Ich baue einen maßgeschneiderten AI-Agenten, der deine Arbeit mit deinen eigenen privaten Daten automatisiert


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Fertige AI-Tools stoßen an ihre Grenzen, sobald dein Workflow spezifisch wird. Ein maßgeschneiderter AI-Agent nicht: Er wird genau auf das aufgebaut, was du automatisieren willst, mit deinen eigenen Daten und Logik.
Ich erstelle AI-Agenten in Flowise, einem Open-Source-Visual-Framework, das es mir ermöglicht, genau das zu bauen, was ein Projekt braucht, anstatt deinen Workflow in eine fremde Vorlage zu pressen. Agenten, die deine Dokumente lesen, deine Tools aufrufen und echte Multi-Step-Aufgaben erledigen.
Was enthalten ist:
- Maßgeschneiderter Agenten-Workflow, der auf deinen Prozess abgestimmt ist
- Verbindung zu deinem gewählten LLM (OpenAI, Claude, Open-Source-Modelle)
- RAG-Setup, damit der Agent aus deinen eigenen Dokumenten und Daten antwortet
- Tool- und API-Verbindungen für echte Aktionen, nicht nur Chat
- Selbsthosting oder Cloud-Deployment, ganz wie du willst
- Vollständige Dokumentation, damit der Workflow kein Black Box bleibt
Da Flowise Open-Source ist, bist du nie an ein Abonnement gebunden, nur um den Agenten laufen zu lassen – du besitzt das Deployment.
So funktioniert es: Beschreibe die Aufgabe, die automatisiert werden soll, und welche Daten oder Tools dafür benötigt werden. Ich entwerfe den Flow, baue und teste ihn mit echten Eingaben, und gebe ihn dir mit Dokumentation übergeben. Die meisten Builds sind in 4-7 Tagen fertig, je nach Komplexität.
Lerne rody weaver kennen
AI Chatbots, Voice Agents and Automation Expert
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitApr. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
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FAQ
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Was kann ein AI-Agent eigentlich tun, was ein Chatbot nicht kann?
Ein Chatbot beantwortet hauptsächlich Fragen. Ein Agent führt Multi-Step-Aktionen aus – er kann ein Dokument lesen, entscheiden, was zu tun ist, ein Tool oder API aufrufen und dann handeln, nicht nur antworten. Denk an Recherche und Zusammenfassung, Datenabfrage und Reaktion oder automatisierte Triage.
Was ist RAG und brauche ich das?
RAG (retrieval-augmented generation) ermöglicht es dem Agenten, aus deinen eigenen Dokumenten oder Datenbanken zu antworten, anstatt nur auf Allgemeinwissen zu setzen. Wenn dein Agent spezifische Produktinfos, Richtlinien oder Daten kennen muss, brauchst du das.
Welche KI-Modelle kann er verwenden?
Flowise verbindet sich mit OpenAI, Anthropic's Claude, Open-Source-Modellen und mehr. Ich empfehle das Modell, das am besten zu deinem Budget und deinen Genauigkeitsanforderungen passt – es ist nicht an einen Anbieter gebunden, und du kannst später wechseln.
Wo läuft der Agent eigentlich?
Deine Wahl: ein Cloud-Server, den ich dir beim Einrichten helfe, oder Self-Hosting, falls du bereits Infrastruktur hast. So behältst du Zugriff und Kontrolle – Flowise ist Open-Source, also kein Vendor Lock-in.
Wie unterscheidet sich das von nur ChatGPT zu verwenden?
ChatGPT kann nicht auf deine privaten Daten zugreifen, deine Tools aufrufen oder Multi-Step-Logik ausführen, ohne dass du jeden Schritt manuell machst. Der Agent automatisiert den gesamten Prozess vollautomatisch und ohne Aufsicht.
Welche Daten oder Dokumente brauchst du von mir?
Was auch immer der Agent referenzieren soll – Produktdokumente, FAQs, Tabellen, eine Datenbank. Teile mir zunächst im Chat mit, womit du dich wohl fühlst; ich bestätige dann genau, was für deinen Workflow notwendig ist.
Kann er sich mit Tools wie Slack, E-Mail oder meinem CRM verbinden?
Ja, über APIs oder Automatisierungsplattformen wie n8n und Zapier. Sag mir, welche Tools dein Workflow berührt, und ich bestätige, ob die Verbindung möglich ist, bevor du bestellst.
Werden meine Daten vertraulich behandelt?
Ja. RAG-Setups speichern deine Daten typischerweise in deiner eigenen Vektor-Datenbank oder deinem Speicher, anstatt sie an ein Modell zu schicken. Ich zeige dir genau, wo deine Daten gespeichert sind, sobald der Aufbau fertig ist.
Wie komplex kann ein Workflow sein?
Von einem Single-Step-Agenten bis zu einem Multi-Agenten-System, bei dem verschiedene Agenten unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Basic deckt einen Workflow ab; Premium ist für wirklich komplexe, Multi-Tool-Automatisierungen.
Welche laufenden Kosten sollte ich erwarten?
Die Nutzung der LLM-API wird pro Token auf deinem eigenen Konto abgerechnet – in der Regel gering, außer bei hohem Volumen, und ich schätze das im Voraus. Flowise selbst ist kostenlos und Open-Source; Hosting-Kosten fallen nur bei Self-Hosting an.
