Praktischer Leitfaden für zuverlässige, effektive KI-Agents
Bringen Sie Innovation und Integrität in Einklang, um unternehmensgerechte Agents zu entwickeln, denen Sie vertrauen können.
Einleitung
Führungskräfte begegnen LLMs mit einem gewissen Misstrauen, und das aus gutem Grund. Die meisten KI-Modelle sind für geschäftskritische Aufgaben zu kreativ. Sie überspringen Schritte, ignorieren Regeln und halluzinieren Fakten. Diese fehlende Zuverlässigkeit hält Unternehmen davon ab, ihre Investitionen in KI zu erhöhen. Studien bestätigen dies: Gartner prognostiziert, dass Unternehmen bis 2027 40 % der Projekte zu agentengesteuerter KI abbrechen werden, und nennt Zuverlässigkeit als größtes Hindernis. Währenddessen bestätigt der aktuelle Economic Index von Anthropic , dass die Erfolgsquote von KI-Projekten mit zunehmender Komplexität der Aufgaben abnimmt.
LLMs sind für sich genommen keine zuverlässige Grundlage für KI-Agents. Obwohl sie sehr überzeugend und professionell klingen, liefern sie in komplexen oder kritischen Workflows häufig unvorhersehbare Ergebnisse. Diese Erfahrung haben wir selbst gemacht, als wir unsere ersten Agents getestet haben. Selbst mit detaillierten Prompts verhielten sich die Agents nicht immer wie beabsichtigt.
Wie Agentforce Product Director Aron Kale feststellt, führen das fehlende Vertrauen und die fehlende Kontrolle häufig dazu, dass Unternehmens-Workflows an „der Oberfläche“ feststecken, d. h., auf einfache FAQs und Aufgaben mit geringem Risiko beschränkt sind.
Deshalb haben wir unsere Plattform dahingehend weiterentwickelt, dass Sie die volle Kontrolle darüber haben, was Ihre Agents tun. Wir haben Agentforce Script und hybrides Reasoning eingeführt, um Ihren Agents die richtige Mischung aus probabilistischen und deterministischen Ergebnissen an die Hand zu geben.
Statt sich auf Prompt-Tuning zu verlassen und darauf zu hoffen, dass der Agent Ihre Anweisungen im „zuerst, immer, nie“-Stil befolgt, können Sie diese Regeln jetzt in ein Skript einfügen, das sie jedes Mal korrekt umsetzt. Anwender:innen können die deterministische Kontrolle über ihre Agents spielend leicht erhöhen oder reduzieren.
Erfahren Sie in diesem Leitfaden, wie hybrides Reasoning die Herangehensweise an das Erstellen leistungsstarker, zuverlässiger Agents verändert, die die Kreativität von LLMs mit der für den Unternehmensbetrieb erforderlichen Vorhersehbarkeit verbinden.
Mit Agentforce Script werden Anweisungen in natürlicher Sprache wie „immer“, „bevor“ oder „nie“ in echte, ausführbare und deterministische Logik umgewandelt. Wenn der:die Kund:in einen Umtausch beantragt, führt Agentforce Script eine Reihe erforderlicher Aktionen im Zusammenhang mit dem kreativen Reasoning des LLM aus und stellt sicher, dass alle Geschäftsregeln in der vorgesehenen Reihenfolge befolgt werden.