ServiceNow AI-Agenten erstellen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

ServiceNows Einstieg in die generative KI ist eine große Sache. Das Versprechen von KI-Agenten, die Aufgaben automatisieren, ist aufregend, aber seien wir ehrlich: Diese Aufregung kann nachlassen, wenn man sich mit der Dokumentation konfrontiert sieht. Wenn Sie als IT-Manager oder Entwickler versuchen herauszufinden, wo Sie anfangen sollen, sind Sie nicht allein. Die Grenzen zwischen „agentischen Workflows“, „KI-Agenten“ und „Tools“ können schnell verschwimmen.

Dieser Leitfaden soll Klarheit schaffen. Wir führen Sie durch einen klaren, schrittweisen Prozess, wie Sie ServiceNow KI-Agenten mit dem AI Agent Studio erstellen. Wir werden auch auf einige der Hürden eingehen und eine direktere Alternative für Teams besprechen, die einfach nur eine funktionierende Lösung benötigen.

Was Sie benötigen, um einen ServiceNow KI-Agenten zu erstellen

Bevor wir loslegen, stellen wir sicher, dass Sie alles vorbereitet haben. Die Erstellung von KI-Agenten ist eine leistungsstarke Funktion, aber sie ist nicht standardmäßig aktiviert und erfordert zunächst einige Voraussetzungen.

• Die richtige ServiceNow-Lizenz: Sie benötigen ein Abonnement, das Now Assist enthält, da diese Funktionen Teil des Premium-KI-Pakets von ServiceNow sind.

• Die richtigen Plugins: Stellen Sie sicher, dass die Plugins „Now Assist AI Agents“ und „AI Agent Studio“ in Ihrer Instanz installiert und aktiviert sind.

• Admin-Berechtigungen: Sie benötigen die Rolle „sn_aia.admin“ (oder ähnliche Berechtigungen), um auf das AI Agent Studio zugreifen und mit der Erstellung beginnen zu können.

• Eine klare Aufgabe vor Augen: Übernehmen Sie sich bei Ihrem ersten Versuch nicht. Wählen Sie eine einfache, sich wiederholende Aufgabe, die Sie automatisieren möchten. Ein guter Ausgangspunkt ist beispielsweise die automatische Kategorisierung neuer Incidents oder die Bereitstellung von Status-Updates zu Tickets.

• Einige Daten zum Ausprobieren: Ihr KI-Agent benötigt etwas, womit er arbeiten kann. Stellen Sie sicher, dass Sie über vorhandene Datensätze wie Incidents, Probleme oder Wissensartikel verfügen, um Ihren Agenten zu testen.

So erstellen Sie einen ServiceNow KI-Agenten in 5 Schritten

Die Erstellung eines KI-Agenten in ServiceNow ist kein einzelner Klick. Es ist eher so, als würde man ein kleines, spezialisiertes Team zusammenstellen. Zuerst definieren Sie das Gesamtprojekt (den agentischen Workflow), dann weisen Sie ihm einen Mitarbeiter zu (den KI-Agenten), und schließlich geben Sie diesem Mitarbeiter die richtigen Fähigkeiten (die Tools).

Schauen wir uns an, wie alles zusammenpasst.

Schritt 1: Die Bausteine verstehen

Zuerst müssen Sie sich mit den drei Kernkomponenten vertraut machen, mit denen Sie arbeiten werden im AI Agent Studio. Diese Hierarchie zu verstehen, ist der Schlüssel, um Automatisierungen zu erstellen, die tatsächlich funktionieren.

• Agentischer Workflow (oder Anwendungsfall): Dies ist der Projektmanager. Er definiert das übergeordnete Problem, das Sie lösen möchten, wie z. B. „IT-Incidents automatisch lösen“. Er enthält die Hauptanweisungen und entscheidet, welche Agenten für die Aufgabe benötigt werden.

• KI-Agent: Dies ist Ihr Spezialist, der KI-gestützte „Mitarbeiter“, der einen bestimmten Teil des Projekts übernimmt. Sie können mehrere Agenten in einem Workflow haben. Beispielsweise könnte ein „Ermittler“-Agent Informationen sammeln, während ein „Löser“-Agent Maßnahmen ergreift. Jeder hat seine eigene Rolle und Anweisungen.

• Tools: Dies sind die Fähigkeiten im Werkzeugkasten Ihres Agenten. Ein Tool kann ein Skript, eine Flow-Designer-Aktion, eine einfache Datensatzaktualisierung (wie das Hinzufügen einer Notiz zu einem Ticket) oder eine Verbindung zu einer Wissensdatenbank sein. Ein Agent kann ohne seine Tools nicht viel tun.

Diese Denkweise hilft Ihnen, einen komplexen Prozess in kleinere, besser überschaubare automatisierte Schritte zu unterteilen.

Schritt 2: Erstellen Sie Ihren agentischen Workflow (das Projekt)

Nachdem die Konzepte klar sind, fangen wir an zu bauen. Wir werden einen einfachen Workflow einrichten, um neue IT-Incidents zu triagieren, indem wir einen relevanten Wissensartikel finden.

1. Gehen Sie zu Now Assist > AI Agent Studio.

2. Klicken Sie unter Agentische Workflows auf Neu.

3. Geben Sie Ihrem Workflow einen einfachen Namen, wie „Incident Auto-Triage“.

4. Erklären Sie im Feld Beschreibung das Ziel in einfachen Worten. Zum Beispiel: „Dieser Workflow analysiert neue Incidents, findet hilfreiche Wissensartikel und fügt sie den Arbeitsnotizen hinzu.“

5. Nun zum wichtigsten Teil: die Anweisungen. Dies ist der Haupt-Prompt für den gesamten Workflow. Seien Sie klar und direkt.

Für unser Beispiel könnten die Anweisungen so aussehen:

„Ihre Aufgabe ist es, einen neuen Incident zu analysieren. Lesen Sie zuerst die Kurzbeschreibung und die vollständige Beschreibung, um das Problem zu verstehen. Zweitens, verwenden Sie Ihre Tools, um die Wissensdatenbank nach einem relevanten Artikel zu durchsuchen. Fügen Sie abschließend einen Link zum besten Artikel, den Sie finden, in die Arbeitsnotizen des Incidents ein, damit der Support-Mitarbeiter ihn sehen kann.“

Schritt 3: Erstellen Sie Ihren KI-Agenten (den Mitarbeiter)

Jetzt, da wir unser Projekt haben, brauchen wir jemanden, der die Arbeit erledigt.

1. Wechseln Sie im AI Agent Studio zum Tab KI-Agenten und klicken Sie auf Neu.

2. Geben Sie Ihrem Agenten einen sinnvollen Namen, wie „IT-Triage-Spezialist“.

3. Beschreiben Sie im Feld KI-Agentenrolle seine Persönlichkeit und Aufgabe. Dies gibt dem zugrunde liegenden KI-Modell etwas Kontext. Zum Beispiel: „Sie sind ein hilfsbereiter IT-Service-Desk-Analyst. Ihre Hauptaufgabe ist es, neue Incidents zu untersuchen und Informationen zu finden, um sie schneller zu lösen.“

4. Die Anweisungen hier sind für diesen spezifischen Agenten und sagen ihm, wie er seine Arbeit als Teil des größeren Projekts erledigen soll.

Für unseren Spezialisten könnte das so aussehen:

„1. Holen Sie sich alle Details des aktuellen Incidents. 2. Erstellen Sie basierend auf der Beschreibung des Incidents eine Suchanfrage. 3. Verwenden Sie das Suchwerkzeug, um den besten einzelnen Wissensdatenbankartikel zu finden. 4. Verwenden Sie das Datensatzoperationen-Tool, um den Link des Artikels zu den Arbeitsnotizen hinzuzufügen.“

Schritt 4: Statten Sie Ihren Agenten mit Tools aus (den Fähigkeiten)

Ein Agent ohne Tools kann nichts tun. Dies ist oft der technischste Schritt, bei dem Sie Ihren Agenten mit den Funktionen von ServiceNow verbinden.

Für unseren „IT-Triage-Spezialisten“ benötigen wir zwei Haupt-Tools:

1. Eines, um die Wissensdatenbank zu durchsuchen.

2. Ein weiteres, um den Incident-Datensatz zu aktualisieren.

Fügen wir zuerst das Such-Tool hinzu:

1. Klicken Sie in der Konfiguration Ihres Agenten auf Tool hinzufügen und wählen Sie Search Retrieval.

2. Geben Sie ihm einen offensichtlichen Namen, wie „Wissensdatenbank durchsuchen“.

3. Sagen Sie dem Agenten in der Beschreibung, was es tut: „Verwenden Sie dieses Tool, um nach Wissensdatenbankartikeln zu suchen.“

4. Wählen Sie die Suchquelle aus, die auf Ihre Wissensdatenbank verweist.

Als Nächstes fügen wir das Aktualisierungs-Tool hinzu:

1. Klicken Sie erneut auf Tool hinzufügen, aber wählen Sie diesmal Record Operations.

2. Nennen Sie es „Incident-Arbeitsnotizen aktualisieren“.

3. Schreiben Sie für die Beschreibung: „Verwenden Sie dieses Tool, um interne Kommentare oder Arbeitsnotizen zu einem Incident hinzuzufügen.“

4. Richten Sie das Tool so ein, dass die Operation „Aktualisieren“ auf der Tabelle „Incident [incident]“ erlaubt ist.

Sie sehen, dass selbst für diese grundlegenden Aktionen jedes Tool einzeln eingerichtet werden muss. Wenn Sie etwas Komplexeres tun möchten, wie Benutzerdetails nachschlagen oder ein externes System überprüfen, müssen Sie wahrscheinlich eine Flow Action oder sogar ein Skript erstellen. Hier kann das „Low-Code“-Versprechen schnell zu einer Aufgabe für einen Entwickler werden.

Schritt 5: Verbinden, testen und bereitstellen Sie Ihren Agenten

Alles klar, Zeit, alles zusammenzufügen und zu sehen, ob es funktioniert.

1. Gehen Sie zurück zu Ihrem „Incident Auto-Triage“-Workflow.

2. Fügen Sie im Abschnitt KI-Agenten verbinden den „IT-Triage-Spezialisten“-Agenten hinzu, den Sie gerade erstellt haben.

3. Klicken Sie auf den Tab Testen. Hier können Sie eine vorhandene Incident-Nummer eingeben und den Workflow ausführen.

4. Die Testkonsole zeigt Ihnen den „Gedankengang“ des Agenten, wie er die Anweisungen verstanden hat, welche Tools er gewählt hat und das Endergebnis. Lesen Sie dies sorgfältig durch, um sicherzustellen, dass er das tut, was Sie erwarten.

Wenn die Tests gut aussehen, können Sie den Workflow aktivieren. Und schon haben Sie einen einfachen KI-Agenten, der Ihnen bei der Triage von Tickets hilft.

Die Herausforderung mit dem nativen Builder: Gibt es einen einfacheren Weg?

Okay, atmen Sie tief durch. Wie Sie sehen, hat selbst das Einrichten eines einfachen KI-Agenten in ServiceNow ziemlich viele bewegliche Teile. Es erfordert ein solides Verständnis der Plattformarchitektur, sorgfältiges Prompt-Writing auf mehreren Ebenen und oft auch ziemlich technische Tool-Konfigurationen. Für viele Teams kann dies eine echte Hürde sein, und es ist weit entfernt von der „in Minuten live gehen“-Erfahrung, die viele von uns von modernen KI-Tools erwarten.

Sie haben es mit einer steilen Lernkurve rund um Workflows, Agenten und Tools zu tun. Außerdem bedeutet alles, was über einfache Datensatzaktualisierungen hinausgeht, oft, dass ein Entwickler hinzugezogen werden muss, was zu einem Engpass führen kann. Die nativen Tools sind auch so konzipiert, dass sie mit Daten innerhalb von ServiceNow arbeiten. Aber was passiert, wenn Ihre besten Antworten in Confluence, Google Docs oder alten Slack-Threads vergraben sind?

Nach all dem ist es fair zu fragen, ob es einen unkomplizierteren Weg gibt.

Eine schnellere Alternative: eesel AI

Für Teams, die intelligente, flexible KI ohne aufwendige Einrichtung benötigen, bietet eesel AI einen anderen Ansatz. Anstatt von Ihnen zu verlangen, komplexe Automatisierungen innerhalb einer einzigen Plattform zu erstellen, fungiert eesel als intelligente Schicht, die sich direkt in ServiceNow und all Ihre anderen Tools einfügt.

Dieser Workflow zeigt, wie eesel AI den Support von der Ticketerstellung bis zur Lösung automatisiert.

Hier ist, wie eesel AI die Herausforderungen des nativen Builders angeht:

• Startklar in Minuten, nicht Monaten: Mit eesel AI bauen Sie keine Workflows von Grund auf. Sie verbinden einfach Ihr ServiceNow-Konto und andere Wissensquellen mit einfachen Ein-Klick-Integrationen. Der gesamte Einrichtungsprozess ist self-service und kann in der Zeit erledigt werden, die man für einen Kaffee braucht.

• Bringen Sie Ihr gesamtes Wissen zusammen: Warum Ihre KI auf die offizielle ServiceNow-Wissensdatenbank beschränken? eesel AI lernt sofort aus Ihren vergangenen ServiceNow-Tickets und Makros, verbindet sich aber auch mit externem Wissen an Orten wie Confluence, Google Docs, Notion und Sharepoint. Dies gibt Ihrer KI das vollständige Bild, was zu genaueren und hilfreicheren Antworten führt.

• Behalten Sie die Kontrolle, ohne Code: Sie müssen kein Entwickler sein, um die Funktionsweise der KI anzupassen. Mit dem einfachen Prompt-Editor von eesel können Sie der KI genau sagen, wie sie sich verhalten soll, welche Persona sie haben soll und welche Aktionen sie ausführen kann, wie z. B. ein Ticket eskalieren, ein Tag hinzufügen oder Bestellinformationen nachschlagen.

• Testen ohne Risiko: Bevor Sie den Schalter umlegen, können Sie mit eesel AI eine Simulation mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets durchführen. Sie erhalten einen klaren Bericht, der zeigt, wie die KI geantwortet hätte, Ihre prognostizierte Automatisierungsrate und wo Sie möglicherweise Wissenslücken haben. Dieses risikofreie Testen ermöglicht es Ihnen, Änderungen mit Zuversicht einzuführen.

Das Simulations-Dashboard von eesel AI zeigt die prognostizierte Automatisierungsleistung vor der Bereitstellung.

Statt einer weiteren internen Builder-Plattform ist eesel eine spezialisierte KI-Lösung für die Support-Automatisierung, die sich nahtlos in die Tools einfügt, die Sie bereits verwenden, einschließlich ServiceNow.

Nativ erstellen oder für Geschwindigkeit integrieren?

ServiceNow hat ein leistungsstarkes, wenn auch kompliziertes, Framework zur Erstellung von benutzerdefinierten KI-Agenten geschaffen. Für große Unternehmen mit dedizierten Entwicklern bietet es eine Fülle von Anpassungsmöglichkeiten innerhalb der ServiceNow-Welt.

Aber für die meisten Teams ist das Ziel, Probleme zu lösen und zur Arbeit zurückzukehren. Die Komplexität, die Lernkurve und die isolierte Natur des nativen Builders können Sie wirklich ausbremsen.

Tools wie eesel AI bieten einen direkteren Weg zur Support-Automatisierung. Indem Sie sich reibungslos mit ServiceNow verbinden und all Ihr verstreutes Wissen vereinen, können Sie intelligente, kontextsensitive KI-Agenten in einem Bruchteil der Zeit bereitstellen. Dies gibt Ihrem Team die Freiheit, sich auf das zu konzentrieren, was es am besten kann: exzellenten Service zu bieten.

Bereit zu sehen, wie schnell Sie Ihren Support automatisieren können? Starten Sie kostenlos mit eesel AI.