe braucht.
• Probelauf: Schreibende Werkzeuge melden zuerst nur, was sie getan hätten; die echte Ausführung folgt nach der Freigabe.

Halten Sie die Werkzeugliste kurz. Viele ähnliche Werkzeuge erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer falschen Wahl; wächst die Aufgabe, ist es meist gesünder, sie zu teilen, als weitere Werkzeuge hinzuzufügen.

05Datenquellen, Zugangsdaten und Anbindungswege

Für jedes angebundene System klären Sie zuerst den Zugangsweg, dann die Zugangsdaten und zuletzt die Datenqualität. Der Zugangsweg ist meist die API des Systems, ein Webhook, der bei einem Ereignis meldet, oder ein MCP Server, der Werkzeuge in einheitlicher Form bereitstellt. MCP steht für Model Context Protocol, ein offenes Protokoll, über das ein Modell Werkzeuge in verschiedenen Systemen auf dieselbe Weise aufruft.

• Eigenes Dienstkonto: Der Agent meldet sich mit einem eigenen Konto und nur den nötigen Berechtigungen an, nie mit dem Login einer Mitarbeiterin; so bleibt im Protokoll sichtbar, wer was getan hat.
• Keine Schlüssel im Prompt: API Schlüssel liegen in einem Tresor und werden erst bei der Ausführung eingesetzt; das Modell sieht sie nie.
• Testumgebung zuerst: Bietet das System eine Testumgebung, wird sie genutzt; sonst bleiben schreibende Werkzeuge in den ersten Wochen abgeschaltet.
• Anfragelimits: Die Grenzen der Anbieter werden vorher gelesen; der Agent wartet, statt das System zu überlasten.

Unstrukturierte Dokumente wie Rechnungen, Verträge oder eingescannte Formulare sollten den Agenten nicht roh erreichen. Werden sie vorher über eine KI Dokumentenverarbeitung in Felder zerlegt, lassen sich die Ergebnisse viel leichter prüfen.

Ein älteres Programm ohne API braucht einen Export, eine Zwischendatenbank oder eine schmale Schicht individueller Software. Automatisierungen, die Knöpfe auf dem Bildschirm anklicken, brechen bei jeder Änderung der Oberfläche und bleiben daher der letzte Ausweg. Ebenso wichtig ist die Datenqualität: Steht derselbe Kunde in zwei Systemen unter zwei Namen, vervielfacht der Agent dieses Durcheinander, statt es zu lösen.

06Modellwahl, Hosting und feste Modellversionen

Das Modell wählen Sie danach, wie oft es den schwierigsten Schritt Ihrer Aufgabe in Ihrem eigenen Testsatz richtig löst, nicht nach öffentlichen Ranglisten. Für Agenten zählen vor allem die Zuverlässigkeit bei Werkzeugaufrufen mit korrekten Parametern, die Treue zu Anweisungen über langen Kontext und die Antwortzeit.

• Rollen trennen: Ein leistungsfähigeres Modell für Planung und Entscheidung, ein schnelleres und leichteres für einfache Schritte wie Feldextraktion oder Klassifizierung hält die Kosten im Gleichgewicht.
• Hosting: Zwischen der API des Anbieters, Cloud Plattformen mit wählbarer Region und offenen Modellen auf eigenen Servern wägen Sie Datenstandort, Betriebsaufwand und Qualität gegeneinander ab.
• Feste Versionen: Aktualisiert ein Anbieter sein Modell, kann sich das Verhalten ändern; im Betrieb läuft eine festgelegte Version, und eine neue geht erst nach bestandenem Testsatz live.
• Plan für Ausfälle: Antwortet der Anbieter nicht, wartet der Agent oder übergibt die offene Aufgabe an einen Menschen; niemand geht davon aus, dass derselbe Prompt auf einem anderen Modell unverändert funktioniert.

Ein Modell auf eigener Hardware zu betreiben, ist verlockend, weil die Daten im Haus bleiben. Hardware, Updates und Sicherheit liegen dann aber vollständig bei Ihnen; entscheiden sollten der Anteil personenbezogener Daten und Ihre Fähigkeit, einen Server dauerhaft zu betreiben.

07Freigabewarteschlange und Schrittprotokoll gestalten

Eine Freigabe, die in wenigen Sekunden nicht verständlich ist, wird übergangen oder ungeprüft durchgewinkt. Die Ansicht muss auf einen Blick zeigen, was der Agent tun will, auf welche Datensätze er sich stützt, welche Felder sich von welchem Wert zu welchem Wert ändern und warum.

• Drei Optionen: Freigeben, bearbeiten und freigeben oder ablehnen. Eine Ablehnung verlangt einen kurzen Grundcode; diese Codes sind der Rohstoff für die nächste Verbesserung.
• Feste Zuständigkeit: Jede Aktionsart hat eine verantwortliche Person und eine Vertretung.
• Zeitlimit: Kommt die Freigabe nicht rechtzeitig, wird die Aktion nicht automatisch ausgeführt; es folgt eine Erinnerung, oder die Aufgabe wird geschlossen.
• Grenzen für Sammelfreigaben: Unterschiedliche Aktionen lassen sich nicht mit einem Klick freigeben; Sammelfreigaben gibt es nur für gleichartige Aktionen mit geringem Risiko.

Das Schrittprotokoll beantwortet auch Monate später, warum der Agent etwas getan hat. Jeder Eintrag enthält Aufgabenkennung, Zeitpunkt, aufgerufenes Werkzeug, Eingaben, Ergebnis, Modellversion und die freigebende Person.

Für Einträge mit personenbezogenen Daten wird die Aufbewahrungsdauer vorab festgelegt. Der Zugriff ist über Rollen begrenzt, und das Protokollsystem hält selbst fest, wer welchen Eintrag angesehen hat.

08Sicherheit: fremde Inhalte, Schlüssel und ausgehende Grenzen

Am riskantesten ist ein Agent, der auf vertrauliche Daten zugreift, unsichere Inhalte von außen liest und Daten nach außen senden kann. Treffen diese drei Fähigkeiten in einer Aufgabe zusammen, kann eine einzige E-Mail mit versteckten Befehlen ihn zum Abfluss von Daten verleiten; das Design muss mindestens eine dieser drei Fähigkeiten kappen.

• Positivliste für Empfänger: Der Agent schreibt nur an hinterlegte Domains und Empfänger; jede Nachricht an eine andere Adresse landet in der Freigabe.
• Getrennter Kontext: Informationen aus fremden Inhalten landen in einem gekennzeichneten Datenfeld, nie dort, wo die Anweisungen des Agenten stehen.
• Versandweg: Sendet der Agent E-Mails über Ihre Domain, müssen SPF, DKIM und DMARC korrekt eingerichtet sein; mit unserem Prüfwerkzeug für SPF, DKIM und DMARC sehen Sie den Stand in wenigen Minuten.
• Abgeschottete Umgebung: Agenten, die Code ausführen oder Dateien verarbeiten, laufen in einer separaten Umgebung mit eingeschränktem Netzzugang.

Sicherheitsproben gehören in den Testsatz: ein Dokument mit eingeschleusten Anweisungen, eine gefälschte Anfrage einer Führungskraft oder eine Kundennachricht, die eine Aktion außerhalb der Rechte des Agenten verlangt.

Diese Proben laufen nach jeder Änderung an Prompt oder Werkzeug erneut. Gelingt eine, wird zuerst die Rechteschicht korrigiert und nicht die Anweisung an das Modell, denn dauerhafter Schutz entsteht durch Grenzen im Code.

09DSGVO, Drittlandübermittlung und KI Verordnung

Weil ein Agent handelt, halten Sie getrennt fest, welche Daten er liest, wohin er sie sendet und was er über Personen erzeugt. Die folgenden Punkte ersetzen keine Rechtsberatung; sie sind eine Prüfliste für das Gespräch mit Ihrer Datenschutzberatung vor dem Aufbau.

• Auftragsverarbeitung: Nach Art. 28 DSGVO brauchen Sie mit jedem Dienstleister, der personenbezogene Daten in Ihrem Auftrag verarbeitet, einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung; das betrifft auch Modell und Automatisierungsplattform. Prüfen Sie deren Regeln zu Nutzung, Speicherung und Training.
• Drittländer: Sitzt ein Anbieter außerhalb von EU und EWR, gilt Kapitel V der DSGVO, und die Grundlage der Übermittlung muss dokumentiert sein.
• Entscheidungen über Personen: Art. 22 DSGVO begrenzt ausschließlich automatisierte Entscheidungen mit rechtlicher oder ähnlich erheblicher Wirkung; bei Bewerbungen, Bonität oder Verträgen entscheidet ein Mensch.
• Transparenz: Art. 50 der KI Verordnung der EU verlangt, dass Menschen erkennen, dass sie mit einem KI System interagieren; wir wenden das auf alle Empfänger an.
• Schweiz: Für Personen in der Schweiz gilt das schweizerische Datenschutzrecht; klären Sie mit Ihrer Beratung, welche Regeln für Ihre Empfänger greifen.

Eine praktische Regel: Felder, die der Agent nicht braucht, werden schon auf Werkzeugebene ausgeblendet. Benötigt eine Aufgabe keine Ausweisnummer, sieht der Agent sie nie und kann sie folglich auch nirgends versehentlich eintragen.

10Vom Pilotbetrieb zum vollen Einsatz in Stufen

Rechte schrittweise und an Messwerte gekoppelt zu erweitern, statt den Agenten auf einen Schlag einzuschalten, senkt das Risiko und den Widerstand im Team. So gehen wir vor:

1. Fälle sammeln: Aufgaben aus den vergangenen Wochen werden mit dem jeweiligen Lösungsweg des Teams gesammelt; personenbezogene Daten werden für Tests maskiert.
2. Testsatz aufbauen: Die Fälle werden als leicht, schwer und irreführend markiert, und das Team legt für jeden das richtige Ergebnis fest.
3. Schattenbetrieb: Der Agent bearbeitet echte Anfragen, schreibt aber in kein System; seine Vorschläge werden mit den Entscheidungen des Teams verglichen.
4. Entwurfsmodus: Der Agent bereitet Schreibzugriffe vor, jeder landet in der Freigabewarteschlange.
5. Begrenztes Schreiben: Umkehrbare Aktionsarten mit geringem Risiko laufen ohne Freigabe, alle anderen bleiben in der Warteschlange.
6. Regelmäßige Durchsicht: Ablehnungsgründe, Kosten und Fehlerprotokolle werden monatlich ausgewertet; danach werden Rechte erweitert oder eingeschränkt.

Für jede Stufe steht das Kriterium für den Übergang vorher fest, etwa dass die Ablehnungsquote zwei Wochen lang unter einer mit dem Team vereinbarten Schwelle bleibt. Ein Schritt zurück ist kein Scheitern, sondern ein Zeichen, dass die Kontrolle funktioniert.

Mit dem Start ist die KI Agenten Entwicklung nicht abgeschlossen. Ändern sich angebundene Systeme, Modelle oder Geschäftsregeln, braucht auch der Agent Pflege; Überwachung, Aktualisierung des Testsatzes und kleine Korrekturen laufen im Rahmen unserer KI Automatisierung.

11Kennzahlen, die zeigen, ob sich der Agent lohnt

Der Wert eines Agenten bemisst sich daran, was eine Aufgabe von Anfang bis Ende kostet und wie viel menschliches Eingreifen sie braucht; die Zahl erledigter Aufgaben allein täuscht. Vorher müssen Sie wissen, wie lange dieselbe Arbeit von Hand dauert; mit unserem Arbeitszeitrechner schätzen Sie das aus den Wochenaufzeichnungen des Teams ab.

• Eingriffsquote: Der Anteil der Aufgaben, bei denen ein Mensch korrigieren, umlenken oder übernehmen musste.
• Schritte pro Aufgabe: Steigt die Schrittzahl bei gleichem Aufgabentyp, irrt der Agent umher; dann werden Werkzeugbeschreibungen oder Kontextaufbau überarbeitet.
• Wartezeit in der Freigabe: Ist der Agent schnell, die Freigabe aber stundenlang offen, liegt der Engpass beim Menschen, und die Zuständigkeit wird neu geregelt.
• Gesamtkosten: Modellnutzung, Plattformgebühren und die Arbeitszeit für Freigaben werden gemeinsam gerechnet.
• Durchgerutschte Fehler: Fehler, die die Freigabe passiert haben und später auffallen, werden gesondert gezählt; sie zeigen, ob die Freigabeansicht klar genug ist.

Diese Kennzahlen stehen monatlich nebeneinander in einer Tabelle. Zeigt sich kein Nutzen, ist es meist klüger, die Aufgabe einzuengen oder den Teil in einen festen Workflow zu überführen, als den Agenten auszubauen. Lesen Sie die Zahlen mit der Person, der die Aufgabe gehört; warum Eingriffe zunehmen, verrät die Tabelle allein nicht.

12Grenzen, Risiken und Kriterien für einen Abbruch

Agenten arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten: Dieselbe Eingabe führt nicht immer zur selben Ausgabe, und ein Modell kann mit voller Überzeugung einen falschen Werkzeugparameter erfinden. In langen Ketten summieren sich kleine Fehler, deshalb braucht es mit wachsender Schrittzahl mehr Kontrollpunkte.

• Stille Abweichung: Ändern sich Feldnamen in einem angebundenen System, liest der Agent womöglich das falsche Feld, ohne einen Fehler zu melden; ein regelmäßig laufender Testsatz fängt das ab.
• Schwankende Kosten: Schwierige Anfragen bedeuten mehr Schritte und mehr Modellaufrufe; Monatsbudget und Warnmeldungen werden von Beginn an eingerichtet.
• Laufzeit: Aufgaben mit vielen Schritten dauern eher Minuten als Sekunden; erwartet ein Kunde sofort eine Antwort, arbeitet der Agent im Hintergrund.
• Abhängigkeit vom Anbieter: Ohne dokumentierte Prompts und Werkzeugdefinitionen bedeutet ein Modellwechsel, das Projekt neu zu schreiben.

Legen Sie auch die Abbruchkriterien zu Beginn fest. Sinkt die Eingriffsquote bis zum Ende des Pilots nicht, übersteigen die Gesamtkosten den manuellen Ablauf oder kommt das Team mit der Freigabe nicht nach, wird der Agent abgeschaltet und die Aufgabe geht an einen festen Workflow oder an Menschen zurück. Aufgabenkarte, Testsatz und Prozesskarte bleiben dabei erhalten und fließen direkt in den Workflow ein.

13Häufige Fehler bei der KI Agenten Entwicklung

Die folgenden Muster erklären, warum Agentenprojekte Vertrauen verlieren; zu jedem steht die bessere Alternative.

• Entscheidung nach einer Demo: Statt einen Agenten freizuschalten, der bei wenigen ausgesuchten Fällen glänzt, entscheiden Sie anhand eines Testsatzes aus echten Fällen mit absichtlich irreführenden Beispielen.
• Start mit vollen Rechten: Statt den Agenten mit einem Administratorkonto anzubinden, beginnen Sie rein lesend und öffnen Schreibrechte Aktionsart für Aktionsart.
• Alles dem Modell überlassen: Statt auch feste Schritte dem Agenten zu geben, bringen Sie jeden Schritt mit beschreibbarer Regel in normalen Code und nutzen den Agenten nur dort, wo Urteil gefragt ist.
• Prompts ohne Versionierung ändern: Statt Prompts nebenbei anzupassen, wird jede Änderung dokumentiert und vor der Freigabe durch den Testsatz geschickt.
• Freigabe ohne Zuständigkeit: Statt einer Warteschlange, für die niemand verantwortlich ist, bekommt jede Aktionsart eine verantwortliche Person und eine Vertretung.
• Kosten erst im Nachhinein sehen: Statt die Nutzungsrechnung am Monatsende zu entdecken, richten Sie ab dem ersten Tag Grenzen pro Aufgabe, ein Tagesbudget und Warnmeldungen ein.

Allen Fehlern gemeinsam ist, dass der Agent wie eine Funktion behandelt wird, die man ein und ausschaltet. Wird er als Geschäftsprozess mit Regeln, Zuständigkeiten und Grenzen geführt, entstehen die meisten dieser Probleme gar nicht erst.

14Partnerwahl und nächster Schritt

Wählen Sie den Partner für die KI Agenten Entwicklung weniger danach, was sein Agent in einer Demo kann, als danach, wie klar er erklärt, was der Agent nicht tun darf und wie das technisch verhindert wird. Verlangen Sie klare Antworten auf diese Fragen:

• Welche unserer Aufgaben würden Sie mit einem festen Workflow statt mit einem Agenten lösen, und warum?
• Erhalten wir die Werkzeugliste und die Rechte jedes Werkzeugs bei der Übergabe schriftlich?
• Auf wessen Namen laufen die Konten für Modell, Automatisierung und Cloud, und was können wir bei einer Trennung mitnehmen?
• Wie entsteht der Testsatz, und wie werden Änderungen an Prompts vor dem Livegang geprüft?
• An welchem Kriterium messen wir, ob der Pilot erfolgreich war?
• Wer wird informiert, wenn der Agent anhält oder scheitert, über welchen Kanal und mit welchen Angaben?

Bleiben die Antworten vage, ist es meist auch der Umfang. Eine schriftliche Aufgabenkarte und ein Testplan machen unterschiedliche Angebote vergleichbar.

Um mit uns zu starten, beschreiben Sie kurz die Arbeit, die Sie abgeben möchten, die beteiligten Systeme und wie die Aufgabe heute erledigt wird; Sie erreichen uns über die Kontaktseite. Wir füllen die Aufgabenkarte gemeinsam aus und senden schriftlich, welcher Teil zum Agenten und welcher zum festen Workflow wird, samt Umfang.

Einstiegsoptionen finden Sie unter Preise für KI Automatisierung; Nutzungsgebühren für Modelle und Plattformen zahlen Sie separat über Ihr eigenes Konto an die Anbieter. Kommen wir zu dem Schluss, dass Sie keinen Agenten brauchen, sagen wir das offen und schlagen den einfacheren Weg vor.