Mitarbeiter müssen einzelne Cases manuell rekonstruieren und für kunden- oder zeitraumbezogene Fragen zahlreiche Tickets durchsuchen und vergleichen.
Ein modularer KI-Arbeitsplatz bündelt Recherche, Übersetzung, internes Supportwissen und strukturierte Ticketanalysen in einer vertrauten Chatoberfläche.
Use-Case-Discovery sowie Architektur und Hands-on-Implementierung von Chatoberfläche, A2A-Orchestrierung, Spezialagenten und typisierten Tools; inklusive sicherer Einführung und Weiterentwicklung.
Spezialisierte Assistenten greifen ausschließlich über freigegebene Read-only-Tools auf Wissensräume und das interne Ticketsystem zu. Der Support-Agent erstellt Case-Timelines, nächste Handlungsoptionen und belegbare Auswertungen über mehrere Tickets.
Potenzielle Wirkung · Modellrechnung
Welche Wirkung soll
messbar werden?
Die Werte sind transparente Szenarien auf Basis offengelegter Annahmen – keine nachträglich behaupteten Projektergebnisse. Reale Messwerte werden erst nach einer belastbaren Baseline als solche ausgewiesen.
Ungefähre ProduktionswerteModellierte Größenordnung zur wirtschaftlichen Einordnung
20 Personen × 20 Tage × 3 Aufgaben × 4–8 Min. Zeitgewinn = rund 80–160 Std.
Verlauf, offene Punkte und dokumentierte Ergebnisse werden nach demselben Schema zusammengeführt.
Recherchezeit, Nachfragen, Bearbeitungszeit je Fall und Vollständigkeit der Übergabe.
20 Mitarbeitende mit täglich drei Recherche- oder Supportaufgaben; bisher durchschnittlich 8–15 Minuten Informationssuche.
Der Nutzen steigt mit der Zahl wiederkehrender Recherchen und der Verteilung von Wissen über mehrere Systeme.
Verständlich erklärt
So funktioniert das
Projekt im Alltag.
Zuerst der verständliche Überblick
Danach folgen alle fachlichen und technischen Details
DER ERSTE ÜBERBLICKDer Nutzen in vier verständlichen SchrittenAlle Details folgen darunter
01
WAS PASSIERT?
Aufgabe stellen
Der Mitarbeiter beschreibt Recherche, Übersetzung oder Supportfrage.
JETZT IM DETAIL
Der vollständige Ablauf – ohne etwas wegzulassen
Der Überblick oben erklärt den Sinn. Die folgende Darstellung zeigt zusätzlich alle fachlichen Schritte, Prüfpunkte, Übergaben und Ergebnisse der Anwendung. Fachbegriffe bleiben als Nachweis sichtbar; die Texte erklären jeweils, was sie im Arbeitsalltag bedeuten.
END-TO-END PRODUCT WALKTHROUGHEin Arbeitsplatz, mehrere spezialisierte KI-Fähigkeiten
7 fachliche SchritteNUTZERAKTION
Mitarbeiter→Chat Workspace
EREIGNISSELECT SPECIALIST
SICHTBARES ERGEBNISIT-Assistent aktiv
Aufgabenmodus wählen
Recherche, Übersetzung, Service oder IT-Wissen besitzen eigene Oberflächen, Instruktionen und Werkzeuggrenzen.
SpecialistsGetrennte Agenten statt eines überladenen PromptsTool boundaryDatenzugriff nur über definierte FunktionenUseful outputAntworten werden als Timeline, Text oder Diagramm nutzbar
Einfach eingeordnet
Technik verständlich.
Wirkung im Mittelpunkt.
Danach folgen der vollständige Informationsweg, die genaue Rolle der KI, Sicherheitsgrenzen, Systemaufbau und verwendete Technologien.
Wo hilft KI?
KI fasst Fallverläufe zusammen, erkennt offene Punkte, schlägt nächste Handlungsoptionen vor und wertet mehrere Tickets gemeinsam aus.
Was bleibt unter Kontrolle?
Der Assistent kann keine Tickets verändern und darf keine beliebigen Datenbankabfragen ausführen.
Welcher Nutzen entsteht?
Mitarbeitende erhalten schneller einen Überblick und können Fälle fundierter bearbeiten.
Der vollständige Ablauf
Was geschieht hintereinander
und wer ist beteiligt?
Die Grafik zeigt jeden Informationsweg. „System“ meint dabei eine beteiligte Anwendung oder Datenquelle. Ein Pfeil bedeutet, dass Informationen kontrolliert an den nächsten Beteiligten übergeben werden.
01Frage oder Arbeitsauftrag sendenDie zentrale Oberfläche hält Konversation und Darstellungsformat zusammen.INFORMATION WIRD WEITERGEGEBEN
KI genau erklärt
Was übernimmt die KI?
Und was ausdrücklich nicht?
Art der UnterstützungMulti-Agent Workspace über A2A
Anfragen klassifizieren und an spezialisierte Assistenten delegieren – einschließlich fallbezogener und fallübergreifender Ticketanalyse.
→Konversationsverlauf plus ausschließlich vom Tool gelieferte Case-Daten, Nachrichten, Zeiträume und dokumentierte Bearbeitungsresultate.
→Agno AgentOS, A2A, FastAPI, Web-/Wiki-Tools, typisierte Read-only-Ticketfunktionen und Mermaid.
→Timeline und nächste Handlungsoptionen für einen Case oder aggregierte Antworten über mehrere Tickets und Zeiträume.
→Tools kapseln Berechtigungen; keine frei formulierte SQL, keine Schreibzugriffe und keine Bewertung ohne dokumentierte Evidenz.
✓ Spezialisten statt Universalprompt✓ A2A als klare Grenze✓ Tool-Ergebnis vor Antwort
Was arbeitet im Hintergrund zusammen?
Von der Information
bis zum sichtbaren Ergebnis.
Jede Ebene übernimmt eine klar abgegrenzte Aufgabe. Die Fachbegriffe bleiben sichtbar und werden durch ihren Zweck eingeordnet.
Workspace
Hier entstehen oder liegen die Informationen, die für den Ablauf benötigt werden.
Streamlit ChatStreamingMermaid
↓Orchestration
Diese Bausteine ordnen, prüfen oder verarbeiten die Informationen nach klaren Regeln.
A2A RouterSessionsIntent
↓Specialists
Hier werden Ergebnisse aufbereitet und für den nächsten Schritt bereitgestellt.
ResearchSupportTranslationIT
↓Tools
Hier sehen Menschen das Ergebnis und können nachvollziehbar weiterarbeiten.
WebWikiRead-only Data
✓Technische Bausteine · Nachweis der Architektur- und Umsetzungskompetenz
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