Regelbasierte Logik

Spezifikationen

Grundlegende Einstellungen

KI-Agenten bieten eine innovative Möglichkeit, Kundenanfragen effizient zu bearbeiten und Standardprozesse zu automatisieren.Dank der flexiblen Konfiguration lassen sich Agenten passgenau auf individuelle Anforderungen abstimmen. Die Erstellung erfolgt in wenigen, klar strukturierten Schritten, die unter den oben aufgeführten Tabs beschrieben ist.

1. Spezifikationen festlegen

Hier wird der Grundstein für den KI-Agenten gelegt. Dazu gehören:

Name: Der Name des Agenten sollte den Aufgabenbereich widerspiegeln, z. B. „Abschlags-Agent“.
Beschreibung: Eine kurze Beschreibung hilft, den Zweck des Agenten auf einen Blick zu erfassen.
Thema: Das Thema ergibt sich aus den vorhandenen Skill-Tags. So könnte ein Abschlags-Agent dem Skill-Tag “Zahlungsverkehr” zugewiesen werden. Die Zuweisung sorgt für eine klare organisatorische Zuordnung und erleichtert bspw. den Zugriff über den Vorlagenkatalog.
Kanäle: Bestimmen, über welche Kommunikationswege der KI-Agent agieren soll – E-Mail, Chat, Brief, Telefon, etc. Ein Agent kann problemlos mehreren Kanälen zugewiesen werden.

2. Avatar wählen

Der Avatar verleiht dem KI-Agenten eine visuelle Identität und unterstreicht seinen individuellen Charakter. Dabei stehen verschiedene Optionen zur Verfügung:

Stil: Soll der Avatar eher professionell, freundlich oder neutral wirken?
Farbakzente: Zusätzlich können Farben ausgewählt werden, die bspw. zur Markenidentität passen.
Wiedererkennungswert: Ein einheitlicher Avatar über alle Kanäle hinweg stärkt das visuelle Erscheinungsbild des KI-Agenten.

3. Intelligenz konfigurieren

Hier entscheidet sich, wie der KI-Agent Aufgaben löst:

Smarte Argumentationslogik: Regeln in natürlicher Sprache ohne Programmierung – ideal für Standardprozesse.
Regelbasierte Logik: Codebasierte Workflows für komplexere Abläufe.

4. Persönlichkeit anpassen

Die Persönlichkeit des KI-Agenten definiert, wie er kommuniziert – nicht nur inhaltlich, sondern auch im Ton. Über intuitive Regler lässt sich der Kommunikationsstil feinjustieren:

Informell bis formell: Soll der KI-Agent locker oder geschäftlich auftreten?
Sprechstil: Von knappen Antworten bis hin zu ausführlichen Erklärungen.
Konzise bis umfassend: Bestimmt die Detailtiefe der Rückmeldungen.

Diese Anpassungen sorgen dafür, dass der KI-Agent perfekt zur Unternehmenssprache passt und das Kundenerlebnis positiv unterstützt.

Alle Spezifikationen – Name, Thema, Intelligenz, Persönlichkeit und Kanäle – lassen sich jederzeit flexibel anpassen. So bleibt der KI-Agent dynamisch und stets an aktuelle Anforderungen angepasst.

Erkennung

Methoden und Konfiguration

Im Bereich Erkennung wird festgelegt, wann ein KI-Agent einem Ticket zugewiesen wird. Dies kann basierend auf Stichworten, Ticketdaten oder KI-Analyse erfolgen.

Authentifizierung

Ist diese Option aktiviert, werden Anfragen von nicht authentifizierten Kunden vom KI-Agenten ignoriert. Diese Einstellung eignet sich besonders für Prozesse, die sensible Daten betreffen oder eine Verifizierung des Kunden voraussetzen.

Erkennungsmethoden

Für die Zuweisung von KI-Agenten stehen verschiedene Methoden zur Auswahl:

KI-Erkennung

Die KI-gestützte Erkennung basiert auf maschinellem Lernen. Anweisungen helfen dem KI-Agenten dabei, Muster in Kundenanfragen zu identifizieren. Eine klare und präzise Anweisung verbessert die Erkennungsgenauigkeit des KI-Agenten. BeispielAnweisung an den KI-Agenten für Kundenanliegen zum Thema “SEPA Widerruf”:

Bedingungserkennung

Die Zuweisung des KI-Agenten erfolgt anhand von Ticket-, Kunden- und/oder Vertragsattributen. Bedingungen können beliebig verknüpft werden. BeispielVerknüpfung von Bedingungen für Kundenanliegen zu Marketingzwecken:

KI- und Bedingungserkennung

KI-Agenten werden dann zugewiesen, wenn beide Methoden zutreffen. BeispielHier wird der KI-Agent zugewiesen, wenn die KI-Trainingsdaten zutreffen, UND in der Nachricht des Kunden kein Bezug auf Kündigung oder Umzug genommen wird:

KI- oder Bedingungserkennung

KI-Agenten werden basierend auf einer der beiden Methoden zugewiesen. BeispielHier wird der KI-Agent zugewiesen, wenn die KI-Trainingsdaten zutreffen, ODER in der Nachricht des Kunden kein Bezug auf Kündigung oder Umzug genommen wird. Die Zuweisung würde hier vermutlich für sehr viele Fälle greifen:

Nur manuelle Erkennung

KI-Agenten werden ausschließlich manuell durch einen Bearbeiter zugewiesen.

Eingabeparameter

Zweck und Konfiguration

Regelbasierte KI-Agenten nutzen definierte Eingabeparameter, um Informationen aus Kundenanfragen oder anderen Datenquellen zu extrahieren und weiterzuverarbeiten. Diese Parameter steuern, welche Daten erfasst, analysiert und für die Verarbeitung verwendet werden.

Parameterverwaltung

1. Eingabeparameter und ihre QuellenEingabeparameter können aus verschiedenen Quellen entnommen werden:

Ticketdaten: Informationen aus dem ursprünglichen Ticket
Kundendaten: Stammdaten des Kunden
Vertragsdaten: Informationen zum Vertrag des Kunden
Extraktion durch KI: Automatische KI-Analyse der Kundenanfrage zur Erkennung relevanter Informationen.
Manuelle Festlegung: Ein fester Wert, der von einem Nutzer definiert wird.

2. Parameterwerte und PflichtfelderJeder Parameter benötigt einen Wert, der je nach Quelle automatisch extrahiert oder manuell eingetragen wird. Pflichtfelder sind notwendig, um sicherzustellen, dass bestimmte Informationen immer vorhanden sind.3. ParameterattributeDie folgenden Felder sind bei der Konfiguration eines Parameters verfügbar:

Feld	Beschreibung
Referenz zu Quelle Key	Technischer Schlüssel zur Identifikation im Datenobjekt (z. B. `channel`)
Variablenname in Business-Logik	Interner Bezeichner zur Weiterverarbeitung in Logik und Aktionen
Bezeichnung für User	Anzeigename im UI (sofern sichtbar)
Format	Datentyp: z.B. `String`, `Boolean`, `Number`, `Date`
Interne Beschreibung	Erläuterung zur Funktion oder Verwendung (nur intern sichtbar)
Erforderlich	Muss dieser Parameter gesetzt sein? Auswahl: `Ja` / `Nein`
Sichtbarkeit für Anwender	Steuerung der UI-Darstellung: `Sichtbar`, `Versteckt`, `Schreibgeschützt`

4. Sichtbarkeit und Bearbeitungseinschränkungen

Sichtbar: Der Parameter ist für Bearbeiter einsehbar.
Versteckt: Der Parameter wird im Hintergrund verarbeitet, aber nicht angezeigt.
Schreibgeschützt: Der Wert ist sichtbar, kann jedoch nicht verändert werden.

5. Erforderlichkeit eines Parameters

Ja: Der Parameter muss zwingend angegeben sein, damit die Verarbeitung mithilfe oder durch den KI-Agenten erfolgen kann.
Nein: Der Parameter ist optional und kann leer bleiben.

Parameter können jederzeit wieder entfernt werden.

Beispiel Bankdaten

Um Kundenanliegen zu Bankdatenanpassungen bearbeiten zu können, benötigt der Bankdaten-Agent eine Kombination aus bestimmten Informationen und Prüfungen. Die relevanten Informationen bezieht er über die Eingabeparameter, während die Prüfungen in der Business-Logik definiert sind. Es werden somit für diesen KI-Agent folgende Eingabeparameter konfiguriert:

contractId *(Quelle: Vertragsdaten)*→ Die Vertragsnummer des Kunden, um die Änderung dem richtigen Vertrag zuzuordnen.
newIBAN *(Quelle: Extraktion aus der Kundenanfrage mit KI)*→ Die neue Bankverbindung, die der Kunde hinterlegen möchte.
oldIBAN *(Quelle: Vertragsdaten)*→ Die bisher hinterlegte IBAN, um sie mit der neuen zu vergleichen.
accountHolder *(Quelle: Extraktion aus der Kundenanfrage mit KI)*→ Der Name des Kontoinhabers, um die Identität zu prüfen. Falls kein Name genannt wird, bleibt der Wert leer.
date *(Quelle: Extraktion aus der Kundenanfrage mit KI)*→ Falls angegeben, das Datum, ab wann die neue Bankverbindung gültig sein soll.

Zusammenfassung

Die vordefinierte Konfiguration von Eingabeparametern ermöglicht es regelbasierten KI-Agenten, Kundenanliegen effizient zu verarbeiten. In Kombination mit der Business-Logik werden die Daten strukturiert, geprüft und automatisch verarbeitet, wodurch die Bearbeitung präzise und mit minimalem manuellen Aufwand erfolgt.

Business-Logik

Funktionsweise und Beispiel

Die Business-Logik definiert, wie ein KI-Agent Eingabeparameter verarbeitet und darauf basierend Entscheidungen trifft. Sie sorgt dafür, dass Kundenanfragen strukturiert geprüft, verarbeitet und korrekt ausgeführt werden.

Funktionsweise

Nachdem die relevanten Eingabeparameter erfasst wurden, übernimmt die Business-Logik die Verarbeitung. Dazu gehören:

Prüfungen auf Vollständigkeit und Plausibilität
Validierung der Daten anhand vordefinierter Regeln
Ermittlung zusätzlicher Werte, falls erforderlich
Auslösung von Aktionen basierend auf den Ergebnissen der Prüfungen

Technische Umsetzung

Die Business-Logik kann implementiert werden in:

PHP (8.2)
Python (3.11)
JavaScript (Node 20)

Die Implementierung folgt einer strukturierten Verarbeitungspipeline: 1. Initialisierung und Eingabevalidierung

Eingabeparameter werden aus dem Kontext übernommen und in ein standardisiertes Format überführt.
Pflichtfelder werden geprüft, fehlende Werte ggf. durch Defaults ersetzt.
Typumwandlungen (z. B. bool, int, float) erfolgen, um eine konsistente Verarbeitung zu gewährleisten.

2. Regelbasierte Verarbeitung

Die Business-Logik validiert die Eingaben anhand definierter Regeln (z. B. Formatprüfungen, Plausibilitätschecks).
Falls erforderlich, werden externe API-Aufrufe oder Datenbankabfragen durchgeführt, um zusätzliche Informationen zu ergänzen.
Berechnungen und Entscheidungsprozesse laufen basierend auf den Parametern ab (z. B. Verzweigungen bei abweichenden Eingaben).

3. Aktionen und Ergebnisausgabe

Die Business-Logik steuert den weiteren Ablauf, indem sie:
- Automatische Änderungen im System vornimmt
- Externe APIs aufruft (z. B. zur Datenspeicherung)
- Rückfragen oder Bestätigungen erzeugt
Die Rückgabe erfolgt standardisiert als Antwortobjekt, das je nach Kontext eine Bestätigung, Fehlerhinweise oder Interaktionsoptionen enthalten kann.

Die Business-Logik liefert Ergebnisse, die via Ausgabebehandlung weiterverarbeitet werden. Dort wird festgelegt, wie der KI-Agent auf bestimmte Szenarien reagiert – sei es durch Bestätigungen, Rückfragen oder Interaktionsmöglichkeiten.

Beispiel: Business-Logik zur Verarbeitung einer IBAN-Änderung

Ein KI-Agent verarbeitet Anfragen zur Änderung einer Bankverbindung. Die Business-Logik stellt sicher, dass die Änderung korrekt durchgeführt wird und alle relevanten Prüfungen erfolgen. 1. Eingaben validierenZunächst werden die Eingaben standardisiert und geprüft:

Leerzeichen in der IBAN entfernen
Falls kein Kontoinhaber angegeben ist, wird er aus den Vertragsdaten ergänzt

$this->input->newIBAN = str_replace(' ', '', $this->input->newIBAN);
$this->input->oldIBAN = $this->input->oldIBAN ?? '';
$this->input->oldIBAN = str_replace(' ', '', $this->input->oldIBAN);

// Falls kein Kontoinhaber angegeben ist, aus Vertragsdaten übernehmen
if (!($this->input->accountHolder ?? null)) {
$this->input->accountHolder = sprintf(
    '%s %s',
    $this->contractData->firstname,
    $this->contractData->lastname
);
}

2. Eingaben validierenDie Business-Logik überprüft, ob die neue IBAN korrekt ist:

IBAN-Validierung: Format- und Prüfziffernprüfung
Vertrag existiert: Die Änderung muss einem gültigen Vertrag zugeordnet werden

// Vertrag abrufen
$this->contractData = ApiEnneo::getContract($this->input->contractId);
if (!$this->contractData) {
    throw new Exception('Vertrag nicht gefunden.');
}

// Format- und Prüfziffernvalidierung der IBAN
if (!$this->validateIbanFormatting($this->input->newIBAN) || !$this->validateIbanChecksum($this->input->newIBAN)) {
    $this->interaction->infos[] = new IntentInfo(
        type: 'warning',
        message: 'IBAN nicht im korrekten Format oder Prüfsumme ungültig',
    );
    $this->interaction->options[] = new IntentOption(
        type: self::ACTION_IBAN_INVALID,
        name: 'Kunden nach korrekter IBAN fragen',
        recommended: true,
    );
    throw new ChangeBankDataException();
}

3. Ergebnis ausgeben und nächste Aktion bestimmenJe nach Ergebnis der Prüfungen entscheidet die Business-Logik, wie der Prozess weitergeht:

Falls die Prüfungen erfolgreich sind → IBAN wird gespeichert
Falls Fehler erkannt wurden → Kunde erhält eine Rückfrage oder Korrekturmöglichkeit

if ($this->input->_action === self::ACTION_ENTER_INTO_SYSTEM) {
    $this->saveBankData();
    foreach ($this->form->fields as $field) {
        $field->readonly = true;
    }
} else {
    $this->interaction->options[] = new IntentOption(
        type: self::ACTION_ENTER_INTO_SYSTEM,
        name: 'Bankverbindung im System hinterlegen',
        recommended: true,
    );
}

4. Interaktionsgestaltung mit dem SDKInteraktionen sind das Hauptinstrument von Enneo, um Agenten strukturiertes Feedback zu geben. Eine Interaktion besteht aus vier Elementen:

Infos: Welche Nachrichten oder Warnungen sollen dem Agenten angezeigt werden?
Form: Welche Eingabefelder, z.B. Textfelder oder Dropdown-Menüs, sollen angezeigt werden?
Data: Welche Werte haben die Eingabefelder?
Options: Welche Schaltflächen sollen dem Nutzer angezeigt werden?

Um eine Interaktion zu erstellen, kann das Enneo SDK verwendet werden, eine Bibliothek mit Objektdefinitionen. Die obige Interaktion kann mit diesem Code erstellt werden:

Hinweis: Das Enneo SDK erfordert Umgebungsvariablen, die die API-URL von Enneo und ein Session-Token für die Autorisierung angeben. Wird ein Quellcode-Executor verwendet, werden diese Umgebungsvariablen zur Laufzeit eingefügt und müssen nicht manuell eingestellt werden. Wird das SDK in einen eigenen Webdienst eingebunden, muss ENNEO_API_URL auf https://instance-name.enneo.ai und ENNEO_SESSION_TOKEN auf ein Service-Worker-Token eingestellt werden.

<?php

use EnneoSDK\Interaction;
require(getenv()['SDK']);

$interaction = new Interaction(data: $in);
$interaction->infos[] = new IntentInfo(
    type: 'warning',
    message: 'Vertrag wurde vor Belieferungsbeginn storniert und kann daher nicht gekündigt werden.'
);
$interaction->options[] = new IntentOption(
    type: 'termination_already_processed',
    name: 'Kunden darüber informieren',
    recommended: true
);

Anstelle des SDK kann das JSON-Objekt für die Interaktion auch direkt erstellt werden. Hier ist ein vollständiges Beispiel für die Interaktion der oben gezeigten Kündigungs-KI-Funktionalität:

{
    "data": {
          "date": "2023-12-08",
          "type": "regular",
          "dryRun": "true",
          "_action": "null",
          "contractId": 756852,
          "dateReceived": "2023-12-08",
          "proofIncluded": false
      },
    "form": {
          "fields": [
              {
                  "id": "contractId",
                  "type": "integer",
                  "label": "Vertragsnummer",
                  "fields": null,
                  "hidden": true,
                  "options": null,
                  "readonly": false,
                  "valueRef": "data.contractId",
                  "validation": null,
                  "placeholder": null,
                  "defaultValue": null
              },{
                  "id": "date",
                  "type": "date",
                  "label": "K\u00fcndigungsdatum",
                  "fields": null,
                  "hidden": false,
                  "options": null,
                  "readonly": false,
                  "valueRef": "data.date",
                  "validation": null,
                  "placeholder": null,
                  "defaultValue": null
              },{
                  "id": "type",
                  "type": "select",
                  "label": "K\u00fcndigungsart",
                  "fields": null,
                  "hidden": false,
                  "options": [
                      {
                          "id": "regular",
                          "label": "Regul\u00e4r",
                          "value": "regular"
                      },
                      {
                          "id": "priceAdjustment",
                          "label": "Preisanpassung",
                          "value": "priceAdjustment"
                      },
                      {
                          "id": "relocation",
                          "label": "Umzug",
                          "value": "relocation"
                      },
                      {
                          "id": "death",
                          "label": "Tod",
                          "value": "death"
                      },
                      {
                          "id": "custom",
                          "label": "Sonstiges",
                          "value": "custom"
                      }
                  ],
          "readonly": false,
          "valueRef": "data.type",
          "validation": null,
          "placeholder": null,
          "defaultValue": null
      },
      {
          "id": "_action",
          "type": "text",
          "label": "_action",
          "fields": null,
          "hidden": true,
          "options": null,
          "readonly": false,
          "valueRef": "data._action",
          "validation": null,
          "placeholder": null,
          "defaultValue": null
      },
      {
          "id": "proofIncluded",
          "type": "checkbox",
          "label": "Nachweis beigef\u00fcgt",
          "fields": null,
          "hidden": false,
          "options": null,
          "readonly": false,
          "valueRef": "data.proofIncluded",
          "validation": null,
          "placeholder": null,
          "defaultValue": null
      },
      {
          "id": "dryRun",
          "type": "checkbox",
          "label": "(schreibzugriff tats\u00e4chlich ausf\u00fchren)",
          "fields": null,
          "hidden": true,
          "options": null,
          "readonly": false,
          "valueRef": "data.dryRun",
          "validation": null,
          "placeholder": null,
          "defaultValue": null
      },
      {
          "id": "dateReceived",
          "type": "date",
          "label": "K\u00fcndigungseingang",
          "fields": null,
          "hidden": true,
          "options": null,
          "readonly": false,
          "valueRef": "data.dateReceived",
          "validation": null,
          "placeholder": null,
          "defaultValue": null
      },
      {
          "id": "sourceCode-0",
          "type": "dict",
          "label": "Source code executor response",
          "fields": null,
          "hidden": false,
          "options": null,
          "readonly": false,
          "valueRef": "data.sourceCode-0",
          "validation": null,
          "placeholder": null,
          "defaultValue": null
      }
          ]
      },
          "infos": [
              {
                  "code": null,
                  "type": "warning",
                  "message": "Vertrag wurde vor Belieferungsbeginn storniert und kann daher nicht gek\u00fcndigt werden.",
                  "extraInfo": null
              }
          ],
          "options": [
              {
                  "icon": "check",
                  "name": "Kunden dar\u00fcber informieren",
                  "type": "termination_already_processed",
                  "order": 1,
                  "handler": "",
                  "recommended": true
              }
   ]
}

Zusammenfassung

Die Business-Logik definiert, wie ein KI-Agent Eingabeparameter verarbeitet und darauf basierend Entscheidungen trifft. Sie stellt sicher, dass Kundenanfragen strukturiert geprüft, validiert und entsprechend weiterverarbeitet werden. Durch automatisierte Regeln und Abläufe werden Prozesse effizient gesteuert und nachvollziehbar ausgeführt, wodurch manuelle Eingriffe minimiert werden.

Ausgabebehandlung

Funktionsweise und Beispiel

Die Ausgabebehandlung legt fest, wie der KI-Agent auf die Ergebnisse der Business-Logik reagiert. Sie bestimmt, ob und wie Informationen an den Nutzer oder ein System zurückgegeben werden.

Grundlegende Funktionsweise

Die Ausgabebehandlung basiert auf vordefinierten Regeln, die auf den Ergebnissen der Business-Logik aufbauen. Sie steuert unter anderem:

Textvorlagen: Automatische Nachrichten an den Nutzer, z. B. Bestätigungen oder Rückfragen.
Interaktionen: Bereitstellung von Schaltflächen oder Formularen zur weiteren Verarbeitung.
API-Aufrufe: Weiterleitung der Ergebnisse an andere Systeme.
Automatische Ticket-Aktionen: Einträge ins System oder Abschluss von Vorgängen.

In Enneo gibt es verschiedene Aktionstypen, die eine Reaktion auslösen können:

Antwortvorschlag von KI: Die KI generiert auf Basis des Kontexts eine Antwort an den Kunden.
Textvorlage verwenden: Eine definierte Nachricht wird direkt versendet.
Interaktion: Der Nutzer erhält Auswahlmöglichkeiten zur weiteren Bearbeitung.
Ticket schließen, ohne zu antworten: Das Anliegen wird automatisch abgeschlossen.
Textvorlage senden und Ticket schließen: Eine Bestätigung wird versendet, und das Ticket wird abgeschlossen.

Beispiel: Ausgabebehandlung im Bankdaten-Agenten

Die Business-Logik des Bankdaten-Agenten trifft Entscheidungen basierend auf den Eingabeparametern. Die Ausgabebehandlung setzt darauf auf und steuert die Reaktion. 1. IBAN ist bereits im SystemFalls die neue IBAN bereits hinterlegt ist (iban_already_in_system), wird automatisch eine Textvorlage an den Kunden gesendet:

vielen Dank für die Übermittlung der Bankdaten.

Die Bankverbindung mit den Endziffern ...{{last4digits newIBAN}} ist bereits bei uns im System hinterlegt und wird von uns 
{{#if payoutOnly}}für künftige Gutschriften{{else}}für monatliche Abschläge, Rechnungen sowie eventuelle Gutschriften{{/if}} verwendet.

Aktion: Textvorlage verwenden
Bedingung: _action = iban_already_in_system
Automatische Ausführung: Ja → Nachricht wird vollautomatisiert versendet.

2. IBAN ist ungültigFalls die Business-Logik die neue IBAN als ungültig erkennt (iban_invalid), wird eine alternative Aktion ausgeführt. Der Kunde erhält eine Rückfrage, um eine korrekte IBAN anzugeben.

Die angegebene IBAN {{newIBAN}} ist nicht gültig.

Bitte überprüfen Sie die IBAN auf eventuelle Tippfehler und senden uns die korrekte Bankverbindung, damit wir sie hinterlegen können. Vielen Dank für Ihre Unterstützung.

Aktion: Interaktion oder Textvorlage verwenden
Bedingung: _action = iban_invalid
Automatische Ausführung: Nein → Der Nutzer entscheidet über die weitere Vorgehensweise.

3. IBAN wurde erfolgreich hinterlegtSobald die IBAN erfolgreich ins System eingetragen wurde (enter_into_system), wird dem Kunden eine Bestätigung gesendet:

vielen Dank für deine Nachricht.

Die Bankverbindung mit den Endziffern ...{{last4digits newIBAN}} haben wir bei uns im System hinterlegt und wird von uns 
{{#if payoutOnly}}für künftige Gutschriften{{else}}für monatliche Abschläge, Rechnungen sowie eventuelle Gutschriften{{/if}} verwendet.

Aktion: Textvorlage verwenden
Bedingung: _action = enter_into_system
Automatische Ausführung: Ja → Nachricht wird direkt versendet.

Zusammenfassung

Die Ausgabebehandlung verbindet die Business-Logik mit der Kommunikation. Sie sorgt dafür, dass Entscheidungen automatisiert in Aktionen umgesetzt werden – sei es durch direkte Bestätigungen, Rückfragen oder Folgeprozesse. So werden Kundenanfragen effizient, nachvollziehbar und ohne manuelle Eingriffe abgewickelt.

Testen und Veröffentlichen

Funktionsweise

Testfälle simulieren reale Szenarien, um sicherzustellen, dass der KI-Agent korrekt funktioniert. Jeder Testfall basiert auf einer Ticket-ID und bildet den gesamten Bearbeitungsprozess ab. Regelmäßige Tests stellen sicher, dass der KI-Agent stabil und zuverlässig arbeitet, auch bei geänderten Anforderungen oder Systemupdates.

Testablauf

Eine reale Ticket-ID wird ausgewählt und hinzugefügt.
Der KI-Agent verarbeitet das Ticket basierend auf der definierten Logik.
Das Ergebnis wird als erfolgreich oder fehlgeschlagen angezeigt.

Ergebnisinterpretation

Erfolgreich: Der Test bestätigt, dass der KI-Agent wie vorgesehen reagiert. Der KI-Agent kann nun veröffentlicht werden.
Fehlgeschlagen: In diesem Fall müssen die bestehenden Einstellungen geprüft werden. Anweisungen, Erkennungen, Eingabeparameter, Business-Logik und/oder Ausgabebehandlung sollten auf mögliche Inkonsistenzen untersucht werden. Nach der Anpassung sollte der Test erneut durchgeführt werden.

enneo Dokumentation

Anleitungen

KI-Agenten

FAQ

Spezifikationen

1. Spezifikationen festlegen

2. Avatar wählen

3. Intelligenz konfigurieren

4. Persönlichkeit anpassen

Erkennung

Authentifizierung

Erkennungsmethoden

Eingabeparameter

Parameterverwaltung

Beispiel Bankdaten

Zusammenfassung

Business-Logik

Funktionsweise

Technische Umsetzung

Beispiel: Business-Logik zur Verarbeitung einer IBAN-Änderung

Zusammenfassung

Ausgabebehandlung

Grundlegende Funktionsweise

Beispiel: Ausgabebehandlung im Bankdaten-Agenten

Zusammenfassung

Testen und Veröffentlichen

Testablauf

Ergebnisinterpretation

enneo Dokumentation

Anleitungen

KI-Agenten

FAQ

​Spezifikationen

​1. Spezifikationen festlegen

​2. Avatar wählen

​3. Intelligenz konfigurieren

​4. Persönlichkeit anpassen

​Erkennung

​Authentifizierung

​Erkennungsmethoden

​Eingabeparameter

​Parameterverwaltung

​Beispiel Bankdaten

​Zusammenfassung

​Business-Logik

​Funktionsweise

​Technische Umsetzung

​Beispiel: Business-Logik zur Verarbeitung einer IBAN-Änderung

​Zusammenfassung

​Ausgabebehandlung

​Grundlegende Funktionsweise

​Beispiel: Ausgabebehandlung im Bankdaten-Agenten

​Zusammenfassung

​Testen und Veröffentlichen

​Testablauf

​Ergebnisinterpretation

Spezifikationen

1. Spezifikationen festlegen

2. Avatar wählen

3. Intelligenz konfigurieren

4. Persönlichkeit anpassen

Erkennung

Authentifizierung

Erkennungsmethoden

Eingabeparameter

Parameterverwaltung

Beispiel Bankdaten

Zusammenfassung

Business-Logik

Funktionsweise

Technische Umsetzung

Beispiel: Business-Logik zur Verarbeitung einer IBAN-Änderung

Zusammenfassung

Ausgabebehandlung

Grundlegende Funktionsweise

Beispiel: Ausgabebehandlung im Bankdaten-Agenten

Zusammenfassung

Testen und Veröffentlichen

Testablauf

Ergebnisinterpretation