Solvid - AI Agents Page
Autonome KI-Agenten

Nie wieder warten.
Die KI handelt selbst.

Automatisierungen folgen Regeln. AI Agents setzen sich Ziele und entscheiden eigenständig, wie sie diese erreichen – über mehrere Schritte, Werkzeuge und Entscheidungsebenen hinweg.

24/7
Autonomer Betrieb ohne menschliches Eingreifen
Parallele Aufgaben gleichzeitig erledigen
<4h
Setup-Zeit für erste Agent-Tests

Was ist der Unterschied?

Solvid arbeitet mit drei Stufen – je nach Aufgabenkomplexität. Standard-Automatisierungen, KI-gestützte Smart-Automatisierungen und vollautonome AI Agents.

Typ
KI-Fähigkeit
Eigenständigkeit
Ausnahmen
01 — Regelbasiert
Standard-Automatisierung kein KI
Wenn A passiert → mache B

Klar definierte Trigger und Aktionen ohne KI. Zuverlässig und fehlerfrei für Prozesse, die sich strukturell nicht verändern. Bsp: Rechnung kommt → wird archiviert.

KI-Fähigkeit
Keine
Eigenständigkeit
Null
Ausnahmen
Bricht ab
02 — KI-gestützt
Smart-Automatisierung KI einmalig
Inhalte verstehen → einmal handeln

KI liest und versteht Inhalte aus unstrukturierten Daten (z.B. E-Mails) und führt daraufhin eine gezielte, vordefinierte Aktion aus. Plant keine mehrstufigen eigenen Wege.

KI-Fähigkeit
Mittel
Eigenständigkeit
Begrenzt
Ausnahmen
Kein Plan B
03 — Autonom
AI Agent Vollautonom
Ziel → eigener Lösungsweg

Der Agent bekommt ein Endziel. Er plant die nötigen Schritte, nutzt Werkzeuge und entscheidet selbstständig über den optimalen Weg. Holt menschliche Freigabe nur bei echtem Bedarf.

KI-Fähigkeit
Hoch
Eigenständigkeit
Voll
Ausnahmen
Adaptiert
Anwendungsbeispiele

Wo Agents wirklich gebraucht werden.

Diese Aufgaben sind zu komplex für Automatisierungen – zu mehrstufig, zu situationsabhängig, zu entscheidungsintensiv. Genau hier übernimmt ein Agent.

Lieferanten-Ausschreibungs-Agent

Das Problem

Einen Wartungsauftrag, eine Beschaffung oder ein Projekt auszuschreiben kostet Stunden: Anbieter suchen, Anfragen formulieren, Angebote einsammeln, vergleichen, entscheiden. Das passiert selten systematisch.

Warum hier ein Agent notwendig ist

Kein einfacher Trigger – der Agent muss Anbieter eigenständig im Internet recherchieren, Anfragen individuell formulieren, auf Antworten warten, Rückfragen stellen, Angebotsdokumente öffnen & vergleichen und dann eine begründete Empfehlung geben. Das sind viele Entscheidungen, nicht eine.

Agent-Workflow
1
Bedarf erkannt (z.B. Wartungsfälligkeit, Beschaffungsanforderung)
2
Agent recherchiert passende Anbieter aktiv im Internet
3
Schreibt individuelle Anfragemails & versendet sie
4
Sammelt Angebote, liest Dokumente, extrahiert Preise & Konditionen
5
Erstellt Vergleich & Empfehlung → wartet auf Ihre Freigabe
Web-Recherche E-Mail-Dialog Dokumentenanalyse Entscheidungslogik

Vertragsprüfungs-Agent

Das Problem

Ein neuer Lieferanten- oder Dienstleistungsvertrag liegt vor. Ihn vollständig zu prüfen – auf riskante Klauseln, Abweichungen von Ihren Standards, DSGVO-Anforderungen – dauert Stunden. Und trotzdem bleiben Dinge unbemerkt.

Warum hier ein Agent notwendig ist

Der Agent liest das gesamte Vertragsdokument, vergleicht es aktiv mit Ihrer Mustervorlage aus der Wissensbasis, identifiziert abweichende Klauseln, klassifiziert Risikograd und erstellt einen priorisierten Handlungsbericht – mit Alternativformulierungen. Das erfordert Kontext, Vergleich und Urteilsvermögen.

Agent-Workflow
1
Vertragsdokument wird hochgeladen oder weitergeleitet
2
Agent liest & segmentiert Vertrag nach Klauseltypen
3
Vergleicht mit Ihren Musterverträgen & DSGVO-Anforderungen
4
Bewertet jede kritische Klausel mit Risikostufe (niedrig/mittel/hoch)
5
Liefert Bericht mit Verhandlungspunkten & Alternativtexten
RAG-Wissensabfrage Dokumentenanalyse Risikoklassifizierung DSGVO-Check

Bauantrags-Vorprüfung

Das Problem

Bauanträge und Bürgerbegehren binden in Verwaltungen und Gemeinden enorm viel Zeit. Sachbearbeiter müssen Dokumenten-Ordner sichten, Anlagen auf Vollständigkeit prüfen und manuell mit Bebauungsplänen abgleichen, bevor die eigentliche Bewertung beginnt.

Warum hier ein Agent notwendig ist

Kein einfaches Wenn-Dann: Der Agent sichtet den gesamten digitalen Antrag, extrahiert Daten, fragt bei fehlenden Anhängen selbstständig beim Einreicher nach und gleicht Parameter aktiv mit dem örtlichen Regelwerk ab. Der Sachbearbeiter erhält eine aufbereitete Vorprüfung.

Agent-Workflow
1
Antrag inkl. Anlagen geht digital ein (E-Mail/Portal)
2
Agent sichtet Dokumente auf formelle Vollständigkeit
3
Fordert fehlende Unterlagen automatisiert beim Bürger nach
4
Gleicht Datenpakete mit hinterlegtem Bebauungsplan (RAG) ab
5
Erstellt übersichtlichen Prüfbericht für den Sachbearbeiter
Dokumentenabgleich Regelwerks-Prüfung Bürger-Kommunikation Sachbearbeiter-Support
Das Zusammenspiel

Drei Systeme. Ein Ökosystem.

RAG, Automatisierungen und AI Agents sind keine Konkurrenten – sie ergänzen sich. Richtig kombiniert entstehen Workflows, die eigenständig denken, handeln und lernen.

RAG-System

Das Gedächtnis

Ihr strukturiertes Wissen – Handbücher, FAQs, Produkte, Verträge – zuverlässig abrufbar. Kein Halluzinieren, nur verifizierte Antworten mit Quellenangabe.

  • Firmenwissen als durchsuchbare Quelle
  • Präzise, belegbare Antworten
  • DSGVO-konform auf EU-Servern

AI Agent

Das Gehirn

Komplexe, mehrstufige Aufgaben mit Entscheidungsbedarf. Der Agent plant, delegiert an Automatisierungen, fragt beim RAG nach und koordiniert alles.

  • Autonomes Planen & Entscheiden
  • Nutzt RAG & Automatisierungen als Werkzeuge
  • Eskaliert nur bei echter Notwendigkeit

Automatisierungen

Die Muskeln

Definierte, wiederholbare Aufgaben werden zuverlässig und fehlerfrei ausgeführt – ohne dass jemand daran denken muss. 24/7, immer gleich.

  • Regelbasierte Workflows (If/Then)
  • Systemintegrationen & API-Verknüpfungen
  • Schnell, günstig & verlässlich
Architektur: Agent als zentraler Orchestrator
Agent ruft ab / steuert
Mensch gibt Ziel / Freigabe
Ergebnis zurück
Mensch
Gibt Ziel vor
Aufgabe
RAG-System
Wissen & Kontext
Query / Antwort
AI Agent
Orchestriert alles
Tools rufen
Automatisierungen
Ausführende Ebene
Ergebnis
Fertig
Aufgabe abgeschlossen
Human-in-the-Loop
Agent pausiert & wartet auf Freigabe bei kritischen Entscheidungen
Praxisbeispiel: Kundenanfrage → Angebot → Versand
A
Agent erhält Ziel Kundenanfrage eingetroffen – Agent startet Planung
R
RAG liefert Kontext Agent fragt RAG: Produktdaten, Preislisten & Kundenverlauf
Automatisierungen handeln PDF erstellen, in CRM eintragen, Entwurf zur Freigabe senden

Bereit für einen Agenten, der wirklich arbeitet?

In einem 45-minütigen Gespräch analysieren wir, welche Kombination aus RAG, Automatisierung und AI Agent in Ihrem Betrieb den größten Hebel hat – ehrlich und ohne Verkaufsdruck.

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