Sie denken also darüber nach, ein Werkzeug zur Workflow-Automatisierung wie Make mit einem AI-Agenten-Builder wie dem AgentKit von OpenAI zu verbinden. Auf den ersten Blick ergibt das viel Sinn. Sie könnten die riesige Bibliothek an App-Konnektoren von Make nutzen, um die Backend-Arbeit zu erledigen, während AgentKit die intelligenten, dialogorientierten Teile übernimmt. Das Ziel ist es, leistungsstarke KI-Agenten zu erstellen, die komplexe, mehrstufige Aufgaben völlig eigenständig bewältigen können.
Aber was braucht es wirklich, um das zu realisieren? Die Wahrheit ist, dass die Verbindung dieser beiden leistungsstarken (aber sehr unterschiedlichen) Plattformen keine einfache Plug-and-Play-Operation ist. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen realistischen Einblick, was Make-Integrationen mit AgentKit beinhalten, einschließlich der unschönen Details und Einschränkungen, und zeigt Ihnen einen optimierten Weg, um eine KI zu entwickeln, die ihre Arbeit erledigt.
Was sind Make und OpenAI AgentKit?
Um zu verstehen, warum diese Integration so knifflig ist, müssen wir uns ansehen, wofür jede Plattform eigentlich entwickelt wurde. Sie stammen aus unterschiedlichen Denkschulen und lösen unterschiedliche Probleme, und genau da wird es kompliziert.
Was ist Make?
Sie erinnern sich vielleicht an Make als Integromat. Es ist ein etabliertes visuelles Werkzeug zur Automatisierung von Arbeitsabläufen. Stellen Sie es sich wie eine digitale Telefonzentrale für Ihre Apps vor. Seine Hauptstärke ist sein riesiges Ökosystem von über 2.500 App-Integrationen, mit denen Sie Dinge wie Ihr CRM, Datenbanken und Kommunikationstools verbinden können, ohne Code schreiben zu müssen.
Make hat damit begonnen, KI-Funktionen hinzuzufügen, aber sie wirken eher wie eine Ergänzung zu seiner Hauptaufgabe: Prozesse zu automatisieren und Daten zwischen Anwendungen zu verschieben. Es ist fantastisch darin, die „Wenn dies passiert, dann tu das“-Logik zu handhaben, die ein Unternehmen am Laufen hält.
Was ist OpenAI AgentKit?
OpenAI AgentKit hingegen ist ein Toolkit, das speziell für die Erstellung von dialogorientierten KI-Agenten entwickelt wurde. Es geht darum, die Denkweise, die Logik und die Art und Weise, wie ein Agent mit Menschen spricht, abzubilden. Es besteht aus dem Agent Builder, einem visuellen Bereich zum Entwerfen, wie ein Agent „denkt“, und ChatKit, das Ihnen hilft, eine Chat-Benutzeroberfläche in Ihr Produkt einzubetten.
AgentKit konzentriert sich vollständig auf das Gespräch und die Intelligenz des Agenten, nicht auf die Verbindung zu einer Reihe von Backend-Systemen. Es gibt Ihnen die Werkzeuge, um das Gehirn der KI zu bauen, überlässt es aber Ihnen, herauszufinden, wie Sie es mit Informationen aus dem Rest Ihres Unternehmens füttern.
Das Versprechen und die Realität von Make-Integrationen mit AgentKit
Warum sollten Sie diese beiden also überhaupt verbinden wollen? Die Idee ist, ihre Stärken zu kombinieren. Sie würden Make für die schwere Arbeit im Backend verwenden und es einen AgentKit-Agenten auslösen lassen, um den dialogorientierten Teil einer Aufgabe zu erledigen.
Stellen wir uns vor, ein Kunde reicht ein Support-Ticket ein. In einer perfekten Welt würde der Prozess so aussehen:
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Ein neues Ticket kommt herein und startet ein Make-Szenario.
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Make holt sich die Kundendaten aus Ihrem CRM und die letzten Bestellungen aus Shopify.
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Make bündelt diese Informationen und sendet sie über einen API-Aufruf an Ihren AgentKit-Agenten.
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Der AgentKit-Agent, der nun über den gesamten benötigten Kontext verfügt, findet das Problem heraus und schreibt eine perfekt personalisierte Antwort.
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Make nimmt diese Antwort und postet sie zurück in Ihr Helpdesk, wodurch das Ticket aktualisiert wird.
Klingt großartig, oder? Das Problem ist, dass Sie nicht wirklich einen reibungslosen Arbeitsablauf schaffen. Sie bauen eine wackelige Brücke zwischen zwei getrennten Inseln. Dieses Setup zwingt Sie, Logik, API-Aufrufe und Fehlerbehandlung auf zwei verschiedenen Plattformen mit zwei unterschiedlichen Oberflächen zu verwalten. Sie sparen vielleicht anfangs etwas Zeit bei der Programmierung, zahlen aber später mit Komplexität und Wartungsaufwand dafür. Am Ende haben Sie mehrere Fehlerquellen, deren Suche und Behebung ein Albtraum ist.
Wesentliche Herausforderungen bei der Erstellung von Make-Integrationen mit AgentKit
Obwohl ein talentierter Entwickler dies wahrscheinlich zum Laufen bringen könnte, ist dieser DIY-Ansatz voller praktischer Probleme, die Projekte ins Stocken bringen, das Wachstum erschweren und Sie mit einem System zurücklassen können, das mehr Arbeit verursacht als es spart.
Fragmentiertes Wissen und Kontext
Ein in AgentKit erstellter Agent hat keine Ahnung, was in all den Apps vor sich geht, mit denen Make verbunden ist. Um dem Agenten nützlichen Kontext zu geben, müssen Sie Make manuell einrichten, um bestimmte Daten abzurufen und sie sorgfältig in einem API-Aufruf zu übergeben. Das ist langsam und umständlich und schränkt die Fähigkeit des Agenten, Informationen selbstständig zu finden, erheblich ein. Im Gegensatz dazu wird eine einheitliche Plattform wie eesel AI direkt auf all Ihren verbundenen Wissensquellen trainiert, von Helpdesk-Tickets bis hin zu Confluence-Seiten, ohne dass komplexe API-Setups erforderlich sind.
Mangel an einheitlichen Tests und Simulationen
Sie können Ihr Make-Szenario testen und Ihren AgentKit-Workflow in der Vorschau ansehen, aber es gibt keine Möglichkeit, eine Simulation des gesamten Prozesses von Anfang bis Ende mit echten Daten durchzuführen. Sie fliegen im Grunde blind, ohne eine echte Möglichkeit zu wissen, wie gut Ihre Automatisierung funktionieren wird oder kleine Fehler vor dem Start zu erkennen. Dies ist ein enormes Risiko, das Plattformen wie eesel AI zu lösen versuchen. Mit einem leistungsstarken Simulationsmodus können Sie Ihre KI sicher an Tausenden von vergangenen Tickets testen, bevor sie jemals eine einzige Kundenkonversation berührt.
Schwache Governance und Kontrolle
Der Versuch, Sicherheit, Berechtigungen und das Verhalten von Agenten über zwei separate Systeme hinweg zu verwalten, ist eine Einladung für Probleme. Ein in AgentKit erstellter Agent befolgt nicht automatisch die Geschäftsregeln oder spezifischen Kontrollen, die Sie möglicherweise in Make haben, was zu Compliance- und Sicherheitsproblemen führen kann. Eine dedizierte KI-Support-Plattform gibt Ihnen ein einziges Dashboard zur Steuerung von allem, mit dem Sie genau definieren können, welche Tickets die KI bearbeiten darf, welche Aktionen sie durchführen kann und welches Wissen sie verwenden darf.
Komplexer Wartungsaufwand und hohe Gemeinkosten
Bei einem Zwei-Plattformen-Setup kann eine kleine Änderung einen Dominoeffekt auslösen. Wenn eine API in Make aktualisiert wird, könnte dies das Datenformat beschädigen, das Ihr AgentKit-Workflow erwartet. Das bedeutet doppelten Wartungsaufwand und erfordert, dass Sie Experten für beide Plattformen haben, nur um Dinge zu reparieren. Anstatt Ihre Abläufe zu vereinfachen, haben Sie sie nur doppelt so kompliziert gemacht.
| Herausforderung | Auswirkung des DIY-Ansatzes mit Make + AgentKit |
|---|---|
| Fragmentiertes Wissen | Die KI hat begrenzten Kontext und benötigt komplexe API-Aufrufe, um Daten zu erhalten. |
| Keine End-to-End-Tests | Es ist ein riskanter Start; die Leistung lässt sich nicht vorhersagen. |
| Schwache Governance | Es ist schwierig, konsistente Sicherheits- und Geschäftsregeln durchzusetzen. |
| Hoher Wartungsaufwand | Sie haben doppelten Aufwand für Updates und Debugging auf zwei Plattformen. |
Ein einfacherer Ansatz für Make-Integrationen mit AgentKit: Vereinheitlichung von Workflows mit einer All-in-One-KI-Plattform
Anstatt zu versuchen, zwei verschiedene Werkzeuge zusammenzuflicken, was wäre, wenn Sie eine einzige Plattform verwenden würden, die von Anfang an darauf ausgelegt war, Wissen, Automatisierung und KI zusammenzubringen?
Genau das macht eesel AI. Es ist nicht nur ein Agenten-Builder oder ein Workflow-Tool; es ist eine komplette KI-Plattform für Support-Teams, die alles an einem Ort verwaltet und genau die Probleme löst, die der DIY-Ansatz schafft.
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All Ihr Wissen, sofort verbunden. Mit eesel AI können Sie Ihr Helpdesk, Wiki und andere Dokumente mit Ein-Klick-Integrationen verbinden. Die KI trainiert automatisch auf allem, einschließlich Ihrer vergangenen Tickets, sodass sie von Anfang an einen tiefen, nützlichen Kontext hat.
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In Minuten live gehen mit soliden Tests. eesel AI ist als Self-Service-Plattform konzipiert. Sie können sich anmelden, Ihre Datenquellen verbinden und Simulationen mit Tausenden Ihrer historischen Tickets durchführen, um in Minuten, nicht in Monaten, genaue Leistungsprognosen zu erhalten. Sie müssen nicht einmal mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen, um loszulegen.
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Volle Kontrolle über Ihre Automatisierung. Eine einfache, visuelle Workflow-Engine lässt Sie genau definieren, was Ihre KI tun soll. Sie können ihre Persona festlegen, ihr Wissen auf bestimmte Themen beschränken und benutzerdefinierte Aktionen erstellen, um Bestellinformationen nachzuschlagen oder Tickets zu kennzeichnen, alles ohne Code zu schreiben oder zwischen Plattformen zu wechseln.
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Nahtlose Integration mit Ihrem Helpdesk. eesel AI lässt sich direkt in die Tools integrieren, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk und Freshdesk. Es arbeitet mit Ihren bestehenden Workflows, anstatt Sie zu zwingen, neue von Grund auf zu erstellen.
Preisvergleich: Make und AgentKit vs. eine einheitliche Plattform
Natürlich sind die Kosten ein wichtiger Teil des Puzzles. Der DIY-Ansatz kann zu unangenehmen, unvorhersehbaren Rechnungen führen, die fast unmöglich zu budgetieren sind.
Make-Preise
Make berechnet Ihnen Gebühren basierend auf „Operationen“. Jeder Schritt in einem Workflow zählt als eine Operation. Ein einzelnes Support-Ticket könnte einen Workflow auslösen, der Dutzende von Operationen verbraucht, was Ihre Kosten schnell und ohne Vorwarnung skalieren lässt. Ihre Pläne beinhalten eine kostenlose Stufe, wobei kostenpflichtige Pläne wie der Core-Plan bei 9 $/Monat für 10.000 Operationen beginnen.
OpenAI AgentKit-Preise
AgentKit selbst hat keinen separaten Preis, aber Sie zahlen für die gesamte Nutzung der OpenAI-API und des Modells darunter. Jede Frage, jeder Schritt im Denkprozess des Agenten und jede Antwort verbraucht Token. Bei leistungsstarken Modellen wie GPT-4o können sich diese Kosten unglaublich schnell summieren, was es fast unmöglich macht, Ihre monatliche Rechnung vorherzusagen.
eesel AI-Preise: Eine einheitliche Alternative
eesel AI verwendet ein klares, vorhersehbares Modell mit einer festen monatlichen Gebühr für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen. Ein riesiger Vorteil ist, dass es keine Gebühren pro Lösung gibt, sodass Ihre Kosten nicht in die Höhe schnellen, nur weil Sie einen geschäftigen Monat hatten. Sie erhalten alle benötigten Funktionen in einem Plan, mit Preisen, die Ihnen ein sicheres Skalieren ermöglichen.
| Plattform | Preismodell | Vorhersehbarkeit | Am besten geeignet für |
|---|---|---|---|
| Make | Pro Operation | Gering bis Mittel | Teams mit einfachen Workflows mit geringem Volumen. |
| OpenAI AgentKit | Pro Token (API-Nutzung) | Sehr Gering | Experimentelle Projekte, bei denen das Budget keine Rolle spielt. |
| eesel AI | Feste Gebühr pro Interaktionsstufe | Hoch | Unternehmen, die vorhersehbare Kosten und skalierbare KI benötigen. |
Wählen Sie das richtige Werkzeug für Ihre Make-Integrationen mit AgentKit
Auch wenn die Verbindung von Make und AgentKit eine interessante technische Herausforderung sein mag, führt sie zu einem fragilen, übermäßig komplexen System, das für die reale Support-Automatisierung schwierig zu verwalten, zu testen und zu skalieren ist. Die Realität ist, dass Workflow-Tools für Backend-Prozesse und Agenten-Builder für die Gestaltung von Konversationen gedacht sind. Für den Kundensupport benötigen Sie eine Plattform, die beides ohne den ganzen Aufwand erledigt.
Für Teams, denen Geschwindigkeit, Kontrolle und Zuverlässigkeit wichtig sind, ist eine einheitliche, zweckgebundene Plattform die logischste Wahl. Eine Lösung wie eesel AI bietet Ihnen die ganze Leistung eines fortschrittlichen KI-Agenten ohne die Kopfschmerzen der Integration. Sie ermöglicht es Ihnen, sich auf die Verbesserung Ihres Kundenerlebnisses zu konzentrieren, anstatt ein Frankenstein-Monster von einem Technologie-Stack zu pflegen.
Dieses Video demonstriert eine Methode zur Verbindung eines OpenAI-Agenten mit einer Vielzahl von Automatisierungen und veranschaulicht die Konzepte hinter Make-Integrationen mit AgentKit.
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Häufig gestellte Fragen
Benutzer hoffen, die umfangreiche App-Konnektivität von Make für Backend-Prozesse mit den dialogorientierten KI-Fähigkeiten von AgentKit zu kombinieren. Dies zielt darauf ab, leistungsstarke KI-Agenten zu schaffen, die mehrstufige Aufgaben automatisieren und gleichzeitig intelligent mit Benutzern interagieren können.
Zu den wesentlichen Herausforderungen gehören fragmentiertes Wissen über Plattformen hinweg, das Fehlen einheitlicher End-to-End-Tests, eine schwache Governance über das KI-Verhalten und eine komplexe Wartung aufgrund der Verwaltung von zwei unterschiedlichen Systemen. Diese Probleme können zu erhöhtem Aufwand und Fehlerquellen führen.
Ein Agent in AgentKit hat kein inhärentes Wissen über die mit Make verbundenen Apps. Make muss manuell konfiguriert werden, um spezifische Daten zu extrahieren und diese dann sorgfältig über API-Aufrufe an AgentKit zu übergeben, ein Prozess, der langsam, umständlich sein und die Autonomie des Agenten einschränken kann.
Nein, eine wesentliche Einschränkung ist die Unfähigkeit, End-to-End-Simulationen des gesamten Prozesses mit realen Daten durchzuführen. Sie können einzelne Komponenten testen, aber es gibt keine integrierte Möglichkeit, die Gesamtleistung vorherzusagen oder Fehler vor der Bereitstellung zu erkennen, was zu risikoreichen Starts führt.
Make berechnet pro Operation, und AgentKit (OpenAI API-Nutzung) berechnet pro Token, was zu unvorhersehbaren und potenziell hohen Kosten führt, die schnell skalieren. Eine einheitliche Plattform wie eesel AI bietet in der Regel vorhersehbarere Pauschalpreise für KI-Interaktionen und vermeidet so Spitzen bei den Lösungskosten.
Eine einheitliche KI-Plattform wie eesel AI ist darauf ausgelegt, Wissen, Automatisierung und KI von Anfang an zusammenzubringen. Sie bietet sofortige Wissensverbindungen, integrierte Tests, vollständige Kontrolle über die Automatisierung und eine nahtlose Helpdesk-Integration in einer einzigen Umgebung.
