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04 / Autonome KI-Agenten

Autonome KI-Agenten Beratung & Consulting

Agenten, die planen, Tools nutzen und mehrstufige Aufgaben ohne ständige Aufsicht abschließen.

Wireframe einer automatisierten Konversation: eingehende Nachricht, der abgerufene Kontext hinter der Antwort und die Uebergabe an einen Menschen. Die Layouts sind beispielhaft — jede Umsetzung richtet sich nach Ihren eigenen Daten.

KI-Agenten gehen über einzelne LLM-Aufrufe hinaus: Sie planen, rufen Tools auf, bewerten Ergebnisse und iterieren. Ich entwerfe und baue produktionsreife Agenten mit LangChain, LlamaIndex oder eigener Orchestrierung - inklusive Reliability Engineering für einen sicheren Einsatz.

Use Cases

Research- und Zusammenfassungsagenten

Der Agent recherchiert ein Thema oder Unternehmen, liest Quellen, extrahiert Fakten und liefert ein strukturiertes Briefing.

Customer-Service-Agenten

Bearbeitet Tier-1-Support: Intent klassifizieren, Wissen abrufen, Antwort entwerfen und bei niedriger Confidence an Menschen eskalieren.

Datenanalyse-Agenten

Mit CSV- oder Datenbankzugriff schreibt und führt der Agent SQL/Python aus, interpretiert Ergebnisse und beantwortet Fragen zu Ihren Daten.

Workflow-Orchestrierungsagenten

Agenten, die Geschäftsprozesse steuern: Inbox lesen, Tasks anlegen, APIs aufrufen und nachfassen - geplant oder eventgetrieben.

Häufige Fragen

Wie verhindern Sie, dass Agenten etwas Falsches tun?

Mit Confidence-Schwellen vor irreversiblen Aktionen, expliziten Freigaben durch Menschen und Rollback-Pfaden für alles Destruktive. Ich deploye keine Agenten ohne Undo-Logik.

Welche Frameworks nutzen Sie?

LangChain und LlamaIndex für komplexe mehrstufige Agenten. Für einfachere Tool-Use-Szenarien nutze ich oft direkt die OpenAI Function Calling API - weniger Overhead.

Können Agenten auf interne Systeme zugreifen?

Ja. Ich baue eigene Tools, die interne APIs, Datenbanken oder Dateisysteme kapseln - mit Authentifizierung und begrenzten Rechten, damit der Agent nur berührt, was er soll.

Was Sie bekommen

  • →Agentenarchitektur (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent)
  • →Tool- und Funktionsdefinition mit Schema-Validierung
  • →Memory- und Kontextmanagement
  • →Human-in-the-Loop-Eskalationspfade
  • →Observability: Trace Logs, Tokenverbrauch, Action Audit Trail
  • →Rollback- und Undo-Logik für destruktive Aktionen

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