KI-Agenten, die Aufgaben wirklich erledigen.

Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatbot: Er bekommt ein Ziel, nutzt Werkzeuge, greift auf Daten zu und liefert ein Ergebnis. Skalantech konzipiert und baut KI-Agenten für konkrete Unternehmensaufgaben – begrenzt, überwachbar und produktiv.

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Problem

Vom Chatbot zum produktiven Agenten

Generische Chatbots liefern Antworten, aber keine Ergebnisse für Ihre Prozesse.
Wissen liegt in Dokumenten, aber niemand kann es systematisch nutzen.
Wiederkehrende Recherche- und Dokumentationsaufgaben binden Fachkräfte.
Ohne klare Grenzen und Kontrolle sind Agenten ein Risiko statt ein Gewinn.

Lösung

Was Skalantech dafür tut

Use-Case-Design: Welche Aufgabe soll der Agent übernehmen – mit welchem Ergebnis, welchen Grenzen?
Aufbau von Agenten mit RAG auf Ihrer Wissensbasis: Dokumente, Handbücher, interne Standards.
Anbindung an Werkzeuge und Systeme: Suche, APIs, Dateiablagen, Workflows.
Absicherung: Rechte, Limits, Protokollierung und menschliche Freigabe an kritischen Punkten.

Einsatzmöglichkeiten

Aufgaben, die ein KI-Agent übernehmen kann.

Recherche-Agent

Sammelt und strukturiert Informationen aus Quellen und liefert eine belegte Zusammenfassung.

Wissens-Assistent

Beantwortet Fragen auf Basis Ihrer internen Dokumente – DSGVO-konform, ohne Datenabfluss.

Dokumentations-Agent

Erstellt aus Meetings, Chats und Notizen strukturierte, ablagefähige Dokumente.

Automatisierungs-Agent

Löst Aufgaben in Workflows aus: Daten prüfen, Status aktualisieren, nächste Schritte anstoßen.

Vorgehen

So läuft die Zusammenarbeit.

01

Aufgabe definieren

Ziel, Eingaben, Ausgaben und Qualitätskriterien des Agenten werden festgelegt.
02

Werkzeuge & Daten anbinden

Der Agent bekommt genau die Zugriffe, die er für die Aufgabe braucht – nicht mehr.
03

Agent bauen & testen

Iterativ mit echten Beispieldaten, inklusive Fehlerfällen und Ausreißern.
04

Bewachen & betreiben

Protokollierung, Limits und regelmäßige Qualitätskontrolle im Betrieb.

Technologien

Werkzeuge, mit denen das entsteht.

LLMs
RAG
Python
n8n
APIs & Webhooks
Docker
Prompt Engineering

Vorteile

Was Sie davon haben.

Ergebnisse statt Antworten: Der Agent liefert fertige Arbeit, nicht nur Text.
Wissensvorsprung: Ihre internen Dokumente werden tatsächlich nutzbar.
Kontrollierte Autonomie: klare Grenzen, Rechte und Freigabepunkte.
Betriebsreif statt Spielerei: dokumentiert, überwachbar, wartbar.

FAQ

Häufige Fragen.

Antworten zu ki-agenten – sachlich und ohne Fachchinesisch.

Was ist der Unterschied zwischen Chatbot und KI-Agent?

Ein Chatbot antwortet auf Fragen. Ein Agent bekommt ein Ziel und führt dafür mehrere Schritte aus – er nutzt Werkzeuge, greift auf Daten zu und liefert ein Arbeitsergebnis.

Können Agenten eigenständig Entscheidungen treffen?

Nur innerhalb der Grenzen, die Sie definieren. Kritische Schritte laufen über menschliche Freigabe – der Agent schlägt vor, Sie entscheiden.

Welche Daten sehen die Agenten?

Nur die Daten und Systeme, die explizit angebunden werden. Bei sensiblen Daten kommen lokale Modelle zum Einsatz.

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