Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
KI & maschinelles Lernen
KI-Agenten erstellen und orchestrieren
Kliv ist ein KI-App-Builder. Beschreiben Sie das Wissen, die Berechtigungen, die Aktionen, die Übergaben und die Zeitpläne des Agenten, und Kliv baut den Agenten in die App, der er dient.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist kein bloßes Chatfenster und kein Agenten-Dashboard — es ist eine KI, die Software für Sie baut.
Sie beschreiben die App und den Agenten, den Sie brauchen, in einfachen Worten, und Kliv baut die echte App: die Daten, die Bildschirme, die Wissensdatenbank, die Berechtigungen, die Aktionen und die Gesprächsprotokolle. Sie besitzen sie, betreiben sie unter Ihren eigenen Konten und ändern sie später, indem Sie danach fragen. Es ist keine Vorlage.
Auf dieser Seite umfasst die App das Erstellen und Orchestrieren von KI-Agenten. Kliv baut alle Arten von Web-Apps; diese Seite konzentriert sich auf Agenten, die in diesen Apps leben und ihren Regeln folgen.
Warum Agenten in die App gehören
Viele Agenten-Werkzeuge geben Ihnen ein Chatfenster und überlassen Ihnen die schwierigen Teile: wo das Wissen liegt, worauf der Agent zugreifen darf, wer welche Daten sehen kann und wann ein Mensch übernehmen sollte.
Kliv baut Agenten in die App, der sie dienen. Der Agent eines Großhändlers kann dieselben Katalogzeilen lesen, die auch der Shop nutzt, sieht die eigenen Bestellungen des angemeldeten Kunden und die von niemandem sonst und handelt nur über Fähigkeiten, die Sie erteilt haben. Orchestrierung bedeutet Berechtigungen, Zeitpläne, Gesprächsprotokolle und Eskalationswege, die in die App eingebaut sind.
Woraus ein Agent besteht
Die Datensätze und Regeln, die ein Agent braucht, bevor Sie ihm Nutzer anvertrauen.
Die Wissensdatenbank
Datenblätter, Drehmomenttabellen, Katalog-PDFs, Richtlinien und Handbücher werden hochgeladen und indexiert. Der Agent antwortet aus Ihren Dokumenten, ohne dass Sie eine Vektordatenbank betreiben müssen.
Fähigkeiten
Jede Aktion wird einzeln erteilt: eine Bestellung nachschlagen, ein Angebot entwerfen, eine Retoure anlegen, einen Termin buchen. Was Sie nicht erteilen, steht nicht zur Verfügung.
Der Zugriff des Nutzers
Der Agent erbt den zeilenbasierten Zugriff des angemeldeten Nutzers. Ein Kunde, der nach seiner Bestellung fragt, erhält seine eigenen Zeilen; ein Konkurrent, der geschickt fragt, erhält nichts.
Gesprächsprotokolle
Jede Unterhaltung wird als Zeilen in Ihrer Datenbank gespeichert. Sie können sie durchsehen, durchsuchen und nutzen, um die Wissensdatenbank zu verbessern.
Übergabe an Menschen
Wenn eine Frage nicht länger automatisiert werden sollte, öffnet die App einen Support-Vorgang mit angehängtem Gesprächsprotokoll. Ein Mensch beginnt mit bereits vorhandenem Kontext.
Geplante Aufgaben
Agenten können auch geplante Aufgaben übernehmen, etwa jede Nacht veraltete Angebote markieren oder jeden Montag unbeantwortete Fragen in Slack zusammenfassen.
Ein Beispiel: Sabines Industrieteile-Großhandel
So könnte ein Großhändler einen mit Kliv gebauten Agenten einsetzen. Es ist nur ein Beispiel — Sie würden Ihre eigenen Dokumente, Nutzer, Aktionen und Eskalationsregeln beschreiben.
Die Dokumente werden durchsuchbar
Sabine lädt 40 Katalog-PDFs und die Retourenrichtlinie hoch. Die Indexierung läuft automatisch, und der Agent kann Produktfragen aus diesen Dateien beantworten.
Die Bestellabfrage wird bewusst erteilt
Der Agent beantwortet zunächst nur Richtlinienfragen. Dann erteilt Sabine die Bestellabfrage, sodass er den Bestellstatus eines angemeldeten Kunden unter denselben Regeln wie das Portal lesen kann.
Die Zugriffsgrenze wird geprüft
Ein Szenario meldet sich als Kunde A an und fragt nach der Bestellung von Kunde B. Der Test nutzt die echte App auf einer verwerfbaren Datenbankkopie und bestätigt, dass der Zugriff verweigert wird.
Eskalation gehört zur Aufgabe
Ungelöste Unterhaltungen öffnen Support-Vorgänge mit angehängtem Gesprächsprotokoll, und Slack benachrichtigt den richtigen Support-Kanal. Der Agent weiß, wann er aufhören muss.
Gesprächsprotokolle zeigen, was zu verbessern ist
Nach dem Start liest Sabine die Gesprächsprotokolle und findet fehlende Katalogbegriffe. Sie aktualisiert die Wissensdatenbank dort, wo der Agent gestolpert ist.
Beschreiben Sie den gewünschten Agenten
Kliv baut aus Ihrer Beschreibung, geben Sie also die Dokumente an, aus denen er antworten soll, die Aktionen, die er ausführen darf, die Nutzer, denen er dient, und wann er eskalieren soll. Hier sind drei Beispiele:
Agent für die Auftragsannahme
Handbücher, Bestellstatus, Retouren und Protokollierung.
“Baue ein Kundenportal für meinen Industrieteile-Großhandel. Füge einen KI-Agenten hinzu, der aus hochgeladenen Produkthandbüchern und Drehmomenttabellen antwortet, den eigenen Bestellstatus des angemeldeten Kunden prüft, Retouren nur für Bestellungen innerhalb der Rückgabefrist anlegt, unklare Fälle an den Support eskaliert und jedes Gesprächsprotokoll speichert.”
Buchungsagent
Servicefragen und aktuelle Verfügbarkeit.
“Baue eine Terminplanungs-App für meinen Reparaturbetrieb. Füge einen Agenten hinzu, der aus hochgeladenen Leistungsbeschreibungen antwortet, nur freie Termine anzeigt, einen Termin für einen angemeldeten Kunden bucht, eine Bestätigungs-E-Mail sendet und Preisausnahmen an einen Mitarbeiter-Vorgang eskaliert.”
Interner Richtlinien-Agent
Mitarbeiterprozesse mit Eskalation.
“Baue ein internes Werkzeug, in dem Mitarbeiter einem Agenten Fragen stellen, die aus hochgeladenen HR- und Betriebsprozessen beantwortet werden. Speichere jede Unterhaltung, lass ungelöste Fragen einen Support-Vorgang öffnen und beschränke Richtlinienkategorien nach Mitarbeiterrolle.”
Wie Orchestrierung funktioniert
Verschiedene Agenten können verschiedene Aufgaben haben. Eine App kann einen kundenseitigen Agenten für Bestellabfrage und Retouren haben und einen internen Agenten, der Margendaten liest. Die Grenze bilden die erteilte Fähigkeit und die Zeilenregeln.
Identität kommt zuerst. Agenten dienen angemeldeten Nutzern: E-Mail und Passwort, Anmeldung mit Google oder Facebook, Passkeys oder Zwei-Faktor. Die App weiß, wer fragt, bevor der Agent antwortet.
Die Rückkopplung ist eingebaut. Gesprächsprotokolle zeigen, wo die Wissensdatenbank dünn ist. Sie können jederzeit Dokumente hinzufügen, und Änderungen gehen über denselben geprüften Veröffentlichungsablauf live wie der Rest der App.
Was Agenten erteilt werden kann, wie die Indexierung funktioniert und wie Gesprächsprotokolle in der Praxis aussehen — der ausführliche Leitfaden zu Agenten führt durch die gesamte Oberfläche.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist ein KI-App-Builder. Sie beschreiben die Web-App und den Agenten, den Sie brauchen, und Kliv baut die App, den Agenten, die Daten, die Berechtigungen und die Bildschirme darum herum.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Der Agent läuft in einer Anwendung, die für Ihre Daten, Nutzer und Abläufe gebaut ist. Es ist keine generische Agenten-Vorlage.
Kann ich sie ändern, nachdem sie gebaut ist?
Ja. Sie können Dokumente hinzufügen, erteilte Fähigkeiten ändern, Eskalationsregeln anpassen oder einen weiteren Agenten hinzufügen, indem Sie um die Änderung bitten.
Was hält den Agenten davon ab, sich etwas auszudenken?
Er ist in der Wissensdatenbank verankert, die Sie erstellen, und handelt nur über Fähigkeiten, die Sie erteilen. Wenn die Dokumente keine Antwort enthalten, ist der richtige Weg die Eskalation mit angehängtem Gesprächsprotokoll.
Kann der Agent Aktionen ausführen, nicht nur antworten?
Ja. Er kann Aktionen ausführen, die Sie ausdrücklich erteilen, etwa eine Bestellung nachschlagen, einen Termin buchen, eine Anfrage einreichen oder ein Angebot entwerfen. Jede Aktion läuft unter den Berechtigungen des angemeldeten Nutzers.
Wie sehe ich, was er gesagt hat?
Jede Unterhaltung wird als Gesprächsprotokoll in Ihrer eigenen Datenbank gespeichert. Sie können diese Protokolle lesen, durchsuchen und prüfen.
Muss ich KI-Infrastruktur betreiben?
Nein. Die Indexierung der Wissensdatenbank, die Agenten-Laufzeit und die Speicherung der Gesprächsprotokolle sind Teil der App, die Kliv baut. Sie betreiben keine Vektordatenbank, keine Warteschlange und keinen separaten KI-Server.
Können zwei Agenten unterschiedlichen Zugriff haben?
Ja. Ein Kundenagent kann Bestellabfrage und Retouren haben, während ein interner Agent mitarbeiterspezifische Daten liest. Fähigkeiten und Zeilenregeln bestimmen die Grenze.
Können Kunden über den Agenten die Daten anderer sehen?
Nein. Der Agent liest über dieselben zeilenbasierten Zugriffsregeln wie die App. Ein angemeldeter Nutzer erhält nur Zeilen, die er lesen darf.
Kann ich Kliv später wieder verlassen?
Ja. Der Code der App wird mit Ihrem eigenen Git-Repository synchronisiert, sodass ein Wechsel ein git pull statt eines Neuaufbaus ist.
Kann ich meine eigene Domain verwenden?
Ja. Die App kann unter Ihrer eigenen Domain laufen, mit dem Agenten darin.
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Geben Sie dem Agenten eine Aufgabe, nicht nur ein Chatfenster
Beschreiben Sie, was er wissen soll, was er tun darf, wem er dient und wann ein Mensch übernehmen soll. Kliv baut den Agenten in die App, die diese Regeln durchsetzt.
