KI-Agenten-Entwicklung für Arbeit, die stimmen muss

Es konzipiert und baut Software, in der ein Sprachmodell den nächsten Schritt wählt, Tools aufruft und innerhalb gesetzter Grenzen auf ein Ziel hinarbeitet. Der Modellaufruf ist dabei der kleine Teil. Die Arbeit steckt in Tool-Design, Zustandsverwaltung, Berechtigungen, Evaluierung, Monitoring und der Integration in Ihre Systeme.

Oft genügt ein Workflow. Stehen die Schritte vorab fest, wie bei der Rechnungsextraktion oder der Ticket-Triage, lässt sich eine feste Abfolge leichter testen und einem Prüfer leichter erklären, und sie kostet pro Durchlauf weniger. Ein Agent lohnt sich, wenn der Weg davon abhängt, was das System unterwegs findet. Was für Ihren Fall gilt, sagen wir Ihnen, bevor etwas gebaut wird.

Ein Chatbot beantwortet vor allem Fragen im Gespräch. Ein Agent handelt: Er ruft Systeme auf, ändert Datensätze und schließt Aufgaben über mehrere Schritte ab. Das stellt deutlich höhere Anforderungen an Berechtigungen, Freigaben und Tests. Viele Projekte kombinieren beides. Geht es Ihnen vor allem um das Beantworten von Fragen, sehen Sie sich unsere Leistungen zur KI-Chatbot-Entwicklung an.

Das entscheiden wir je Projekt, abhängig von der Aufgabe, den Vorgaben für Ihre Daten und dem, was Ihr Team warten kann. Das kann ein kommerzielles Modell über eine API sein oder ein offenes Modell in Ihrer privaten Umgebung, mit einem Agenten-Framework oder mit reinem Code. Wo eine dünne Abstraktionsschicht reicht, binden wir das Design nicht an einen einzelnen Anbieter.

Mit mehreren voneinander unabhängigen Grenzen, denn keine einzelne ist verlässlich: eng gefasste Tools, Schritt- und Budgetlimits, getrennte Zugangsdaten, Prüfungen von Ein- und Ausgaben und die Freigabe unumkehrbarer Aktionen durch einen Menschen. Für Prompt Injection gibt es heute keine vollständige Lösung. Wir gehen daher im Design davon aus, dass das Modell getäuscht werden kann, und begrenzen, was ein getäuschtes Modell tun kann.

Beides hängt vom Prozess ab, von der Zahl der beteiligten Systeme und vom Risiko, das ein Fehler mit sich bringt. Wir arbeiten in Phasen: Scoping, Pilot an realen Fällen, dann Rollout in den Produktivbetrieb. Nach dem Scoping erhalten Sie eine Schätzung. Was den Aufwand treibt, erklärt unser Artikel zu den Kosten der KI-Agenten-Entwicklung.

Einen Prozessverantwortlichen, eine Beschreibung der Aufgabe, wie sie heute abläuft, Zugang zu Beispielen realer Fälle, auch der schwierigen, und jemanden, der entscheiden kann, was der Agent allein tun darf. Saubere Daten helfen. Wichtiger ist, dass Sie wissen, wie ein korrektes Ergebnis aussieht.