Mehrstufige Aufgaben
Der Agent bearbeitet einen Vorgang über mehrere Schritte und passt seinen nächsten Schritt an neue Informationen an.
KI-Agenten entwickeln lassen für echte Geschäftsaufgaben.
Wir entwickeln KI-Agenten, die Informationen prüfen, Werkzeuge nutzen und mehrstufige Aufgaben in Ihren Systemen bearbeiten. Mit klaren Grenzen und Kontrolle durch Ihr Team.
Was ist ein KI-Agent und wann hilft er Ihrem Unternehmen?
Ein KI-Agent ist eine Anwendung, die innerhalb festgelegter Berechtigungen selbst entscheidet, welche Arbeitsschritte für eine Aufgabe nötig sind. Sie nutzt dafür Daten, Werkzeuge und Schnittstellen, statt nur einen einzelnen Text zu erzeugen.
Werkzeuge statt nur Antworten
Der Agent kann freigegebene Daten suchen, Schnittstellen abfragen und Ergebnisse in Ihren Systemen vorbereiten.
Kontrolle bleibt bei Ihnen
Zugriffsrechte, Freigaben und Prüfregeln begrenzen, welche Aktionen der Agent selbst ausführen darf.
Individuelle KI-Agenten für definierte Geschäftsaufgaben.
Jeder Agent bekommt eine konkrete Aufgabe, passende Datenquellen und überprüfbare Grenzen. Keine universelle KI, die alles können soll.
Recherche-Agenten
Sie vergleichen freigegebene Quellen, dokumentieren Fundstellen und bereiten Ergebnisse für eine Entscheidung auf.
Agenten für Vertriebsteams
Sie prüfen neue Anfragen, ergänzen verfügbare Informationen und schlagen passende nächste Schritte vor.
Interne Wissensagenten
Sie finden Informationen in freigegebenen Unterlagen und können Rückfragen anhand der Quellen weiterverfolgen.
Agenten mit Systemzugriff
Sie führen erlaubte Aktionen über Schnittstellen aus, etwa einen Entwurf im CRM anlegen oder Daten abgleichen.
Prüf- und Kontrollmechanismen
Wir legen Berechtigungen, Freigaben, Protokolle und Regeln fest, damit kritische Aktionen nachvollziehbar bleiben.
Agenten in bestehenden Apps
Wir binden Agenten in interne Oberflächen oder vorhandene Anwendungen ein, statt einen weiteren isolierten Chat zu schaffen.
Welche Aufgaben kann ein KI-Agent übernehmen?
Diese Beispiele zeigen typische Einsatzmöglichkeiten, nicht bereits realisierte Kundenprojekte. Die Machbarkeit hängt von Ihren Daten und Systemen ab.
01
Komplexe Kundenanfragen vorbereiten
Eine Anfrage enthält mehrere Fragen zu Produkten, Anforderungen und Lieferbedingungen.
Der Agent prüft die verfügbaren Unterlagen, stellt bei Bedarf Rückfragen und bereitet einen Vorgang zur Freigabe vor.
- Anfrage und benötigte Informationen erfassen
- Freigegebene Produktdaten und Unterlagen prüfen
- Antwortentwurf und nächste Schritte vorbereiten
02
Technische Informationen recherchieren
Für eine Entscheidung müssen Angaben aus mehreren Dokumenten und Datenquellen zusammengeführt werden.
Der Agent sucht passende Belege, vergleicht Aussagen und markiert offene Fragen.
- Dokumente und Datenquellen gezielt durchsuchen
- Abweichungen und fehlende Angaben markieren
- Ergebnisse mit nachvollziehbaren Quellen bündeln
03
Vertriebsfälle im CRM vorbereiten
Ein Interessent beschreibt sein Vorhaben nur unvollständig und braucht eine individuelle Rückmeldung.
Der Agent sammelt freigegebene Informationen, überprüft vorhandene CRM-Daten und legt einen Vorschlag für den Vertrieb an.
- Kontakt- und Unternehmensdaten abgleichen
- Relevante Leistungsinformationen zusammenstellen
- CRM-Vorgang mit Empfehlung zur Prüfung vorbereiten
04
Interne Servicefälle untersuchen
Ein gemeldetes Problem lässt sich nicht mit einer einzigen Regel lösen.
Der Agent prüft nacheinander dokumentierte Lösungswege und stellt den Mitarbeitenden die wahrscheinlich passenden nächsten Schritte bereit.
- Fehlerbeschreibung und Kontext erfassen
- Dokumentierte Lösungswege und Statusdaten prüfen
- Empfehlung mit Belegen an Mitarbeitende übergeben
Wann lohnt sich ein KI-Agent und wann eher nicht?
Ein Agent lohnt sich vor allem bei Aufgaben, deren nächster Schritt vom Ergebnis des vorherigen abhängt. Er ist nicht automatisch die bessere Wahl, wenn ein fester Ablauf bereits zuverlässig funktioniert.
Passt, wenn …
- Aufgaben mehrere Schritte und unterschiedliche Informationsquellen benötigen.
- Sich Fälle ähneln, aber nicht vollständig durch feste Regeln abbilden lassen.
- Freigegebene Systeme und Daten über Schnittstellen erreichbar sind.
- Menschliche Prüfschritte für sensible Aktionen definiert werden können.
Passt nicht, wenn …
- Jeder Vorgang immer derselben eindeutigen Reihenfolge folgt.
- Die benötigten Daten fehlen oder dauerhaft unzuverlässig sind.
- Fehler nicht erkannt oder rechtzeitig von Menschen geprüft werden können.
- Der Aufwand für Entwicklung und Betrieb keinen sinnvollen Nutzen erwarten lässt.
So entwickeln wir Ihren KI-Agenten.
Aufgabe abgrenzen
Wir bestimmen, welches Ergebnis der Agent liefern soll, welche Entscheidungen er treffen darf und wo ein Mensch freigeben muss.
Daten und Zugriffe prüfen
Wir prüfen Quellen, Schnittstellen, Berechtigungen, Datenschutzanforderungen und die Qualität der verfügbaren Informationen.
Prototyp erproben
Ein begrenzter Agent bearbeitet reale Testfälle. Wir messen Ergebnisqualität, Fehlerarten und den tatsächlichen Nutzen.
Sicher integrieren
Wir verbinden den Agenten mit den vorgesehenen Systemen und ergänzen Prüfregeln, Protokolle und menschliche Freigaben.
Betrieb begleiten
Wir beobachten Kosten und Qualität, prüfen schwierige Fälle und passen Werkzeuge, Regeln oder Modelle bei Bedarf an.
Was kostet es, einen KI-Agenten entwickeln zu lassen?
Der Preis hängt von Aufgabe, Daten, Schnittstellen und Sicherheitsanforderungen ab. Deshalb kalkulieren wir jeden Agenten individuell und trennen Projektkosten von laufenden Modell- und Betriebskosten.
Machbarkeit und Prototyp
Individuell kalkuliert
Geeignet für
- Eine erste Agentenidee mit noch offenen Anforderungen
- Einen mehrstufigen Prozess, der geprüft werden soll
- Unternehmen, die Nutzen und Risiken vorab bewerten möchten
Typischer Umfang
- Aufgaben- und Risikoanalyse
- Prüfung der verfügbaren Datenquellen
- Begrenzter Prototyp für einen Anwendungsfall
- Auswertung mit Empfehlung für die nächsten Schritte
Produktiver KI-Agent
Individuell kalkuliert
Geeignet für
- Einen klar definierten Agenten mit konkreter Aufgabe
- Teams mit vorhandenen Schnittstellen
- Anwendungen, die regelmäßig im Betrieb genutzt werden
Typischer Umfang
- Entwicklung des Agenten und seiner Werkzeuge
- Anbindung ausgewählter Daten und Systeme
- Rollen, Freigaben und Prüfregeln
- Tests, Einführung und Übergabe
Agenten und Integrationen
Individuell kalkuliert
Geeignet für
- Mehrere verbundene Agenten oder Aufgabenbereiche
- Umfangreiche System- und Rollenstrukturen
- Anwendungen mit fortlaufender Qualitätssicherung
Typischer Umfang
- Architektur für mehrere Arbeitsabläufe
- Erweiterte Systemintegrationen und Berechtigungen
- Protokollierung, Kontrollen und Monitoring
- Weiterentwicklung nach der Einführung
Warum Unternehmen ihre KI-Lösung mit Webnity X entwickeln.
Wir entwickeln KI nicht um der KI willen. Entscheidend ist, welche Lösung Ihre Aufgabe zuverlässig, sinnvoll und langfristig erweiterbar löst.
Erst das Problem. Dann die Technologie.
Wir starten beim Prozess, den Daten und dem gewünschten Ergebnis. Wenn klassische Software oder Automatisierung sinnvoller ist als KI, sagen wir das offen.
Das passende Modell statt Anbieterbindung.
Welche Technologie eingesetzt wird, entscheidet die Aufgabe. Modelle, APIs und Infrastruktur werden nach Qualität, Datenlage, Kosten und technischen Anforderungen gewählt.
Von der Logik bis zur Oberfläche.
Webnity X verbindet KI-Logik, Softwareentwicklung, Schnittstellen und das Interface, in dem Mitarbeitende oder Kunden die Anwendung später tatsächlich nutzen.
Gebaut für bestehende Systeme und zukünftige Erweiterungen.
Die Anwendung wird so geplant, dass sie sich in vorhandene Prozesse und Teams integrieren und bei Bedarf um weitere Funktionen oder Abläufe erweitern lässt.
- Über 40 begleitete digitale Projekte
- 5,0 Sterne aus über 20 Google-Bewertungen
- Ein direkter Ansprechpartner
Häufige Fragen zur Entwicklung von KI-Agenten.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einer KI-Automatisierung?
Ein KI-Agent wählt innerhalb festgelegter Grenzen selbst die nächsten Schritte und nutzt dafür freigegebene Werkzeuge. Eine KI-Automatisierung folgt einem vorgegebenen Ablauf, in dem einzelne Arbeitsschritte durch KI unterstützt werden. Für klar wiederholbare Prozesse reicht die Automatisierung häufig aus.
Was kostet es, einen KI-Agenten entwickeln zu lassen?
Die Kosten hängen von Datenquellen, Systemzugriffen, Entscheidungslogik und Prüfanforderungen ab. Wir erstellen nach der gemeinsamen Eingrenzung ein individuelles Angebot. Hinzu kommen gegebenenfalls laufende Kosten für Modelle und Infrastruktur.
Wie lange dauert die Entwicklung eines KI-Agenten?
Ein begrenzter Prototyp lässt sich schneller prüfen als eine produktive Anwendung mit mehreren Schnittstellen und Freigabeprozessen. Die Dauer hängt unter anderem von Datenzugang, Komplexität und Testaufwand ab. Nach der Machbarkeitsprüfung erhalten Sie einen realistischen Zeitplan.
Welche KI-Modelle setzen Sie ein?
Wir wählen das Modell nach Aufgabe, Genauigkeit, Kosten und Anforderungen an die Datenverarbeitung. Dafür kommen je nach Projekt unterschiedliche Anbieter und konventionelle Softwarekomponenten infrage. Wir sind nicht an einen einzelnen Modellanbieter gebunden.
Was passiert mit unseren Unternehmensdaten?
Vor der Entwicklung legen wir fest, welche Daten der Agent nutzen darf, wer Zugriff erhält und wo eine Verarbeitung stattfindet. Anbieterbedingungen, Speicherung und Löschung werden für das jeweilige Projekt geprüft. Die rechtliche Bewertung stimmen Sie mit Ihrer zuständigen Datenschutzberatung ab.
Arbeiten Sie auch für Unternehmen in Österreich und der Schweiz?
Ja. Webnity X arbeitet mit Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz sowie mit internationalen Kunden. Die Zusammenarbeit, die technischen Rahmenbedingungen und mögliche Anforderungen an die Datenverarbeitung klären wir projektbezogen.
Kann ein KI-Agent selbstständig Änderungen in unseren Systemen vornehmen?
Ein Agent kann freigegebene Aktionen über Schnittstellen ausführen, wenn die Integration das vorsieht. Kritische Änderungen können an eine ausdrückliche Bestätigung gebunden werden. Berechtigungen und Protokolle legen fest, was möglich und überprüfbar ist.
Brauchen wir bereits eine eigene KI-Infrastruktur?
Nein. Viele Vorhaben lassen sich zunächst mit vorhandenen Anwendungen und passenden Schnittstellen prüfen. Ob eine eigene Infrastruktur notwendig ist, hängt von Daten, Sicherheit, Betrieb und Integrationen ab. Wir bewerten diese Punkte vor einer Architekturentscheidung.
KI-Agenten für Unternehmen: Wann sie sinnvoll sind und wann ein Workflow reicht
KI-Agenten können mehr als klassische Automatisierungen, sind aber nicht für jeden Prozess die bessere Lösung. Entscheidend sind Variabilität, Fehlerkosten, Kontrollbedarf und die Frage, ob ein fester Workflow bereits ausreicht.
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KI-Agenten: Vom ersten Prototyp zum zuverlässigen Produktivbetrieb
Ein KI-Agent ist schnell prototypisiert. Produktionsreif wird er erst mit klaren Zuständen, kontrollierten Tool-Aufrufen, Fehlerpfaden, Guardrails, Monitoring und belastbaren Evals. Dieser Leitfaden zeigt, wie agentische Workflows für Unternehmen zuverlässig aufgebaut werden.
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Welche Aufgabe soll Ihr KI-Agent übernehmen?
Zeigen Sie uns Ihren Prozess, damit wir prüfen können, ob ein KI-Agent sinnvoll ist und wie sich ein erster Anwendungsfall sicher umsetzen lässt.
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