👨💼 Benutzeranleitung: Assistenten-Verwaltung
Übersicht: Das Assistenten-Management ermöglicht es Ihnen, spezifische KI-Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen. Assistenten sind konfigurierte Instanzen von Agenten, die für bestimmte Unternehmen und Kategorien optimiert sind.
🤔 Was sind Assistenten?
Abgrenzung: Agenten vs. Assistenten
🤖 Agenten
- Technische Ebene: KI-Modell-Konfiguration
- Grundfunktionalität: System-Prompts, Tools, APIs
- Wiederverwendbar: Ein Agent für mehrere Zwecke
- Komplex: AWS, LangChain, Modell-Parameter
- Administrator-Level: Für IT-Teams
Beispiel: "GPT-4 Agent mit Web-Search Tool"
👨💼 Assistenten
- Business-Ebene: Anwendungsfall-spezifisch
- Spezialisierung: Für konkrete Aufgaben
- Zielgerichtet: Ein Assistent für einen Zweck
- Einfach: Name, Unternehmen, Kategorie
- End-User-Level: Für Fachbereiche
Beispiel: "Kundenservice-Assistent für ACME GmbH"
🔗 Zusammenspiel
Unternehmen
→
Assistent
→
Agent
→
KI-Modell
Ein Unternehmen erstellt einen Assistenten für einen spezifischen Zweck, der auf einem konfigurierten Agenten basiert, welcher wiederum ein KI-Modell nutzt.
📋 Assistenten-Übersicht
Hauptfunktionen der Verwaltung
📊 Tabellen-Ansicht
| Spalte | Beschreibung |
|---|---|
| ID | Eindeutige System-Identifikation |
| Name | Benutzerfreundlicher Assistent-Name |
| Unternehmen | Zugeordnete Organisation |
| Agent | Verwendeter KI-Agent |
| Kategorie | Fachbereich/Anwendungsbereich |
⚡ Verfügbare Aktionen
- ✏️ Bearbeiten: Assistent-Konfiguration ändern
- 🗑️ Löschen: Assistent entfernen (mit Bestätigung)
- ➕ Neu erstellen: Neuen Assistenten anlegen
- ↩️ Zurück: Navigation zur Übersicht
🎯 Anwendungsfälle
Kundenservice
Spezialisierter Assistent für Support-Anfragen mit Zugriff auf Produktdatenbank und FAQ.
Sales Support
Vertriebsassistent mit CRM-Integration und Produktwissen für Beratungsgespräche.
HR-Assistent
Personalwesen-Unterstützung für Bewerbungsverfahren und Mitarbeiteranfragen.
IT-Support
Technischer Support-Assistent mit Zugriff auf Troubleshooting-Knowledge Base.
➕ Assistenten erstellen
Schritt-für-Schritt Anleitung
1
Navigation zum Formular
- Gehen Sie zur Assistenten-Übersicht
- Klicken Sie auf "Neuen Assistenten erstellen"
- Alternativ: Nutzen Sie den "+"-Button rechts unten
2
Grunddaten eingeben
📝 Name Erforderlich
Eindeutiger, beschreibender Name für den Assistenten
✅ "Kundenservice Bot ACME"
✅ "Sales Assistant Technologie"
❌ "Bot1" (zu unspezifisch)
🏢 Unternehmen Erforderlich
Zuordnung zu einer Organisation (bestimmt Zugriffsberechtigung)
- Dropdown mit verfügbaren Unternehmen
- Benutzer sehen nur ihre zugewiesenen Unternehmen
- Bestimmt verfügbare Agenten und Kategorien
🤖 Agent Erforderlich
Auswahl des zugrundeliegenden KI-Agenten
- Liste zeigt nur Agenten des gewählten Unternehmens
- Berücksichtigt Agent-Typ (AWS, LangChain, Perplexity)
- Standard-Agenten werden bevorzugt angezeigt
📁 Kategorie Optional
Klassifizierung nach Fachbereich oder Anwendungsfall
Kundenservice
Vertrieb
HR
IT-Support
Marketing
3
Validierung und Speicherung
- Eingaben prüfen: System validiert alle Pflichtfelder
- Fehlerbehandlung: Rote Hinweise bei fehlerhaften Eingaben
- Speichern: "Speichern"-Button aktiviert Erstellung
- Bestätigung: Erfolgreiche Erstellung wird angezeigt
- Weiterleitung: Automatische Rückkehr zur Übersicht
✏️ Assistenten bearbeiten
Bestehende Konfiguration ändern
🔄 Bearbeitungsworkflow
- Assistent auswählen: In der Übersicht "Bearbeiten" klicken
- Formular öffnet sich: Alle aktuellen Werte sind vorausgefüllt
- Gewünschte Änderungen: Felder nach Bedarf anpassen
- Validierung: System prüft Eingaben automatisch
- Speichern: Änderungen werden übernommen
- Rückkehr: Automatische Navigation zur Übersicht
📝 Änderbare Eigenschaften
| Eigenschaft | Änderbar? | Auswirkung |
|---|---|---|
| Name | ✅ Ja | Umbenennung für bessere Identifikation |
| Unternehmen | ⚠️ Bedingt | Ändert verfügbare Agenten und Kategorien |
| Agent | ✅ Ja | Wechsel der zugrundeliegenden KI-Technologie |
| Kategorie | ✅ Ja | Neuzuordnung zu anderem Fachbereich |
⚠️ Wichtige Hinweise
- Agent wechseln: Kann Verhalten komplett ändern
- Unternehmen ändern: Berechtigungen werden neu bewertet
- Aktive Chats: Laufende Gespräche nicht betroffen
- Backup: Konfiguration vorher notieren
🚀 Häufige Bearbeitungen
- Name präzisieren: "Bot" → "Kundenservice-Assistent"
- Agent upgraden: GPT-3.5 → GPT-4
- Kategorie anpassen: Support → Sales
- Unternehmen übertragen: Bei Umstrukturierungen
🗑️ Assistenten löschen
Sichere Entfernung von Assistenten
🛡️ Löschvorgang
1
Löschen-Button klicken
In der Aktions-Spalte der Tabelle
2
Bestätigungs-Dialog
"Möchten Sie diesen Assistenten wirklich löschen?"
3
Endgültige Entfernung
Assistent wird unwiderruflich gelöscht
🔒 Sicherheitsmaßnahmen
- Bestätigungs-Dialog: Verhindert versehentliches Löschen
- Berechtigungsprüfung: Nur autorisierte Benutzer
- Audit-Log: Löschvorgänge werden protokolliert
- Sofortige Aktualisierung: Liste wird automatisch angepasst
⚠️ Wichtige Überlegungen vor dem Löschen
- Aktive Nutzung prüfen: Läuft der Assistent in Produktiv-Chats?
- Team informieren: Andere Nutzer könnten betroffen sein
- Alternative bereitstellen: Ersatz-Assistent vorbereiten
- Dokumentation sichern: Konfiguration für Neuanlage notieren
📊 Was passiert beim Löschen?
| Element | Aktion |
|---|---|
| Assistent-Konfiguration | 🗑️ Gelöscht |
| Zugrundeliegender Agent | 💾 Erhalten |
| Chat-Verläufe | 💾 Erhalten |
| Unternehmen & Kategorie | 💾 Erhalten |
📁 Kategorien-System
Organisation und Klassifizierung
🎯 Zweck von Kategorien
- Organisation: Assistenten nach Fachbereich gruppieren
- Auffindbarkeit: Schnelle Identifikation des richtigen Assistenten
- Berechtigungen: Zugriffskontrolle nach Unternehmensbereichen
- Reporting: Nutzungsstatistiken nach Kategorien
- Workflows: Automatische Zuordnungen und Routing
📋 Beispiel-Kategorien
Kundenservice
- Support-Tickets bearbeiten
- FAQ-Anfragen beantworten
- Beschwerden entgegennehmen
- Produktinformationen bereitstellen
Vertrieb
- Lead-Qualifizierung
- Produktberatung
- Angebotserstellung
- Nachfass-Termine vereinbaren
Human Resources
- Bewerbungsverfahren unterstützen
- Mitarbeiteranfragen bearbeiten
- Onboarding-Prozesse
- Urlaubsanträge verwalten
IT-Support
- Technische Probleme lösen
- Software-Installation
- Passwort-Reset
- Hardware-Anforderungen
✨ Kategorie-Management
- Flexibel: Neue Kategorien nach Bedarf
- Hierarchisch: Haupt- und Unterkategorien möglich
- Mehrfachzuordnung: Ein Assistent, mehrere Kategorien
- Dynamisch: Kategorien jederzeit änderbar
💡 Best Practice
Starten Sie mit wenigen, klaren Kategorien und erweitern Sie schrittweise basierend auf den tatsächlichen Nutzungsmustern.
🏷️ Kategorie-Strategien
- Nach Abteilung: HR, IT, Sales, Marketing
- Nach Prozess: Onboarding, Support, Beratung
- Nach Kunden: B2B, B2C, Internal
- Nach Komplexität: Level 1, Level 2, Expert
🔄 Typische Workflows
🆕 Workflow 1: Neuer Fachbereich-Assistent
📋 Szenario
Das Marketing-Team benötigt einen spezialisierten Assistenten für Content-Erstellung und Social Media Management.
🚀 Umsetzung
- Anforderungen klären:
- Welche spezifischen Aufgaben soll der Assistent übernehmen?
- Welche Unternehmensdaten benötigt er?
- Welcher Agent ist am besten geeignet?
- Passenden Agent identifizieren:
- LangChain-Agent mit Marketing-Knowledge Base
- Oder Perplexity-Agent für aktuelle Trends
- Assistenten erstellen:
- Name: "Marketing Content Assistant ACME"
- Unternehmen: ACME GmbH
- Agent: Marketing-optimierter LangChain Agent
- Kategorie: Marketing
- Testen und optimieren:
- Erste Testfragen mit Marketing-Team
- Feedback sammeln und Agent anpassen
- Bei Bedarf Knowledge Base erweitern
- Rollout:
- Team schulen im Umgang mit dem Assistenten
- Best Practices dokumentieren
- Nutzung überwachen und optimieren
🔄 Workflow 2: Assistent-Migration
📋 Szenario
Ein bestehender Kundenservice-Assistent soll von einem GPT-3.5 auf einen GPT-4 Agent migriert werden.
🚀 Umsetzung
- Ist-Zustand dokumentieren:
- Aktuelle Performance-Metriken
- Häufige Anfrage-Typen
- User-Feedback sammeln
- Ziel-Agent vorbereiten:
- GPT-4 Agent mit verbesserter Knowledge Base
- Gleiche Tools und Integrationen
- Optimierte System-Prompts
- Test-Assistent erstellen:
- Name: "Kundenservice Assistant ACME (Test)"
- Parallel zum Produktiv-System
- Begrenzte Test-Nutzergruppe
- A/B Testing durchführen:
- Beide Assistenten parallel laufen lassen
- Qualität und Performance vergleichen
- User-Feedback sammeln
- Migration durchführen:
- Produktiv-Assistent bearbeiten
- Agent auf GPT-4 umstellen
- Test-Assistent löschen
- Team über Änderungen informieren
🏢 Workflow 3: Multi-Unternehmen Assistenten
📋 Szenario
Ein Konzern möchte einheitliche HR-Assistenten für alle Tochtergesellschaften implementieren.
🚀 Umsetzung
- Master-Agent entwickeln:
- Allgemeine HR-Funktionen und -Prozesse
- Flexible Konfiguration für verschiedene Unternehmen
- Mehrsprachige Unterstützung falls nötig
- Template-Assistent erstellen:
- Standard-Konfiguration als Vorlage
- Dokumentation der Anpassungsmöglichkeiten
- Unternehmensspezifische Assistenten:
- "HR-Assistent Tochtergesellschaft A"
- "HR-Assistent Tochtergesellschaft B"
- Jeweils angepasst an lokale Gegebenheiten
- Zentrale Koordination:
- Updates am Master-Agent koordinieren
- Best Practices zwischen Unternehmen teilen
- Einheitliche Qualitätsstandards sicherstellen
💡 Best Practices
✅ Empfohlene Vorgehensweise
🎯 Naming Convention
- Beschreibend: "Kundenservice Assistant" statt "Bot1"
- Unternehmen einbeziehen: "Sales Assistant ACME GmbH"
- Zweck erkennbar: "IT-Support Level 1"
- Versionierung: "Marketing Assistant v2.0"
🏗️ Strukturierte Entwicklung
- Schrittweise: Erst testen, dann produktiv setzen
- Dokumentiert: Zweck und Konfiguration festhalten
- Reviewed: Fachbereich einbeziehen
- Monitored: Performance überwachen
🔄 Lifecycle Management
- Regelmäßige Updates: Agent-Verbesserungen übernehmen
- Performance Review: Quartalsweise Bewertung
- User Feedback: Kontinuierliche Verbesserung
- Retirement Plan: Ablösung alter Assistenten planen
🤝 Team-Koordination
- Stakeholder einbeziehen: Fachbereiche involvieren
- Schulungen anbieten: Nutzer befähigen
- Change Management: Einführung begleiten
- Support bereitstellen: Ansprechpartner definieren
❌ Häufige Fehler vermeiden
🚫 Konfigurationsfehler
- Vage Namen: "Bot", "Assistant", "Test" ohne Kontext
- Falsche Zuordnung: Unternehmen und Agent passen nicht zusammen
- Überkomplexität: Ein Assistent für zu viele Zwecke
- Keine Kategorisierung: Fehlende oder unklare Kategorien
🔧 Management-Fehler
- Fehlende Tests: Direkter Produktiv-Einsatz ohne Validierung
- Keine Dokumentation: Zweck und Anwendung unklar
- Isolated Development: Ohne Fachbereich-Input
- Set-and-Forget: Keine kontinuierliche Optimierung
👥 Organisatorische Probleme
- Unklare Verantwortlichkeiten: Wer kümmert sich um was?
- Fehlende Schulungen: Nutzer wissen nicht, wie sie profitieren
- Keine Erfolgsmessung: KPIs fehlen
- Widerstand ignorieren: Change Management vernachlässigt
⚡ Performance-Killer
- Zu schwacher Agent: Unterdimensionierte KI für komplexe Aufgaben
- Zu starker Agent: Überdimensioniert für einfache Fragen
- Schlechte Knowledge Base: Veraltete oder irrelevante Daten
- Zu viele Tools: Überlastung der KI mit unnötigen Funktionen