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24. April 2025
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Wissensagent in der KI: Intelligente Systeme basierend auf Informationsverarbeitung
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
Nur 20 % der Aufgaben in den meisten Arbeitsabläufen erfordern menschliches Urteilsvermögen – der Rest kann automatisiert werden.
Dieser Artikel stellt Wissensagenten vor: KI-Systeme, die Datenerfassung, Abfragen und Maßnahmen kombinieren, um komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren. Diese Systeme basieren auf strukturierten Wissensdatenbanken, logischen Regeln und Low-Code-Plattformen wie Latenknoten um Abläufe zu rationalisieren.
Sie werden entdecken:
Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie Wissensagenten funktionieren und wie sie Ihre Arbeitsabläufe verändern können.
Wissensbasierte Systeme basieren auf strukturierten Regeln und definierten Prozessen, um logische, fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Systeme bilden einen Eckpfeiler moderner KI-Agenten und ermöglichen ihnen die Verarbeitung komplexer Informationen und die effiziente Automatisierung wichtiger Geschäftsabläufe.
Im Kern basieren diese Systeme auf einem dreischichtigen Modell, bestehend aus einer Wissensdatenbank, einer Inferenzmaschine und einer dynamischen Anpassungsebene. So arbeiten diese Komponenten zusammen:
Dieser strukturierte Ansatz gewährleistet eine logische Konsistenz und macht diese Systeme äußerst zuverlässig für Entscheidungsaufgaben in verschiedenen Branchen.
Mithilfe dieser strukturierten Methoden zeichnen sich KI-Agenten bei Aufgaben aus, die Präzision und nachvollziehbare Entscheidungen erfordern. Sie sind besonders effektiv in Branchen, die auf strenge Vorschriften oder logische Arbeitsabläufe angewiesen sind.
Wenn ein Kunde beispielsweise im Telekommunikationsbereich Anweisungen zum Zurücksetzen eines Routers anfordert, ruft das System die relevanten Daten ab, verarbeitet sie und bietet eine klare Schritt-für-Schritt-Anleitung. Das System aktualisiert außerdem seine Wissensdatenbank, sobald neue technische Informationen verfügbar werden, sodass die Antworten stets präzise sind.
Ähnlich verhält es sich in der Logistik: Ein Versandmanagementsystem nutzt vordefinierte Regeln, um optimale Routen zu bestimmen, Versandgebühren zu berechnen und die Einhaltung von Zollvorschriften sicherzustellen. Durch die regelmäßige Aktualisierung seiner Wissensdatenbank mit neuen Regeln und Richtlinien stellt das System sicher, dass alle Prozesse den aktuellen Standards entsprechen.
Diese Systeme werden besonders aufgrund ihrer Fähigkeit geschätzt:
Low-Code-Plattformen machen die KI-Entwicklung zugänglich und ermöglichen es Unternehmen, intelligente Systeme mit minimalen Programmierkenntnissen zu erstellen.
Low-Code-Tools ermöglichen eine schnelle Bereitstellung, passen sich an veränderte Geschäftsanforderungen an und binden auch nicht-technische Teams in den Prozess ein. Dieser Ansatz verbindet Geschwindigkeit mit der Möglichkeit, Lösungen an spezifische Anforderungen anzupassen.
Latenode baut auf diesen Vorteilen auf, indem es Funktionen anbietet, die die Workflow-Automatisierung vereinfachen:
Visual Workflow Builder
Latenode bietet eine benutzerfreundliche visuelle Oberfläche, auf der Benutzer Automatisierungsabläufe per Drag-and-Drop gestalten können. Dieser Ansatz hilft Teams, Prozesse klar abzubilden und gleichzeitig erweiterte Logik zu berücksichtigen.
KI-unterstützte Entwicklung
Der KI-Code-Copilot der Plattform führt Nutzer durch den Automatisierungsprozess. Automatisierungsspezialistin Sophia E. formuliert es so:
„Latenode ist eine günstigere, aber leistungsstarke Alternative zu den üblichen KI-Automatisierungstools. Dank der einfachen und intuitiven Benutzeroberfläche ist es auch für Anfänger leicht zu bedienen. Ich kenne mich nur mit den Grundlagen von Java, C++ und C aus.“ [1].
Integriertes Datenbanksystem
Latenode verfügt über ein integriertes Datenbanksystem, das die Datenverwaltung innerhalb von Workflows vereinfacht. Dadurch werden externe Datenbanken überflüssig und die Entwicklung effizienter.
Benutzerdefinierte Codeoptionen
Für Benutzer, die erweiterte Kontrolle benötigen, unterstützt Latenode benutzerdefinierten Code. Webentwickler Francisco de Paula S. hebt diese Funktion hervor:
„Der AI-JavaScript-Codegeneratorknoten ist ein Lebensretter, wenn Sie an einen Punkt in der Automatisierung gelangen, an dem ein Tool oder Knoten noch nicht erstellt ist.“ [1].
Diese Tools erleichtern sowohl technischen als auch nicht-technischen Anwendern die Erstellung effektiver Automatisierungen. Kleinunternehmer Charles S. erklärt:
„Was mir an LateNode am besten gefällt, sind die Benutzeroberfläche und der Code-Editor. Glauben Sie mir, die Möglichkeit, ‚ein bisschen‘ eigenen Code zu schreiben, macht einen großen Unterschied, wenn Sie versuchen, Automatisierungen schnell zu erstellen.“ [1].
Wissensagenten verändern die Arbeitsweise von Unternehmen durch die Automatisierung komplexer Informationsverarbeitungsaufgaben. Ein Unternehmen für Vertragsautomatisierung erzielte beispielsweise mit Latenode beeindruckende Ergebnisse: Die Lead-Generierung stieg um 62 % (von 500 auf 810 Leads monatlich), die Engagement-Raten verbesserten sich um 45 % (von 20 % auf 29 %), die Reaktionszeiten verkürzten sich um 80 % (von 24 Stunden auf nur 4.8 Stunden) und die personalisierte Kommunikation verdoppelte sich (von 20 % auf 50 %). Diese Verbesserungen geben Teams die Möglichkeit, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren, während die Automatisierung wiederkehrende Prozesse übernimmt.
Typische Anwendungsfälle sind:
Die Implementierung von Wissensagenten auf Latenode-Basis bietet verschiedene betriebliche Vorteile, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich. Hier ist eine Übersicht der wichtigsten Überlegungen:
| Aspekt | Vorteile | Einschränkungen |
|---|---|---|
| Wirkungsgrad | - Reduziert die manuelle Nachverfolgungszeit - Betrieb rund um die Uhr - Automatisiert Routineentscheidungen |
- Erfordert eine gründliche Anfangsplanung - Muss regelmäßig angepasst werden |
| Genauigkeit | - Reduziert Dateneingabefehler - Gewährleistet einheitliche Verarbeitungsstandards - Erzwingt Compliance-Regeln |
- Hängt von der Datenqualität ab - Benötigt klare Geschäftsregeln |
| Skalierbarkeit | - Bewältigt erhöhte Arbeitsbelastungen - Repliziert erfolgreiche Prozesse - Unterstützt mehrere Kommunikationskanäle |
- Möglicherweise sind Infrastruktur-Upgrades erforderlich - Erfordert eine Überwachung im großen Maßstab |
| Kostenauswirkungen | - Senkt die Betriebskosten - Optimiert die Ressourcenzuweisung - Steigert die Produktivität |
- Erfordert Vorabinvestitionen - Inklusive Schulungskosten für Mitarbeiter |
Diese Ergebnisse verdeutlichen die praktischen Vorteile von Wissensagenten, wie verbesserte Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit. Sie unterstreichen jedoch auch die Bedeutung sorgfältiger Planung und kontinuierlicher Verwaltung. Unternehmen, die Latenode nutzen, können maßgeschneiderte Automatisierungslösungen entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind und so optimale Ergebnisse mit ihren Wissensagenten erzielen.
So können Sie Wissensagenten in Latenode einrichten, um Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren.
Nutzen Sie diese Vorgehensweisen, um Ihre Arbeitsabläufe zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen:
Nutzen Sie die integrierten Funktionen
Die integrierte Datenbank von Latenode vereinfacht das Workflow-Management, indem sie häufig abgerufene Daten speichert und den Kontext zwischen Automatisierungsläufen aufrechterhält.
„KI-Knoten sind fantastisch. Sie können sie ohne API-Schlüssel verwenden. Sie nutzen Latenode-Guthaben zum Aufrufen der KI-Modelle, was die Nutzung enorm vereinfacht. Das benutzerdefinierte Latenode-GPT ist besonders bei der Knotenkonfiguration sehr hilfreich.“ [1]
Planen Sie Fehler ein
Integrieren Sie Fehlerbehandlungsmechanismen, um sicherzustellen, dass Ihre Arbeitsabläufe zuverlässig bleiben:
| Fehlerszenario | Empfohlene Maßnahme | Implementierungsmethode |
|---|---|---|
| API-Zeitüberschreitung | Automatischer Wiederholungsversuch | Verwenden Sie die Wiederholungslogik mit exponentiellem Backoff |
| Datenvalidierungsfehler | Verwenden Sie einen alternativen Pfad | Verzweigungslogik mit Datenvalidierungsknoten hinzufügen |
Steigern Sie die Workflow-Effizienz
Verfolgen Sie Ausführungszeiten und Ressourcennutzung mit der Ausführungsverlaufsfunktion von Latenode. So erkennen Sie Bereiche, in denen die Leistung verbessert werden kann.
„Der KI-JavaScript-Codegeneratorknoten ist ein Lebensretter, wenn Sie an einen Punkt in der Automatisierung gelangen, an dem noch kein Tool oder Knoten für die Interaktion mit Latenode, der KI, erstellt wurde …“ [1]
Beispiel: Bau eines Telegram Bot mit KI-Antworten
Als praktisches Beispiel erfahren Sie hier, wie Sie einen KI-gestützten Telegram-Bot erstellen:
Dieses Setup zeigt, wie Latenode KI-gesteuerte Kommunikationsabläufe vereinfacht.
KI-gestützte Wissensagenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Arbeitsabläufe handhaben und Informationen verarbeiten. Sie erleichtern datenbasierte Entscheidungen und sparen gleichzeitig Zeit und Ressourcen.
Durch die Kombination von KI mit Low-Code-Plattformen wie Latenode erhalten Unternehmen Zugriff auf fortschrittliche Automatisierungstools, ohne dass umfangreiches technisches Fachwissen erforderlich ist. Das auf der Ausführungszeit basierende Preismodell von Latenode ermöglicht bis zu zehnfache Kosteneinsparungen und ist damit eine effiziente Wahl für Unternehmen jeder Größe. [2].
Die Wirkung dieser Tools zeigt sich in der Praxis. So automatisierte beispielsweise ein Bildungsmanagement-Team erfolgreich Formulareinreichungen von Google Blätter, sodass sie nahtlos personalisierte E-Mails erstellen können [2].
„KI-Knoten sind fantastisch. Sie können sie ohne API-Schlüssel verwenden. Sie nutzen Latenode-Guthaben, um die KI-Modelle aufzurufen, was die Verwendung extrem einfach macht.“ [2].
Um die Vorteile der Automatisierung zu maximieren, sollten Unternehmen mit klaren Zielen beginnen und ihre Bemühungen schrittweise skalieren. Die visuellen Workflow-Builder und KI-gestützten Tools von Latenode bieten Unternehmen die nötige Flexibilität und Kontrolle, um selbst komplexeste Automatisierungsszenarien zu erstellen.
Wissensagenten unterscheiden sich von herkömmlichen KI-Systemen dadurch, dass sie sich auf eine strukturierte Wissensbasis stützen, um logische und transparente EntscheidungsfindungIm Gegensatz zur traditionellen KI, die oft komplexe Algorithmen verwendet, die schwer zu interpretieren sind, zeichnen sich Wissensagenten durch Aufgaben aus, bei denen klares, regelbasiertes Denken notwendig.
Diese Agenten sind besonders effektiv in realen Szenarien, die erfordern nachvollziehbare Entscheidungen, da jede Aktion auf vordefinierten Regeln und kuratierten Informationen basiert. Dies macht sie ideal für Branchen, in denen Compliance, Genauigkeit und Verantwortlichkeit sind von entscheidender Bedeutung, wie etwa die Geschäftsproduktivität oder die Marketingautomatisierung.
Low-Code-Plattformen wie Latenode vereinfachen die Erstellung KI-gestützter Workflows durch eine benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarke Tools. Mit Funktionen wie No-Code-Knoten und der Möglichkeit, benutzerdefinierten Code zu integrieren, können Sie problemlos Dienste verbinden und Workflows erstellen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Der KI-Assistent von Latenode steigert die Effizienz zusätzlich, indem er basierend auf Ihren Eingaben einsatzbereiten Code generiert und so Zeit und Aufwand spart. Sie können außerdem benutzerdefinierte Logik entwerfen, APIs nahtlos verknüpfen und einzigartige Endpunkte erstellen – und das alles ohne umfassendes technisches Fachwissen. Dies macht ihn zur idealen Lösung für die schnelle und effektive Automatisierung von Aufgaben und die Optimierung von Abläufen.
Die Integration von Wissensagenten in bestehende Geschäftssysteme ist grundsätzlich möglich, kann aber mit einigen Herausforderungen verbunden sein. Zu den häufigsten Hindernissen gehört die Sicherstellung Datenschutz und Sicherheit, das Erreichen der Kompatibilität mit älteren oder veralteten Systemen und das Bewältigen potenzieller Widerstände seitens der Mitarbeiter.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können Unternehmen starke Verschlüsselungsmethoden, halten Sie die relevanten Datenschutzbestimmungen ein und nutzen Sie Middleware oder APIs, um Kompatibilitätslücken zu schließen. Darüber hinaus können die frühzeitige Einbindung der Mitarbeiter sowie klare Kommunikation und Schulungen den Übergang erleichtern und die Akzeptanz fördern.
