Question 1

Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot?

Accepted Answer

Ein Chatbot beantwortet Fragen in einem Gespräch; ein Agent verfolgt ein Ziel — er plant Schritte, ruft Tools und APIs auf, prüft Zwischenergebnisse und arbeitet weiter, bis die Aufgabe erledigt ist. Damit eignen sich Agenten für Arbeit wie die End-zu-End-Bearbeitung von Tickets, das Erstellen von Rechercheberichten oder den Datenabgleich zwischen Systemen — dort, wo ein Chatbot beim Ratschlag stehen bliebe.

Question 2

Wie zuverlässig sind KI-Agenten in der Produktion?

Accepted Answer

Zuverlässigkeit hängt weniger vom Modell ab als vom Engineering: eingeschränkte Tools, strukturierte Outputs, Validierung jedes Schritts und Retries mit Fallbacks. Damit schließen gut abgegrenzte Agenten den Großteil der Läufe ohne Eingriff ab — und der Rest eskaliert an einen Menschen, statt still zu scheitern. Die Abschlussraten messen wir vor dem Launch an Ihren realen Fällen.

Question 3

Wie lange dauert die Entwicklung eines produktionsreifen Agenten?

Accepted Answer

Ein fokussierter Einzelaufgaben-Agent braucht typischerweise 4–8 Wochen von Discovery bis Produktion, inklusive Evaluation und Pilotphase. Multi-Agenten-Systeme über mehrere Abteilungen oder Tools hinweg dauern 2–4 Monate. Die größte Zeitvariable ist meist der API-Zugang zu Ihren internen Systemen, nicht die KI selbst.

Question 4

Was kostet der Betrieb eines Agenten?

Accepted Answer

Agentenläufe verbrauchen wegen Planungs- und Tool-Schleifen deutlich mehr Tokens als einfacher Chat — eine komplexe Aufgabe kann 50.000–500.000 Tokens nutzen. Je nach Modell liegt das zwischen Bruchteilen eines Cents und wenigen Dollar pro Aufgabe. Wir setzen Token-Budgets pro Lauf, cachen wiederkehrenden Kontext und leiten einfache Schritte an günstigere Modelle, damit die Stückkosten planbar bleiben.

Question 5

Welches Modell nutzen Sie — GPT, Claude oder Open Source?

Accepted Answer

Wir benchmarken Kandidaten auf Ihren realen Aufgaben, statt nach Reputation zu wählen. Frontier-Modelle wie Claude und Modelle der GPT-4-Klasse sind bei komplexem Reasoning am stärksten; kleinere Open-Source-Modelle gewinnen bei hochvolumigen, eng umrissenen Schritten oft beim Preis. Viele unserer Agenten nutzen einen Mix: ein starkes Modell fürs Planen, günstigere für Routine-Teilaufgaben.

Question 6

Können Agenten sicher in unseren Systemen handeln?

Accepted Answer

Ja, mit gestaffelten Kontrollen: Agenten erhalten nur die konkret benötigten API-Berechtigungen, destruktive Aktionen erfordern menschliche Freigabe, und jede Aktion wird protokolliert und ist wo möglich umkehrbar. Wir starten Agenten meist im Read-only- oder Entwurfsmodus und erweitern Schreibrechte erst, wenn der Pilot die Genauigkeit belegt hat.

Question 7

Was passiert, wenn ein Agent einen Fehler macht?

Accepted Answer

Fehler werden eingeplant, nicht nur erhofft. Fehlgeschlagene Validierungen lösen Retries mit angepasstem Kontext aus; wiederholte Fehlschläge eskalieren an einen Menschen — mit dem vollständigen Trace dessen, was der Agent getan hat und warum. Jeder Fehlerfall fließt ins Evaluationsset, sodass derselbe Fehler beim nächsten Mal im Test auffällt.

Question 8

Wann ist ein Agent die falsche Lösung?

Accepted Answer

Wenn der Workflow vollständig deterministisch ist — gleiche Eingaben, gleiche Schritte, jedes Mal — sind klassische Automatisierung oder RPA günstiger und zuverlässiger. Agenten rechtfertigen ihre Kosten, wenn Aufgaben Urteilsvermögen, unstrukturierte Eingaben oder dynamische mehrstufige Planung erfordern. In der Discovery sagen wir Ihnen ehrlich, in welche Kategorie Ihr Workflow fällt.

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