Multi-Agenten-KI in der Tech-Industrie: Grundlagen, Anwendungsfälle und Unternehmensstrategie mit Salesforce

Unternehmen in der Technologiebranche setzen KI schnell ein, um Aufgaben zu automatisieren, die Reaktionsfähigkeit zu verbessern und den Betrieb zu skalieren. Multiagentensysteme, in denen spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, handeln und logisch denken, stellen die nächste Stufe dar. Agentforce von Salesforce entwickelt sich zu einer zentralen Plattform, die es Technologieunternehmen ermöglicht, diese agentenbasierten Workflows nativ in ihrem CRM-, Kundenservice- und Betriebs-Stack zu erstellen.

Dieser Artikel befasst sich mit Multi-Agenten-KI, ihren realen Anwendungen in der Tech- und Salesforce-Domäne und einem strategischen Ansatz für die Einführung in Unternehmen.

Warum ein einziges KI-System nicht ausreicht

Klassische KI-Assistentenkönnen Daten abrufen oder Aktionen auslösen, stoßen aber schnell an Grenzen,sobald mehrere Unternehmenssysteme, komplexe Workflows oder spezifische Geschäftsregeln ins Spiel kommen.

"Stellen Sie sich vor, ein Kunde meldet sich: 'Meine letzte Bestellung wurde mir doppelt berechnet.' Eine naive KI könnte darauf mit einer Entschuldigung oder einer Rückerstattungsanfrage reagieren. Aber hinter den Kulissen müssen Sie Auftragsdaten abrufen, Unstimmigkeiten im ERP (SAP) überprüfen, Rechnungsstellungsrichtlinien prüfen, die Rückerstattung durchführen und den Kunden benachrichtigen - und das über mehrere Systeme hinweg. Ein einziger KI-Agent, auch wenn er noch so schlau ist, kann das alles nicht zuverlässig bewältigen, vor allem nicht in Grenzfällen oder Fehlerszenarien."

Agentforce wickelt die Vorgänge innerhalb von Salesforce präzise ab, stößt aber an seine Grenzen, wenn sich Entscheidungen über mehrere Geschäftssysteme erstrecken. Unternehmen brauchen eine KI, die diese Grenzen überbrücken kann und Kontext, Logik und Aktionen über verschiedene Plattformen hinweg orchestriert.

Wie Multi-Agenten-KI funktioniert

Multi-Agenten-Systeme orientieren sich daran, wie Menschen in Teams arbeiten.
Anstelle eines monolithischen "Superagenten" arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen, um ein Ziel zu erreichen.

Jeder Agent hat eine klare Rolle:

• Ein Daten-Agent ruft Informationen ab und validiert sie.

• Ein Logik-Agent interpretiert die Geschäftsregeln.

• Ein Ausführungs-Agent stößt die richtigen Arbeitsabläufe und Antworten an.

Zusammen bilden sie ein verteiltes Netzwerk von Intelligenz, das widerstandsfähiger, erklärbar und wachstumsfähig ist. Die Multi-Agenten-KI ersetzt nicht das menschliche Denken, sondern verstärkt es, so dass Unternehmen die Komplexität automatisieren und gleichzeitig ihre Entscheidungen transparent und nachvollziehbar halten können.

Obwohl Salesforce Agentforce eine leistungsstarke und bewährte Methode ist, um KI in CRM-Prozesse einzubringen, konzentriert sich der Anwendungsbereich natürlich auf Salesforce selbst. Wenn Unternehmen KI benötigen, um über CRM hinaus zu denken, z. B. um Daten aus SAP abzurufen, Aktionen über Logistiksysteme hinweg zu koordinieren oder eine mehrstufige Geschäftslogik über APIs zu orchestrieren, stößt eine einzelne Plattform an ihre Grenzen. Die Entwicklung von KI auf Unternehmensebene bedeutet, über ein einziges Ökosystem hinaus zu denken und sicherzustellen, dass die Intelligenz nahtlos zwischen verschiedenen Geschäftsanwendungen fließen kann.

Aus diesem Grund entwickeln wir bei Diconium KI-Architekturen nach einem einfachen Prinzip: Kein einziges Framework kann alle Unternehmensanforderungen abdecken. Salesforce Agentforce, LangGraph und Microsoft AutoGen bringen jeweils einzigartige Stärken mit und bilden zusammen eine komplette Grundlage für unternehmensgerechte Intelligenz.

Eine einheitliche Unternehmensarchitektur

In Kombination bilden diese Frameworks einezusammenhängende KI-Struktur, die sowohl intelligent als auch verwaltbar ist:

• Agentforce schützt und verwaltet Unternehmensdaten.

• LangGraph strukturiert, wie sich Logik und Prozesse entfalten.

• AutoGen ermöglicht die adaptive Zusammenarbeit zwischen Agenten.

Das Ergebnis ist ein sicheres, erklärbares und flexibles KI-Ökosystem, das nahtlos mit Salesforce, SAP und anderen Unternehmenssystemen zusammenarbeitet.

Ein reales Beispiel: Beilegung eines Rechnungsstreits

Lassen Sie uns dies anhand eines häufigen Anwendungsfalls im Kundenservice verdeutlichen.

Ein VIP-Kunde meldet sich:

"Ich sehe, dass mir der Expressversand in Rechnung gestellt wurde, aber ich habe ihn nicht ausgewählt. Bitte korrigieren Sie dies und erstatten Sie mir den Betrag."

So würde ein Multi-Agenten-System, das auf der Architektur von Diconium basiert, damit umgehen:

1. Understanding the request- Die Absicht wird als Rückerstattung/Streitfall klassifiziert.
2. Sammeln von Daten-Auftragsdetails werden aus Salesforce abgerufen und in SAP überprüft.
3. Anwendung von Regeln- Das System prüft Rückerstattungsrichtlinien und die Berechtigung des Kunden.
4. Begründung und Planung-Ein Korrekturplan wird vorgeschlagen (Erstattung, aktualisierte Rechnung, Entschuldigungs-E-Mail).
5. Ausführung- Aktualisierungen werden in SAP und Salesforce vorgenommen; der Kunde wird benachrichtigt.
6. Validierung- Wenn das KI-Vertrauen unter einen bestimmten Schwellenwert fällt, wird der Vorgang an einen menschlichen Prüfer weitergeleitet.

Jedes Framework spielt eine bestimmte Rolle im Prozess:Agentforce sorgt für den sicheren Zugriff auf CRM-Daten,LangGraph verwaltet die Orchestrierung und die Abhängigkeiten, undAutoGen koordiniert die Diskussionen der Agenten und validiert die Ergebnisse, wodurch ein vertrauenswürdiger und effizienter Workflow entsteht, der automatisiert, was automatisiert werden kann, während der Mensch die Kontrolle behält.

Dieser detaillierte architektonische Ablauf skizziert den Multi-Agenten-Prozess zur Lösung eines Rechnungsstreits und zeigt die unterschiedlichen und doch integrierten Rollen von Agentforce, LangGraph und AutoGen. Er zeigt die wichtigsten API-Aufrufe, den Informationsfluss und den kritischen Human-in-the-Loop-Mechanismus für Szenarien, in denen das KI-Vertrauen unter einem vordefinierten Schwellenwert (z. B. 0,6) liegt, um die Kontrolle und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Wie Diconium unternehmenstaugliche KI entwickelt

Bei Diconium geht unsere Strategie über die Grenzen einzelner Tools hinaus. Wir plädieren für einen synergetischen Ansatz, der die Stärken der einzelnen Frameworks kombiniert, um ein robustes, skalierbares und inhärent vertrauenswürdiges KI-System zu schaffen. Dieses hybride Modell ist entscheidend für die Entwicklung von Lösungen, die nicht nur leistungsstark, sondern auch transparent und kontrollierbar sind und den Anforderungen von Unternehmen entsprechen.

Mit diesem Ansatz hilft Diconium Unternehmen, das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll, transparent und in großem Umfang auszuschöpfen.

Wohin geht die Reise bei KI?

KI für Unternehmen entwickelt sich schnell weiter. Die Gewinner dieser nächsten Welle werden nicht diejenigen sein, die sich auf ein einziges System verlassen, sondern diejenigen, die vertrauenswürdige, offene und anpassungsfähige Frameworks in einem einzigen, orchestrierten Ökosystemkombinieren können .

Wir bei Diconium steuern diese Entwicklung und helfen Unternehmen:

• Schneller zu innovieren und gleichzeitig die Compliance einzuhalten

• Erklärbare und überprüfbare KI-Systeme aufzubauen

• Teams in die Lage zu versetzen, effektiv mit KI zusammenzuarbeiten

Die Zukunft intelligenter Unternehmen besteht nicht aus einem einzelnen Agenten, sondern aus einem Netzwerk intelligenter Mitarbeiter, die sicher und transparent zusammenarbeiten und ein neues Paradigma der Mensch-KI-Partnerschaft fördern.

"Bei Multi-Agenten-KI geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen. Es geht darum, Intelligenz zu vervielfachen - sicher, transparent und in großem Maßstab."

-Manisha Kumari