Agenten mit Zugriff auf Ihr Wissen, keine Chatbots.
Wir bauen AI-Agenten und automatisierte Workflows, die auf echte Systeme und Daten zugreifen – für Kundenservice, Content und interne Prozesse.
Ausgangslage
Ein Chatbot, der nur auf ein Sprachmodell zugreift, beantwortet allgemeine Fragen und scheitert an spezifischen. Ein Agent, der auf Ihre Wissensdatenbank, Ihr CRM oder Ihr Ticketsystem zugreifen kann, beantwortet die Fragen, die tatsächlich bei Ihnen ankommen – und kann Handlungen auslösen, nicht nur Text erzeugen: einen Vorgang anlegen, eine Bestellung prüfen, eine E-Mail vorbereiten.
Der Unterschied zwischen einer Demo und einem produktiven Agenten liegt selten im Sprachmodell. Er liegt in der Anbindung an echte Systeme, im Umgang mit Fehlern und Grenzfällen und in der Frage, wann der Agent eskaliert statt zu raten. Genau dort setzen wir an: Integration, Fehlerbehandlung, Freigabelogik und Monitoring sind der eigentliche Aufwand.
Wir setzen dafür n8n für die Workflow-Orchestrierung und LLM-APIs für die Sprachverarbeitung ein, wählen die Technologie aber nach dem Anwendungsfall – manchmal ist eine schlanke Eigenentwicklung die bessere Wahl als eine Automatisierungsplattform.
Lieferumfang
Anwendungsfall-Auswahl
Eine Einschätzung, welche Aufgaben sich für einen Agenten eignen – nach Datenlage, Risiko und erwarteter Entlastung.
Anbindung an echte Systeme
Zugriff auf Wissensdatenbank, CRM, Ticketsystem oder ERP, statt einem isolierten Sprachmodell ohne Kontext.
Fehler- und Eskalationslogik
Klare Regeln, wann der Agent selbst handelt, wann er nachfragt und wann er an einen Menschen übergibt.
Produktionsreifer Workflow
Ein laufendes System mit Monitoring, Protokollierung und definierten Verantwortlichkeiten – kein Prototyp, der nach der Demo verschwindet.
Befähigung des Teams
Ihr Team kann den Workflow beobachten, anpassen und um weitere Schritte erweitern.
So gehen wir vor
- 01
Anwendungsfall schärfen
Wir grenzen den Anwendungsfall ein: welche Anfragen, welche Systeme, welches Risiko bei einem Fehler.
- 02
Datenlage prüfen
Wir prüfen, ob die nötigen Informationen zugänglich und aktuell genug sind, damit der Agent verlässlich antworten kann.
- 03
Prototyp bauen und testen
Wir bauen einen ersten Workflow und testen ihn an echten, anonymisierten Anfragen aus Ihrem Bestand.
- 04
In Produktion bringen
Wir schalten den Agenten schrittweise scharf, mit Monitoring und einer definierten Eskalationsstrecke an Menschen.
- 05
Erweitern
Wir erweitern den Workflow um weitere Anwendungsfälle, sobald der erste stabil läuft.
Typische Ausgangslagen
| Ausgangslage | Unser Ansatz |
|---|---|
| Ein Chatbot beantwortet nur allgemeine Fragen, nicht die eigenen Produkte oder Prozesse. | Ein Agent mit Zugriff auf die eigene Wissensdatenbank und die relevanten Systeme. |
| Wiederkehrende manuelle Schritte in Content-Produktion oder Backoffice binden Kapazität. | Ein n8n-Workflow, der die Schritte automatisiert und nur bei Unsicherheit eskaliert. |
| Ein Pilotprojekt lief gut in der Demo, aber nie im echten Betrieb. | Fehlerbehandlung, Monitoring und ein klarer Verantwortlicher für den Produktivbetrieb. |
Unser Ansatz: Ein Agent mit Zugriff auf die eigene Wissensdatenbank und die relevanten Systeme.
Unser Ansatz: Ein n8n-Workflow, der die Schritte automatisiert und nur bei Unsicherheit eskaliert.
Unser Ansatz: Fehlerbehandlung, Monitoring und ein klarer Verantwortlicher für den Produktivbetrieb.
Außerhalb unseres Auftrags
Wir bauen keinen Agenten, der ohne Zugriff auf echte Daten arbeitet, und keinen, der bei Unsicherheit rät statt zu eskalieren. Wir übernehmen keine Anwendungsfälle, bei denen ein Fehler des Agenten ein Risiko darstellt, das wir vorher nicht gemeinsam bewertet haben. Und wir liefern keine Automatisierung ohne Monitoring – ein Workflow, den niemand beobachtet, ist kein produktives System.
Häufige Fragen
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| EdTech-Unternehmen, Kundenservice | Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen. | AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen. | Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team. |
| EdTech-Unternehmen, Content-Produktion | Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen. | n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen. | Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten. |
| EdTech-Unternehmen, PE-finanziert | PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar. | Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation. | Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten. |
EdTech-Unternehmen, Kundenservice
Ausgangslage
Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen.
Umsetzung
AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen.
Ergebnis
Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team.
EdTech-Unternehmen, Content-Produktion
Ausgangslage
Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen.
Umsetzung
n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen.
Ergebnis
Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten.
EdTech-Unternehmen, PE-finanziert
Ausgangslage
PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.
Umsetzung
Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.
Ergebnis
Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir prüfen an einem echten Anwendungsfall aus Ihrem Betrieb, ob und wie sich ein Agent lohnt.