So erstellen Sie KI-Agenten ohne Code: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Anfänger

KI-Agenten können jetzt erstellt werden, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen, dank Latenknoten. Diese Agenten erledigen wiederkehrende Aufgaben, analysieren Daten und treffen Entscheidungen, wodurch Zeit gespart und die Effizienz gesteigert wird. Zum Beispiel: Camping Welt verkürzte die Wartezeiten der Kunden von Stunden auf 33 Sekunden, während Avid-Lösungen Verkürzen Sie die Onboardingzeit um 25 %.

Hier ist die Abkürzung zum Einstieg:

• Verwenden Sie No-Code-Plattformen: Latenode vereinfacht die KI-Erstellung mit Drag-and-Drop-Workflows und Integrationen mit über 300 Apps.
• Anwendungen : Automatisieren Sie den Kundensupport, die Generierung von Verkaufskontakten und HR-Aufgaben wie die Lebenslaufprüfung.
• Wie man anfängt: Erstellen Sie einen Arbeitsbereich, richten Sie Integrationen ein und erstellen Sie Workflows mit Entscheidungsbäumen und KI-Funktionen.
• Testen und Bereitstellen: Führen Sie gründliche Tests mit realen Szenarien durch und starten Sie dann mit einer stufenweisen Einführung und aktiver Überwachung.

KI-Agenten sind jetzt für jeden zugänglich, ganz ohne Programmierkenntnisse. Bereit, einen zu erstellen? Starten Sie noch heute mit Latenode und automatisieren Sie Ihre Workflows.

So erstellen Sie KI-Agenten von Grund auf OHNE CODE (25-minütiges Tutorial)

Anfangen mit Latenknoten

Beginnen Sie Ihre Reise, indem Sie einen Arbeitsbereich einrichten, um KI-Agenten ohne Codierung zu erstellen.

Erstellen Ihres Arbeitsbereichs

Melden Sie sich zunächst für ein 14-tägiges Testkonto bei Latenode an. Im Dashboard können Sie in wenigen Schritten Ihren ersten Projektarbeitsbereich erstellen.

So richten Sie Ihren Arbeitsbereich ein:

• Klicken Sie auf „Neues Szenario erstellen“ im Armaturenbrett.
• Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen und wählen Sie eine relevante Kategorie, beispielsweise „Kundensupport-Bot“.
• Wählen Sie das US-Datumsformat (MM/TT/JJJJ), um es an die lokalen Standards anzupassen.
• Passen Sie die Teamberechtigungen an, um den Zugriff und die Zusammenarbeit zu steuern.

Latenode vereinfacht die Lokalisierung durch die automatische Anwendung US-Standardformate für Währungen (mit dem $-Symbol) und Maßeinheiten. Dies sorgt für ein reibungsloseres Erlebnis beim Erstellen von KI-Agenten, die auf amerikanische Benutzer zugeschnitten sind.

Sobald Ihr Arbeitsbereich konfiguriert ist, können Sie die Dienste verbinden, auf die Ihr KI-Agent angewiesen ist.

Einrichten von Integrationen

Latenode unterstützt die nahtlose Integration mit über 300 externen Diensten, sodass Sie Ihre KI-Agenten mit Ihren vorhandenen Tools und Plattformen verbinden können.

So richten Sie Integrationen effektiv ein:

• Authentifizierungs-Setup
  Gehe auf die „Integrationen“ Registerkarte, um Ihre Kerndienste zu verknüpfen. Die meisten Integrationen verwenden OAuth- oder API-Schlüssel, und Latenode speichert Ihre Anmeldeinformationen sicher, damit Sie sich keine Sorgen machen müssen.
• Webhook-Konfiguration
  Um die Datenverarbeitung in Echtzeit zu ermöglichen, konfigurieren Sie Webhook-Trigger. Diese Funktion ist besonders nützlich für KI-Agenten, die sofort auf Benutzeraktionen wie Kundenanfragen oder Live-Updates reagieren müssen.
• KI-Modellintegration
  Verbinden Sie fortschrittliche KI-Modelle über Integrationsknoten, um die Sprachverarbeitung zu übernehmen und konsistente, qualitativ hochwertige Antworten zu liefern.

Für mehr Effizienz können Sie globale Variablen definieren, um häufig verwendete Werte zu speichern. Anwender berichten, dass dieser Ansatz die Einrichtungszeit für neue KI-Agenten um bis zu 60 % verkürzen kann. ^[1]Darüber hinaus verfügt Latenode über eine integrierte Fehlerbehandlung, die durch automatische Wiederholungsversuche bei fehlgeschlagenen Verbindungen für Stabilität sorgt.

Wenn diese grundlegenden Schritte abgeschlossen sind, sind Ihr Arbeitsbereich und Ihre Integrationen bereit, leistungsstarke und zuverlässige KI-Agenten zu unterstützen.

Erstellen von KI-Workflows

Sobald Ihr Arbeitsbereich eingerichtet und die Integrationen vorhanden sind, können Sie mit dem Erstellen von KI-Workflows beginnen, um verschiedene Geschäftsprozesse zu optimieren.

Erstellen von Entscheidungsbäumen

Entscheidungsbäume bilden das Rückgrat der Logik Ihres KI-Agenten und bestimmen, wie dieser auf bestimmte Auslöser reagiert. Betrachten Sie sie als eine Art Fahrplan, der das Verhalten des Agenten steuert.

So erstellen Sie einen effektiven Entscheidungsbaum:

• Wählen Sie ein Trigger-Ereignis: Identifizieren Sie, was den Workflow initiiert, z. B. der Empfang einer E-Mail oder das Erkennen bestimmter Schlüsselwörter.
• Definieren Sie wichtige Entscheidungspunkte: Planen Sie die wichtigsten Knotenpunkte, die die Aktionen des Agenten steuern.
• Bedingte Logik anwenden: Verwenden Sie Knoten, um Regeln für den Ablauf des Workflows festzulegen. Beispiel:

If sentiment == "negative"
    → Route to priority support queue
    → Trigger immediate response template
Else
    → Process through standard workflow

Diese Struktur stellt sicher, dass Ihr KI-Agent Szenarien intelligent und effizient verarbeiten kann.

Hinzufügen von KI-Funktionen

Sobald Ihr Entscheidungsbaum vorhanden ist, können Sie ihn durch die Integration von KI-Funktionen erweitern, um automatisierte Antworten zu verbessern.

• Zugriff auf die KI-Tools: Öffnen Sie den AI-Bereich in Ihrem Workflow-Builder.
• KI-Knoten konfigurieren: Wählen Sie die KI-Funktionen aus, die Sie benötigen, z. B. Verarbeitung natürlicher Sprache oder Bilderkennung, und passen Sie deren Einstellungen an.
• In Workflow-Schritte integrieren: Verknüpfen Sie die konfigurierten KI-Knoten mit bestimmten Teilen Ihres Workflows.

Sie könnten beispielsweise einen Spracherkennungsknoten verwenden, um Audiodateien automatisch zu transkribieren und so Aufgaben wie die Besprechungsdokumentation schneller und einfacher zu gestalten. ^[2].

Fehler verwalten

Selbst bei den besten Workflows können Probleme auftreten. Der Aufbau von Fehlerbehandlungsmechanismen gewährleistet die Zuverlässigkeit Ihrer Prozesse.

• Logik wiederholen: Richten Sie automatische Wiederholungsversuche in bestimmten Intervallen ein, um vorübergehende Fehler zu beheben.
• Fallback-Optionen: Haben Sie immer einen Backup-Plan. Zum Beispiel:

Primary Action: AI-powered response generation
Fallback: Use pre-written template responses

• Fehlerüberwachung und -protokollierung: Behalten Sie Fehler im Auge, indem Sie Protokolle erstellen und Warnmeldungen für kritische Probleme einrichten. Dies ermöglicht eine schnellere Fehlerbehebung und minimiert Ausfallzeiten.

Für betriebskritische Workflows können Sie auch Standardwerte definieren, um einen reibungslosen Ablauf auch bei fehlenden Eingaben zu gewährleisten. ^[3].

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Testen und starten

Gründliche Tests sind der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Agent zuverlässige Leistung und präzise Antworten liefert, bevor er live geht. Untersuchungen zeigen, dass KI-Systeme, die umfangreichen Tests unterzogen werden, deutlich geringere Fehlerraten aufweisen als solche, die nur mit begrenzten Szenarien evaluiert wurden. ^[5].

Ausführen von Testszenarien

Das Testen von KI-Agenten erfordert eine durchdachte Mischung aus manuellen und automatisierten Methoden, um die Genauigkeit zu überprüfen und potenzielle Probleme zu identifizieren. Anita Gutta, KI-Plattformspezialistin bei Google, betont:

„Gen AI ist von Natur aus nicht deterministisch, daher ist das Testen von Gen AI-Agenten eine Mischung aus manuellen und automatisierten Bemühungen, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu überprüfen und auf mögliche Halluzinationen zu prüfen.“ ^[4].

So können Sie Ihren KI-Agenten effektiv testen:

• Erstellen Sie ein Golden Test Set
  Entwickeln Sie einen robusten Testsatz mit 20–200 Fällen pro Anwendungsfall. Dieser sollte Folgendes umfassen:
  • Realistische Abfragen auf Basis von Produktionsdaten.
  • Erwartete, genaue Antworten.
  • Eine Vielzahl von Fragen, von einfach bis herausfordernd oder kontrovers.
• Einführung eines Qualitätsbewertungssystems
  Verwenden Sie eine standardisierte Skala, um die Antwortqualität zu bewerten. Zum Beispiel:

  Rating	Antwortqualität
  3	Perfekt – Vollständige und genaue Antwort
  2	Gut – Korrekt, aber teilweise unvollständig
  1	Neutral – Irrelevante oder unklare Antwort
  0	Verletzend – Falsche oder irreführende Informationen

• Überwachen Sie Leistungsmetriken
  Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen wie:
  • Aufgabenerledigungsraten.
  • Fehlerhäufigkeit.
  • Reaktionszeit.
  • Ressourcennutzung.

Sobald die Testphase abgeschlossen ist und die Benchmarks erreicht sind, kann der Fokus auf die Bereitstellung verlagert werden.

Bereitstellungsschritte

Gehen Sie nach erfolgreichen Tests strukturiert vor, um Ihren KI-Agenten zu starten:

• Überprüfung vor dem Start
  Bestätigen Sie, dass alle Integrationen ordnungsgemäß funktionieren, und stellen Sie durch die Überprüfung der Verarbeitungsberichte sicher, dass das System die erwarteten Arbeitslasten bewältigen kann.
• Stufenweise Einführung
  Beginnen Sie mit einer kontrollierten Freigabe an eine kleine Gruppe von Benutzern. Dies hilft:
  • Identifizieren und lösen Sie alle Probleme im Frühstadium.
  • Sammeln Sie Leistungsdaten aus der Praxis.
  • Nehmen Sie Anpassungen vor, bevor Sie eine vollständige Markteinführung durchführen.
• Produktionsüberwachung
  Sorgen Sie nach dem Start für eine konstante Leistung, indem Sie das Verhalten des Agenten aktiv überwachen:
  • Überprüfen Sie die Aktivitätsprotokolle täglich.
  • Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen wie Antwortgenauigkeit und Ressourcenverbrauch.
  • Beheben Sie auftretende Probleme umgehend.

„Um sicherzustellen, dass Ihre KI-Agenten stets die beste Leistung erbringen und präzise, ​​sichere und zuverlässige Ergebnisse liefern, sind strenge Bewertungsmethoden erforderlich“, sagt Galileo AI ^[5]. Durch kontinuierliche Überwachung und Einbeziehung von Benutzerfeedback können Sie die Leistung Ihres KI-Agenten im Laufe der Zeit aufrechterhalten und verbessern.

Beispielprojekte für KI-Agenten

Um effektive KI-Agenten zu entwickeln, muss ermittelt werden, wie sie reale geschäftliche Herausforderungen bewältigen können. Nachfolgend finden Sie zwei Beispiele für KI-Agenten, die mit Latenode erstellt wurden und zeigen, wie die Plattform wichtige Geschäftsaufgaben automatisieren kann.

Support-Ticket-Bearbeiter

Der Support Ticket Handler vereinfacht Kundenservice-Workflows durch die Automatisierung der Support-Ticketverwaltung. Dieser Agent kategorisiert eingehende Tickets, priorisiert sie und erstellt Antworten anhand historischer Daten und vordefinierter Regeln.

Hier ist ein genauerer Blick auf die Funktionsweise:

• Ablauf der Ticketverarbeitung
  Wenn ein Support-Ticket übermittelt wird, führt der Agent folgende Schritte aus:
  • Verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um den Inhalt des Tickets zu analysieren.
  • Extrahiert wichtige Details wie Kundeninformationen und die Art des Problems.
  • Weist eine Prioritätsstufe basierend auf festgelegten Kriterien zu.
  • Leitet Tickets an das entsprechende Team oder die entsprechende Abteilung weiter.
• Antwortgenerierung
  Der Agent erstellt auf den Kontext des Tickets zugeschnittene Antworten und stellt sicher, dass sie dem Ton des Unternehmens und den Produktspezifikationen entsprechen. Bei komplexeren Problemen leitet er das Ticket an einen menschlichen Agenten weiter und liefert KI-generierte Vorschläge.

Marketing Assistant

Der Marketing Assistant optimiert die Inhaltsverteilung und das Lead-Management und ermöglicht Unternehmen, über mehrere Plattformen hinweg effizienter mit ihrem Publikum zu interagieren.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Verwaltung der Inhaltsverteilung
  Der Agent übernimmt Aufgaben wie:
  • Planen von Posts auf verschiedenen Social-Media-Plattformen.
  • Anpassen von Inhaltsformaten und Veröffentlichungszeiten, um das Engagement zu maximieren.
  • Überwachung und Berichterstattung zu Engagement-Kennzahlen.
• Lead-Tracking und -Pflege
  Der Agent behält Folgendes im Auge:
  • Besucherverhalten auf Websites.
  • Formulareinreichungen und E-Mail-Interaktionen.
  • Social-Media-Aktivitäten, die Unternehmen dabei helfen, eine personalisierte Kommunikation mit potenziellen Interessenten aufrechtzuerhalten.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie die KI-Agenten von Latenode routinemäßige Geschäftsprozesse transformieren und sowohl Effizienz als auch Präzision im Betrieb bieten können.

Nächste Schritte

Nachdem Sie nun ein solides Verständnis haben, ist es an der Zeit, Ihr Wissen in die Tat umzusetzen und Ihren ersten KI-Agenten zu erstellen. Beginnen Sie mit der Evaluierung Ihrer Workflows und identifizieren Sie Aufgaben, die die folgenden Kriterien erfüllen:

• Sie wiederholen sich und nehmen viel Zeit in Anspruch.
• Sie folgen klaren Entscheidungsregeln.
• Sie erfordern einen konsistenten Umgang mit den Daten.
• Sie beinhalten Interaktionen zwischen mehreren Systemen.

So starten Sie:

1. Definieren Sie Ihr erstes Projekt

Beginnen Sie mit einer konkreten, überschaubaren Aufgabe für Ihren ersten KI-Agenten. Ein mittelständischer Autoteilehersteller konzentrierte sich beispielsweise zunächst auf die Bestandsverwaltung. Dieses einfache Projekt ebnete schließlich den Weg für die Implementierung eines fahrerlosen Transportsystems (FTS) im Wert von 8 Millionen US-Dollar und erzielte einen ROI von 31 %. ^[6].

2. Legen Sie klare Erfolgsmetriken fest

Definieren Sie messbare Key Performance Indicators (KPIs), um den Fortschritt zu verfolgen. So erhielt beispielsweise ein Gesundheitsdienstleister die Genehmigung des Vorstands für ein Technologie-Upgrade in einem Drittel der üblichen Zeit, indem er relevante Kennzahlen klar darlegte und überwachte. ^[6].

3. Erstellen und Testen

Verwenden Sie den visuellen Workflow-Builder von Latenode, um Ihren Agenten zu erstellen. Beginnen Sie mit den grundlegenden Funktionen und führen Sie schrittweise die Komplexität ein. Integrieren Sie unbedingt Fehlerbehandlungsmechanismen und Fallback-Optionen, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten. ^[7].

Jede Entwicklungsphase liefert wertvolle Erkenntnisse zur Verfeinerung und Verbesserung Ihres KI-Agenten.

Schnelle Implementierung

Um die Effektivität Ihres Agenten zu gewährleisten, etablieren Sie einen Feedback-Kreislauf. Analysieren Sie kontinuierlich seine Leistung und nehmen Sie Anpassungen basierend auf realen Ergebnissen vor. Dieser iterative Prozess steigert die Ergebnisse nachweislich um mindestens 5 % und in einigen Fällen sogar um mehr als 40 % im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. ^[8].

Wenn Sie diese Schritte befolgen, sind Sie auf dem besten Weg, KI-Lösungen zu erstellen, die Zeit sparen, die Effizienz verbessern und greifbare Ergebnisse erzielen.

FAQs

Was sind die gängigsten Methoden zur Verwendung von KI-Agenten, die mit No-Code-Plattformen wie Latenode erstellt wurden?

KI-Agenten entwickelt durch No-Code-Plattformen wie Latenode sind zu unverzichtbaren Werkzeugen in Bereichen wie Kunden-Support, Datenverarbeitung und Marketing-AutomatisierungSie können Aufgaben wie die Beantwortung von Kundenfragen, die Verwaltung und Analyse umfangreicher Datensätze oder die Automatisierung von Aufgaben wie E-Mail-Kampagnen übernehmen.

Dieser Ansatz ist besonders für Unternehmen von Vorteil, die ihre Arbeitsabläufe vereinfachen, die Produktivität steigern und den manuellen Aufwand minimieren möchten – und das alles ohne Programmierkenntnisse.

Wie kann ich sicherstellen, dass mein KI-Agent genau und zuverlässig arbeitet?

Um einen KI-Agenten zu entwickeln, der zuverlässig arbeitet und die Erwartungen erfüllt, sollten Sie zunächst seine Ziele und die spezifischen Aufgaben, die er übernehmen soll, klar umreißen. Diese Klarheit stellt sicher, dass der Agent zweckgebunden und auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt ist. Testen Sie ihn gründlich mit kontrollierten Simulationen und realen Szenarien, um potenzielle Schwachstellen oder Verbesserungspotenziale frühzeitig aufzudecken.

Überwachen Sie wichtige Leistungsindikatoren wie Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit um zu bewerten, wie gut der Agent arbeitet. Diese Kennzahlen vermitteln ein klares Bild seiner Stärken und der Bereiche, in denen Anpassungen erforderlich sind.

Es ist außerdem wichtig, sowohl für Training als auch für Tests mit hochwertigen Datensätzen zu arbeiten. Regelmäßige Updates sind entscheidend, damit der Agent auf sich ändernde Bedingungen reagieren kann. Durch die Kombination automatisierter Testmethoden mit praktischer Evaluierung können Sie seine Leistung verbessern und sicherstellen, dass er Ihre Ziele stets erfüllt.

Wie kann ich die Leistung meines KI-Agenten nach seiner Bereitstellung verbessern?

Um die Leistung Ihres KI-Agenten nach der Bereitstellung zu verbessern, beginnen Sie mit Überwachung wichtiger Kennzahlen Wie Benutzerzufriedenheit, Antwortgenauigkeit und Übereinstimmung der Antworten mit den erwarteten Ergebnissen. Sammeln Sie detaillierte Informationen zu Eingaben, Ausgaben und Tool-Einstellungen, um Trends oder potenzielle Probleme aufzudecken.

Machen Sie Aktualisieren Sie das KI-Modell regelmäßig mit neuen Daten um seine Relevanz und Effektivität zu erhalten. Durch kontinuierliche Beobachtung des Agentenverhaltens können Sie Probleme schnell erkennen und beheben. Techniken wie Feinabstimmung, Reinforcement Learning und iteratives Testen können seine Fähigkeiten im Laufe der Zeit weiter verbessern und sicherstellen, dass er sich an Ihre sich ändernden Anforderungen anpasst.

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