Was ist ein Machine-Learning-Agent und wie funktioniert er?

Stellen Sie sich einen Support-Agenten vor, der nicht nur Tickets beantwortet, sondern tatsächlich aus jedem einzelnen Gespräch lernt. Einen, der von selbst intelligenter und schneller wird, ohne dass Sie ihn ständig neu trainieren müssen. Klingt ein bisschen nach Science-Fiction, aber genau das macht ein Machine-Learning-Agent.

Wir sprechen nicht von den klobigen, regelbasierten Chatbots von vor ein paar Jahren. Diese Agenten sind eher wie autonome Teamkollegen, die den Kontext verstehen und im Laufe der Zeit besser in ihrem Job werden.

In diesem Leitfaden lüften wir den Vorhang, was ein Machine-Learning-Agent wirklich ist, wie er funktioniert und wie Sie einen für Ihr eigenes Team einrichten können, ohne Kopfschmerzen zu bekommen.

Was ist also überhaupt ein Machine-Learning-Agent?

Zuerst sprechen wir über einen Standard-AI-Agenten. Im Kern ist es ein Programm, das seine Umgebung betrachten kann und Maßnahmen ergreift, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Ein einfaches Beispiel ist ein Chatbot, der nur einige voreingestellte Menüoptionen anbietet.

Ein Machine-Learning-Agent ist eine ganz andere Liga. Der entscheidende Unterschied ist seine Fähigkeit, aus Daten und Erfahrungen zu lernen. Er folgt nicht einfach gedankenlos einem Skript; er verfeinert ständig seinen eigenen Ansatz.

Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber altmodischen Chatbots. Wenn ein Kunde eine Frage auf eine neue Weise formuliert oder ein neuer Problemtyp auftaucht, wird ein einfacher Bot wahrscheinlich einfach aufgeben und das Ticket eskalieren. Er benötigt einen Menschen, der manuell neue Regeln für jede Möglichkeit schreibt. Ein Machine-Learning-Agent hingegen ist darauf ausgelegt, Muster in Daten zu erkennen und sein Verhalten selbstständig anzupassen. Der ganze Sinn besteht darin, knifflige, nuancierte Situationen zu bewältigen (wie das Erkennen der Frustration eines Kunden oder das Zusammenstellen einer Antwort aus fünf verschiedenen Dokumenten), die man nie mit einfachen "Wenn-dann"-Regeln programmieren könnte.

Alt-Titel: Infografik, die einen regelbasierten Chatbot mit einem Machine-Learning-Agenten vergleicht.

Alt-Text: Eine Infografik, die die überlegene Anpassungsfähigkeit eines Machine-Learning-Agenten im Vergleich zu einem einfachen Chatbot zeigt, der starren Regeln folgt.

Die Bestandteile eines Machine-Learning-Agenten

Um zu verstehen, wie diese Agenten denken und lernen, hilft es, unter die Haube zu schauen. Sie arbeiten im Allgemeinen in einem vierteiligen Zyklus, der sich ständig wiederholt.

Die Wahrnehmung des Machine-Learning-Agenten: Die Welt sehen und verstehen

Wahrnehmung ist, wie der Agent Informationen aufnimmt. Für einen Kundensupport-Agenten bedeutet dies, neue Tickets, Chats und E-Mails zu lesen. Aber es geht um mehr als nur das Lesen von Wörtern auf einem Bildschirm. Gute Wahrnehmung beinhaltet das Einbeziehen von Kontext aus anderen Quellen, wie der Bestellhistorie eines Kunden von Shopify oder ihrem Kontotyp aus Ihrer internen Datenbank. Der Agent benötigt die ganze Geschichte, um wirklich hilfreich zu sein.

Alt-Titel: Ein Machine-Learning-Agent, der den Kundenkontext wahrnimmt.

Alt-Text: Ein Screenshot, der die Wahrnehmung eines Machine-Learning-Agenten demonstriert, indem er Kontext aus mehreren Quellen sammelt, um das Problem eines Kunden zu verstehen.

Denken und Planen: Das Gehirn des Machine-Learning-Agenten

Hier trifft der Agent Entscheidungen, normalerweise mit Hilfe eines Large Language Models (LLM). Nachdem er die Situation (das Ticket und den gesamten zugehörigen Kontext) wahrgenommen hat, findet der Agent heraus, wie er das Problem des Kunden am besten lösen kann. Dies ist nicht nur ein schneller Gedanke. Es ist ein Prozess, bei dem das Problem in kleinere Schritte zerlegt wird, wie das Herausfinden, was der Kunde will ("Ich brauche eine Rückerstattung" vs. "Wie benutze ich diese Funktion?"), das Finden der richtigen Informationen und dann das Schreiben einer Antwort, die sowohl hilfreich als auch einfühlsam ist.

Aktion: Wie ein Machine-Learning-Agent Dinge erledigt

Eine Aktion ist einfach das, was der Agent tut, nachdem er nachgedacht hat. Es ist der Punkt, an dem er tatsächlich mit Ihrer anderen Software interagiert, um Dinge zu erledigen. Für einen Support-Agenten könnte eine Aktion eine Reihe von Dingen sein:

• Schreiben und Senden einer Antwort an den Kunden.

• Hinzufügen eines Tags wie "Rückerstattung" oder "Dringend" zu einem Ticket.

• Schließen eines Tickets, das gelöst wurde.

• Weiterleiten eines wirklich schwierigen Problems an einen menschlichen Spezialisten.

• Verwenden einer API, um den Bestellstatus in Ihrem System nachzuschlagen.

Alt-Titel: Ein Machine-Learning-Agent, der auf ein Support-Ticket reagiert.

Alt-Text: Screenshot, der zeigt, wie ein Machine-Learning-Agent eine Aktion durchführt, indem er ein Ticket korrekt taggt und eine Antwort vorbereitet.

Lernen: Wie ein Machine-Learning-Agent immer besser wird

Dies ist das Geheimnis, das ihn zu einem echten Machine-Learning-Agenten macht. Nachdem er eine Aktion ausgeführt hat, schaut der Agent, was als nächstes passiert ist. Hat der Kunde zurückgeschrieben, "Perfekt, danke!"? Oder musste ein menschlicher Agent einspringen und die Antwort korrigieren? Dieses Feedback ist alles. Der Agent nutzt es, um sein eigenes Verständnis zu aktualisieren, wodurch es weniger wahrscheinlich wird, dass er denselben Fehler zweimal macht.

Die Qualität dieser Feedback-Daten ist entscheidend. Hier glänzt eine Plattform wie eesel AI wirklich, da sie es Agenten ermöglicht, direkt aus der eigenen Geschichte Ihres Unternehmens von Tausenden vergangener Support-Tickets zu lernen. Das bedeutet, dass sie von Tag eins an mit Ihren spezifischen Kundenproblemen, wie eine gute Antwort aussieht, und dem Tonfall Ihrer Marke vertraut sind, ohne dass Sie ein Trainingshandbuch erstellen müssen.

Verschiedene Arten von AI-Agenten und die Rolle des Machine-Learning-Agenten

Nicht alle AI-Agenten sind gleich. Es gibt einige verschiedene Arten von AI-Agenten, aber der "Lernende Agent" ist derjenige, der in Bereichen wie dem Kundensupport wirklich das Spiel verändert. Hier ist ein kurzer Vergleich, um zu zeigen, was ich meine.

Agententyp	Funktionsweise	Häufiger Anwendungsfall	Einschränkungen
Einfacher Reflex-Agent	Folgt einfachen "Wenn-dann"-Regeln basierend auf dem, was er jetzt sieht.	Ein Thermostat, der sich einschaltet, wenn der Raum zu kalt wird.	Hat kein Gedächtnis, kann nichts Neues oder Komplexes bewältigen.
Zielbasierter Agent	Findet eine Abfolge von Schritten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.	Eine GPS-App, die die schnellste Route zu Ihrem Ziel berechnet.	Kann überfordert werden, wenn es zu viele Optionen gibt; nicht sehr flexibel.
Lernender Agent	Wird im Laufe der Zeit besser, indem er aus seinen Handlungen lernt.	Ein Support-Agent, der seine Antworten mit jedem Ticket verbessert.	Benötigt gute Daten und ein solides Feedback-System, um richtig zu lernen.
Der Lernende Agent ist mit Abstand der leistungsstärkste und flexibelste Typ für ein schnelllebiges Umfeld. Seine Fähigkeit zur Anpassung macht ihn zu einer perfekten Lösung für die unvorhersehbare Welt des Kundensupports. Hier sind einige Dinge, die Sie mit einem tun können:

• Automatisieren von Lösungen: Ein Agent kann die Mehrheit der häufigen Fragen zu Bestellungen, Rückerstattungen und grundlegender Produktunterstützung bearbeiten. Dies entlastet Ihr menschliches Team, damit es sich auf die schwierigeren Probleme konzentrieren kann, die ihre Aufmerksamkeit erfordern.

• Tickets intelligent priorisieren: Er kann weit über das bloße Suchen nach Schlüsselwörtern hinausgehen. Ein lernender Agent kann das Thema, die Stimmung und die Dringlichkeit eines Tickets verstehen, bevor er es automatisch an die richtige Person oder Abteilung sendet.

• Unterstützung für menschliche Agenten: Er kann als hilfreicher Assistent für Ihr Team agieren, indem er genaue, kontextbewusste Antwortentwürfe vorschlägt. Dies hilft Ihrem Team, schneller zu reagieren, und bringt neue Mitarbeiter in Rekordzeit auf den neuesten Stand.

Dieses Video bietet einen großartigen Überblick über die Grundlagen von AI-Agenten und erklärt, wie sie funktionieren und was sie zu leistungsstarken Werkzeugen für die Automatisierung macht.

Das größte Hindernis für lernende Agenten war schon immer, ihnen eine gute Lernumgebung zu bieten. Eine Plattform wie eesel AI löst dies, indem sie Ihren Agenten direkt mit dem gesamten Wissen Ihres Unternehmens verbindet. Egal, ob es sich um vergangene Tickets, Ihre Confluence-Artikel oder geteilte Google Docs handelt, der Agent hat immer den Kontext, den er benötigt, um zu lernen und seine Arbeit gut zu machen.

Häufige Herausforderungen beim Aufbau eines Machine-Learning-Agenten und wie man sie vermeidet

Während die Idee eines lernenden Agenten aufregend ist, war der Aufbau eines solchen von Grund auf historisch gesehen eine echte Herausforderung. Die gute Nachricht ist, dass moderne Plattformen genau diese Probleme gelöst haben und diese Technologie für fast jeden zugänglich machen.

Das Datenproblem des Machine-Learning-Agenten: Müll rein, Müll raus

Das Problem: Wir alle kennen das Sprichwort, und es trifft besonders auf AI zu. Ein Agent ist nur so intelligent wie die Daten, aus denen er lernt. In der Vergangenheit bedeutete dies, dass Teams viel Zeit damit verbringen mussten, riesige Datensätze manuell zu erstellen und zu kennzeichnen. Es war langsam, teuer und erfasste selten, wie echte Kunden tatsächlich sprechen.

Wie man es behebt: Die besten Trainingsdaten befinden sich wahrscheinlich direkt in Ihrem Helpdesk. Anstatt einen Datensatz von Grund auf neu zu erstellen, verbindet ein Tool wie eesel AI sich direkt mit Ihren vorhandenen Tools wie Zendesk oder Freshdesk. Es lernt aus all Ihren vergangenen Support-Gesprächen und nimmt automatisch Ihre Markenstimme und häufige Kundenprobleme auf. Keine manuelle Datenvorbereitung erforderlich.

Alt-Titel: Einen Machine-Learning-Agenten mit Ihren Helpdesk-Daten verbinden.

Alt-Text: Ein Screenshot, der zeigt, wie ein Machine-Learning-Agent in einer Plattform wie eesel AI mit Helpdesks wie Zendesk verbunden werden kann, um aus vorhandenen Support-Daten zu lernen.

Die Implementierungsherausforderung des Machine-Learning-Agenten

Das Problem: Traditionelle AI-Projekte sind dafür bekannt, lang und kompliziert zu sein. Sie erfordern normalerweise spezialisierte Ingenieure, knifflige Integrationen und Monate der Arbeit, bevor man etwas sieht. Einige Unternehmen müssen sogar ihr gesamtes Helpdesk aufgeben, nur um ein neues, unflexibles AI-Tool zu verwenden.

Wie man es behebt: Der Einstieg in AI sollte kein ganzes Entwicklungsteam erfordern. Mit eesel AI können Sie Ihr Helpdesk mit einem Klick verbinden und in Minuten, nicht Monaten, einen funktionierenden Agenten haben. Sie müssen keinen Code schreiben oder eine lange Verkaufsvorführung durchlaufen. Es passt einfach in den Workflow, den Sie bereits haben.

Das ‘Black Box’-Vertrauensproblem des Machine-Learning-Agenten

Das Problem: Es ist völlig verständlich, nervös zu sein, wenn man einer AI erlaubt, mit Ihren Kunden zu sprechen. Woher wissen Sie, dass sie nichts Falsches oder Unpassendes sagt? Viele AI-Tools geben Ihnen nicht viel Kontrolle oder Einblick und bitten Sie im Grunde, die Daumen zu drücken und das Beste zu hoffen.

Wie man es behebt: Vertrauen wird durch Tests und Kontrolle verdient. eesel AI bietet Ihnen einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihren Agenten an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie er geantwortet hätte, ohne jegliches Risiko. Von dort aus können Sie klare Regeln festlegen, für welche Arten von Tickets die AI selbstständig handeln kann und welche sie eskalieren muss. Dies ermöglicht es Ihnen, klein anzufangen, Vertrauen aufzubauen und es auszurollen, wenn Sie bereit sind.

Alt-Titel: Testen eines Machine-Learning-Agenten im Simulationsmodus.

Alt-Text: Ein Screenshot der Simulationsfunktion von eesel AI, eine sichere Umgebung zum Testen, wie ein Machine-Learning-Agent auf echte Kundentickets reagieren würde.

Die unvorhersehbaren Kosten des Machine-Learning-Agenten

Das Problem: Viele AI-Unternehmen berechnen Ihnen für jedes Ticket, das ihr Bot löst. Das klingt zunächst vernünftig, bedeutet aber, dass Ihre Rechnung steigt, je besser die AI ihre Arbeit macht. Wenn Sie einen geschäftigen Monat haben und Ihr Agent Tausende von Tickets automatisiert, könnten Sie mit einer überraschend hohen Rechnung konfrontiert werden. Sie werden dafür bestraft, erfolgreich zu sein.

Die Lösung: Sie sollten wissen, wofür Sie bezahlen. eesel AI hat ein einfaches, pauschales Abonnement, basierend auf dem von Ihnen gewählten Plan. Ihre Rechnung wird nicht plötzlich steigen, nur weil der Agent einen großartigen Job macht. Das macht die Budgetierung einfach und bedeutet, dass Sie Ihre Automatisierungsgewinne tatsächlich feiern können, ohne sich um die Kosten zu sorgen.

Der Machine-Learning-Agent und die Zukunft einer anpassungsfähigen Belegschaft

Ein Machine-Learning-Agent ist nicht nur ein weiteres Stück Automatisierungssoftware. Es ist ein intelligentes System, das mit Ihrem Unternehmen wächst. Indem er aus jedem Kundengespräch lernt, wird er kontinuierlich besser in dem, was er tut, was zu enormen Verbesserungen in Effizienz und Servicequalität rund um die Uhr führt. Wichtiger ist, dass er die sich wiederholende Arbeit übernimmt, sodass Ihre menschlichen Agenten sich auf die komplexen, beziehungsaufbauenden Aufgaben konzentrieren können, in denen sie am besten sind.

Und obwohl die Technik dahinter kompliziert ist, haben Plattformen wie eesel AI es unglaublich einfach gemacht, loszulegen. Sie benötigen kein Team von Datenwissenschaftlern oder ein riesiges Budget, um einen leistungsstarken, sich selbst verbessernden Agenten zu bauen, der auf dem einzigartigen Wissen Ihres Unternehmens trainiert ist.

Bereit zu sehen, was ein echter Machine-Learning-Agent für Ihr Team tun kann? Melden Sie sich kostenlos bei eesel AI an und trainieren Sie einen Agenten in wenigen Minuten mit Ihren eigenen Daten.