Während herkömmliche KI-Lösungen oft wie eine „Black Box“ wirken, die unvorhersehbare Antworten produziert, funktionieren moderne KI-Agenten völlig anders. Sie folgen strukturierten Denkprozessen, sammeln systematisch Informationen und treffen durchdachte Entscheidungen. Bei octonomy haben wir ein Multi-Agenten-System entwickelt, das genau diese Prinzipien umsetzt – und dabei eine beeindruckende Antwortqualität von 96% erreicht.

Standard-KI-Systeme arbeiten oft nach dem Prinzip der „One-Shot-Beantwortung“: Sie erhalten eine Anfrage und generieren sofort eine Antwort basierend auf Wahrscheinlichkeiten. Das Problem? Diese Antworten können ungenau, unvollständig oder sogar halluziniert sein.

Unser Ansatz bei octonomy ist grundlegend anders. Unsere KI-Agenten durchlaufen einen strukturierten Reasoning-Prozess, der mit einer gründlichen Kontextanalyse beginnt. Der Agent analysiert zunächst die Anfrage und identifiziert den spezifischen Kontext, bevor er systematisch durch relevante Wissensbereiche navigiert. Anstatt sofort eine Antwort zu produzieren, stellt der Agent bei Bedarf gezielte Nachfragen, um alle relevanten Informationen zu erfassen. Erst nach dieser vollständigen Informationssammlung wird eine fundierte Antwort erstellt.

Zentrale Wissensbasis als Fundament

Im Herzen unseres Systems steht eine intelligent strukturierte Wissensbasis, die aus verschiedenen Quellsystemen gespeist wird. Dokumentationssysteme wie Confluence und SharePoint liefern strukturierte Informationen, während Handbücher und technische Spezifikationen das Detailwissen bereitstellen. Workflows und Prozessdokumentationen sorgen für kontextuelle Verknüpfungen, und transaktionale Systeme ermöglichen den Zugriff auf Echtzeitinformationen.

Das besondere an unserer Lösung liegt jedoch nicht nur in der Datensammlung, sondern in der intelligenten Aufbereitung. Die Daten werden nicht einfach nur gespeichert, sondern durch spezialisierte Algorithmen transformiert. Durch intelligentes Chunking werden große Dokumente in sinnvolle Einheiten zerlegt, während Normalisierung und hierarchische Bereitstellung einen kontextsensitiven Knowledge Graph entstehen lassen. Diese Struktur ermöglicht es den Agenten, präzise und relevante Antworten zu generieren, anstatt sich in einem Meer von unstrukturierten Informationen zu verlieren.

Spezialisierte Agenten für unterschiedliche Aufgaben

Statt eines generischen „Alleskönners“ setzen wir auf spezialisierte Agenten, die jeweils für spezifische Aufgabenbereiche optimiert sind. Support-Agenten konzentrieren sich auf die schnelle und präzise Bearbeitung von Kundentickets, wobei sie darauf trainiert sind, komplexe technische Probleme in verständliche Lösungsschritte zu übersetzen.

Beratungs-Agenten hingegen sind für umfassende Anfragen im Außendienst konzipiert. Sie können auf umfangreiche Produktinformationen zugreifen und individuelle Lösungsansätze entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse des jeweiligen Kunden zugeschnitten sind. Diese Agenten verstehen nicht nur die technischen Spezifikationen, sondern können auch komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Produktkomponenten erklären.

Supervisor-Agenten fungieren als intelligente Weichen im System. Sie analysieren eingehende Anfragen, bewerten deren Komplexität und Kontext, und leiten sie an den jeweils besten Spezialisten weiter. Diese Orchestrierung sorgt dafür, dass jede Anfrage von dem Agent bearbeitet wird, der am besten für die spezifische Problemstellung geeignet ist.

Intelligente Tool-Integration

Unsere Agenten sind mehr als reine Chatbots – sie sind aktive Systemteilnehmer, die mit der gesamten IT-Landschaft interagieren können. Die Integration mit Ticketsystemen wie Jira, ServiceNow oder FreshDesk ermöglicht es den Agenten, nicht nur Anfragen zu beantworten, sondern auch Tickets zu erstellen, zu aktualisieren und zu verfolgen.

Logistiksysteme liefern Echtzeitinformationen über Lieferungen und Bestellstatus, während ERP-Systeme detaillierte Kundeninformationen und Bestellhistorien bereitstellen. Eine besonders innovative Erweiterung ist die Telefonie-Integration, die es ermöglicht, natürlichsprachige Gespräche zu führen. Kunden können die KI einfach anrufen und ihre Anliegen besprechen, als würden sie mit einem menschlichen Mitarbeiter sprechen.

Nehmen wir ein konkretes Beispiel aus unserem Devolo-WLAN-Support, um zu verdeutlichen, wie sich unser Reasoning-Ansatz von herkömmlichen KI-Systemen unterscheidet.

Wenn ein Kunde schreibt „Mein WLAN funktioniert nicht richtig“, würde eine Standard-KI-Lösung typischerweise eine generische Liste von Troubleshooting-Schritten ausgeben. Diese Antwort mag technisch korrekt sein, hilft aber oft nicht bei der spezifischen Problemlösung.

Unser octonomy-Agent beginnt stattdessen mit einer systematischen Kontexterfassung. Welches spezifische Devolo-Produkt verwendet der Kunde? Welche konkreten Symptome treten auf? Wann ist das Problem erstmals aufgetreten? Parallel dazu durchsucht der Agent die Top 50 relevantesten Dokumentenbereiche in unserer Wissensbasis und nutzt dabei fortgeschrittene Retrieval-Mechanismen.

Besonders beeindruckend ist die Fähigkeit zur Bild-Analyse in Echtzeit. Wenn die Wissensbasis technische Diagramme und Schaltpläne enthält, kann der Agent diese interpretieren und in seine Antwort einbeziehen. Ein intelligentes Reranking-System filtert anschließend die 10 präzisesten Informationsquellen heraus, basierend auf dem spezifischen Kontext der Anfrage.

Die strukturierte Antwort ist dann eine maßgeschneiderte Schritt-für-Schritt-Anleitung, die genau auf die Produktkonfiguration des Kunden zugeschnitten ist. Falls die erste Antwort nicht ausreicht, geht der Agent in den Dialog: „Haben Sie bereits Schritt X ausgeführt? Welches Ergebnis haben Sie erhalten?“ – und passt seine Empfehlungen entsprechend an.

Jeder Agent erhält über System-Prompting eine klare „Persönlichkeit“ und Arbeitsweise. Diese Prompts definieren nicht nur das Verhalten des Agenten, sondern auch seine Grenzen und Qualitätsstandards. Ein typisches System-Prompt könnte lauten: „Du agierst als Support-KI für den Bereich X. Du sollst dich strikt an die Handbücher halten, dir nichts ausdenken und kein Forenwissen benutzen. Sei präzise und gehe bei Unklarheiten gezielt nach. Bei komplexen Fällen sammle alle relevanten Informationen, bevor du eine Antwort gibst.“

Diese Prompts sind hochspezifisch und werden je nach Anwendungsfall sorgfältig angepasst. Ein Agent für schnelle Ticketbearbeitung verhält sich grundlegend anders als ein Agent für komplexe Beratungsgespräche, auch wenn beide auf derselben technischen Basis aufbauen.

Unser System folgt einer klaren Entwicklungsstrategie, die wir als Maturity-Kurve bezeichnen. In der ersten Stufe geht es um Wissenskonsolidierung – die zentrale Bereitstellung aller relevanten Informationen in strukturierter Form. Teams können auf diese Weise bereits deutlich effizienter arbeiten, da sie nicht mehr mühsam durch verschiedene Systeme navigieren müssen.

Die zweite Stufe bringt assistierte Automatisierung. Das System generiert Vorantworten und unterstützt bei der Bearbeitung, während menschliche Experten die finale Kontrolle behalten. Diese Phase ermöglicht es Teams, ihre Produktivität erheblich zu steigern, ohne das Risiko von Fehlern zu erhöhen.

Das Zielbild ist die autonome Vollautomatisierung, bei der das System Standardanfragen vollständig selbstständig bearbeitet. Komplexe Fälle werden intelligent erkannt und an menschliche Experten weitergeleitet, die sich dadurch auf die wirklich anspruchsvollen Aufgaben konzentrieren können.

Warum 96% Antwortqualität möglich sind

Die hohe Präzision unserer Antworten resultiert aus der Kombination mehrerer Faktoren, die sich gegenseitig verstärken. Strukturiertes Reasoning verhindert impulsive Antworten und sorgt für durchdachte Lösungen. Die kontextsensitive Wissensbasis mit hierarchischer Informationsstruktur ermöglicht es den Agenten, auch bei komplexen Anfragen die relevanten Informationen zu finden.

Spezialisierte Agenten für spezifische Anwendungsfälle sorgen dafür, dass jeder Agent optimal auf seine Aufgabe abgestimmt ist. Kontinuierliche Validierung durch systematische Nachfragen stellt sicher, dass die Lösung wirklich zum Problem passt. Die Integration in bestehende Systeme liefert Echtzeitinformationen, die für präzise Antworten unerlässlich sind.

Moderne KI-Agenten „denken“ nicht wie Menschen, aber sie folgen strukturierten Prozessen, die zu zuverlässigeren Ergebnissen führen als herkömmliche KI-Systeme. Bei octonomy haben wir diese Prinzipien in ein praktisches Multi-Agenten-System übersetzt, das komplexe Support-Prozesse nicht nur automatisiert, sondern dabei auch noch außergewöhnliche Qualität liefert.

Das Ergebnis: Teams können aufatmen, während die Produktivität steigt – genau wie unser Claim verspricht: „Wenn ihr Team wächst, ohne größer zu werden.“

Möchten Sie mehr über unsere Multi-Agenten-Technologie erfahren? Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Demo und erleben Sie, wie strukturiertes KI-Reasoning Ihre Support-Prozesse revolutionieren kann.