Rolle und erwartetes Ergebnis
Dem Agenten wird keine abstrakte 'Intelligenz' zugewiesen, sondern konkrete Aufgaben, Eingabedaten, Abschlusskriterien und Fälle zur Übergabe an einen Menschen.
Entwicklung von KI-Agenten
Individuelle KI-Entwicklung — Deutschland
Wir entwickeln eine kontrollierte KI-Lösung für einen konkreten Geschäftsprozess, freigegebene Daten und messbare Qualitätsziele.
Zusammenarbeit in diesem Markt Das Zusammenarbeitsmodell und die Projektphasen werden nach Prüfung der Anforderungen vereinbart. Angebote für diesen Markt werden in EUR erstellt; Zahlungsweg und anwendbare Steuern werden vor Projektbeginn bestätigt.
Für Unternehmen in unserer Stadt gibt es eine eigene Seite: KI-Agenten-Entwicklung in Brest.
Woraus ein KI-Agent besteht.
Ein Modell ist nur ein Element. Ein funktionierender Agent entsteht, wenn Wissen, Werkzeuge, Gedächtnis, Regeln und Kontrolle um ihn herum vorhanden sind.
Modell und Routing
LLM Pilot bestimmt Absicht und Route. Das passende Modell führt Dialog, Analyse oder Ergebnisvorbereitung unter Berücksichtigung von Kosten und Datenschutz durch.
RAG und Unternehmensdaten
Der Agent sucht Fakten in Dokumenten, Katalogen, Anleitungen und anderen autorisierten Quellen, anstatt sie durch das allgemeine Wissen des Modells zu ersetzen.
API und Arbeitsabläufe
CRM, E-Mail, Kalender, Dokumente, Website, Messenger und interne Dienste werden als separate Tools mit eingeschränkten Rechten verbunden.
Aufgabenkontext und Verlauf
Das System speichert den autorisierten Kontext des Kunden, Zwischenergebnisse und ein Aktivitätsprotokoll, damit der Prozess fortgesetzt und überprüft werden kann.
Regeln, Bestätigungen und Audit
Formatprüfungen, Limits, Datenschutz und explizite Bestätigungspunkte verhindern, dass der Agent unbemerkt riskante Aktionen ausführt.
Wie der Agent eine Kundenaufgabe bearbeitet.
Der Weg kann bei jedem Schritt gesehen, gemessen und gestoppt werden.
Empfängt Ereignis
Eine Kundenmeldung, neue Anfrage, E-Mail, ein Dokument, eine CRM-Änderung oder Mitarbeiteraufgabe löst ein autorisiertes Szenario aus.
Versteht Absicht und sammelt Kontext
Der Agent definiert das Ziel, prüft obligatorische Daten und fordert fehlende Informationen an, ohne vorzugeben, die Antwort zu kennen.
Sucht Wissen und erstellt einen Plan
Ermittelt passende Quellen, wählt Werkzeuge aus und erstellt Handlungsabläufe innerhalb der Befugnisse.
Führt sichere Schritte aus
Liest Daten, berechnet, klassifiziert, erstellt einen Entwurf oder eine interne Aufgabe; jede Aktion wird aufgezeichnet.
Bestätigung erforderlich
Vor externer Veröffentlichung, Geldausgabe, dem Senden einer wichtigen Nachricht oder dem Ändern kritischer Daten wird genau angezeigt, was passieren wird.
Gibt Ergebnis und Metriken zurück
Meldet Ergebnis, Quellen, Fehler und Kosten; das Ergebnis gelangt in das Arbeitssystem und geht nicht im Chat verloren.
Die eigenen Produkte von AI PILOT bestätigen den praktischen Rahmen: Plattform, Pilot Code und Online-Audit. Wir zeigen funktionierende Systeme, anstatt ihnen unbestätigte Kundenergebnisse zuzuschreiben.
Von uns entwickelte Agenten
Wir verkaufen nicht dieselbe Hülle unter verschiedenen Namen. Die Zusammensetzung des Agenten hängt vom Prozess, den Daten, den Berechtigungen und dem Ergebnis ab.
Anfragen- & Verkaufsagent
Beantwortet Produktfragen, präzisiert Aufgaben, sammelt Kontakte, qualifiziert Anfragen und übergibt den Kontext an den Manager.
Kundensupport-Agent
Sucht eine Antwort in der verifizierten Wissensdatenbank, erstellt eine Anfrage und ruft einen Mitarbeiter, wenn die Daten unzureichend oder der Fall ungewöhnlich ist.
Dokumenten-Agent
Findet Informationen, erstellt einen Entwurf, prüft die Vollständigkeit und leitet das Dokument zur Genehmigung weiter, ohne es selbst zu unterzeichnen.
Interner KI-Assistent
Beantwortet Mitarbeiterfragen zu Vorschriften, Produkten und Anweisungen, basierend auf Unternehmensmaterialien.
Orchestrator-Agent
Zerlegt die Aufgabe in Schritte, ruft autorisierte Tools auf, speichert das Ergebnis und meldet, wo eine menschliche Entscheidung erforderlich ist.
Agent für Code und Operationen
Hilft bei der Code-Analyse, der Vorbereitung von Änderungen und der Durchführung überprüfbarer technischer Operationen innerhalb festgelegter Grenzen.
Öffentliche Rollen von AI PILOT.
Dies sind keine neun separaten Abonnements. Rollen dienen als klare Einstiegspunkte in die gemeinsame Plattform und werden an die Daten und Prozesse des jeweiligen Unternehmens angepasst. Die Verfügbarkeit jedes Bereichs wird vor der Implementierung bestätigt.
Liza
Aufgaben-, Kalender- und Besprechungsorganisation sowie Weiterleitung von Anfragen an den richtigen Prozess oder Spezialisten.
Marina
Bearbeitung von Anfragen und Leads: Kontextsammlung, Qualifizierung, Vorbereitung des nächsten Schritts und Übergabe an den Manager.
Irina
Analyse von Primärdokumenten und Datenaufbereitung für die Buchhaltung. Steuer- und Zahlungsentscheidungen verbleiben beim zuständigen Spezialisten.
Leon
Suche in verbundenen Materialien, Überprüfung der Vollständigkeit und Erstellung von Entwürfen, ohne einen Anwalt zu ersetzen.
Anna
HR-Aufgaben, Stellenangebote, Fragebögen und interne Anweisungen mit Kontrolle der persönlichen Daten und menschlichen Entscheidungen.
Kira
Planung und Vorbereitung von Inhalten, Bildern und Videos über KREATIV; kostenpflichtige Generierung wird separat angezeigt und bestätigt.
Daniil
Semantik, Zielgruppen, Mediaplan und Werbeentwürfe. Start und Budgetausgaben erfordern eine separate Bestätigung.
Vlad
Analyse von Markt, Wettbewerbern, Kanälen und Kundenreise; Schlussfolgerungen müssen auf Quellen und messbaren Signalen basieren.
Pilot Code
Agenten-Tool für Code-Analyse, Änderungs-Vorbereitung und Überprüfungen in einer Entwickler- oder Studio-Umgebung.
Interne Kontrollrollen der Plattform werden nicht als Charaktere verkauft: Der Kunde erhält einen überprüfbaren Prozess, ein Aktivitätsprotokoll und das AI PILOT-Ergebnis.
Geschäftsanbindung
Der Agent verbindet sich nicht 'mit allem auf einmal'.
Zuerst erstellen wir ein separates technisches Konto oder einen offiziellen OAuth-Zugang mit minimalen Berechtigungen. Dann verbinden wir eine Testumgebung, beschreiben erlaubte Lese- und Schreibvorgänge, fügen Limits und Protokollierung hinzu. Produktive Aktionen werden nach Überprüfung einzeln aktiviert.
Wir sammeln keine Kundenpasswörter im Chat. Der Zugriff kann widerrufen werden; Geheimnisse werden getrennt von Prompts und Dokumenten gespeichert; sensible Daten werden ohne eine vereinbarte Route nicht an externe Modelle übermittelt.
Schulung wird vorbereitet
KI-Agenten-Erstellungskurs
Wir planen einen Praxiskurs: von der Aufgabenstellung und Modellauswahl bis zu RAG, Tools, Speicher, Sicherheit, Qualitätsbewertung, Kosten und Produktionsstart. Kein Kurs über „magische Prompts“, sondern der Aufbau eines überprüfbaren Arbeitsagenten.
Kurs noch nicht zum Verkauf. Wir sammeln Interesse und Aufgaben zukünftiger Teilnehmer, um das Programm auf realen Szenarien aufzubauen.
LLM Pilot
Eigene Agentenschicht – unabhängig von einem einzelnen Modell.
LLM Pilot — unser proprietäres Modell und Orchestrator zur Absichtserkennung, Werkzeugaufruf und Wissensdatenbank-Interaktion. Es ist stark in Agentenketten und Routing. Für komplexe Dialoge oder große Kontexte kann das System ein passenderes externes oder selbst gehostetes Modell wählen.
Dies ist eine hybride Architektur: Eigene Kontrolle, Wissen und Tools verbleiben bei AI PILOT, während das Modell nach Qualität, Kosten, Datenschutz und regionaler Verfügbarkeit ausgewählt wird.
So starten wir.
Zuerst beweisen wir den Nutzen in einem Prozess, dann erweitern wir Werkzeuge und Befugnisse.
Prozessanalyse
Wir legen Eingabedaten, Ergebnis, Ausnahmen, Fehlerkosten und Aktionen fest, die nicht an die KI delegiert werden können.
Wissen und Zugriffe sammeln
Wir verbinden Dokumente, Regeln, API und eine Testumgebung mit den minimal notwendigen Rechten.
Agent aufbauen und testen
Wir konfigurieren Routing, Tools, Einschränkungen und führen reale Szenarien durch, einschließlich Fehler.
Start unter Beobachtung
Wir bewerten Qualität, Zeit, Kosten und menschliches Eingreifen; erst danach erweitern wir die Autonomie.
Verwandte Lösungen.
Ein KI-Agent wird nützlich, wenn er Wissen, Werkzeuge und einen Platz in einem realen Prozess erhält.
Häufige Fragen
Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot?
Ein Chatbot führt hauptsächlich Dialoge. Ein KI-Agent kann Aufgaben bearbeiten: Daten abrufen, autorisierte Tools nutzen, Ergebnisse vorbereiten und riskante Aktionen zur Bestätigung an einen Menschen übergeben.
Arbeitet der KI-Agent nur mit Ihrem Modell?
Nein. LLM Pilot wird als eigene Agenten- und Routing-Schicht verwendet. Komplexe Aufgaben werden bei Bedarf an ein geeignetes externes oder selbst gehostetes Modell weitergeleitet.
Kann der Agent an unsere Systeme angebunden werden?
Ja, nach Überprüfung der Zugriffe und APIs: auf Website, CRM, E-Mail, Dokumente, Kalender, Messenger und andere Arbeitsdienste.
Was macht der Agent ohne Bestätigung?
Sucht, analysiert und erstellt Entwürfe innerhalb der Berechtigungen. Veröffentlichungen, Zahlungen und Änderungen kritischer Daten werden mit menschlicher Bestätigung konzipiert.