Wenn Sie in der Tech-Welt unterwegs sind, haben Sie in letzter Zeit wahrscheinlich den Begriff "agentische KI" gehört. Es geht um die Idee, dass wir über einfache Chatbots, die nur Antworten ausspucken, hinausgehen. Die nächste Welle sind KI-Agenten, die denken, planen und tatsächlich Dinge erledigen können. Für Unternehmen ist das eine große Sache, denn es eröffnet die Möglichkeit, einige wirklich komplexe Arbeiten zu automatisieren.
An der Spitze für Entwickler steht der Vertex AI Agent Builder von Google, eine Plattform, die für die Erstellung dieser Art von fortschrittlichen Multi-Agenten-Systemen konzipiert wurde. Aber nur weil er leistungsstark ist, heißt das nicht, dass er die richtige Wahl für Ihr Support- oder IT-Team ist.
Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen direkten Einblick in die neuesten Updates des Google Vertex AI Agent Builder für Support-Anwendungsfälle. Wir werden aufschlüsseln, was er ist, was er kann und wo seine Grenzen liegen. Das Ziel ist, Ihnen zu helfen herauszufinden, ob es ein Toolkit ist, das Ihre Ingenieure lieben werden, oder ein riesiges Projekt, für das Sie einfach noch nicht bereit sind.
Den Google Vertex AI Agent Builder verstehen
Der Google Vertex AI Agent Builder ist keine fertige Anwendung, die man einfach einschaltet. Stellen Sie ihn sich eher wie eine professionelle Werkbank für Ihre Entwickler vor. Es ist eine Suite von Tools innerhalb der Google Cloud zum Erstellen, Starten und Verwalten von KI-Agenten, die sich mit den Daten Ihres Unternehmens verbinden und Workflows automatisieren.
Sein Hauptverkaufsargument ist die Flexibilität. Entwickler können damit hochgradig individuelle KI-Erlebnisse schaffen, indem sie Open-Source-Frameworks wie LangChain verwenden, auf Googles eigene leistungsstarke Technologie (wie Gemini-Modelle und BigQuery) zugreifen und die Zusammenarbeit verschiedener spezialisierter Agenten koordinieren.
Aber diese Flexibilität hat ihren Preis. Er ist für Teams mit ernsthaftem technischen Know-how und viel Erfahrung in der Google-Cloud-Welt konzipiert. Das ist nichts, was Ihr Support-Manager an einem Wochenende einrichten kann. Wenn Sie nur versuchen, Ihre Support-Tickets in den Griff zu bekommen, sehen Sie sich einer ziemlich steilen Lernkurve gegenüber.
Kernkomponenten und aktuelle Updates
Um wirklich ein Gefühl dafür zu bekommen, ob der Vertex AI Agent Builder für Sie geeignet ist, müssen Sie einen Blick unter die Haube werfen. Die Plattform ist eine Sammlung von Komponenten, die Ihr Team zusammenfügen muss, nicht ein einfacher Schalter, den man umlegt.
Die Bausteine: ADK, Agent Engine und Agent Garden
Das Ganze ruht auf drei Hauptsäulen:
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Agent Development Kit (ADK): Dies ist ein Open-Source-Python-Framework, in dem Ihre Entwickler die meiste Zeit verbringen werden. Es wird verwendet, um den Code zu schreiben, der die Logik eines Agenten diktiert, wie er "denkt" und was er tut. Google erwähnt, dass man Agenten in "weniger als 100 Zeilen Python" erstellen kann, was Ihnen sofort verrät, dass dies eine Aufgabe ist, die praktisches Programmieren erfordert.
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Agent Engine: Sobald der Code des Agenten geschrieben ist, ist die Agent Engine die verwaltete Umgebung, in der er lebt und läuft. Sie kümmert sich um die Infrastruktur im Hintergrund, aber Ihr Team ist immer noch für die Konfiguration, Bereitstellung und Verwaltung des Agenten selbst verantwortlich.
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Agent Garden: Dies ist im Wesentlichen eine Bibliothek mit vorgefertigten Codebeispielen und Tools, um Entwicklern einen Ausgangspunkt zu geben. Sie ist nützlich für Inspirationen, aber das sind nur Vorlagen. Sie erfordern eine Menge individueller Arbeit, um Ihre spezifischen Geschäftsregeln und -prozesse zu handhaben.
Wichtige Updates für 2025
Google bringt ständig neue Funktionen heraus, und einige der neuesten sind besonders interessant für Support- und IT-Mitarbeiter, auch wenn sie die Komplexität noch erhöhen.
Ein wichtiges Update ist das Agent2Agent (A2A)-Protokoll. Dies ist ein Standard, der es verschiedenen, spezialisierten Agenten ermöglicht, miteinander zu sprechen. Für ein Support-Team könnte man theoretisch einen "Triage-Agenten" haben, der ein eingehendes Ticket liest und es an einen "Bestellungs-Such-Agenten" oder einen "Rückerstattungs-Agenten" weitergibt. Es ist eine leistungsstarke Idee zum Aufbau komplexer Automatisierungen, bedeutet aber auch, dass Sie nicht nur einen Agenten erstellen, sondern ein ganzes System davon entwerfen, programmieren und verwalten.
Google hat auch seine Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert, die Agenten hilft, sich mit mehr Datenquellen wie Google Drive, Jira und Slack zu verbinden, um ihre Antworten auf das tatsächliche Wissen Ihres Unternehmens zu stützen. Das Verbinden dieser Quellen ist großartig, erfordert aber in der Regel eine benutzerdefinierte Einrichtung und API-Konfigurationen. Wenn das nach viel Arbeit klingt, haben Sie recht. Es ist ein anderer Ansatz als bei einem Tool wie eesel AI, das Ein-Klick-Integrationen für dieselben Apps anbietet, sodass Sie Ihre Wissensquellen verbinden und fast sofort live gehen können, ohne dass Entwickler benötigt werden.
Diese Infografik zeigt, wie eesel AI die Wissensintegration aus verschiedenen Quellen vereinfacht, ein zentrales Thema bei den Google Vertex AI Agent Builder-Updates für Support-Anwendungsfälle.Anwendung des Google Vertex AI Agent Builder
Also, wie würde ein technisches Team dies tatsächlich nutzen, um alltägliche Support-Probleme zu lösen? Lassen Sie uns ein paar Szenarien durchgehen und dabei den erforderlichen Engineering-Aufwand im Auge behalten.
Aufbau eines internen IT-Helpdesk-Agenten
Nehmen wir an, Sie möchten einen Agenten erstellen, der häufige IT-Anfragen wie Passwort-Resets oder Software-Zugriff bearbeitet. Mit dem Vertex AI Agent Builder würde der Prozess etwa so aussehen:
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Aufgaben definieren: Zuerst würden Sie festlegen, was der Agent tun muss, z. B. herausfinden, ob jemand nach einem Passwort-Reset oder einer neuen Softwarelizenz fragt.
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Logik programmieren: Ihre Entwickler würden dann in das ADK einsteigen und Python-Code schreiben, um die Logik für jede Aufgabe zu handhaben. Das bedeutet, zu analysieren, was der Benutzer möchte, und die richtigen Aktionen auszulösen.
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Wissen verbinden: Sie würden den Agenten mit Ihrer internen IT-Dokumentation verbinden, die vielleicht in Google Drive oder Confluence liegt, indem Sie die RAG-Engine verwenden. Dieser Schritt bedeutet, Datenspeicher zu konfigurieren und sicherzustellen, dass der Agent die richtigen Informationen abrufen kann.
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Bereitstellen und integrieren: Schließlich würden Sie den Agenten in der Agent Engine bereitstellen und ihn in Ihr Chat-Tool wie Google Chat oder Slack einbinden.
Das Ganze ist im Grunde ein Mini-Softwareprojekt, das Programmierung, API-Arbeit und eine Menge Feintuning erfordert. Für Teams, die dieses Problem ohne diesen Aufwand lösen möchten, leistet eesel AI dasselbe für den internen Support mit einem einfachen, No-Code-Setup. Sie können es mit Slack oder Microsoft Teams verbinden und es in wenigen Minuten von Ihren Dokumenten lernen lassen.
Erstellung eines Kundensupport-Agenten
Okay, stellen wir uns nun vor, Sie möchten einen Agenten für Ihre externen Kunden erstellen. Der Prozess würde darin bestehen, sich mit Ihrem Helpdesk zu verbinden, den Kundensupport-Agenten mit Ihren öffentlichen Hilfe-Center-Artikeln zu füttern und Aktionen wie die Eskalation eines Tickets oder die Überprüfung eines Bestellstatus zu definieren.
Die große Hürde hierbei ist die Anbindung an Systeme, die nicht Teil des Google-Ökosystems sind, wie Zendesk für Tickets oder Shopify für Bestelldaten. Dies erfordert die Erstellung oder Einrichtung von API-Konnektoren, was ein enormer technischer Aufwand sein kann.
Dies ist ein weiteres Projekt, das sich leicht über Wochen oder Monate erstrecken könnte. Für Teams, die keine dedizierten KI-Ingenieure haben, die nur auf ein Projekt warten, bietet eine Plattform wie eesel AI einen viel einfacheren Weg. Mit Ein-Klick-Helpdesk-Integrationen kann es automatisch auf Ihren vergangenen Tickets und Artikeln trainieren, sodass Sie in wenigen Minuten einsatzbereit sind.
Einschränkungen und die Realität des Einstiegs
Obwohl der Vertex AI Agent Builder beeindruckend ist, schafft sein entwicklerorientiertes Design einige reale Hürden für die meisten Support- und IT-Teams, die einfach nur eine funktionierende Lösung wollen.
Die steile Lernkurve und der Ressourcenbedarf
Seien wir ehrlich: Der Vertex AI Agent Builder ist ein Toolkit für Entwickler, kein Werkzeug für Support-Manager. Um diese Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu warten, benötigen Sie jemanden, der sich mit Google Cloud, Python und KI-Frameworks auskennt. Wenn Sie kein Engineering-Team haben, das bereit ist, dies zu übernehmen, wird es wahrscheinlich nicht passieren.
Dies ist eine andere Welt als der Self-Service-Ansatz von eesel AI. Unsere Plattform ist so konzipiert, dass jeder einen leistungsstarken KI-Agenten von einem einfachen Dashboard aus erstellen, testen und starten kann, ganz ohne Programmierung.
Anbieterabhängigkeit und Ökosystem-Herausforderungen
Auch wenn Vertex AI Open-Source-Tools unterstützt, lebt das gesamte System zum Ausführen Ihrer Agenten (die Agent Engine) in der Google Cloud. Dies kann zu einer ernsthaften Anbieterabhängigkeit führen und Unternehmen Kopfzerbrechen bereiten, die mehrere Cloud-Anbieter nutzen oder sich einfach nicht an einen einzigen Technologie-Stack binden möchten.
Ein besserer Weg ist die Verwendung eines Tools, das dort funktioniert, wo Sie arbeiten. eesel AI lässt sich direkt in Ihre bestehenden Tools wie Zendesk, Freshdesk oder Slack integrieren, ohne dass Sie Ihre Arbeitsweise ändern oder sich auf eine bestimmte Cloud festlegen müssen.
Die versteckte Herausforderung des Testens
Eines der größten Risiken bei jeder KI-Automatisierung besteht darin, sie freizusetzen, bevor sie wirklich bereit ist. Das Testen komplexer Multi-Agenten-Workflows ist unglaublich schwierig. Während Google Entwicklern Debugging-Tools an die Hand gibt, gibt es für einen Geschäftsanwender keine einfache Möglichkeit zu sehen, wie sich ein Agent auf realen historischen Daten verhalten wird, bevor er mit Ihren Kunden zu sprechen beginnt.
Hier ist der Simulationsmodus von eesel AI ein riesiger Vorteil. Er ermöglicht es Ihnen, Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Sie können genau sehen, wie es reagiert hätte, verlässliche Prognosen zu den Lösungsraten erhalten und sein Verhalten anpassen – alles, bevor ein einziger Kunde damit interagiert.
Dieser Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI hebt ein praktisches Werkzeug für Support-Anwendungsfälle hervor und steht im Gegensatz zur Komplexität des Testens im Google Vertex AI Agent Builder.Preise für den Google Vertex AI Agent Builder
Einer der kniffligsten Teile des Vertex AI Agent Builder ist seine Preisgestaltung. Sie ist unglaublich komplex und basiert auf Komponenten, was es fast unmöglich macht, Ihre Kosten vorherzusagen. Sie zahlen kein pauschales Abonnement; Sie zahlen für die Menge der verschiedenen Cloud-Dienste, die Sie nutzen.
Die Kosten sind in mehrere Teile aufgeteilt:
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Agent Engine: Ihnen werden die Rechenleistung und der Speicher, den Ihr Agent verbraucht, in Rechnung gestellt, gemessen pro vCPU-Stunde und GiB-Stunde.
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Modellnutzung: Sie zahlen für die zugrunde liegenden KI-Modelle wie Gemini, basierend auf der Menge des ein- und ausgehenden Textes.
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Tools und Daten: Ihnen werden auch alle anderen Google-Cloud-Dienste berechnet, auf die Ihr Agent zugreift, wie das Abrufen von Daten aus BigQuery oder die Nutzung von Vertex AI Search.
Hier ist eine vereinfachte Aufschlüsselung der Hauptkosten:
| Komponente | Preis | Abrechnungseinheit |
|---|---|---|
| Agent Engine (Compute) | Ab 0,0994 $ (Tier 1) | pro vCPU-Stunde |
| Agent Engine (Memory) | Ab 0,0105 $ (Tier 1) | pro GiB-Stunde |
| Modellnutzung | Variiert je nach Modell | pro 1.000 Zeichen/Tokens |
| Daten- & Tool-Nutzung | Variiert je nach Dienst | pro GB gespeichert, Abfrage usw. |
Der große Haken hier ist ziemlich offensichtlich: Dieses Pay-as-you-go-Modell für reine Infrastruktur ist unvorhersehbar und kann zu bösen Überraschungen bei der Rechnung führen, besonders wenn Ihr Support-Volumen ansteigt. Dies steht in krassem Gegensatz zur Preisgestaltung von eesel AI, die klare, interaktionsbasierte Tarife anbietet. Bei eesel AI gibt es keine Gebühren pro Lösung, sodass Ihre Kosten vorhersehbar sind und nicht steigen, nur weil Sie erfolgreich mehr Kunden helfen.
Die transparente Preisseite von eesel AI, relevant für die Diskussion über die Updates des Google Vertex AI Agent Builder für Support-Anwendungsfälle und deren komplexe Preismodelle.Google Vertex AI Agent Builder: Ein leistungsstarkes Toolkit für Experten, aber ein komplexes Projekt für die meisten
Also, wie lautet das Fazit? Der Google Vertex AI Agent Builder ist eine wirklich beeindruckende Plattform, wenn Sie ein engagiertes Team von KI-Ingenieuren haben und voll auf das Google-Cloud-Ökosystem setzen. Er gibt Ihnen unglaubliche Macht, um benutzerdefinierte Multi-Agenten-Systeme von Grund auf zu erstellen.
Für die große Mehrheit der Support- und IT-Teams ist er jedoch einfach nicht praktikabel. Die technische Hürde ist hoch, die Einrichtung ist langwierig und kompliziert, die Preisgestaltung ist ein Kopfzerbrechen, und es gibt keine einfache, risikofreie Möglichkeit, Ihre Automatisierung einzuführen. Es ist, als würde man Ihnen eine Kiste mit hochwertigen Autoteilen geben und sagen, Sie sollen das Auto selbst bauen.
Für Teams, die Support-Workflows schnell und sicher automatisieren möchten, ist eine Self-Service-, vollständig integrierte Lösung fast immer die bessere Wahl.
Bereit, den Support in Minuten statt Monaten zu automatisieren?
Anstatt zu versuchen, ein komplexes KI-Toolkit von Grund auf zusammenzusetzen, was wäre, wenn Sie einen KI-Agenten starten könnten, der sich direkt in Ihren Helpdesk einklinkt und sofort von Ihren Daten lernt?
eesel AI bietet eine erfrischend einfache Self-Service-Plattform, die den Frontline-Support automatisiert, Agenten beim Entwerfen von Antworten hilft und Tickets triagiert, alles ohne ein Team von Entwicklern zu benötigen. Sie können Ihre KI an vergangenen Tickets simulieren und mit vollem Vertrauen live gehen.
Häufig gestellte Fragen
Diese Plattform ist eine Suite von Tools für Entwickler, um hochgradig angepasste KI-Agenten zu erstellen, die planen, denken und komplexe Aktionen ausführen können. Sie geht über einfache Chatbots hinaus, indem sie Multi-Agenten-Systeme und eine tiefe Integration mit Unternehmensdaten ermöglicht, um komplizierte Support-Workflows zu automatisieren.
Ein hohes Maß an technischer Kompetenz ist erforderlich, insbesondere Fachwissen in Google Cloud, Python und KI-Frameworks. Es ist für Ingenieurteams mit erheblichen Entwicklungsressourcen konzipiert, nicht für nicht-technische Support-Manager zur einfachen Einrichtung.
Das Agent2Agent-Protokoll ermöglicht es verschiedenen spezialisierten KI-Agenten, zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Dies ermöglicht eine komplexe Support-Automatisierung, indem Agenten Aufgaben untereinander weitergeben, zum Beispiel ein Triage-Agent, der an einen Agenten zur Bestellungsabfrage übergibt, und so robustere mehrstufige Workflows aufbaut.
Die Kernkomponenten sind das Agent Development Kit (ADK) zum Codieren der Agentenlogik, die Agent Engine für die Bereitstellung und Verwaltung und der Agent Garden, der Codebeispiele und Vorlagen bereitstellt. Diese erfordern die Zusammenstellung und individuelle Konfiguration durch Ihr Entwicklungsteam.
Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören eine steile Lernkurve, die engagierte KI-Ingenieure erfordert, eine potenzielle Anbieterabhängigkeit vom Google-Cloud-Ökosystem und die erhebliche Komplexität, die mit dem gründlichen Testen und Debuggen von Multi-Agenten-Systemen vor der Bereitstellung verbunden ist.
Die Preisgestaltung ist komponentenbasiert und rechnet die Rechenleistung und den Speicher der Agent Engine, die Nutzung des zugrunde liegenden KI-Modells und andere genutzte Google-Cloud-Dienste ab. Dieses Pay-as-you-go-Modell für die reine Infrastruktur macht die Kosten unvorhersehbar, insbesondere bei schwankendem Support-Volumen.
