Seit Jahren jagen Unternehmen dem Versprechen der Automatisierung hinterher – selbsttätige Systeme, die komplizierte Aufgaben bewältigen und menschliche Fehler eliminieren können. Erste Bemühungen lieferten gemischte Ergebnisse. Regelbasierte Skripts und traditionelle Bots funktionierten gut für vorhersehbare Workflows, hatten jedoch Probleme mit Komplexität und unerwarteten Variablen. Selbst als künstliche Intelligenz (KI) zur Realität wurde, blieben die meisten Automatisierungstools reaktiv und erforderten eine umfassende menschliche Steuerung, um sich an neue Situationen anzupassen.
Das beginnt sich nun zu ändern. Heute gibt es autonome Agenten, die KI auf der Basis großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit Speicher- und Entscheidungsfähigkeiten kombinieren, um selbstständig mehrstufige Prozesse zu bewältigen. Im Gegensatz zu herkömmlicher Automatisierung befolgen diese Systeme nicht einfach Anweisungen, sondern passen sich im Laufe der Zeit an und verbessern sich, indem sie mit ihrer Umgebung und anderen Systemen interagieren, um ganze Abfolgen von Aktionen auszuführen. Dies geschieht entweder mit begrenzter menschlicher Interaktion oder vollständig eigenständig.
Automatisierung ist nichts Neues, aber viele herkömmliche Automatisierungstools haben mit Unvorhersehbarkeit zu kämpfen, was eine nahezu ständige menschliche Überwachung erfordert, um effektiv zu bleiben. Autonome Agenten (spezialisierte Arten von KI-Agenten) lösen dies, indem sie KI-gestützte Entscheidungsfindung mit der Fähigkeit zum Lernen und Umdenken kombinieren, so dass sie ganze Workflows automatisieren können. Daher geht ihre Wirkung weit über die Ausführung von grundlegenden Aufgaben hinaus.
Näher betrachtet, profitieren Unternehmen, die die richtigen KI-Agenten-Lösungen implementieren, von den folgenden Vorteilen:
Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung, die häufig umfangreiche Neuprogrammierungen erfordert, um neue Herausforderungen zu meistern, können autonome Agenten mithilfe von Feinabstimmungen über verschiedene Anwendungsfälle hinweg skaliert werden. Und wenn sich die Geschäftsbedürfnisse ändern, passen sie sich auch ohne detaillierte menschliche Steuerung an.
Durch die Koordination ihrer Bemühungen können mehrere autonome Agenten komplexe Probleme effizienter lösen als ein einzelnes System. Dieser Ansatz wurde vom natürlichen Verhalten sozialer Tiere (wie Insektenkolonien oder Vogelschwärme) inspiriert und ermöglicht es den Agenten, die Arbeitsauslastung zu verteilen und die Entscheidungsfindung durch kollektive Intelligenz zu verbessern. Unternehmen können dieses Modell nutzen, um Logistik, Netzwerksicherheit, umfangreiche Betriebsplanung und andere ressourcenintensive Prozesse zu optimieren.
Autonome Agenten haben sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Doch trotz ihrer wachsenden Fähigkeiten sind sie immer noch mit gewissen Einschränkungen konfrontiert. Wenn diese Einschränkungen nicht beseitigt werden, können sie zu Ineffizienzen, Ausfällen und anderen Problemen führen. Im Folgenden finden Sie einige der Einschränkungen, die häufig mit autonomen Agenten verbunden sind:
- Wiederkehrende Prozessschleifen
Ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen können autonome Agenten fehlerhafte Schlussfolgerungen bestätigen, indem sie wiederholt auf ihre eigenen Ergebnisse reagieren. Dies kann zu Fehlern führen, die sich im Laufe der Zeit verschlimmern und zu ihrer Behebung direkte Eingriffe erfordern. - Abhängigkeiten mehrerer Agenten
Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten, können Fehler in einem System das gesamte Netzwerk stören. Wenn Abhängigkeiten nicht sorgfältig verwaltet werden, kann ein Agent mit Fehlfunktion oder eine Kommunikationsstörung zwischen mehreren Agenten weitreichende Folgen haben. - Hohe Rechenanforderungen
Der Betrieb fortgeschrittener Agenten erfordert in der Regel eine erhebliche Rechenleistung. Unternehmen müssen die Vorteile der Automatisierung gegen Infrastruktur- und Energiekosten sowie potenziell negative Umweltauswirkungen abwägen. - Mangel an emotionaler Intelligenz
Autonome Agenten können Sprache verarbeiten und auf menschliche Eingaben reagieren. Sie sind jedoch nur Maschinen, und das bedeutet, dass ihnen ein echtes emotionales Bewusstsein fehlt. Diese Einschränkung kann sich auf ihre Fähigkeit auswirken, mit komplexen zwischenmenschlichen Interaktionen umzugehen, insbesondere in Bereichen wie Kundenservice und Konfliktlösung. - Eingeschränkte Innovationsfähigkeit
Autonome Agenten sind hervorragend für Mustererkennung und Optimierung geeignet, haben aber Schwierigkeiten mit Innovation. Sie können keine vollständig innovativen Ideen generieren oder außerhalb von vordefinierten Parametern denken. Dadurch ist ihr Nutzen in Bereichen, in denen kreative Problemlösungen erforderlich sind, begrenzt. - Spezialisierter Fokus
Die meisten autonomen Agenten sind für bestimmte Funktionen konzipiert und tun sich schwer mit Aufgaben, die darüber hinausgehen. Ihre Effektivität ist möglicherweise auf genau definierte Anwendungsfälle innerhalb ihrer programmierten Domäne beschränkt. - Begrenzte Einsicht
Obwohl KI-Modelle riesige Datenmengen analysieren können, haben sie möglicherweise Probleme, etwas tiefgehend zu verstehen oder logisch zu durchdringen. Entscheidungen, die viel Kontextwissen erfordern, können von menschlichem Urteilsvermögen profitieren, um Genauigkeit und Angemessenheit zu gewährleisten. - Abhängigkeit von der Qualität der Daten
Autonome Agenten benötigen hochwertige, unvoreingenommene Daten, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Wenn die Daten, die sie verarbeiten, unvollständig, veraltet oder voreingenommen sind, können ihre Entscheidungen und Empfehlungen fehlerhaft sein. - Ethische und Sicherheitsrisiken
Ohne sorgfältige Überwachung können autonome Agenten unbeabsichtigt gegen ethische Richtlinien verstoßen oder Sicherheitsschwachstellen verursachen. Unternehmen müssen eine strenge Governance implementieren, um diese oder andere unbeabsichtigte Folgen zu verhindern.
Autonome Agenten unterscheiden sich in Komplexität und Funktionalität, wobei sich einige Kategorien in Bezug auf die von ihnen verwendeten Prozesse überschneiden. Die Auswahl des richtigen Typs hängt vom Anwendungsfall ab, da jede Kategorie unterschiedliche Vorteile und Einschränkungen bietet. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Arten autonomer Agenten und ihre Funktionsweise:
- Reaktive autonome Agenten
Reaktive Agenten arbeiten ausschließlich auf der Grundlage sofortiger Eingaben aus ihrer Umgebung. Sie speichern keine Erfahrungen aus der Vergangenheit und lernen nicht aus früheren Interaktionen. Sie sind zwar in ihrer Anpassungsfähigkeit eingeschränkt, bieten aber in vorhersehbaren Szenarien hervorragende Echtzeitreaktionen. - Beratende autonome Agenten
Auch als kognitive oder Reasoning-Agenten bezeichnet, analysieren diese Agenten ihre Umgebung, bewerten verschiedene Handlungsweisen und wählen den besten verfügbaren Weg zum Ziel aus. Sie nutzen interne Modelle, um Ergebnisse zu simulieren, bevor sie Entscheidungen treffen. - Hybride autonome Agenten
Hybride Agenten kombinieren reaktive und beratende Ansätze, so dass sie auf plötzliche Änderungen reagieren und gleichzeitig langfristige Ziele planen können. - Modellbasierte autonome Agenten
Diese Agenten pflegen eine interne Darstellung ihrer Umgebung, die ihnen Einblicke in zukünftige Zustände gibt und es ihnen ermöglicht, genaue Vorhersagen zu treffen, um ihre Entscheidungsfähigkeiten zu fördern. Sie können entweder mit Regeln programmiert werden oder maschinelles Lernen nutzen, um ihre Modelle selbst zu verfeinern. - Zielbasierte autonome Agenten
Anstatt allein auf Stimuli zu reagieren, bewerten zielbasierte Agenten Aktionen dahingehend, wie gut sie zum Erreichen bestimmter Ziele beitragen. Wenn sich die Bedingungen ändern, können diese Agenten ihre Strategien dynamisch anpassen. - Nutzenbasierte autonome Agenten Diese Agenten weisen verschiedenen potenziellen Aktionen einen Wert zu und priorisieren diejenigen, die das gewünschte Ergebnis maximieren. Dies macht sie effektiv in Situationen, in denen eine Optimierung von Kompromissen erforderlich ist, wie z. B. Ressourcenzuteilung oder Routenplanung.
- Lernende Agenten
Diese Agenten verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie aus neuen Daten und früheren Erfahrungen lernen. Sie passen sich an Veränderungen in ihrer Umgebung an und optimieren ihre Entscheidungsfindung, ohne ständig neu programmiert werden zu müssen. - Hierarchische Agenten
Hierarchische Agenten gliedern komplexe Aufgaben in kleinere, leicht zu bewältigende Unteraufgaben auf und verteilen sie auf verschiedene Betriebsebenen.
Zwar können einzelne Agenten allein leistungsfähig sein, doch viele Unternehmen nutzen Multi-Agent-Systeme als weiter gefasste Strategie, um mehrere autonome Agenten über gemeinsame Ziele hinweg zu koordinieren. Auf diese Weise können die Agenten kommunizieren, Verantwortlichkeiten aufteilen und Aufgaben übergeben, was sich bei verteilten Problemlösungen und umfangreicher Betriebsplanung als nützlich erweist.
Autonome Agenten, die das Versprechen von intelligenten, selbstständig handelnden Systemen einlösen, verändern die Prozesse in praktisch jeder Branche. Eingeschränkt wird die potenzielle Anwendung dieser Technologie nur durch die Daten, die diesen Systemen zur Verfügung gestellt werden, und die Frameworks, die ihre Entscheidungsfindung leiten. Dennoch haben autonome Agenten ihre Eignung besonders für die folgenden Anwendungsfälle bewiesen:
- IT
Informationstechnologie- oder IT- Teams nutzen autonome Agenten, um Systeme zu überwachen, Support-Tickets zu verwalten und Standardschritte zur Fehlerbehebung zu automatisieren. Diese Agenten können Probleme frühzeitig erkennen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Servicequalität zu verbessern. - App-Entwicklung
Autonome Agenten unterstützen die Anwendungsentwicklung durch die Automatisierung von Codetests, die Verwaltung von Bereitstellungs-Workflows und die Identifizierung von Leistungsproblemen in Staging-Umgebungen. Dies reduziert den manuellen Aufwand und hilft Teams, eine höhere Geschwindigkeit beizubehalten, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen. - Digitale Sicherheit
IT-Sicherheitsteams nutzen autonome Agenten, um Warnungen zu untersuchen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen und bei Bedarf Eindämmungsmaßnahmen auszulösen. Diese Agenten reagieren schnell auf der Grundlage etablierter Regeln und Echtzeitdaten und begrenzen die Auswirkungen potenzieller Datenschutzverletzungen. - Risikomanagement
Beim Risikomanagement analysieren autonome Agenten Transaktions- und Betriebsdaten, um Anomalien und potenzielle Bedrohungen aufzudecken. So können Teams von der reaktiven Risikominimierung zu einer früheren Erkennung und fundierteren Entscheidungsfindung übergehen. - Finanzdienstleistungen
Indem sie Finanzdaten in Echtzeit analysieren, können autonome Agenten unter anderem bei der Betrugserkennung, dem algorithmischen Handel und der Risikobewertung helfen. Finanzkunden können durch KI-gestützte Finanzberatung von diesen Agenten profitieren, und Unternehmen können autonome Agenten zur Optimierung ihres Portfoliomanagements einsetzen. - Gesundheitswesen
Autonome Agenten unterstützen medizinische Fachkräfte durch die Verwaltung administrativer Workflows und die kontinuierliche Überwachung der Patientengesundheit. Agenten können auch bei der Patientendiagnose helfen und zusätzliche Daten und Einblicke bereitstellen, um Erkrankungen früher zu erkennen und die besten Behandlungsoptionen zu empfehlen. - Einzelhandel/Handel
Einzelhändler nutzen autonome Agenten, um den Bestand durch Vorhersage der Nachfrage zu optimieren. Diese Systeme passen auch die Preisgestaltung dynamisch an und bieten Kunden personalisierte Empfehlungen, die auf Daten aus früheren Käufen basieren. - Marketing
Marketingteams nutzen autonome Agenten, um optimierte Kampagneninhalte zu generieren und digitale Werbung zu verwalten. Diese Agenten analysieren die Kampagnenleistung und geben Empfehlungen zur Förderung einer stärkeren Interaktion ab. - Kommunikation
Unternehmen nutzen autonome Agenten, um Antworten auf E-Mails und Kundennachrichten zu automatisieren. Diese Agenten können auch Konversationen übersetzen, sobald sie gestartet werden. So beseitigen sie viele Kommunikationsbarrieren, die sonst die internationale oder interkulturelle Zusammenarbeit behindern könnten. - Robotik
Autonome Agenten unterstützen Industrieroboter, die in der Fertigung, Logistik und im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Diese Roboter übernehmen Aufgaben wie die Lagerautomatisierung und Präzisionsmontage, verbessern so die Produktivität und eliminieren einen Großteil des menschlichen Elements aus risikoreichen Umgebungen. - Transportwesen
Autonome Agenten machen selbstfahrende Fahrzeuge möglich. Sie spielen auch eine zentrale Rolle bei der Verkehrsoptimierung, dem Flottenmanagement, der Drohnennavigation und öffentlichen Verkehrssystemen, indem sie eingehende Daten analysieren und adaptive Entscheidungen treffen. - Personalwesen
Autonome Agenten können mit der Verwaltung routinemäßiger HR-Aufgaben wie der Genehmigung von Urlaubsanträgen und der Erfassung von Mitarbeiterdaten beauftragt werden. Sie unterstützen auch den Onboarding-Prozess, indem sie Benutzerkonten bereitstellen, Schulungsmodule zuweisen und die Geräteverteilung für neue Mitarbeiter koordinieren. - Kundenservice und Support
Autonome Agenten können direkt mit Kunden interagieren, Anfragen bearbeiten, häufige Probleme lösen und personalisierten Support über mehrere Kanäle hinweg bereitstellen. Im Bereich Kundensupport können sie die Ticketweiterleitung automatisieren, die Kundenstimmung analysieren und Mitarbeiter unterstützen, indem sie schnell relevante Informationen finden. - Fertigung
In der Fertigungsindustrie optimieren autonome Agenten Produktionspläne, prognostizieren Geräteausfälle und verbessern die Qualitätskontrolle. Sie arbeiten mit menschlichen Bedienern zusammen, um die Effizienz zu steigern und eine konsistente Produktqualität zu gewährleisten. - Sicherheit und Verteidigung
Autonome Agenten sind besonders wertvoll für die Sicherheit und Verteidigung. Sie analysieren Überwachungsaufnahmen, um in Echtzeit Bedrohungen zu erkennen und Netzwerke genau auf Cyberangriffe oder unbefugten Zugriff zu überwachen. Strafverfolgungs- und Militäroperationen können diese Agenten zur Unterstützung ihrer Aufklärungs- und Bedrohungsbewertung einsetzen. - Rechtswesen
Anwaltskanzleien nutzen autonome Agenten, um Verträge auf Inkonsistenzen und andere Probleme zu überprüfen. Sie helfen aber auch bei der Fallrecherche.
Nicht alle autonomen Agenten arbeiten auf derselben Ebene. Wie bereits erwähnt, gehen die fortschrittlichsten Agenten über einfache Automatisierung hinaus: Sie reagieren aktiv auf neue Informationen, passen sich an ihre Umgebung an und nutzen externe Ressourcen, um ihre Effektivität weiter zu verbessern. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Funktionen, die diese übergeordneten Lösungen von anderen abheben.
- Autonomie
Das entscheidende Merkmal eines autonomen Agenten ist seine Fähigkeit, unabhängig zu funktionieren. Fortgeschrittene Agenten benötigen wenig bis gar keine menschliche Hilfe, um mehrstufige Prozesse abzuschließen und ihren Ansatz an die vorliegenden Bedingungen anzupassen. - Lernen und Anpassen
Fortschrittliche Agenten optimieren ihre Entscheidungsfindung automatisch, indem sie frühere Interaktionen analysieren, Feedback einbeziehen und sich an wechselnde Umgebungen anpassen. - Integrierter Zugriff auf Tools
Um effektiv zu arbeiten, muss ein autonomer Agent in der Lage sein, mit dem breiteren Technologie-Ökosystem innerhalb eines Unternehmens zu interagieren, einschließlich relevanter interner Daten, vorhandener Automatisierungen und Systeme. So können sie spezielle Aufgaben wie die Verwaltung von Workflows oder die Optimierung von Geschäftsprozessen ausführen. - Multimodale Datenverarbeitung
Die Verarbeitung verschiedener Eingaben wie Text, Audio, Bilder und Video erweitert die Fähigkeit eines Agenten, seine Umgebung zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Agenten, die mehrere Datentypen analysieren können, sind in der Lage, komplexere Aktionen ausführen. - Speichern und Abrufen
Das Speichern und Abrufen von Informationen verbessert die Effektivität des Agenten. Speicherungsfähige Systeme können aus vergangenen Aktionen lernen, Kontext im Zeitverlauf verfolgen und Interaktionen basierend auf historischen Daten verbessern (anstatt bei jeder neuen Anfrage neu zu beginnen). - Aufgabenplanung und -ausführung
Fortschrittliche Agenten reagieren auf Eingaben, können aber auch Strategien entwickeln. Indem sie Ressourcen und potenzielle Hindernisse bewerten, erstellen sie strukturierte Aktionspläne, die sie auf ihre Ziele ausrichten, ohne ihre vordefinierten Parameter zu überschreiten. - Dynamischer Wissenserwerb
Um relevant zu bleiben, muss ein autonomer Agent sein Wissen kontinuierlich erweitern. Einige Agenten können externe Informationsquellen durchsuchen und ihre Antworten basierend auf den neuesten verfügbaren Daten anpassen. - Kontextabhängige Entscheidungsfindung
Die Effektivität eines Agenten hängt davon ab, wie gut er situative Faktoren interpretiert und darauf reagiert. Agenten mit starkem kontextbezogenem Bewusstsein bewerten Bedingungen, bevor sie handeln, verbessern die Genauigkeit und senken das Risiko des Auftretens von Fehlern, die durch starre, regelbasierte Ausführung verursacht werden.
KI verfügt über extrem breite Anwendungsgebiete, die verschiedene Technologien umfassen. Autonome Agenten sind einzigartig, da sie unabhängig handeln und sich an wechselnde Bedingungen anpassen können, während sie auf ihre Ziele hinarbeiten. Allerdings werden autonome Agenten manchmal mit anderen Arten von KI-gestützten Systemen verwechselt oder gleichgesetzt. Obwohl diese Technologien viele der gleichen Prinzipien teilen, können sich ihre Rollen, Fähigkeiten und Autonomie-Ebenen erheblich unterscheiden:
Das Sammeln und Anwenden von Daten zur Unterstützung des Entscheidungsprozesses ist etwas, das Menschen von Natur aus tun. Um diesen Prozess digital zu replizieren, verlassen sich autonome Agenten auf mehrere fortschrittliche Technologien, darunter Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Robotic Process Automation (RPA) und API-Integrationen.
Diese und andere Fähigkeiten arbeiten in einem Prozess zusammen, der in der Regel so aussieht:
Die Auswahl der richtigen Technologie und das Verstehen der beteiligten Prozesse sind ein großer Teil der Bereitstellung autonomer Agenten, aber nicht der einzige Faktor. Unternehmen müssen außerdem sicherstellen, dass ihre Infrastruktur, ihre Belegschaft und ihre Unternehmenskultur angemessen vorbereitet sind. Berücksichtigen Sie die folgenden Tipps, um einen erfolgreichen Übergang vorzubereiten:
- Klare Ziele definieren
Bevor Unternehmen autonome Agenten implementieren, sollten sie spezifische Ziele aufstellen. Klar definierte Ziele helfen bei der Entscheidungsfindung und erleichtern das Festlegen von Metriken für die Erfolgsmessung. - Datenarchitektur bewerten und vorbereiten
Autonome Agenten sind nur so effektiv wie die Daten, auf die sie zugreifen können. Unternehmen sollten ihre Dateninfrastruktur bewerten, um sicherzustellen, dass saubere, strukturierte und zugängliche Informationen vorliegen. Dies kann die Einrichtung bidirektionaler APIs umfassen, mit denen Agenten Aktionen basierend auf Unternehmensdaten abrufen und ausführen können. - Seien Sie experimentierfreudig
Da sich die Technologie der autonomen Agenten rasant weiterentwickelt, sollten Unternehmen Entwicklungen im Auge behalten und bereit sein, neue Lösungen zu testen. Wenn Sie mit Implementierungen in der frühen Phase experimentieren, können Sie erkennen, wo eine Automatisierung die größten positiven Auswirkungen haben kann. - Tools integrieren, wo immer möglich
Die Integration in vorhandene Tools wie CRM-/CSM-Plattformen und ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) trägt dazu bei, das Risiko der Entstehung von Datensilos zu eliminieren und sicherzustellen, dass autonome Agenten bei Bedarf auf relevante Informationen zugreifen und darauf reagieren können. - Endbenutzer priorisieren
Die Effektivität autonomer Agenten hängt davon ab, wie gut sie mit Mitarbeitern und Kunden interagieren. Unternehmen sollten intuitive Experiences entwickeln und gründliche Tests durchführen, um potenzielle Reibungspunkte vor der Bereitstellung zu aufzudecken und zu beseitigen. - Nachverfolgung und Optimierung
Nach der Bereitstellung von Agenten ist eine kontinuierliche Leistungsüberwachung entscheidend. Unternehmen sollten Benutzerfeedback sammeln, Schlüsselmetriken nachverfolgen und das Verhalten der Agenten verfeinern, damit die Systeme immer besser werden. - Auswirkungen auf die Belegschaft bewerten
Autonome Agenten werden die Personaldynamik verändern, einige Aufgaben automatisieren und gleichzeitig Bedarf an neuen Kompetenzen schaffen. Unternehmen sollten die Einstellungsprioritäten neu bewerten und in Schulungsprogramme investieren, die die Mitarbeiter darauf vorbereiten, mit diesen und anderen KI-Systemen zusammenzuarbeiten. - Datenschutz in das System integrieren
Da autonome Agenten sensible Informationen verarbeiten, müssen Unternehmen starke Maßnahmen zur Cybersicherheit und zum Datenschutz implementieren. Die Compliance mit Branchenvorschriften und klare Governance-Richtlinien tragen ebenfalls zum Schutz sensibler Informationen bei. - Richtlinien für ethisches Handeln festlegen
KI-gestützte Automatisierung wirft ethische und rechtliche Fragen auf. Unternehmen sollten die Verantwortung übernehmen, interne Sicherheitsvorkehrungen einzurichten, um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz zu fördern. Gleichzeitig sollten sie mit Entscheidungsträgern und Branchenführern in Kontakt treten, um zukünftige Vorschriften mitzugestalten.
ServiceNow definiert neu, wie Unternehmen autonome Agenten über eine zentrale Plattform – die Now Platform – entwickeln und bereitstellen. ServiceNow vereint KI-Agenten, Daten und Workflows in einem einzigen „System of Action“, das auf Vertrauen, Sicherheit und Effizienz ausgelegt ist.
KI-Agenten von ServiceNow sind nativ in unserer Plattform und arbeiten autonom, um Aufgaben im Auftrag von Mitarbeitern zu erledigen. So können Unternehmen Engpässe beseitigen und selbst ihre wichtigsten Betriebsabläufe optimieren. Sie können die verfügbaren sofort einsatzbereiten KI-Agenten von ServiceNow nutzen oder Ihre benutzerdefinierten Agenten mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache anstelle von Code erstellen.
Der KI-Agenten-Orchestrator bietet zusätzliche Struktur und Kontrolle für komplexe KI-gestützte Umgebungen. Er koordiniert Teams spezialisierter KI-Agenten, damit diese harmonisch zusammenarbeiten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Indem ServiceNow KI-Automatisierung direkt in Workflows einbettet, können Unternehmen über die herkömmliche aufgabenbasierte Automatisierung hinausgehen und agentenbasierte KI-Lösungen für variable und komplexe Workflows implementieren.
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