Sie haben also wahrscheinlich schon von OpenAIs neuem AgentKit gehört. Es wird als Toolkit angepriesen, das die Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten erheblich vereinfacht. Wenn Sie ein Support-Team leiten, haben Sie bei dem Gedanken an leistungsstarke ChatGPT-Integrationen mit AgentKit, die Arbeitsabläufe automatisieren und Kunden zufriedener machen könnten, wahrscheinlich die Ohren gespitzt.
Aber was ist wirklich dran? Ist AgentKit die Drag-and-Drop-Lösung, auf die Ihr Support-Team gewartet hat, oder ist es ein weiteres entwicklerlastiges Tool, bei dem es Monate dauert, bis es einen echten Mehrwert zeigt?
Lassen Sie uns aufschlüsseln, was AgentKit ist, wo seine Stärken liegen und wo es für Teams, die nicht über unzählige Entwicklerressourcen verfügen, an seine Grenzen stößt. Wir werden auch untersuchen, wie ein speziell für den Support entwickeltes Tool Sie viel schneller an Ihre Automatisierungsziele bringen kann.
Was sind ChatGPT-Integrationen mit AgentKit?
Zunächst einmal: AgentKit ist keine fertige App, die man einfach einschalten kann. Es ist eher wie eine Werkbank voller Werkzeuge für Entwickler, um KI-Agenten zu erstellen, zu starten und zu verwalten, die tatsächlich Dinge erledigen können. Stellen Sie es sich wie einen Satz hochentwickelter Bausteine vor, um von Grund auf Ihre eigenen KI-Assistenten zu erstellen.
Die Kernkomponenten von AgentKit
Um ChatGPT-Integrationen mit AgentKit zum Laufen zu bringen, muss ein Entwickler einige wichtige Teile zusammensetzen:
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Agent Builder: Dies ist ein visueller Bereich, in dem Entwickler festlegen können, was ein Agent tun soll. Es ähnelt einem Flussdiagramm-Editor und ermöglicht es, verschiedene Anweisungen, Werkzeuge und Entscheidungspunkte zu verbinden. Ziel ist es, das Design einer KI zu vereinfachen, die Aufgaben mit mehreren Schritten bewältigen kann.
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Connector Registry: Dies ist im Grunde eine Bibliothek mit vorgefertigten Verbindungen, die es dem Agenten ermöglichen, mit anderen Apps und Datenquellen zu kommunizieren. So kann ein Agent Informationen aus einem Tool wie Google Drive abrufen oder eine Nachricht in einer App wie Slack senden.
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ChatKit: Diese Komponente ist ein Toolkit für die Benutzeroberfläche (UI), mit dem das Chatfenster des Agenten in Ihre eigene Website oder App integriert werden kann. Es erspart Entwicklern den Aufwand, eine Chat-Oberfläche von Grund auf neu zu erstellen, was an sich schon eine ziemlich große Aufgabe ist.
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Evals & Guardrails: Dies sind Werkzeuge, um die Leistung eines Agenten zu testen und Sicherheitsnetze hinzuzufügen. Sie können zum Beispiel „Guardrails“ (Leitplanken) einrichten, um einen Agenten daran zu hindern, sensible Kundeninformationen weiterzugeben oder vom Thema abzukommen. Dieser Teil ist technisch, aber absolut notwendig, bevor ein Agent an die Öffentlichkeit treten kann.
Dieser Arbeitsablauf veranschaulicht, wie die Kernkomponenten von AgentKit – Agent Builder, ChatKit, Evals und Connectors – bei der Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten zusammenarbeiten.Das Versprechen von AgentKit
Es ist nicht schwer zu erkennen, warum AgentKit so viel Aufmerksamkeit erhält. Es liefert die Rohmaterialien, um hochgradig individualisierte KI-Assistenten zu erstellen, die weit mehr können, als nur einfache Fragen zu beantworten. Für ein Unternehmen eröffnet dies einige wirklich interessante Möglichkeiten.
Sie könnten einen internen Support-Agenten erstellen, der tatsächlich Bescheid weiß. Ein Mitarbeiter könnte fragen: „Wie lautet unsere Richtlinie zum Kauf eines neuen Monitors?“ und der Agent könnte Ihre internen Confluence-Seiten, Google Docs und alte Slack-Threads durchsuchen, um eine vollständige Antwort zusammenzustellen, komplett mit Links zu den richtigen Spesenformularen.
Oder wie wäre es mit einem Kundensupport-Assistenten, der wirklich proaktiv ist? Ein Kunde könnte fragen: „Wo ist mein Paket?“ Anstatt nur einen generischen Tracking-Link auszuspucken, könnte ein mit AgentKit erstellter Agent den Bestellstatus in Shopify prüfen, das neueste Versandupdate von der API des Spediteurs abrufen und dann das Ticket in Zendesk mit einem klaren Lieferdatum aktualisieren.
Sie könnten sogar einen automatisierten Datenanalysten erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie weisen einen Agenten an, die wöchentlichen Verkaufszahlen aus Ihrer Datenbank zu ziehen, eine kurze Zusammenfassung der Trends zu verfassen und diese jeden Montagmorgen wie ein Uhrwerk in einem bestimmten Microsoft Teams-Kanal zu posten.
Die Hauptidee ist, dass AgentKit Ihnen einen flexiblen Ausgangspunkt für diese Art von Arbeitsabläufen bietet. Es ebnet Unternehmen den Weg, maßgeschneiderte ChatGPT-Integrationen mit AgentKit zu erstellen, die genau ihren Anforderungen entsprechen.
Die Realität von AgentKit: Wesentliche Einschränkungen für Support-Teams
Obwohl all das großartig klingt, schafft die tatsächliche Arbeit des Erstellens, Startens und Wartens dieser Agenten einige ziemlich große Hürden, insbesondere für Kundensupport- und IT-Teams, die jetzt zuverlässige Lösungen benötigen und keine Entwickler haben, die nur herumsitzen.
Einschränkung 1: „Low-Code“ bedeutet immer noch eine Menge Code
Der visuelle Agent Builder ist eine nette Geste, aber die Bezeichnung „Low-Code“ kann irreführend sein. Es ist kein „No-Code“-Tool, das Ihr Support-Manager einfach verwenden kann. Einen produktionsreifen Agenten an den Start zu bringen, erfordert immer noch eine Menge Ingenieurwissen.
Das Einrichten benutzerdefinierter Konnektoren, der Umgang mit API-Schlüsseln, die Definition der gesamten Wenn-Dann-Logik und die Bereitstellung der ChatKit-UI sind alles Aufgaben, die direkt auf dem Schreibtisch eines Entwicklers landen. Ihre einfache Automatisierungsidee kann sich schnell zu einem monatelangen Projekt aufblähen, das Ihr technisches Team von seinen Hauptaufgaben abzieht.
Im Gegensatz dazu ist eine Plattform wie eesel AI als Self-Service konzipiert. Sie können Ihren Helpdesk (wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom) und Ihre Wissensdatenbanken mit wenigen Klicks verbinden und in Minuten live sein. Sie müssen keinen Code schreiben oder auch nur eine Verkaufsdemo durchsitzen, um loszulegen.
Einschränkung 2: Das Wissen ist verbunden, nicht verstanden
Die Konnektoren von AgentKit können einem Agenten zwar Zugang zu Ihren Tools verschaffen, aber sie vermitteln ihm kein echtes Verständnis für Ihr Unternehmen. Die KI nimmt nicht einfach die Stimme, den Kontext und die häufigen Kundenprobleme Ihres Unternehmens auf, nur weil sie an Ihren Helpdesk angeschlossen ist. Sie müssen ihr manuell mitteilen, welche Wissensquellen sie verwenden soll, und detaillierte Anweisungen schreiben, um ihr Verhalten zu steuern.
Noch wichtiger ist, dass sie nicht aus den wertvollsten Informationen lernt, die Sie haben: den Tausenden von erfolgreichen Support-Gesprächen, die Ihr menschliches Team bereits geführt hat.
Hier macht ein zweckgebundenes Tool wirklich einen Unterschied. eesel AI wird sofort einsatzbereit, indem es mit all Ihren früheren Support-Tickets trainiert wird. Von dem Moment an, in dem Sie es einschalten, beginnt es, den Ton Ihrer Marke zu erfassen, die Eigenheiten häufiger Probleme zu verstehen und zu erkennen, welche Lösungen bei Kunden tatsächlich funktioniert haben. Das bedeutet, dass es vom ersten Tag an hilfreiche und genaue Antworten geben kann.
Einschränkung 3: Der Start ist ein riskantes Ratespiel
Wie können Sie sicher sein, dass Ihr selbst erstellter Agent tatsächlich bereit ist, mit Ihren Kunden zu sprechen? Die „Evals“ von AgentKit sind für Entwickler gedacht, um die technische Genauigkeit eines Modells anhand vorbereiteter Datensätze zu testen. Sie sind nicht für einen Support-Leiter konzipiert, der die Auswirkungen eines Automatisierungsplans in der realen Welt vorhersagen muss.
Es gibt keine einfache Möglichkeit zu sehen, wie der Agent mit Ihren tatsächlichen Kundenfragen umgehen wird, bevor Sie ihn live schalten. Das lässt jeden Start wie ein Glücksspiel erscheinen. Sie werden erst wissen, wie viele Tickets er lösen kann, wo er wahrscheinlich stolpern wird oder wie das Kundenerlebnis sein wird, wenn er bereits im Einsatz ist.
eesel AI wurde entwickelt, um genau dieses Problem mit seinem Simulationsmodus zu beheben. Bevor Sie Ihren KI-Agenten aktivieren, können Sie ihn in einer völlig sicheren Sandbox gegen Tausende Ihrer echten, historischen Tickets laufen lassen. Sie erhalten eine datengestützte Prognose seiner Lösungsrate und können genau sehen, wie die KI auf jede einzelne Anfrage geantwortet hätte. So können Sie ihr Verhalten anpassen, Wissenslücken schließen und Ihre Automatisierung mit Zuversicht ausrollen.
Dieses Video bietet einen Einsteigerkurs zur Verwendung von OpenAI AgentKit, einschließlich des Agent Builders und ChatKits, um Agenten-Workflows zu erstellen.
AgentKit vs. eesel AI: Ein Toolkit im Vergleich zu einer Komplettlösung
Wenn man es auf den Punkt bringt, ist der Unterschied ziemlich einfach. AgentKit ist ein allgemeines Toolkit für Entwickler, die benutzerdefinierte KI-Apps von Grund auf erstellen möchten. eesel AI ist eine All-in-One-Plattform für Support-Teams, die eine Lösung benötigen, die einfach funktioniert.
Hier ist ein kurzer Vergleich der beiden:
| Merkmal | Der AgentKit (DIY) Ansatz | Die eesel AI Lösung |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Wochen (oder Monate) Entwicklerzeit für Erstellung, Anbindung und Bereitstellung. | Wenige Minuten. Echter Self-Service mit Ein-Klick-Verbindungen zu Ihrem Helpdesk und Ihrer Wissensdatenbank. |
| Wissensintegration | Manuelle Einrichtung über Konnektoren. Die KI lernt nicht von selbst aus vergangenen Tickets. | Vollautomatisch. Sie trainiert mit Ihren vergangenen Tickets und Help-Center-Dokumenten, um den Ton Ihrer Marke zu lernen. |
| Testen & Sicherheit | Technische Tests für Entwickler. Keine klare Prognose über die Auswirkungen auf Ihre Geschäftskennzahlen. | Eine geschäftsorientierte Simulation mit Ihren echten Tickets, die Ihnen eine klare Prognose der Lösungsrate liefert. |
| Kontrolle | Tiefe Kontrolle für Entwickler, aber für einen Geschäftsanwender viel zu verwalten. | Selektive Automatisierung, anpassbare KI-Personas und begrenztes Wissen, alles über ein einfaches Dashboard verwaltet. |
| Preismodell | Unvorhersehbare API-Nutzungskosten, plus die versteckten Kosten für Entwicklergehälter und Hosting. | Transparente, vorhersehbare Tarife ohne versteckte Gebühren pro Lösung. |
Preisgestaltung: Die versteckten Kosten beim Bauen mit AgentKit
Wenn Sie Ihre eigenen ChatGPT-Integrationen mit AgentKit erstellen, kann die Endrechnung schwer vorherzusagen sein. Die Tools selbst sind in die Standard-OpenAI-API-Preise eingebunden, was einem Verbrauchsmodell entspricht. Ihre Kosten hängen direkt von Ihrer Nutzung ab, was schwer zu prognostizieren ist und bei hohem Aufkommen unerwartet in die Höhe schnellen kann.
Ein Screenshot der AgentKit-Preisseite auf der OpenAI-Website, der das verbrauchsbasierte Modell für ChatGPT-Integrationen mit AgentKit veranschaulicht.Dazu kommen die sehr realen „versteckten Kosten“ der Automatisierung: das volle Gehalt der Entwickler, die Sie für die Erstellung und Wartung des Agenten benötigen, sowie alle Server- oder Hosting-Gebühren.
Hier bringt eine Plattform mit klaren Preisen die dringend benötigte Ruhe. Die Preisgestaltung von eesel AI ist so konzipiert, dass sie völlig transparent ist. Die Tarife basieren auf den von Ihnen benötigten Funktionen und Ihrem Interaktionsvolumen, und Ihnen werden niemals Gebühren für jedes gelöste Ticket berechnet. Das bedeutet, Sie werden nicht für Ihren eigenen Erfolg bestraft. Mit klaren monatlichen oder jährlichen Plänen ist es viel einfacher, den Return on Investment zu budgetieren, zu messen und nachzuweisen.
Von Grund auf neu bauen oder in Minuten starten?
ChatGPT-Integrationen mit AgentKit sind unglaublich leistungsstark für Unternehmen, die über Entwicklerteams mit der Zeit und dem Fachwissen verfügen, um maßgeschneiderte KI von Grund auf zu erstellen. Wenn Sie ein brandneues KI-gestütztes Produkt entwickeln, ist es ein fantastisches Set von Werkzeugen.
Aber für Kundensupport- und IT-Teams, die heute eine zuverlässige und einfach zu verwaltende KI-Lösung benötigen, fügt der DIY-Weg nur Verzögerungen, Risiken und Kosten hinzu, die Sie nicht benötigen.
Eine zweckgebundene Plattform wie eesel AI liefert Ihnen die gleichen großartigen Ergebnisse – mehr automatisierte Lösungen, schnellere Antworten von Ihren Agenten und zufriedenere Kunden – aber ohne den Aufwand, alles selbst zu bauen. Das ist der Unterschied zwischen dem Kauf eines Stapels Holz zum Hausbau und dem Einzug in ein bereits möbliertes Haus.
Bereit, einen leistungsstarken KI-Agenten zu starten, der vom Wissen Ihres Teams lernt und mit Ihrem aktuellen Helpdesk zusammenarbeitet? Testen Sie eesel AI kostenlos und überzeugen Sie sich selbst, wie es in Minuten funktioniert.
Häufig gestellte Fragen
ChatGPT-Integrationen mit AgentKit beziehen sich auf die Verwendung des AgentKit-Toolkits von OpenAI zur Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten, die von ChatGPT angetrieben werden. AgentKit stellt Entwicklern Bausteine wie einen Agent Builder, eine Connector Registry, ChatKit und Evaluierungswerkzeuge zur Verfügung, um KI-Assistenten zu erstellen, die bestimmte Aufgaben ausführen können. Es ist ein Framework für die benutzerdefinierte KI-Entwicklung, keine fertige Anwendung.
Obwohl AgentKit als „Low-Code“ bezeichnet wird, erfordert die Implementierung vollständiger ChatGPT-Integrationen mit AgentKit immer noch erhebliches Entwicklerwissen. Aufgaben wie das Einrichten benutzerdefinierter Konnektoren, der Umgang mit API-Schlüsseln, die Definition komplexer Logik und die Bereitstellung der Benutzeroberfläche fallen alle in den Aufgabenbereich eines technischen Teams, was es für Nicht-Entwickler weniger geeignet macht.
ChatGPT-Integrationen mit AgentKit können verwendet werden, um hochgradig individualisierte KI-Assistenten für verschiedene Geschäftsprobleme zu erstellen. Dazu gehören interne Support-Agenten, die Richtlinieninformationen abrufen, proaktive Kundensupport-Assistenten, die den Bestellstatus überprüfen, oder automatisierte Datenanalysten, die Verkaufstrends zusammenfassen.
Für ChatGPT-Integrationen mit AgentKit müssen Entwickler die Agenten manuell mit bestimmten Datenquellen verbinden und detaillierte Anweisungen schreiben, um ihr Verhalten zu steuern. Die KI verbindet sich mit diesen Tools, „versteht“ aber nicht von Natur aus Ihren Geschäftskontext oder lernt aus vergangenen Kundeninteraktionen ohne explizite Programmierung und Anleitung.
Das Testen von ChatGPT-Integrationen mit AgentKit umfasst hauptsächlich technische Evaluierungen anhand vorbereiteter Datensätze, nicht anhand realer Kundenszenarien. Es gibt keine einfache Möglichkeit, die Auswirkungen in der realen Welt oder das Kundenerlebnis vor der Bereitstellung vorherzusagen, was den Start ohne umfangreiche interne Test-Frameworks zu einem riskanten Ratespiel macht.
Die Kosten für ChatGPT-Integrationen mit AgentKit umfassen die verbrauchsabhängigen API-Nutzungsgebühren von OpenAI, die unvorhersehbar sein können. Zusätzlich gibt es erhebliche „versteckte Kosten“ wie Entwicklergehälter für die Erstellung und laufende Wartung sowie Server- und Hosting-Gebühren, die sich schnell summieren können.
