Use-Case-Fokus
Nicht jeder Prozess braucht einen Agenten. Wir klären, wo Autonomie echten Mehrwert stiftet – und wo klassische Automatisierung reicht.
Systeme, die selbstständig arbeiten.
Automatisierung führt Regeln aus. Autonome Agenten denken. Sie treffen Entscheidungen, passen sich an Situationen an und übernehmen Aufgaben eigenständig. Nesani entwickelt diese Systeme aus Schwäbisch Gmünd heraus, für Unternehmen deutschlandweit.
KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erstellt.
Für wen
Wenn Regeln nicht mehr reichen.
Viele Abläufe sind zu variabel für klassische Automatisierung. Autonome Agenten übernehmen Aufgaben, die Kontext, Einschätzung und Handlungsspielraum erfordern – zuverlässig und nachvollziehbar.
- Unternehmen mit bereits etablierten KI- und Prozesslösungen.
- Komplexe, variable Abläufe jenseits einfacher Wenn-Dann-Regeln.
- Teams, die Kapazität für strategische Arbeit freisetzen wollen.
Was in jedem Projekt steckt
Kontrollierte Autonomie
Agenten handeln innerhalb definierter Grenzen: klare Rollen, Rechte und Eskalationswege – keine Black-Box-Entscheidungen.
Beobachtbarkeit
Jede Aktion ist nachvollziehbar: Logs, Metriken und Audit-Trails, damit Systeme kontrollierbar bleiben.
So entsteht Ihr Agenten-System.
Vier Schritte vom Use-Case bis zum Live-Betrieb – mit klarer Architektur, kontrollierter Autonomie und transparentem Monitoring.
01
Use-Case-Definition
Wir klären gemeinsam, welche Aufgaben sich für autonome Agenten eignen – und welche nicht. Ohne Hype, mit klarem Fokus.
- Aufgaben- und Wertschöpfungsanalyse
- Risiko- und Grenzbewertung
- Eindeutige Zielbilder
02
Architektur
Design der Agenten-Struktur: Rollen, Rechte, Tools, Gedächtnis und Eskalationswege – als stabile Grundlage für den Betrieb.
- Agenten- und Rollenmodell
- Tool- und System-Anbindung
- Sicherheits- und Governance-Ebene
03
Entwicklung & Tests
Iterativer Aufbau mit Testszenarien, Evaluations-Runden und kontrollierter Erweiterung des Handlungsspielraums.
- Prototyp und Iterationen
- Evaluations- und Sicherheitstests
- Stufenweise Freigabe
04
Deployment & Monitoring
Produktiver Betrieb mit Monitoring, Audit-Trails und klar definierten Rückfallprozessen – damit Autonomie nicht zu Undurchschaubarkeit wird.
- Live-Deployment
- Monitoring und Alerts
- Audit- und Review-Prozesse
FAQ
Häufige Fragen
Was unterscheidet einen autonomen Agenten von einem KI-Workflow?
Ein Workflow folgt festen Regeln, ein Agent trifft Entscheidungen. Agenten nutzen Tools, bewerten Zwischenergebnisse und passen ihr Vorgehen an. Sinnvoll, wenn Abläufe zu variabel für klassische Wenn-Dann-Regeln sind.
Wie wird verhindert, dass Agenten unkontrolliert handeln?
Klare Rollen, Rechte, Tool-Grenzen und Eskalationswege. Jede Aktion ist über Logs und Audit-Trails nachvollziehbar. Stufenweise Freigabe statt großer Wurf.
Welche Modelle setzt Nesani ein?
Aktuell überwiegend Claude (Anthropic) und GPT-Modelle (OpenAI), je nach Anwendungsfall. Modellauswahl ist Teil der Architektur und nicht in Beton gegossen.
Bereit, Kapazität freizusetzen?
Ein unverbindliches Erstgespräch – wir prüfen, wo autonome Agenten Sinn ergeben und wo nicht. Ehrlich und ohne Aufschlag.
