KI-Agenten, die mehr tun als Antworten zu generieren
Bauen Sie KI-Agenten, die Ziele interpretieren, Tools nutzen, mit Geschäftssystemen interagieren und definierte Aufgaben innerhalb kontrollierter betrieblicher Grenzen erledigen.
Edgerunners entwickelt Agenten entlang echter Workflows und verbindet Modellfähigkeiten mit Integrationen, strukturierter Ausführung, Validierung und menschlicher Aufsicht.
Was können KI-Agenten leisten?
Vom Beantworten von Fragen zum Erledigen von Aufgaben
Wissensarbeit erledigen
Informationen recherchieren, Dokumente zusammenfassen, Berichte vorbereiten, strukturierte Daten extrahieren und mehrstufige Aufgaben koordinieren.
Mit Geschäftssystemen interagieren
Autorisierte APIs nutzen, freigegebene Datenbanken abfragen, Dokumente abrufen, Datensätze aktualisieren und definierte Workflows anstoßen.
Operative Workflows koordinieren
Aufgaben durch definierte Phasen führen, Zwischenergebnisse bewerten, Ausnahmen behandeln und bei Bedarf menschliche Freigaben anfordern.
Menschliche Entscheidungen unterstützen
Belege sammeln, Alternativen vergleichen, Widersprüche erkennen und Empfehlungen mit unterstützenden Informationen präsentieren.
So arbeitet ein KI-Agent
Ein produktiver Agent kombiniert typischerweise:
Kontext
Liefert relevante Informationen, Aufgabenstatus und Geschäftsregeln.
Tools
Stellen die Operationen bereit, die der Agent ausführen darf.
Laufzeit
Koordiniert Ausführung, Antworten, Wiederholungen und Abbruchbedingungen.
Kern
Modell
Interpretiert Anweisungen und bestimmt den nächsten Schritt.
Verifikation
Prüft Ergebnisse gegen erwartete Formate, Regeln oder Belege.
Governance
Setzt Berechtigungen, Freigabeschritte und Grenzen für folgenreiche Aktionen durch.
Observability
Erfasst relevante Ereignisse, Ergebnisse, Fehler und Nutzung.
Das Modell liefert die Fähigkeit zum Schlussfolgern. Das umgebende System bestimmt, wie diese Fähigkeit in der Praxis eingesetzt wird.
Single- und Multi-Agenten-Architekturen
Nicht jeder Workflow braucht mehrere Agenten.
Ein eng umrissener Agent mit klar definierten Tools und Verifikation kann zuverlässiger und wirtschaftlicher sein als ein komplexes Netz autonomer Agenten.
Für komplexere Arbeit lassen sich spezialisierte Agenten über explizite Aufgabenzuweisungen, gemeinsame Schnittstellen und kontrollierte Übergaben koordinieren.
Wir wählen die Architektur nach Aufgabenkomplexität, Abhängigkeiten, Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und den Folgen eines Fehlers.
Anwendungsbeispiele
Wo Agenten ihren Platz verdienen
KI-gestützte Dokumentenverarbeitung.
Wissens- und Recherche-Assistenten für Unternehmen.
Kundensupport und Serviceprozesse.
Datenextraktion und -transformation.
Workflow-Koordination und Aufgabenverteilung.
Assistenten für Engineering und Softwareentwicklung.
Operatives Reporting und Ausnahmebehandlung.
Vom Agenten-Prototyp in die Produktion
Autonomie wird verdient, nicht vorausgesetzt
Bevor wir die Autonomie eines Agenten ausweiten, definieren wir seine Verantwortlichkeiten, verfügbaren Tools, erwarteten Ausgaben, Fehlerbedingungen, Bewertungskriterien und nötigen Freigabepunkte.
Für Systeme, die über mehrere Schritte, Sitzungen oder Unternehmensintegrationen hinweg zuverlässig arbeiten müssen, geht diese Arbeit in Agent Harness Engineering über.
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Haben Sie einen Workflow, den ein Agent übernehmen könnte?
Beschreiben Sie die Aufgabe, die beteiligten Systeme und wo menschliche Freigaben wichtig sind. Wir helfen Ihnen, einen Agenten zu planen, dem man diese Aufgabe anvertrauen kann.