Die Zukunft von Vertrieb und Marketing liegt in intelligenten, autonomen Systemen, die nicht nur Aufgaben automatisieren, sondern sich anpassen, zusammenarbeiten und messbaren Mehrwert liefern. Deshalb entwickeln wir ein agentenbasiertes Framework – eine modulare, skalierbare Architektur, deren KI-Agenten wiederverwendbar, einfach zu implementieren und für vielfältige Anforderungen konfigurierbar sind. Ob es um die Gewinnung von Markteinblicken oder die Optimierung von Pipelines geht – unser Ziel ist es, Vertriebsteams Tools bereitzustellen, die wie ihre besten menschlichen Kollegen denken und handeln. In diesem Beitrag erläutern wir die Prinzipien dieses Frameworks, analysieren seine Struktur und zeigen, wie wir die Herausforderungen in Bezug auf Leistung, Datenschutz und Zusammenarbeit meistern.
Warum ein Agentic Framework?
Herkömmliche Automatisierungsskripte sind starr – Ein-Trick-Pferde, die bei Umgebungsänderungen versagen. KI-Agenten hingegen können schlussfolgern, lernen und sich anpassen. Um sie jedoch im Alltag praktikabel zu machen, müssen sie:
- Vorgefertigt und dennoch konfigurierbar : Sofort einsatzbereit, aber an bestimmte Ziele anpassbar.
- Integritätsorientiert : Isoliert und sicher, um eine Kreuzkontamination zwischen Benutzern oder Prozessen zu vermeiden.
- Wartbar : Einfach zu aktualisieren, ohne vorhandene Arbeitsabläufe zu unterbrechen.
- Leistungsstark : Schnell genug, um mit Echtzeitanforderungen Schritt zu halten.
- Zuverlässig : Konstant, auch unter Belastung oder bei Störungen.
- Privat : Schutz sensibler Verkaufsdaten bei jedem Schritt.
Dies sind nicht nur nette Extras, sondern Kernfunktionen eines Systems, dem Unternehmen/Organisationen vertrauen können. Wie erreichen wir dieses Ziel?
Die vier Agentengruppen
Wir betrachten den Vertrieb als ein vielschichtiges Ökosystem, über das unsere Agenten nachdenken sollten. Wir haben ihn in vier verschiedene Gruppen eingeteilt, die jeweils einen wichtigen Teil des Vertriebspuzzles abdecken:
- Planning: Agents like Market Research or Ideal Customer Profile (ICP) Analytics dig into data to uncover opportunities. For example, an ICP Analytics agent might scour market trends and customer data to define who’s most likely to buy your product—saving weeks of manual analysis.
- Sales: Agents like Pipeline Sourcing focus on execution. This agent could crawl the web, company pages, or tools data to identify high-potential leads, feeding your pipeline with precision.
- Marketing: Agents like Marketing Emails handle outreach. Imagine an agent that drafts personalized emails, schedules them based on prospect behavior, and tracks responses—all without human hand-holding.
- Operations & Management: Agents like Activity Planner keep the machine running. This agent might prioritize tasks, schedule follow-ups, and assign workloads across your team, ensuring nothing slips through the cracks.
Diese Gruppen sind keine Silos, sondern Bausteine. Die Magie entsteht, wenn sie zusammenarbeiten. Und genau hier kommt unser Framework-Design ins Spiel.
Anatomie eines Agenten
Bevor wir mit der Systemarchitektur beginnen, analysieren wir zunächst, wie ein Agent funktioniert. Jeder Agent in unserem Framework folgt einer standardisierten Struktur:
- Rolle : Definiert seine Identität, z. B. ICP-Analyst .
- Fokus : Seine Mission und sein Rhythmus – z. B. „Finden Sie ICPs für ein Produkt, vierteljährlich aktualisiert.“
- Tasks: The steps it takes—e.g., 1) Collect source data, 2) Profile ICPs, 3) Save to a database.
- Tools : Verwendete Funktionen – z. B. „ask_user()“ für die Eingabe, „fetch_company_info()“ zum Abrufen von Daten, „write_to_db()“ zum Speichern.
- Leitplanken : Einschränkungen, um die Kontrolle zu behalten – z. B. „Analysieren Sie nur Unternehmen in Nordamerika.“
- Gedächtnis : Kurzfristig (aktueller Status, z. B. „Ich bin bei Schritt 2“) und langfristig (historische ICPs oder Markteinblicke).
Diese Struktur stellt sicher, dass Agenten modular und dennoch zweckgebunden sind. Doch wie funktionieren sie? Hier kommen Designmuster ins Spiel.
Agent-Entwurfsmuster
Wir nutzen fünf Schlüsselmuster, um Agenten ihre Intelligenz zu verleihen:
- Reflection: Agents self-critique and refine their output. An ICP Analyst might re-evaluate its profiling if the results don’t align with market data.
- Tool Use: Agents expand their reach with external tools. A Pipeline Sourcing agent might tap APIs like LinkedIn or Crunchbase to enrich lead data.
- ReAct: Agents combine reasoning and action to solve problems dynamically. A customer support agent might analyze a query, reason through potential solutions, and act by drafting a response or escalating the issue—all in real-time.
- Planning: Agents break complex goals into steps. An Activity Planner might sequence weekly tasks, adjusting based on team availability.
- Multi-Agent Collaboration: Specialized agents team up. Imagine a Market Research agent feeding insights to an ICP Analyst, who then hands off to a Pipeline Sourcing agent—a seamless relay.
Diese Muster machen Agenten vielseitig einsetzbar, die wahre Herausforderung besteht jedoch darin, sie so einzusetzen, dass sie unseren Kernkriterien entsprechen.
Aufbau des Rahmens: Erfüllung der Kriterien
So erfüllen wir unsere Kernkriterien mit einer praktischen, verkaufsbereiten Architektur:
1. Vorgefertigt und dennoch konfigurierbar
Agenten werden als Docker-Container verpackt und mit einer Standardvorlage vorgefertigt:
agent:
role: DataParser
goal: Parse raw data
tasks: [parse_data]
tools: [regex]
guardrails: [max_input_size=1MB]
topics: [user_a .parser_tasks]
A Configuration Manager—a service running alongside our backoffice—reads the YAML blueprint, spins up a container, and injects the config. Users tweak roles, tools, or guardrails via a simple interface, ensuring flexibility without coding. For example, a user could redefine a Pipeline Sourcing agent to target a new industry by updating the config.
2. Integrität
Docker containers isolate each agent, sandboxing memory and processes. User A’s Market Research agent can’t access User B’s data or crash their Pipeline Sourcing agent. This per-user containerization ensures failures are contained and sensitive sales data (e.g., lead lists) stays secure within its scope.
3. Wartbarkeit
Versioned tools and configs keep agents manageable. The Configuration Manager logs every deployed agent’s blueprint—role, tools, version—and updates containers when new tool versions (e.g., an improved `fetch_company_info()`) are released. Rolling updates happen without downtime, and past configs serve as an audit trail for troubleshooting.
4. Ausführungsleistung
Im Vertrieb kommt es auf Geschwindigkeit an, daher optimieren wir auf jeder Ebene:
- Leichtgewichtige Container : Docker minimiert den Ressourcenaufwand und ermöglicht die Ausführung von Dutzenden von Agenten auf einem einzigen Server.
- Asynchrone Nachrichtenübermittlung : RabbitMQ übernimmt die Kommunikation zwischen Agenten und stellt Aufgaben in die Warteschlange, damit Agenten nicht blockiert werden (z. B. benachrichtigt ICP Analyst Pipeline Sourcing ohne zu warten).
- Aufgabenentlastung : Schwere Aufgaben (z. B. Datenprofilierung) werden auf skalierbare Backends wie Qdrant oder Postgres verlagert, sodass die Agenten weiterhin reaktionsfähig bleiben.
- Caching : Redis speichert häufige Suchvorgänge (z. B. Unternehmensdaten) im Cache und vermeidet so redundante Aufrufe.
5. Zuverlässigkeit
Consul acts as our service discovery backbone. Agents register their IP:port on startup (e.g., `172.17.0.2:8080` for a DataParser), and Consul’s health checks (via a `/health` endpoint) ensure only live agents are addressable. Consul updates dynamically if a container restarts or scales, preventing failed messages or dead-end requests.
6. Datenschutz
Privacy is crucial to get right. Consul tags agents by users (e.g., `user=user_a`), restricting discovery to same-user agents. RabbitMQ reinforces this with virtual hosts (e.g., `/user_a`) or topic prefixes (e.g., `user_a.parser_tasks`), ensuring Send Marketing Emails for User A never leaks to User B. Memory—stored in Redis or Postgres—is scoped to user-specific keys or schemas (e.g., `user_a:icp_records`).
Warum dies für Vertrieb und Marketing wichtig ist
Sales thrive on speed, insight, and execution. Our framework turns fragmented processes into a cohesive AI-driven engine. A Market Research agent spots a trend, an ICP Analyst profiles it, and a Pipeline Sourcing agent fills your CRM—all in sync, all configurable. It’s a framework/setup that scales.
Wie geht es weiter?
Wir testen dieses Framework in realen Verkaufsszenarien, optimieren die Leistung und entwickeln die Zusammenarbeit mehrerer Agenten weiter.