AI Agents

AI Agents verbinden Daten, Wissen und Systeme und führen Aufgaben kontrolliert aus. Jede Aussage bleibt nachvollziehbar, jede Aktion steuerbar. Souverän On-Premises oder in jeder Cloud.

Verbinden. Orchestrieren. Ausführen.

AI Agents verbinden Systeme, koordinieren Abläufe und führen Aufgaben innerhalb klar definierter Handlungsspielräume aus. So lassen sich Prozesse automatisieren, ohne Kontrolle oder Governance aus der Hand zu geben.

Quellenbasiert und transparent.

AI Agents arbeiten mit Unternehmenswissen, Datenbanken und Fachsystemen. Aussagen bleiben bis zur Originalquelle nachvollziehbar und schaffen Transparenz und Vertrauen.

Kontrollierte Autonomie.

AI Agents recherchieren, formulieren und bereiten Aktionen vor. Für jeden Workflow ist klar definiert, was autonom ausgeführt werden darf und wann eine Freigabe erforderlich ist.

Freie Wahl des Sprachmodells.

AI Agents nutzen das Sprachmodell, das am besten zu den Anforderungen passt – über API oder als lokal betriebenes Modell innerhalb der AltaSigma-Plattform.

Unternehmenswissen, Daten und Prozesse sind über viele Systeme verteilt. AI Agents verbinden diese Informationen, schaffen kontextbezogene Antworten und setzen Aufgaben kontrolliert um.

Sie definieren die Aufgabe. Der AI Agent findet den Weg zur Lösung.

Dafür nutzt der Agent freigegebene Daten, Dokumente und Werkzeuge. Je nach Aufgabe werden Informationen recherchiert, kombiniert und bewertet, nächste Schritte geplant und Aktionen kontrolliert ausgeführt.

AI AgentOrchestrierung
DokumenteWiki & IntranetTabellen & DatenbankenTickets & MailsFachsystemeVektor-IndexVolltext-IndexGraph-Index
Ticket-AntwortCRM-EintragE-MailReportML-Prognose
Freigabe

Für Ihre vorhandenen Systeme gebaut.

Die AI Agents greifen auf Dateiablagen, Datenbanken, SharePoint, Ticketsysteme, CRM und ERP zu und wachsen flexibel mit Ihrer Systemlandschaft mit.

Dokumente und Dateien

DokumentePDF, Word, PowerPoint
TabellenExcel, CSV
Web- und IntranetseitenHTML, interne Webseiten, Wikis
DateiablagenNetzlaufwerke, S3-kompatibler Objektspeicher

Strukturierte Daten

DatenbankenRelationale und analytische Datenbanken
Data WarehousesAnalyse- und Reportingdaten
Data Lakes & LakehousesParquet, Delta Lake, Apache Iceberg
Graph- und WissensdatenEntitäten, Beziehungen und Knowledge Graphs

Wissen und Kommunikation

WissensplattformenConfluence, SharePoint, Notion
Tasks und ProjekteJira, Asana, Microsoft Planner
Chat und MessagingMicrosoft Teams, Slack
E-MailOutlook, Exchange, Gmail

Fachsysteme und Aktionen

TicketsystemeZendesk, Jira Service Management, ServiceNow
CRMSalesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics
ERPSAP, Microsoft Dynamics und weitere ERP-Systeme
APIs, Tools und ModelleEigene Schnittstellen, MCP sowie ML-Modelle

Ihr System ist nicht dabei?

AltaSigma nutzt den MCP-Standard, um Systeme und Werkzeuge flexibel anzubinden. Bestehende MCP-Server integrieren wir direkt, zusätzliche Anbindungen entwickeln wir passend zu Ihren Anforderungen. Zugriffsrechte und Freigaben sind von Anfang an berücksichtigt.

AI Agents wie Modelle managen: versioniert, messbar, vergleichbar.

Jeder Agent wird versioniert und mit eigenen Quellen, Evaluationen und seiner Historie verwaltet. Änderungen an Modell, Daten oder Konfiguration lassen sich dadurch gezielt messen und vergleichen.

Antworten mit Quellenbezug.

  • Jeden Arbeitsschritt nachvollziehen. Jeder mehrstufige Ablauf bleibt transparent: welche Werkzeuge der Agent nutzt, in welcher Reihenfolge und mit welchem Ergebnis. Von jedem Schritt gelangen Sie per Klick bis zu den verwendeten Parametern.
  • Direkt zur Quelle springen. Verwendete Informationen bleiben bis zur Fundstelle im Original nachvollziehbar. Dokument, Seitenzahl und Relevanzwert zeigen jederzeit, worauf ein Ergebnis oder eine Aktion basiert.
  • Wissen gezielt ergänzen. Abkürzungen, interne Begriffe oder Ausnahmen lassen sich per Feedback in die Wissensbasis aufnehmen. Der Agent berücksichtigt dieses Wissen anschließend bei seinen weiteren Aufgaben.

Kontinuierliches Qualitätsmonitoring.

  • Trefferquote prüfen. Recall und Precision zeigen, wie zuverlässig der Agent die passenden Werkzeuge, Dokumente und Informationsquellen für eine Aufgabe findet.
  • Antwortqualität bewerten. Eine standardisierte Evaluations-Suite mit Referenzantworten macht die Qualität des Agents messbar und zeigt, wie sich Änderungen auf die Ergebnisse auswirken.
  • Modelle und Konfigurationen vergleichen. Jede Variante wird im Model Management versioniert und lässt sich direkt mit früheren Ständen oder alternativen Konfigurationen vergleichen.

Behalten Sie die Kontrolle über Agents, Modelle und Daten.

Wie viele AI Agents eingesetzt werden, wo die Plattform betrieben wird und welche Modelle zum Einsatz kommen, bestimmen Sie selbst. Verwaltung, Versionierung und Monitoring erfolgen zentral im AltaSigma Model Management.

  • Zentrales AI Model Management

    AI Agents werden gemeinsam mit ML-Modellen und lokal betriebenen Sprachmodellen zentral verwaltet. Versionierung, Bereitstellung und Überwachung erfolgen mit denselben durchgängigen Werkzeugen.

  • Agents für unterschiedliche Aufgaben

    Statt eines universellen AI Agents kommen spezialisierte Agents für unterschiedliche Bereiche und Prozesse zum Einsatz. Jeder arbeitet mit eigenen Datenquellen, Werkzeugen, Berechtigungen und Regeln.

  • Flexible Bereitstellung

    On-Premise, Private Cloud oder Public Cloud: Der Betriebsort richtet sich nach Ihren Anforderungen, die AltaSigma-Plattform bleibt dieselbe. Kubernetes-basiert und mit durchgängigem Funktionsumfang.

  • Durchgängige Observability

    LLM-, Tool- und Systemaufrufe werden zentral erfasst und überwacht. Abläufe, Fehler und Laufzeiten lassen sich gezielt analysieren. Bestehende Monitoring-Lösungen können über OpenTelemetry angebunden werden.

  • Freie Wahl des Sprachmodells

    AltaSigma nutzt den OpenAI-kompatiblen API-Standard und unterstützt so eine breite Auswahl kommerzieller Sprachmodelle. Offene Modelle können lokal betrieben und zentral im Model Management verwaltet werden.

  • Datenhoheit

    Bei lokal betriebenen Sprachmodellen bleiben Verarbeitung und Speicherung in der eigenen Infrastruktur. Unternehmensdaten müssen nicht an externe Sprachmodell- oder Cloud-Dienste übertragen werden.

Aus der Praxis: Wo AI Agents heute unterstützen.

Vier Beispiele aus Kundenservice, Wissensmanagement, Instandhaltung und Controlling.

Service-Tickets schneller beantworten

Der AI Agent analysiert eingehende Kundenanfragen und recherchiert in gelösten Fällen, Handbüchern und Produktinformationen. Daraus erstellt er einen fundierten Antwortvorschlag mit nachvollziehbaren Quellen, den das Support-Team prüft, bei Bedarf ergänzt und freigibt.

Verteiltes Wissen zentral nutzbar machen

Der AI Agent greift auf Informationen aus SharePoint, Confluence, Jira und Netzlaufwerken zu und führt relevante Inhalte aus unterschiedlichen Quellen zusammen. Bestehende Zugriffsrechte werden dabei berücksichtigt, sodass jeder nur auf die Informationen zugreift, für die eine Berechtigung besteht.

Störungen an Maschinen und Anlagen schneller beheben

Der AI Agent ordnet kryptische HMI-Meldungen ein, gleicht sie mit E-Plänen, Handbüchern und technischen Unterlagen ab und lokalisiert mögliche Fehlerursachen. Daraus entstehen konkrete Handlungsempfehlungen bis hin zum passenden Ersatzteil. Freigegebene Folgeaktionen, etwa eine Bestellung, können direkt angestoßen werden.

Vom Standardreport zur flexiblen Analyse

Statt auf vordefinierte Reports angewiesen zu sein, können Fachbereiche Unternehmenskennzahlen direkt in natürlicher Sprache analysieren. Der AI Agent übersetzt Fragestellungen in die nötigen Datenabfragen, führt relevante Informationen zusammen und bereitet die Ergebnisse verständlich auf. Für Prognosen kann er vorhandene ML-Modelle einbeziehen.

Wo können AI Agents bei Ihnen den Unterschied machen?

Nennen Sie uns gerne Ihre Anforderungen, Systeme und Datenquellen. Wir richten unsere Demo gezielt auf Ihre Anforderungen aus und zeigen, wie sich Ihr Anwendungsfall mit AltaSigma umsetzen lässt.

FAQs

Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die Ziele verfolgen, Aufgaben planen, Werkzeuge nutzen und Aktionen ausführen können. Mit AltaSigma lassen sich solche AI Agents gezielt mit Unternehmensdaten, Fachsystemen und definierten Workflows verbinden.