Erstellen eines agentischen Frameworks

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:

1. Planung : Agenten wie Marktforschung oder Ideal Customer Profile (ICP) Analytics Nutzen Sie Daten, um Chancen zu entdecken. Ein ICP Analytics-Mitarbeiter kann beispielsweise Markttrends und Kundendaten analysieren, um herauszufinden, wer Ihr Produkt am wahrscheinlichsten kauft – und so wochenlange manuelle Analysen einsparen.
2. Vertrieb : Agenten wie Pipeline Sourcing Konzentrieren Sie sich auf die Ausführung. Dieser Agent kann das Web, Unternehmensseiten oder Tool-Daten durchsuchen, um Leads mit hohem Potenzial zu identifizieren und Ihre Pipeline präzise zu füllen.
3. Marketing : Agenten wie Marketing-E-Mails Verwalten Sie die Kontaktaufnahme. Stellen Sie sich einen Agenten vor, der personalisierte E-Mails verfasst, diese basierend auf dem Verhalten potenzieller Kunden plant und die Antworten verfolgt – und das alles ohne menschliches Zutun.
4. Betrieb und Management : Agenten wie Activity Planner Halten Sie die Maschine am Laufen. Dieser Agent kann Aufgaben priorisieren, Folgemaßnahmen planen und die Arbeitslast Ihrem Team zuweisen, um sicherzustellen, dass nichts übersehen wird.

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.“
• Aufgaben: Die erforderlichen Schritte – z. B. 1) Quelldaten sammeln, 2) ICPs profilieren, 3) In einer Datenbank speichern.
• 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:

• Spiegelung: Agenten überprüfen ihre Ergebnisse selbst und verfeinern sie. Ein ICP-Analyst kann sein Profil neu bewerten, wenn die Ergebnisse nicht mit den Marktdaten übereinstimmen.
• Werkzeuggebrauch: Agenten erweitern ihre Reichweite mit externen Tools. Ein Pipeline-Sourcing-Agent kann APIs wie LinkedIn oder Crunchbase nutzen, um Lead-Daten anzureichern.
• Reagieren: Agenten kombinieren Argumentation und Aktion, um Probleme dynamisch zu lösen. Ein Kundendienstmitarbeiter kann eine Anfrage analysieren, mögliche Lösungen durchdenken und reagieren, indem er eine Antwort verfasst oder das Problem eskaliert – alles in Echtzeit.
• Planung: Agenten unterteilen komplexe Ziele in Schritte. Ein Aktivitätsplaner kann wöchentliche Aufgaben sequenzieren und diese je nach Teamverfügbarkeit anpassen.
• Zusammenarbeit mehrerer AgentenSpezialisierte Agenten arbeiten zusammen. Stellen Sie sich vor, ein Marktforschungsagent übermittelt einem ICP-Analysten Erkenntnisse, der diese dann an einen Pipeline-Sourcing-Agenten weiterleitet – eine nahtlose Weiterleitung.

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:

Rolle: DataParser

Ziel : Rohdaten analysieren

Aufgaben: [ parse_data ]

Werkzeuge: [ regulärer Ausdruck ]

Leitplanken: [ max_input_size=1MB ]

Themen: [ user_a.parser_tasks ]

Ein Konfigurationsmanager– ein Dienst, der parallel zu unserem Backoffice läuft – liest den YAML-Entwurf, erstellt einen Container und fügt die Konfiguration ein. Benutzer können Rollen, Tools oder Leitplanken über eine einfache Schnittstelle anpassen und so Flexibilität ohne Programmierkenntnisse gewährleisten. Beispielsweise könnte ein Benutzer einen Pipeline-Sourcing- Agent zur gezielten Ansprache einer neuen Branche durch Aktualisierung der Konfiguration.

2. Integrität

Docker-Container isolieren jeden Agenten und kapseln Speicher und Prozesse in einer Sandbox. Benutzer A Der Marktforschungsagent kann nicht auf die Daten von Benutzer B zugreifen oder dessen Pipeline Sourcing zum Absturz bringen Agent. Diese Containerisierung pro Benutzer stellt sicher, dass Fehler eingedämmt werden und vertrauliche Verkaufsdaten (z. B. Lead-Listen) innerhalb ihres Geltungsbereichs sicher bleiben.

3. Wartbarkeit

Versionierte Tools und Konfigurationen sorgen für die Verwaltung der Agenten. Konfigurationsmanager Protokolliert den Blueprint jedes eingesetzten Agenten – Rolle, Tools, Version – und aktualisiert Container, wenn neue Toolversionen (z. B. ein verbessertes „fetch_company_info()“) veröffentlicht werden. Rolling Updates erfolgen ohne Ausfallzeiten, und frühere Konfigurationen dienen als Prüfpfad für die Fehlerbehebung.

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 fungiert als unser Service Discovery Backbone. Agenten registrieren ihre IP:Port beim Start (z.B. `172.17.0.2:8080` für eine DataParser), und die Integritätsprüfungen von Consul (über einen `/health`-Endpunkt) stellen sicher, dass nur aktive Agenten angesprochen werden können. Consul aktualisiert sich dynamisch, wenn ein Container neu gestartet oder skaliert wird, wodurch fehlgeschlagene Nachrichten oder Sackgassenanfragen verhindert werden.

6. Datenschutz

Datenschutz ist entscheidend, um dies richtig zu machen. Consul kennzeichnet Agenten nach Benutzern (z. B. `user=user_a`) und beschränkt die Erkennung auf Agenten desselben Benutzers. RabbitMQ verstärkt dies durch virtuelle Hosts (z. B. `/user_a`) oder Themenpräfixe (z. B. `user_a.parser_tasks`) und stellt sicher, Senden Sie Marketing-E-Mails für Benutzer A, die niemals an Benutzer B durchsickern. Der Speicher – gespeichert in Redis oder Postgres – ist auf benutzerspezifische Schlüssel oder Schemata beschränkt (z. B. „user_a:icp_records“).

Warum dies für Vertrieb und Marketing wichtig ist

Der Vertrieb profitiert von Geschwindigkeit, Einblicken und Umsetzung. Unser Framework verwandelt fragmentierte Prozesse in eine zusammenhängende KI-gesteuerte Engine. Ein Ein Marktforschungsagent entdeckt einen Trend, ein ICP-Analyst profiliert ihn und ein Pipeline Sourcing Agent füllt Ihr CRM – alles synchron, alles konfigurierbar. Es ist ein Framework/Setup, das skalierbar ist.

Wie geht es weiter?

Wir testen dieses Framework in realen Verkaufsszenarien, optimieren die Leistung und entwickeln die Zusammenarbeit mehrerer Agenten weiter.