Daten & KI
Entwicklung von KI-Agenten (Agentic AI)
KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben über Ihre Tools hinweg planen und ausführen. Mit klaren Berechtigungen, vollständigen Logs und einem Menschen, der alles Wichtige freigibt. Entwickelt von einem gründergeführten Team.
Mit den Gründern sprechenWas Ihnen die Entwicklung von KI-Agenten mit Authect bringt
Ein KI-Agent beantwortet nicht nur eine Frage: Er arbeitet auf ein Ziel hin. Er entscheidet selbst, welche Schritte nötig sind, welche Tools er nutzt und wann die Aufgabe erledigt ist. Das macht Agenten stark bei mehrstufigen Aufgaben, die Ihr Team viel Zeit kosten. Und es bedeutet, dass sie mehr Sorgfalt brauchen als ein Chatbot.
Wir bauen Agenten so, wie wir jedes System bauen würden, das in Ihrem Auftrag handelt. Die Gründer erfassen den Workflow gemeinsam mit Ihnen, ein erfahrener Senior-Entwickler leitet die Umsetzung. Jeder Agent erhält eng begrenzte Berechtigungen, ein vollständiges Protokoll seiner Aktionen, Tests an echten Fällen und einen menschlichen Freigabeschritt, wo immer ein Fehler teuer wäre.
Wir fangen klein an: mit einem Workflow und einem klaren Erfolgsmaßstab. Erweitert wird erst, wenn der Agent Ihr Vertrauen verdient hat. Code, Prompts und Tool-Anbindungen gehören vom ersten Tag an Ihnen.
Leistungen
Welche Arten von KI-Agenten wir für Sie entwickeln
Unterschiedliche Probleme brauchen unterschiedliche Agenten. Viele Systeme in der Praxis kombinieren mehrere Arten, mit einfachen, vorhersehbaren Bausteinen, wo immer es geht.
Lernende Agenten
Agenten, die aus Feedback besser werden: Korrekturen Ihres Teams und die Ergebnisse früherer Aufgaben bestimmen, wie sie die nächste angehen. Jede Änderung wird getestet, bevor sie live geht.
Nutzenbasierte Agenten
Agenten, die Optionen gegen Kosten, Risiken und Prioritäten abwägen und die beste Aktion wählen. Nützlich für Terminplanung, Ressourcenverteilung und Preisentscheidungen.
Zielbasierte Agenten
Agenten mit einem klaren Auftrag, etwa einen Bericht zu erstellen oder ein Ticket zu lösen. Sie planen die Schritte, nutzen Ihre Tools und prüfen unterwegs ihre eigene Arbeit.
Modellbasierte Agenten
Agenten, die ein aktuelles Bild einer sich verändernden Umgebung behalten, etwa von Lagerbeständen oder dem Zustand von Anlagen, und auf das reagieren, was sie beobachten.
Einfache Reflex-Agenten
Schnelle, regelbasierte Agenten, die sofort auf bestimmte Signale reagieren, etwa einen Alarm oder einen Schwellenwert. Ideal für das Monitoring, wenn Vorhersehbarkeit am wichtigsten ist.
Multi-Agenten-Systeme
Mehrere spezialisierte Agenten, koordiniert von einem Orchestrator. Jeder erledigt eine Aufgabe gut. Für Prozesse, die für einen einzelnen Agenten zu umfangreich sind, um sie zuverlässig zu bewältigen.
Sie wissen nicht, welcher Agent zu Ihrem Workflow passt? Die Gründer helfen Ihnen bei der Entscheidung.
Kontaktieren Sie unsNutzen
Was KI-Agenten Ihrem Unternehmen bringen
- 01
Mehrstufige Aufgaben schneller erledigt
Agenten sammeln Informationen aus mehreren Systemen, füllen Formulare aus, entwerfen Antworten und aktualisieren Datensätze in einem Durchgang. Aus Stunden des Klickens werden Minuten der Prüfung.
- 02
Besserer, einheitlicher Service
Jede Anfrage wird gleich sorgfältig und nach Ihren Richtlinien bearbeitet. Komplexe oder sensible Fälle gehen sofort an die richtige Person.
- 03
Arbeit rund um die Uhr
Agenten bearbeiten Anfragen auch nachts und über Zeitzonen hinweg. So erhalten Kunden in jedem Markt zeitnah eine Antwort, und Ihr Team startet mit einer aufgeräumten Warteschlange in den Tag.
- 04
Kapazität, die mit dem Bedarf wächst
Steigt das Volumen sprunghaft, übernehmen Agenten die zusätzliche Last. So können Sie wachsen, ohne dass Ihr Service-Level sinkt oder die Kosten im gleichen Maß steigen.
- 05
Erkenntnisse aus jeder Aufgabe
Weil Agenten protokollieren, was sie tun und warum, sehen Sie genau, woher Anfragen kommen, wo Prozesse ins Stocken geraten und was Sie als Nächstes verbessern sollten.
Branchen
Agentic AI in der Praxis: Einsatz nach Branche
Gesundheitswesen
Gerätedaten und Akten auf Auffälligkeiten überwachen und an das medizinische Personal melden, Termine und Ressourcen koordinieren, Medikamentenbestände verfolgen und Nachschubbedarf vorhersagen sowie Laborabläufe koordinieren. Klinische Entscheidungen trifft dabei immer das medizinische Personal.
Einzelhandel
Lagerbestände und Verkäufe beobachten und Bestellungen vorschlagen, Preise innerhalb Ihrer Regeln anpassen, Dienstpläne koordinieren, Lieferungen von Zulieferern verfolgen und Verzögerungen vorhersagen sowie Kundenbindung und Omnichannel-Nachfassaktionen steuern.
Medien & Unterhaltung
Die Verteilung von Inhalten über Plattformen hinweg koordinieren, Medienarchive verschlagworten und ordnen, Lizenzen und Rechtenutzung nachverfolgen sowie Produktionspläne und Ressourcen steuern.
Fintech
Transaktionen auf ungewöhnliche Muster überwachen, Compliance-Prüfungen und Berichte vorbereiten, Zahlungen abgleichen und Treasury- und Portfolio-Teams mit Analysen unterstützen, die diese prüfen und freigeben.
Versicherungen
Schadensunterlagen prüfen, mögliche Betrugsfälle markieren und einfache Schäden innerhalb festgelegter Grenzen regulieren, Underwriting-Unterlagen vorbereiten, Vertragsverlängerungen bearbeiten und komplexe Anfragen an die richtigen Fachleute weiterleiten.
Logistik
Routen und Lieferreihenfolgen an Verkehr und Wetter anpassen, Lageraufgaben koordinieren, Flottenwartung planen, Sendungen verfolgen und Notfallpläne anstoßen, sobald Verzögerungen auftreten.
Energie
Sensordaten von Standorten und Anlagen überwachen, Wartungen vor dem Ausfall planen, Außendienstteams koordinieren und die Berichte erstellen, die Aufsichtsbehörden und Betreiber brauchen.
Beispielsystem
Ein Beispiel für ein Multi-Agenten-System
So könnte ein Multi-Agenten-System einem Dienstleister helfen, Ausschreibungen zu beantworten. Es veranschaulicht das Design und ist kein Kundenprojekt: Spezialisierte Agenten erledigen die Vorarbeit, Menschen prüfen jedes Angebot und geben es frei.
Eingang und Datenschutzfilter
Anfragen kommen per E-Mail, Formular oder Webportal an. Teamprofile und Lebensläufe durchlaufen einen Anonymisierungsschritt, der persönliche und vertrauliche Angaben entfernt, bevor ein Modell sie sieht.
Agent zur Profilstrukturierung
Agent zur Anfrageanalyse
Agenten für Matching und Schätzung
Angebotserstellung und Prüfung
Vorgehen
So setzen wir Agentic-AI-Systeme um
Agenten handeln in Ihrem Auftrag, deshalb entsteht Vertrauen schrittweise: Zuerst machen sie Vorschläge, dann handeln sie mit Freigabe, und erst danach, wo es sicher ist, eigenständig.
FAQ
Häufige Fragen zu Agentic AI
Was bedeutet der agentische Ansatz in der KI?
Es ist eine Art, KI-Systeme zu bauen, die ein Ziel verfolgen, statt nur auf einen einzelnen Prompt zu antworten. Das System erfasst seine Situation, plant Schritte, nutzt Tools wie Suche, Datenbanken oder Geschäftsanwendungen, prüft das Ergebnis und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist.
Was ist ein Beispiel für Agentic AI?
Ein Agent, der den Wunsch eines Kunden bearbeitet, eine Buchung zu ändern: Er liest die Nachricht, prüft die Verfügbarkeit, wendet Ihre Richtlinien an, aktualisiert das Buchungssystem, entwirft eine Bestätigung und lässt alles, was außerhalb der Regeln liegt, von einem Menschen freigeben.
Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und Agentic AI?
Generative KI erzeugt auf Anfrage Inhalte wie Texte oder Bilder. Agentic AI nutzt generative Modelle als Teil eines größeren Ablaufs: Sie plant, führt Aktionen in anderen Systemen aus und arbeitet sich in mehreren Schritten auf ein Ziel zu.
Wie behalten Sie KI-Agenten unter Kontrolle?
Jeder Agent erhält nur die Berechtigungen, die er braucht. Jede Aktion wird protokolliert, Aktionen mit großer Tragweite brauchen eine menschliche Freigabe, und Agenten werden vor dem Start an echten Fällen getestet und danach überwacht. Die Eigenständigkeit wächst Schritt für Schritt, auf Basis der Ergebnisse.
Womit sollten wir bei KI-Agenten anfangen?
Mit einem gut verstandenen, wiederkehrenden Workflow, der einige Systeme umfasst und einen klaren Erfolgsmaßstab hat. Wir helfen Ihnen in der Analysephase bei der Auswahl, bauen eine erste Version, die Aktionen vorschlägt, und erweitern von dort aus.