Was ist ein KI-Agent-Builder? Definition und Hauptfunktionen

Wenn sich alltägliche Arbeiten schneller anhäufen, als Teams sie abarbeiten können, können KI-Agenten Ziele in erledigte Aufgaben verwandeln, ohne dass zusätzliche manuelle Übergaben erforderlich sind.

Ein KI-Agent-Builder ermöglicht es Teams, autonome KI-Agenten zu erstellen, die Ziele verstehen, Entscheidungen treffen und Aufgaben über Geschäftssysteme hinweg abschließen. Die besten Builder nutzen visuelle Benutzeroberflächen, Vorlagen, Prompts in natürlicher Sprache und vorgefertigte Integrationen, sodass nicht-technische Teams keinen Code schreiben müssen.

Anstatt repetitive Arbeit manuell zu verwalten, definieren Mitarbeiter:innen das Ziel, während der KI-Agent Kontext sammelt, den nächsten Schritt wählt und innerhalb genehmigter Leitplanken handelt. Dies reduziert Routinearbeiten, beschleunigt die Produktivität und begrenzt den Kontextwechsel für IT-, HR-, Betriebs- und Support-Teams.

In diesem Leitfaden erklären wir, wie KI-Agent-Builder funktionieren, wo sie den größten Wert schaffen und was vor der Auswahl des richtigen Tools zu beachten ist.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Kernfunktionen von KI-Agent-Buildern
• Wie KI-Agent-Builder in Geschäftssysteme integriert werden
• Vorteile von KI-Agent-Buildern
• Herausforderungen und Überlegungen bei der Bereitstellung von KI-Agenten
• Bewertung und Auswahl des richtigen KI-Agent-Builders
• Häufig gestellte Fragen
• Erstellen Sie Agenten, denen Mitarbeiter:innen tatsächlich vertrauen

Kernfunktionen von KI-Agent-Buildern

KI-Agent-Builder variieren je nach Plattform, aber die meisten kombinieren Reasoning, KI-Orchestrierung, Speicher, Integrationen und Governance. Zusammen verwandeln diese Funktionen die KI von einer Antwort-Engine in ein operatives Kraftpaket, das Aufgaben über Systeme hinweg löst.

Große Sprachmodelle und Reasoning-Engines

Große Sprachmodelle (LLMs) bilden die Entscheidungsschicht vieler moderner KI-Agenten. Sie interpretieren Benutzeranfragen, verstehen Anweisungen, generieren Antworten und entscheiden, welche Schritte erforderlich sind, um eine Aufgabe abzuschließen.

In einem KI-Agent-Builder durchdenken die LLMs einen Workflow, identifizieren fehlenden Kontext, stellen Nachfragen und wählen das richtige Tool oder die richtige Systemaktion. Im Kontext des Kundenservice bedeutet dies, dass LLMs zwischen einer Abrechnungsfrage, einem Lieferproblem und einer Stornierungsanfrage unterscheiden und dann das richtige Verfahren für jeden Pfad auswählen können.

Je stärker ein KI-Builder ist, desto besser kombiniert er das LLM-Reasoning mit Geschäftsregeln, genehmigten Verfahren und geprüften Wissensquellen. Dies gibt Teams Flexibilität, ohne die vollständige Kontrolle an die KI zu übergeben.

Workflow-Orchestrierung und Agenten-Koordination

Mit KI-Agent-Buildern können Teams Workflows entwerfen, die sich über mehrere Schritte, Systeme und Entscheidungspunkte erstrecken. Dazu gehören Datensuchen, Genehmigungen, Benachrichtigungen, Datensatzaktualisierungen, Routing-Regeln und Übergaben an menschliche Servicekräfte.

Während eine einfache Automatisierung jede Abrechnungsfrage an dieselbe Warteschlange leiten kann, prüft ein KI-Agent das Konto der Kund:innen, stellt fest, ob das Problem einen Zahlungsausfall oder eine Rückerstattungsberechtigung betrifft, wendet die richtige Richtlinie an und ergreift die genehmigte Aktion.

Fortgeschrittenere Builder unterstützen sogar Multi-Agenten-Orchestrierung: Ein Agent sammelt den Kundenkontext, ein anderer klassifiziert die Aufgabe, ein anderer führt ein Verfahren aus und ein weiterer fasst die Arbeit für eine menschliche Servicekraft zusammen.

Speicher-, Kontext- und Statusmanagement

Um präzise Ergebnisse zu liefern, benötigen KI-Agenten den richtigen Kontext. Speicher- und Statusmanagement ermöglichen es einem Agenten zu verfolgen, was passiert ist, welche Informationen bereits gesammelt wurden und was noch ungelöst ist. Dies verhindert, dass sich Kund:innen wiederholen müssen, und gibt Support-Teams eine klarere Sicht darauf, was der KI-Agent bereits versucht hat.

Kontext prägt auch die Personalisierung. Laut dem Bericht zu den CX-Trends 2026 von Zendesk sagen 85 Prozent der CX-Verantwortlichen, dass speicherreiche KI der Schlüssel zu wirklich personalisierten Journeys ist. Ein Agent mit Zugriff auf die Historie der Kund:innen, frühere Tickets, Produktdetails, Präferenzen und den Kontostatus kann eine relevantere Antwort liefern als ein Agent, der mit einem generischen Prompt arbeitet.

Tool-Integrationen, APIs und Governance-Kontrollen

KI-Agenten schaffen den größten Wert, wenn sie handeln können. Dies erfordert Integrationen mit CRM-Plattformen, Ticketsystemen, ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning), HR-Systemen, Datenbanken, Wissensdatenbanken und Tools für die Zusammenarbeit.

Diese Integrationen ermöglichen es KI-Agenten, Kontext abzurufen, Datensätze zu aktualisieren, Workflows auszulösen und Geschäftsprozesse abzuschließen. Zu den gängigen technischen Mechanismen gehören native Integrationen, APIs, Webhooks, Software Development Kits (SDKs) und Tools zur Workflow-Automatisierung.

Zudem ist Governance genauso wichtig wie Konnektivität. KI-Agent-Builder müssen Berechtigungen, Genehmigungen, Audit-Logs, Testumgebungen, Fallback-Regeln und Überwachung umfassen. Ohne diese Kontrollen riskieren Unternehmen den Einsatz von Agenten, die sich unvorhersehbar verhalten oder Entscheidungen treffen, die sie nicht erklären können.

Wie KI-Agent-Builder in Geschäftssysteme integriert werden

Integrationen fungieren als Brücke zwischen KI-Reasoning und der Ausführung in der realen Welt. KI-Agenten benötigen verbundene Geschäftssysteme, um von der Konversation zur Falllösung zu gelangen. Ohne reibungslose Integrationen in Geschäftssysteme können Agenten zwar Fragen beantworten, aber möglicherweise keine Aufgaben abschließen.

Warum Integrationen die Effektivität von KI-Agenten bestimmen

Ein KI-Agent ist nur so effektiv wie die Systeme, auf die er zugreifen kann, und die Aktionen, die er ausführen darf. Wenn eine menschliche Servicekraft fünf Tools benötigt, um eine Anfrage zu lösen, benötigt ein KI-Agent wahrscheinlich Zugriff auf denselben Kontext.

Für den Kundenservice verbinden Integrationen den Agenten oft mit Bestelldaten, Datensätzen zu Abonnements, Produktkatalogen, Zahlungssystemen, Wissensdatenbanken und Ticket-Historien. Für den Mitarbeiterservice benötigt der Agent möglicherweise HR-Systeme, Identitätsmanagement-Tools, Datensätze zu Assets, Genehmigungs-Workflows und Plattformen für die Zusammenarbeit.

Vor diesem Hintergrund sollten Teams KI-Agent-Builder anhand realer Workflows bewerten und nicht nur anhand von Funktionslisten. Ein Builder mag in einer Demo leistungsstark aussehen, im laufenden Betrieb jedoch scheitern, wenn er Daten nicht systemübergreifend lesen und schreiben kann.

Konnektoren, APIs und Workflow-Automatisierung

Die meisten KI-Agent-Builder nutzen eine Mischung aus nativen Konnektoren, APIs, Webhooks, SDKs und Tools zur Workflow-Automatisierung. Native Konnektoren verkürzen die Einrichtungszeit für gängige Systeme. APIs und Webhooks bieten zusätzliche Flexibilität für benutzerdefinierte Workflows. SDKs und Entwickler-Frameworks unterstützen eine tiefere Anpassung. Schließlich ermöglichen Tools zur Workflow-Automatisierung Administrator:innen das Definieren wiederholbarer Prozesse ohne große Unterstützung durch die Technik.

Für fortgeschrittenere Integrationen können Teams auch das AI Model Context Protocol (MCP) nutzen, wie etwa den Zendesk AI MCP Client, der die Möglichkeiten erweitert, wie sich KI-Agenten mit Tools verbinden, Kontext abrufen und Aktionen über Systeme hinweg ergreifen.

Gängige Unternehmenssysteme, die mit KI-Agenten verbunden werden

KI-Agenten werden häufig mit Systemen wie Zendesk, Salesforce, Microsoft 365, Google Workspace, ERP-Plattformen, HR-Systemen, Datenbanken, Identitäts-Tools und Plattformen für die Zusammenarbeit verbunden.

Die Tiefe jeder Integration ist entscheidend. Ein einfacher Lesezugriff ermöglicht es einem Agenten möglicherweise, Fragen zu beantworten. Ein Lese- und Schreibzugriff ermöglicht es einem Agenten, Datensätze zu aktualisieren, Genehmigungen auszulösen, Rückerstattungen zu veranlassen, Aufgaben zu erstellen oder Übergaben abzuschließen. Eine starke Governance stellt sicher, dass diese Aktionen innerhalb der Richtlinien erfolgen.

Zendesk Support Assistant für Microsoft 365 bringt beispielsweise Zendesk-Ticket-Workflows in Microsoft 365 ein. Er nutzt Authentifizierung pro Benutzer:in, die Durchsetzung von Zendesk-Berechtigungen, Observability-Berichte, Telemetrie und Audit-Protokollierung.

Vorteile von KI-Agent-Buildern

KI-Agent-Builder reduzieren manuelle Arbeit, steigern die Produktivität und skalieren einen konsistenten Service über Teams hinweg. Die größten Vorteile entstehen, wenn Unternehmen KI-Agenten mit geprüftem Wissen, Geschäftssystemen und messbaren Ergebnissen verbinden.

Schnellerer Support und schnellere Workflow-Lösung

KI-Agent-Builder helfen Unternehmen, den Kundensupport, die Ticket-Triage, das Routing von Anfragen und die Problemlösung zu automatisieren. Anstatt darauf zu warten, dass eine menschliche Servicekraft Kontext sammelt und den nächsten Schritt entscheidet, rufen KI-Agenten relevante Informationen ab, wenden genehmigte Verfahren an und ergreifen Aktionen. Dies verbessert die Antwortzeiten und die Lösungsgeschwindigkeit, während menschliche Servicekräfte mehr Zeit für komplexe, sensible oder hochwertige Aufgaben gewinnen.

Erhöhte Produktivität und reduzierte manuelle Arbeit

Manuelle Prozesse, repetitive Aufgaben, inkonsistente Workflows und isolierte Daten gehören zu den zentralen Herausforderungen im Service. Manuelle Arbeit verlangsamt Teams und erhöht die Betriebskosten. Ein leistungsstarker KI-Agent-Builder ermöglicht es Teams, Workflows zu automatisieren, ohne auf lange Entwicklungszyklen warten zu müssen.

Mit einem funktionierenden KI-gestützten System automatisieren KI-Agenten repetitive Aufgaben in den Bereichen Support, IT, HR, Finanzen, Betrieb und Verwaltung. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören das Sammeln von Daten, das Erstellen von Berichten, das Koordinieren von Genehmigungen, das Weiterleiten von Anfragen, das Aktualisieren von Datensätzen und das Senden von Status-Updates.

Multi-Agenten-Orchestrierung für komplexe Geschäftsprozesse

Einige Workflows erfordern mehr als einen Agenten. Ein Kundenanliegen kann Recherchen, Richtlinienprüfungen, Systemaktualisierungen und Qualitätsprüfungen umfassen. Ein Workflow für das Onboarding von Mitarbeiter:innen erfordert möglicherweise IT-Ausrüstung, HR-Unterlagen, Genehmigungen durch Vorgesetzte und Systemzugriffe.

Die Multi-Agenten-Orchestrierung ermöglicht es spezialisierten Agenten, im gesamten Prozess zusammenzuarbeiten. Ein Agent klassifiziert die Anfrage, während andere Wissen abrufen, den Workflow ausführen und das Ergebnis zusammenfassen. Dieses Modell eignet sich gut für Prozesse wie Research-to-Review-Workflows, das Onboarding von Mitarbeiter:innen, die Lösungsfindung bei Kundenanliegen, Compliance-Prüfungen und abteilungsübergreifende Betriebsabläufe.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Bereitstellung von KI-Agenten

KI-Agent-Builder schaffen reale operative Gewinne, bringen aber auch neue Risiken mit sich. Teams benötigen präzise Daten, zuverlässige Integrationen, klare Richtlinien und eine fortlaufende Überwachung, bevor sie die Autonomie erweitern. Hier sind einige Herausforderungen und Überlegungen bei der Bereitstellung von KI-Agenten.

Verwaltung von Daten, Integrationen und Agenten-Zuverlässigkeit

KI-Agenten verlassen sich auf Geschäftsdaten, verbundene Systeme und präzises Wissen. Wenn dieses Fundament unvollständig, veraltet oder inkonsistent ist, liefert der Agent möglicherweise die falsche Antwort oder kann den Workflow nicht abschließen.

Zu den häufigen Problemen gehören fragmentierte Wissensdatenbanken, inkonsistente Richtliniendokumentationen, unzuverlässige Integrationen und fehlender Kundenkontext. In vielen Fällen wird die Leistung des Agenten stärker durch die Qualität der verbundenen Systeme eingeschränkt als durch das KI-Modell selbst.

Sichere Governance von autonomem Verhalten

KI-Agenten sollten innerhalb klarer Grenzen agieren. Dazu gehören rollenbasierte Berechtigungen, Genehmigungen, Fallback-Pfade, Tests, Audit-Trails und die Durchsetzung von Richtlinien. Ohne Governance riskieren Unternehmen unvorhersehbares Verhalten, anfällige Workflows oder „Agent Washing“, bei dem Workflows zwar autonom wirken, aber nicht die für den Produktivbetrieb erforderliche Zuverlässigkeit aufweisen.

KI-Agenten erbringen die beste Leistung, wenn Teams die Automatisierung mit einer starken menschlichen Aufsicht, klaren Eskalationspfaden und einer fortlaufenden Schulung im Kundenservice kombinieren. Es ist klüger, bei sensiblen Entscheidungen wie Rückerstattungen, Kontoänderungen, Zugriffsrechten für Mitarbeiter:innen und compliancebezogenen Aktionen Menschen einzubinden.

Überwachung, Debugging und kontinuierliche Verbesserung

KI-Agenten benötigen eine kontinuierliche Überwachung, da sich Geschäftsprozesse, Richtlinien, Systeme und Kundenbedürfnisse ändern. Teams müssen die Qualität der Falllösungen, Fehlschläge, Eskalationen, die Kundenzufriedenheit und das Verhalten der Agenten im Laufe der Zeit verfolgen.

Das Debugging kann schwierig sein, wenn das Reasoning des Agenten undurchsichtig ist. Aus diesem Grund ist Transparenz bei KI-Entscheidungen, Workflow-Pfaden und Qualitätsbewertungen entscheidend.

Bewertung und Auswahl des richtigen KI-Agent-Builders

Der beste KI-Agent-Builder ist nicht immer die Plattform mit der längsten Funktionsliste. Es ist diejenige, die zu Ihren Workflows, technischen Ressourcen, Governance-Anforderungen und langfristigen Servicezielen passt.

Beginnen Sie damit, die Aufgaben zu identifizieren, die KI-Agenten lösen sollen. Bewerten Sie die Plattform dann anhand realer Szenarien und nicht anhand abstrakter Funktionen. Testen Sie beispielsweise, ob ein Agent auf das richtige Wissen zugreifen, Kontodaten abrufen, Ihre Richtlinien befolgen, die korrekte Aktion ergreifen und mit vollständigem Kontext eskalieren kann.

Zu den zentralen Bewertungskriterien gehören:

• Benutzerfreundlichkeit und Erfahrung beim Entwerfen von Workflows
• Integrations-Ökosystem und Konnektivität zu Geschäftssystemen
• Unterstützte KI-Modelle und Flexibilität bei der Bereitstellung
• Funktionen für Observability, Überwachung und Debugging
• Governance-, Sicherheits- und Compliance-Kontrollen
• Unterstützung für Multi-Agenten-Orchestrierung
• Skalierbarkeit und Leistung
• Preis Modell und Gesamtkosten (Total Cost of Ownership)

Nutzen Sie außerdem praktische Fragen zur Orientierung bei der Bewertung:

• Mit welchen Geschäftssystemen lässt sich die Plattform nativ integrieren?
• Können Agenten Daten über Kernsysteme hinweg lesen und schreiben?
• Unterstützt die Plattform die erforderlichen LLMs und Bereitstellungsmodelle?
• Welche Governance-, Audit- und Genehmigungskontrollen sind enthalten?
• Welche Überwachungs- und Debugging-Tools stehen zur Verfügung?
• Unterstützt die Plattform Workflows mit mehreren Agenten?
• Wie werden Nutzung, Leistung und Kosten überwacht?
• Können Workflows vor der Bereitstellung sicher getestet werden?

Unternehmen sollten auch darauf achten, wie sich die Plattform im Laufe der Zeit verbessert. Durch den Zendesk Resolution Learning Loop arbeiten KI, Wissen, QA, Analysen und der Betrieb mit menschlichen Servicekräften zusammen, um die Automatisierungsraten und die Servicequalität mit jeder Falllösung zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen

Erstellen Sie Agenten, denen Mitarbeiter:innen tatsächlich vertrauen

Der richtige KI-Agent-Builder kombiniert Autonomie mit Kontrolle. Er verbindet geprüftes Wissen, Geschäftssysteme, Genehmigungen, Überwachung und Governance, sodass Mitarbeiter:innen repetitive Arbeit abgeben können, ohne riskante Überraschungen zu befürchten.

Zendesk bietet Serviceteams einen praktischen Pfad zur Bereitstellung von KI-Agenten, die sich in bestehende Workflows einfügen, Aktionen über Systeme hinweg koordinieren und menschliche Teams mit zuverlässiger Automatisierung unterstützen. Die Zendesk Resolution-Plattform verbindet Menschen, Wissen und KI, sodass jede Interaktion zu einer schnelleren und konsistenteren Falllösung werden kann.