Orchestrierung von LLM-Agenten

Die Orchestrierung von LLM-Agenten ist der Prozess zur Koordinierung von Agenten, die auf einem Large Language Model (LLM) basieren, damit sie auf gemeinsame Ziele hinarbeiten. Auf diese Weise können kollaborative KI-Agenten den Kontext analysieren, Aufgaben verteilen und systemübergreifend schlussfolgern. In Unternehmen werden damit komplexe Workflows – vom Self-Service für Kunden bis hin zur intelligenten Automatisierung – durch strukturierte Orchestrierungsmuster ermöglicht, die auf einer entsprechenden Orchestrierungsplattform basieren.

„Ein Beispiel: Wenn Sie einen allgemeinen Chatbot um Hilfe bei der Auswahl eines Fitness-Trackers bitten, analysiert er für seine Antwort unter Umständen historische Internetdaten. Das ist durchaus nützlich, aber nicht immer aktuell oder für Sie relevant. Ein KI-Agent hingegen kann wesentlich mehr, zum Beispiel die aktuellen Lagerbestände prüfen, gegebenenfalls Treuerabatte anwenden und bei der Empfehlung der besten verfügbaren Option Ihr Budget berücksichtigen. Diese Koordination ist möglich, da agentische KI ein Large Language Model (LLM) als zentrales „Gehirn“ nutzt, das verschiedene Tools und Agenten systemübergreifend orchestriert. Sie ist nicht nur intelligent, sondern zielorientiert, anpassungsfähig und direkt mit Aktionen verbunden.“

Rahul Garg, VP of Product, Genesys

Anwendungsfälle für die Orchestrierung von LLM-Agenten in Unternehmen

Koordinierung kollaborativer KI-Agenten für die Customer Experience

Unternehmen nutzen die Orchestrierung von LLM-Agenten, um Genesys-Agenten für Kunden- und Backoffice-Prozesse zu einer einheitlichen Erfahrung zu verbinden. Ein Agent kann beispielsweise den Kontext der Konversationen verwalten, während ein anderer für den Datenabruf oder die Next Best Action zuständig ist. Diese Orchestrierung sorgt für nahtlose Übergänge und eine schnellere, personalisierte Problemlösung in allen Kanälen.

Automatisierung mehrstufiger Service-Workflows

Organisationen können Orchestrierungsmuster entwerfen, mit denen LLM-Agenten mehrstufige Prozesse autonom abschließen. Zum Beispiel kann ein orchestriertes KI-System die Identität überprüfen, Kontodaten abrufen, den Kundenverlauf zusammenfassen und eine personalisierte Antwort entwerfen – alles schon vor der Überprüfung durch einen Menschen. Dies beschleunigt die Prozesse, sorgt für eine bessere Compliance und reduziert den manuellen Aufwand.

Verbesserung des Wissensmanagements und der Erkenntnisse

Mit orchestrierten Agenten können Unternehmen KI-gestützte Erkenntnisse zentral speichern und verwalten. LLM-Agenten arbeiten zusammen, um interne Wissensdatenbanken zu durchsuchen, Richtlinien zusammenzufassen und Verbesserungen zu empfehlen. Die Orchestrierung stellt sicher, dass die Ergebnisse jedes Agenten validiert, nachvollziehbar und mit den Markenrichtlinien und gesetzlichen Vorgaben konform sind.

Dynamische Unterstützung der Belegschaft

Im Rahmen des Workforce Engagement können orchestrierte LLM-Agenten als Copiloten für Einsatzplanung, Coaching und Analysen fungieren. Da Daten in Echtzeit ausgetauscht werden, helfen diese Agenten Supervisoren, den Personalbedarf vorherzusagen, Leistungstrends zu bewerten und die Mitarbeiter anzuleiten, bessere Kundenergebnisse zu erzielen – alles auf einer Orchestrierungsebene.

Systemübergreifende Skalierung verantwortungsvoller KI

Mithilfe der Orchestrierung können Unternehmen vorgeben, wie LLM-Agenten mit sensiblen Daten und Tools von Drittanbietern interagieren sollen. Leitlinien und Governance-Richtlinien, die in die Orchestrierungsplattform für Agenten eingebettet sind, sorgen für Sicherheit, Transparenz und eine ethische Nutzung. Das ist besonders in regulierten Branchen wichtig.