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Grundkonzepte

Bevor Sie Automationen bauen, hilft es, die Bausteine zu kennen und zu wissen, wie sie zusammenspielen. Diese Seite erklärt die Konzepte in Alltagssprache – Programmierkenntnisse sind nicht nötig.

Das Gesamtbild​

Von oben nach unten gelesen: Ein Trigger löst aus, die Schritte laufen nacheinander ab, jeder Schritt kann aus einer gemeinsamen Ablage namens Speicher lesen und in sie schreiben, und an jeder Stelle kann ein Schritt ein KI-Modell befragen, etwas in einer Wissensbasis nachschlagen oder pausieren, um den Benutzer etwas zu fragen.

Trigger – wann läuft es​

Jede Automation hat genau einen Trigger. Der Trigger beantwortet die Frage: Wodurch startet diese Automation?

Trigger gibt es in einigen Varianten:

  • Zeitgesteuert – ein fester Zeitplan. „Jeden Werktag um 7:00 Uhr.“
  • Ereignisgesteuert – etwas geschieht außerhalb der Plattform. Eine neue E-Mail, eine neue Datei, ein neuer Datensatz in einer Datenbank, ein Webhook-Aufruf.
  • Vom Benutzer ausgelöst – bei Agenten startet der Benutzer einen Chat oder sendet ein Formular ab.

Jeden Trigger im Detail beschreibt der Abschnitt Integrationen.

Schritte – was tut es​

Schritte sind die Abfolge von Aktionen, die die Automation nach dem Trigger ausführt. Jeder Schritt nutzt genau eine Integration (ein KI-Modell aufrufen, eine E-Mail senden, eine Datenbank abfragen, eine Datei schreiben, …) und hat seine eigene Konfiguration.

Schritte laufen der Reihe nach ab, von oben nach unten. Die Ausgabe eines Schritts ist meist die Eingabe des nächsten – über den gemeinsamen Speicher.

Speicher – die Ablage für Zwischenergebnisse​

Im Speicher legen Schritte ihre Ergebnisse ab, damit spätere Schritte sie aufgreifen können. Stellen Sie ihn sich als gemeinsame Pinnwand innerhalb dieses einen Laufs der Automation vor.

  • Ein Schritt, der Daten abruft, schreibt sie unter einem Namen Ihrer Wahl in den Speicher (zum Beispiel customer_record).
  • Ein späterer Schritt liest sie aus dem Speicher, indem er auf diesen Namen verweist.

Einige Dinge sollten Sie wissen:

  • Der Speicher gilt je Lauf. Die Daten leben so lange wie der Lauf. Der nächste Lauf beginnt mit einer leeren Pinnwand.
  • Der Speicher übersteht Pausen. Pausiert die Automation, um den Benutzer etwas zu fragen, und geht es zehn Minuten später weiter, ist alles im Speicher noch da.
  • Der Speicher ist privat für den Lauf. Andere Automationen sehen ihn nicht.

Sie müssen den Speicher nicht selbst verwalten – wenn Sie einen Schritt konfigurieren, übernehmen Felder, die als „Eingabe aus dem Speicher“ oder „Ausgabe in den Speicher“ gekennzeichnet sind, die Verknüpfung für Sie.

Bedingungen – soll dieser Schritt wirklich laufen​

Sie können an jeden Schritt eine Bedingung knüpfen. Ergibt die Bedingung „falsch“, wird der Schritt übersprungen, und die Automation macht mit dem nächsten Schritt weiter. Bedingungen gibt es in zwei Varianten:

  • Deterministisch – eine Formel wie customer_priority == 'high'. Reine Logik, ohne KI, sofort ausgewertet.
  • Natürliche Sprache – ein Satz wie „Nur ausführen, wenn die letzte Nachricht des Kunden dringend klang.“ Die Plattform lässt ein KI-Modell den Satz anhand des aktuellen Speichers bewerten.

Verwenden Sie deterministische Bedingungen, wann immer Ihre Prüfung rein logisch ist. Verwenden Sie Bedingungen in natürlicher Sprache, wenn die Entscheidung tatsächlich Urteilsvermögen erfordert.

Wartepunkte – Interaktion mit dem Benutzer​

Manche Schritte sind dafür gedacht, die Automation zu pausieren und auf den Benutzer zu warten. Zwei häufige Fälle:

  • Ein interaktiver Workflow, der mittendrin eine menschliche Entscheidung braucht.
  • Ein Agent, der dem Benutzer eine Rückfrage stellt.

In diesem Fall wird der Lauf angehalten. Die Konversation erscheint im Posteingang. Sobald der Benutzer antwortet, setzt die Automation dort fort, wo sie stehen geblieben ist, und die Antwort steht im Speicher bereit.

Personas – wie sich eine KI verhält​

Eine Persona ist eine benannte Beschreibung, wie eine KI auftreten soll. Sie enthält meist die Rolle („Sie sind ein freundlicher Assistent für ein Logistikunternehmen“), den Ton und alle Regeln, die eingehalten werden sollen („Nennen Sie niemals interne Kostenzahlen“).

Sie können Personas einmal festlegen und in mehreren Automationen wiederverwenden. So bleibt der Ton über alle Ihre Agenten hinweg einheitlich.

Modelle – welche KI​

Ein Modell ist eine eingerichtete Verbindung zu einem KI-Anbieter – OpenAI, Anthropic, Mistral oder ein selbst betriebenes Ollama. Schritte, die mit einer KI arbeiten, wählen ein Modell. Verschiedene Schritte können verschiedene Modelle nutzen, wenn das sinnvoll ist (zum Beispiel ein kleines, schnelles Modell für die Vorsortierung und ein großes, langsameres Modell für die endgültige Antwort).

Einzelheiten finden Sie im Abschnitt Modelle.

Wissen – Ihre eigenen Daten​

Eine Wissensbasis ist Ihr eigener Dokumentenbestand – Handbücher, FAQs, Produktbeschreibungen, ausgelesene Webseiten –, den die KI durchsuchen kann. Schritte, die Wissen nutzen, senden nicht Ihre gesamte Wissensbasis an die KI; sie durchsuchen sie zuerst und senden nur die passenden Teile.

Einzelheiten finden Sie unter Wissen.

Ausgabeformate – was die KI zurückgibt​

Wenn ein Schritt ein KI-Modell aufruft, können Sie ein Ausgabeformat festlegen:

  • Natürliche Sprache – reiner Text. Gut für E-Mails, Zusammenfassungen und Antworten im Chat.
  • JSON – strukturierte Daten in freier Form. Gut, wenn ein späterer Schritt bestimmte Felder verarbeiten muss.
  • Strukturierte Felder – JSON nach einem Schema, das Sie beschreiben. Die Plattform erzeugt das Schema für Sie aus einer Liste von Feldern. Nutzen Sie diese Variante, wenn es auf die genaue Form ankommt.

Alles zusammen – ein kleines Beispiel​

Hier ist ein kleiner, aber realistischer Workflow:

  1. Trigger – jeden Werktag um 7:00 Uhr.
  2. Schritt 1 – die Support-Datenbank nach Tickets abfragen, die in den letzten 24 Stunden eröffnet wurden. Ausgabe in den Speicher als tickets.
  3. Schritt 2 – ein KI-Modell mit einer Anweisung wie „Fassen Sie diese Tickets zusammen, gruppiert nach Priorität“ aufrufen. Eingabe aus dem Speicher: tickets. Ausgabe in den Speicher: summary.
  4. Schritt 3 – eine E-Mail an die Teamleitung senden, mit summary als Inhalt.

Das ist alles. Drei Schritte, ein Trigger, ein Modell. Sobald Sie die Bausteine kennen, ist die ganze Automation in einer Viertelstunde gebaut.

Nächste Schritte​