KI-Agent-Entwicklung: So entwickeln Sie KI-Agents für Ihr Unternehmen

Intelligentere Automatisierung beginnt mit klaren Zielen – nicht nur mit Code. Bei der KI-Agent-Entwicklung geht es um intelligente Systeme, die Entscheidungen treffen, Actions ausführen und sich mit der Zeit verbessern. Ganz gleich, ob Sie den Support optimieren, Erkenntnisse gewinnen oder die Produktivität steigern möchten, mit KI-Agents können Sie schneller vorankommen und einen intelligenteren Service bieten.

Schauen wir uns genauer an, wie Sie einen Agent entwickeln, der Ihr Unternehmen wirklich voranbringt.

Stellen Sie sich einen KI-Agent als digitales Teammitglied vor (das ebenfalls eine Form von künstlicher Intelligenz ist). Er nimmt wahr, was passiert, trifft Entscheidungen und handelt – oft ganz ohne menschliches Eingreifen. Anders als herkömmliche regelbasierte Systeme können sich KI-Agents an ihre Umgebung anpassen, indem sie aus realen Daten lernen.

Besonders leistungsstark sind sie aufgrund ihrer Fähigkeit, allgemeine Intelligence (aus großen Sprachmodellen wie GPT) mit den spezifischen Daten Ihres Unternehmens zu verknüpfen. Sie werden mithilfe eines Agent-Builders erstellt, wobei ihre Antworten auf unterschiedlichsten Quellen basieren – von strukturierten Datenbanken bis hin zu unstrukturierten E-Mails oder Dokumenten.

Aber worin unterscheiden sich KI-Agents von KI-Chatbots? Ein Chatbot mag zwar Fragen beantworten, doch ein KI-Agent geht noch viel weiter. Er kann Kaufabsichten erkennen, eine Situation analysieren und Entscheidungen treffen, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Sogar Multitasking ist möglich – und KI-Agents werden mit der Zeit immer intelligenter.

Die meisten KI-Agents arbeiten mit einer Goal-Loop-Architektur – einem zyklischen Prozess, mit dem sie ihre Umgebung kontinuierlich wahrnehmen und darauf reagieren können.

1. Wahrnehmung + Datenerfassung: Der Agent sammelt Daten – aus einer Benutzernachricht, einer Datenbank oder sogar aus Sensoreingaben. Stellen Sie sich das so vor: erst zuhören, dann reagieren.
2. Entscheidungsfindung: Er analysiert die Eingabe mithilfe von Machine-Learning-Modellen oder Logik, um den besten nächsten Schritt zu wählen.
3. Aktionsausführung: Basierend auf der Entscheidung handelt der Agent – beispielsweise, indem er eine Nachricht sendet, einen Workflow auslöst oder eine Empfehlung gibt.
4. Lernen + Anpassung: Mit der Zeit verbessert sich der Agent durch Feedback und aktualisiert seine Knowledge Base, um sich an neue Muster und Verhaltensweisen anzupassen.

Dieser Zyklus wiederholt sich, bis die Aufgabe abgeschlossen ist oder sich die Ziele ändern. Agents können reaktiv (auf externe Ereignisse reagierend), proaktiv (Actions initiierend) oder kooperativ (in Zusammenarbeit mit Nutzer:innen oder anderen Agents) agieren.

Nicht alle Agents sind gleich aufgebaut. Hier sind sechs grundlegende Typen mit unterschiedlichen Komplexitätsstufen:

1. Einfache Reflex-Agents: Sie sind die grundlegendste Art von KI-Agents. Sie funktionieren nach dem „Bedingung-Aktion-Prinzip“. Sie reagieren also auf bestimmte Eingaben mit vordefinierten Outputs, die auf fest programmierten Regeln basieren. Es fehlt jegliches Bewusstsein für vergangene Ereignisse oder den größeren Zusammenhang. Wenn ein Kundenservice-Bot bei bestimmten Schlüsselwörtern mit einer Standardnachricht antwortet, handelt es sich beispielsweise um einen einfachen Reflex-Agent. Auch wenn er sich nicht anpasst, ist er bei sich wiederholenden Aufgaben schnell und zuverlässig.
2. Modellbasierte Reflex-Agents: Solche Agents reagieren zwar weiterhin auf Eingaben, sie verfügen aber auch über ein einfaches internes Gedächtnis. Damit können sie differenziertere Situationen besser bewältigen. Eine Streaming-App, die Serien anhand Ihrer zuletzt angesehenen Inhalte empfiehlt, nutzt beispielsweise einen modellbasierten Ansatz. Dabei werden sowohl die aktuelle Anfrage als auch ein begrenzter Verlauf Ihrer Präferenzen berücksichtigt.
3. Zielorientierte Agents: Diese Agenten treffen Entscheidungen, indem sie abwägen, mit welchen Actions sie ein definiertes Ziel am besten erreichen können. Sie sind zu komplexerem Reasoning fähig, etwa zur Planung einer Abfolge von Schritten. Stellen Sie sich eine Navigations-App vor, die je nach Verkehrslage die Route neu berechnet, damit Sie Ihr Ziel schneller erreichen – das ist ein zielorientierter Agent in Aktion.
4. Dienstprogramm-basierte Agents: Solche Agents bewerten den Wert oder Nutzen verschiedener Ergebnisse und wählen das beste aus. Das sind typische Beispiele: ein Finanz-Trading-Bot, der Investitionen nach erwarteten Renditen auswählt. Oder ein selbstfahrendes Auto, das Geschwindigkeit und Sicherheit in Einklang bringt. Sie nutzen Belohnungsfunktionen, um jede Entscheidung zu optimieren.
5. Lernende Agents: Die Agents verbessern ihr Verhalten kontinuierlich mithilfe von Reinforcement Learning. Sie starten mit einem grundlegenden Framework, werden aber durch Training und Erfahrung immer präziser und effizienter. Ein KI-Assistent, der Empfehlungen anhand früherer Nutzerreaktionen personalisiert, ist ein lernender Agent. Denn je mehr er interagiert, desto besser wird er.
6. Hierarchische Agents: Diese Agents arbeiten in mehreren Ebenen. Ein Agent der obersten Ebene definiert das übergeordnete Ziel und gliedert es in kleinere Aufgaben, die Agents der unteren Ebenen ausführen. Dadurch eignen sie sich ideal, um mehrstufige Prozesse zu verwalten – wie Enterprise-Workflows zu orchestrieren oder Teams aus virtuellen Agents auf Plattformen für den Kundenservice zu koordinieren.

Bei der KI-Agent-Entwicklung werden intelligente Agents, die autonome Entscheidungen treffen können, entworfen, trainiert und deployt. Sie vereint mehrere Fachgebiete:

• Softwarearchitektur (für Eingaben, APIs, Entscheidungslogik und Integrationen)
• Machine Learning (für Wahrnehmung, Sprache und Anpassung)
• Natural Language Processing (für Reasoning und Aufgabenanalyse)
• Automatisierung (um Actions tatsächlich systemübergreifend auszuführen)

Agents sind keine statischen Tools. Sie entwickeln sich weiter, indem sie sich an neue Daten und Geschäftsregeln sowie an Nutzerfeedback anpassen.

Von der Customer Experience bis hin zur operativen Effizienz: Hier erfahren Sie, warum immer mehr Organisationen in die KI-Agent-Entwicklung investieren.

• Kosten senken und Effizienz steigern: KI-Agents können repetitive oder zeitaufwendige Aufgaben automatisieren, den manuellen Aufwand reduzieren und menschliche Teams für wichtigere Arbeiten freistellen. Ein Logistikunternehmen könnte KI-Agents einsetzen, um Sendungen automatisch zu verfolgen und den Lieferstatus zu aktualisieren – und so jede Woche stundenlange manuelle Arbeit einsparen.
• Mehr Umsatz und Engagement erzielen: Indem sie das Kundenverhalten in Echtzeit analysieren, können KI-Agents hochgradig personalisierte Empfehlungen oder Support-Antworten liefern, die die Konversionsrate erhöhen. Ein E-Commerce-Händler könnte mithilfe eines KI-Agents seinen Kund:innen entsprechend ihrer Surfgewohnheiten passende Produkte empfehlen. So lässt sich der Warenkorbwert optimieren und die Kundenbindung stärken.
• Sicherheit und Compliance stärken: KI-Agents können Aktivitäten kontinuierlich überwachen, Anomalien melden und Richtlinien durchsetzen, um Betrug zu verhindern und die Einhaltung von Branchenvorschriften sicherzustellen. Ein Finanzinstitut könnte mittels KI-Agents beispielsweise verdächtige Transaktionen erkennen und automatisch Compliance-Workflows auslösen.

Einen zuverlässigen KI-Agent zu entwickeln bedeutet mehr, als nur den richtigen Algorithmus zu wählen. Es geht um eine klare End-to-End-Entwicklungsstrategie. Von der Idee bis zur Umsetzung: Hier ist ein praktisches Framework.

Klären Sie zunächst, welches Problem Ihr KI-Agent lösen soll. Geht es um die Triage und das Routing von IT-Tickets? Die automatische Aktualisierung von CRM-Datensätzen? Oder darum, Inbound-Sales-Leads zu generieren? Sobald Sie das Problem definiert haben, können Sie entscheiden, welcher Agent-Typ am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Ein klar formuliertes Ziel schärft die Entwicklung und macht Erfolge messbar.

Ihr KI-Agent ist nur so gut wie die Daten, mit denen Sie ihn versorgen. Legen Sie fest, wer mit dem Agent interagieren wird und welche Arten von Eingaben er verarbeiten soll: Text, Audio, Verhalten oder Systemereignisse. Sammeln, bereinigen und kennzeichnen Sie anschließend hochwertige Datensätze und Metadaten, die die realen Bedingungen widerspiegeln. Dieser Schritt bildet die Grundlage für ein effektives Training Ihrer Modelle.

Entscheiden Sie sich für eine Modellarchitektur, die zu den Zielen Ihres Agents passt. Ein neuronales Netz kann ideal für Bild- oder Spracherkennung sein, während sich Reinforcement Learning gut für Agents eignet, die aufeinanderfolgende Entscheidungen treffen müssen.

Erwägen Sie den Einsatz vortrainierter Modelle wie GPT oder BERT, um die Trainingszeit zu verkürzen und die Leistung zu verbessern.

Jetzt bauen Sie das Gehirn. Gestalten Sie die Systemarchitektur und konzentrieren Sie sich darauf, wie der Agent die Eingaben empfängt, Entscheidungen trifft und Antworten generiert. Trainieren Sie Ihre Modelle je nach Ihren Anforderungen mithilfe von Techniken des Supervised, Unsupervised oder Reinforcement Learning.

Sie können den Schritt mit Tools wie Deployment-Environment-Software und dem Code Builder von Salesforce vereinfachen oder NLP-Funktionen für Conversational AI nutzen.

Sobald Ihr KI-Agent trainiert und getestet ist, kann er live gehen. Überprüfen Sie seine Leistung in einer kontrollierten Umgebung. So stellen Sie sicher, dass er wie erwartet funktioniert. Nutzen Sie Dashboards und Protokolle, um die Nutzung zu verfolgen, Anomalien zu erkennen und die Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Für die KI-Agent-Entwicklung gibt es zwei Hauptansätze: Sie können einen eigenen Agent von Grund auf neu entwickeln oder eine vorgefertigte Plattform nutzen. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile.

Wenn Sie Ihren eigenen KI-Agent entwickeln, haben Sie die volle Kontrolle. Sie können jede Komponente (Datenverarbeitung, Entscheidungslogik, Antwortgenerierung) genau auf Ihre Bedürfnisse zuschneiden. Der Ansatz erfordert jedoch Zeit und technische Expertise. Für große Unternehmen oder hochspezialisierte Anwendungsfälle kann sich die Investition jedoch lohnen.

Alternativ können Sie durch den Kauf oder die Lizenzierung einer vorgefertigten Lösung schneller vorankommen. Mit Plattformen wie Einstein Bots können Sie Conversational-AI-Erfahrungen schaffen, ohne Code schreiben zu müssen. Sie profitieren von leistungsstarken Funktionen – wie der Erkennung von Kaufabsichten und automatisierten Workflows –, ohne dass Sie alles von Grund auf neu aufbauen müssen.

Für die meisten Unternehmen liegt der beste Ansatz irgendwo in der Mitte: Eigenentwicklung dort, wo es am wichtigsten ist, und Zukauf da, wo es den Mehrwert steigert. Plattformen wie Agentforce bieten eine flexible Grundlage für beide Ansätze. Sie unterstützen Teams, die mit vorgefertigten Agent-Templates schnell vorankommen oder Agents für bestimmte Geschäftsprozesse individuell anpassen möchten.

Low-Code-Plattformen demokratisieren die KI-Agent-Entwicklung, weil so auch nicht technische Teams die Agents über visuelle Benutzeroberflächen entwerfen und testen können.

Tools wie Einstein setzen das in die Praxis um, indem sie Workflows automatisieren und Chatbots mit Funktionen zum Verstehen natürlicher Sprache ausstatten. Ganz gleich, ob Sie einen Assistenten für den Kundenservice oder einen internen Produktivitäts-Agent entwickeln – Low-Code-Tools verkürzen die Entwicklungszeit, sodass Sie schneller iterieren können.

Agentforce macht das mit vorkonfigurierten Logik- und Datenverbindungen noch einfacher. Dadurch können Sie sich auf die Gestaltung des Agent-Verhaltens konzentrieren, anstatt die Infrastruktur komplett neu aufbauen zu müssen. Entdecken Sie die beste Low-Code-Entwicklungsplattform, um mit intelligenter Automatisierung durchzustarten.

Für die Entwicklung und Skalierung von KI-Agents braucht es die richtigen Tools. Die Salesforce-Plattform vereint alles Nötige, um intelligente Agents in großem Maßstab zu entwerfen, zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten. Diese leistungsstarken Tools sollten Sie sich genauer ansehen:

• Salesforce-Plattform: Eine vollständige Plattform für die Anwendungsentwicklung, die alles unterstützt – von der SaaS-Anwendungsentwicklung bis hin zu Enterprise-Apps. Erstellen und skalieren Sie KI-gestützte Anwendungen sicher in der Cloud.
• Agentforce: Ein natives Framework, das speziell für die Entwicklung von Agentic AI konzipiert wurde. Mit Agentforce erstellen Sie intelligente, zielorientierte Agents, die auf realen Geschäftsdaten basieren.
• Einstein: Optimieren Sie Ihre KI-App-Entwicklung mit generativer KI, die Workflows automatisiert, Fragen beantwortet und mithilfe natürlicher Sprache erstklassige Customer Experiences ermöglicht.
• Einstein Bots: Eine No-Code-Lösung mit Drag-and-drop-Funktion. Damit können Sie Conversational-AI-Agents erstellen, die routinemäßige Supportaufgaben automatisieren und den Service ohne zusätzliches Personal skalieren.
• Agentforce Assistant: Ein KI-gestützter Assistent, mit dem Vertriebs-, Service- und Operationsteams dank vorausschauender Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen effizienter arbeiten können.
• DevOps-Tools: Schnellere Deployments mit Tools, die Versionskontrolle, CI/CD und agile Zusammenarbeit unterstützen. Verwalten Sie Deployment-Umgebungen mühelos und binden Sie Software für Testumgebungen ein, damit Ihre Agents in allen Anwendungsfällen zuverlässig funktionieren.

Die KI-Agent-Entwicklung wird immer mehr zu einer grundlegenden Strategie für Unternehmen, die schneller vorankommen und ihre Kund:innen besser betreuen wollen. Solche Agents können ihre Umgebung wahrnehmen und sich anhand neuer Daten kontinuierlich weiterentwickeln. Von einfachen Reflex-Bots bis hin zu fortschrittlichen, lernenden Agents gibt es viele Varianten, die jeweils auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Ganz gleich, ob Sie von Grund auf neu entwickeln oder mit einer vorgefertigten Plattform beginnen – die Salesforce-Plattform bietet Ihnen alles Wichtige, um Agents zu entwerfen, zu launchen und auszubauen, die messbare Ergebnisse erzielen.