Häufig gestellte Fragen
Diese Integrationen könnten die manuelle Ticket-Triage automatisieren, lange Problem-Threads zusammenfassen, Antworten entwerfen für Nutzerfeedback und sogar dabei helfen, vage Fehlerberichte zu konkretisieren, indem sie weitere Details von den Nutzern einholen.
Nein, ist es nicht. AgentKit ist ein Entwickler-Toolkit, das erheblichen individuellen Entwicklungsaufwand erfordert, um Konnektoren zu erstellen und zu warten, was es für Teams ohne dedizierte Entwicklerressourcen ungeeignet macht.
Zu den Hauptschwierigkeiten gehören die Notwendigkeit, einen benutzerdefinierten Konnektor mit dem Model Context Protocol zu erstellen, Wissensdatenbanken manuell zu aktualisieren und komplexe, „spaghetti-artige“ Workflows im visuellen Builder zu verwalten, die schwer zu debuggen sein können.
AgentKit verwendet die Standard-API-Preise von OpenAI, die nutzungsbasiert sind. Das bedeutet, die Kosten sind unvorhersehbar, da sie von der Anzahl der durch Agenteninteraktionen verbrauchten Tokens abhängen, was die Budgetierung zu einer Herausforderung macht.
AgentKit ist ein allgemeines Toolkit und es fehlen ihm support-spezifische Funktionen wie automatisches Training auf Basis vergangener Tickets, risikofreie Simulation, schrittweise Einführungsmöglichkeiten oder Ein-Klick-Support-Aktionen, die alle eine benutzerdefinierte Programmierung erfordern.
Ja, speziell entwickelte Plattformen wie eesel AI bieten Ein-Klick-Integrationen mit Helpdesks und Wissensquellen, die sofort einsatzbereite Support-Funktionen und eine vorhersehbare Preisgestaltung bieten, ohne dass eine individuelle Entwicklung erforderlich ist.
Obwohl AgentKit für Entwickler, die neue KI-Anwendungen erstellen, leistungsstark ist, erfordert es umfangreiche individuelle Entwicklungsarbeit, führt zu hohem Wartungsaufwand und es fehlen ihm wesentliche support-spezifische Funktionen sowie eine vorhersehbare Preisgestaltung, was es für diese Teams weniger praktisch macht.
