KI ist nicht alles – es braucht mehr, um aus Ideen funktionierende Systeme zu machen.
Viele verbinden den Begriff „KI-Agent“ sofort mit einem Chatbot, der beeindruckend formulierte Antworten liefert.
Doch in der Praxis besteht ein guter KI-Agent aus weit mehr als nur einem Sprachmodell.
Wer einen Agenten einsetzen will, der echten Mehrwert schafft, muss verstehen, was technisch im Hintergrund passieren muss – und worauf es wirklich ankommt.
Ein KI-Agent ist ein System – kein einzelnes Modell
Ein Sprachmodell wie ChatGPT ist nur eine Komponente in einem vielschichtigen System.
Ein Agent besteht in der Regel aus diesen Elementen:
- Trigger – Wie startet der Prozess? (z. B. E-Mail, Anruf, Button, Webhook)
- Logik – Welche Informationen braucht der Agent, und wie verarbeitet er sie?
- Datenzugriffe – Woher bekommt er Informationen (Datenbanken, Kalender, CRM)?
- Verarbeitung – Welche Entscheidung trifft er? Was ist seine Aufgabe?
- Antwort / Handlung – Was tut er konkret? (Antwort geben, Termin buchen, weiterleiten)
- Fallback & Kontrolle – Was passiert bei Fehlern, Unsicherheiten oder Ausnahmen?
Wichtige technische Anforderungen im Detail
🔗 1. Schnittstellenkompetenz
Ein Agent ist immer Teil eines Ökosystems. Er muss sich anbinden können an:
- Kalenderdienste (Google Calendar, Outlook 365)
- CRM-Systeme (z. B. HubSpot, Pipedrive)
- Support-Systeme (z. B. Freshdesk, Zendesk)
- Kommunikationskanäle (WhatsApp, E-Mail, Voice, Webchat)
Dazu braucht es:
- Kenntnisse in API-Strukturen
- Authentifizierungsverfahren wie OAuth 2.0
- Umgang mit Fehlerrückgaben, Timeouts und Datenformaten (JSON, XML)
2. Logik und Entscheidungspfad
Der Agent muss wissen:
- Wann er antwortet – und wann nicht
- Welche Informationen er braucht, um handeln zu können
- Wann er eine Rückfrage stellen muss
- Wann er an einen Menschen übergeben sollte
Das bedeutet:
Wenn-Dann-Verzweigungen, Zustandsverwaltung, Sessions, Kontextverarbeitung.
Alles nicht sichtbar für den Nutzer – aber entscheidend für die Funktionalität.
3. Datenverarbeitung & Speicherlogik
Je nach Use Case muss der Agent:
- auf Daten zugreifen (z. B. Kundennummer, vergangene Gespräche)
- Daten speichern (z. B. Anfragen, Zeitpunkte, Entscheidungen)
- DSGVO-konform arbeiten (z. B. keine unnötige Protokollierung)
Hier kommen oft Datenbanken oder Cloud-Dienste ins Spiel, deren Anbindung und Absicherung professionell umgesetzt sein muss.
4. Intelligenz: Sprachmodell ist nur ein Werkzeug
Ein KI-Modell wie GPT-4 kann:
- formulieren
- zusammenfassen
- interpretieren
- Vorschläge machen
Aber es trifft keine echten Entscheidungen.
Deshalb braucht ein Agent klare Regeln, Grenzen und manchmal sogar eine zweite Kontrollinstanz.
Was oft übersehen wird: Fehler- und Ausnahmenmanagement
Ein Agent muss nicht nur funktionieren, wenn alles glatt läuft, sondern vor allem dann, wenn etwas schiefgeht:
- Anfrage unverständlich? → Rückfrage
- System antwortet nicht? → Fallback
- Nutzer unterbricht Gespräch? → Protokoll, Hand-Over
Diese Punkte entscheiden in der Praxis, ob ein Agent stabil und zuverlässig wirkt – oder frustriert.
Zusammenspiel der Komponenten: ein Beispiel
Ein Kunde schreibt auf der Webseite:
„Ich hätte gern ein Angebot für eine Photovoltaikanlage.“
Der KI-Agent sollte jetzt:
- Text analysieren
- Die Anfrage als potenzielles Lead erkennen
- Den Kundenstandort erfragen
- Daten ins CRM eintragen
- Rückfragen senden oder Termin vorschlagen
- Bei Unsicherheit → menschlicher Kollege übernehmen
Nur wenn alle technischen Ebenen sauber ineinandergreifen, entsteht ein sinnvoller Agent.
Fazit: Der intelligente Teil ist das Zusammenspiel – nicht das Modell
Ein KI-Agent ist kein magischer Assistent – sondern ein komplexes System mit klar definierten Aufgaben, Schnittstellen und Prozessen.
Wer Agenten entwickelt, muss mehr verstehen als Sprachmodelle.
Es braucht Systemdenken, Prozesskenntnis und technisches Feingefühl.
Dieser Beitrag dient der technischen Einordnung und allgemeinen Information. Für spezifische Umsetzungen und Integrationen empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit erfahrenen Spezialisten.