Ein Leitfaden für Produktmanager zur Architektur von KI-Agenten: Warum Fähigkeiten nicht gleich Adoption sind

In der heutigen digitalen Landschaft sind KI-Agenten zu einem unverzichtbaren Bestandteil vieler Unternehmen geworden. Sie bieten Unterstützung in verschiedenen Bereichen, von Kundenservice bis hin zu internen Prozessen. Doch trotz beeindruckender Leistungskennzahlen wie 89% Genauigkeit und schnelle Reaktionszeiten zeigen viele Nutzer eine Neigung, diese Agenten nach der ersten echten Problemlösung aufzugeben. Der wahre Herausforderung für Produktmanager liegt daher nicht nur in der technischen Umsetzung, sondern auch in der Architekturentscheidung, die das Nutzererlebnis prägt.

Die Herausforderung der Nutzerbindung

Ein Produktmanager berichtete kürzlich, dass Nutzer zwar mit der Leistung des KI-Agenten zufrieden waren, jedoch bei komplexen Problemen wie Rechnungsstreitigkeiten oder gesperrten Konten frustriert aufgaben.

“Unser Agent konnte Routineanfragen perfekt bearbeiten, aber bei komplexen Problemen versuchten die Nutzer es einmal, wurden frustriert und fragten sofort nach einem menschlichen Ansprechpartner.”

Dies ist ein häufiges Muster, das in vielen Produktteams beobachtet wird. Der Schlüssel liegt nicht nur in der Verbesserung der Fähigkeiten des Agenten, sondern in der sorgfältigen Planung der Architektur, die das Nutzererlebnis beeinflusst.

Die vier Schichten der Agentenarchitektur

Um die Herausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, die verschiedenen Schichten der KI-Agentenarchitektur zu verstehen. Jede Schicht repräsentiert eine entscheidende Produktentscheidung, die die Nutzererfahrung beeinflusst.

Schicht 1: Kontext & Gedächtnis

Die erste Entscheidung betrifft, wie viel der Agent sich merken soll und für wie lange. Es geht nicht nur um technische Speicherung, sondern darum, den Eindruck von Verständnis zu vermitteln. Beispielsweise könnte der Agent:

• Session-Gedächtnis: Aktuelle Konversation
• Kunden-Gedächtnis: Frühere Interaktionen über Sitzungen hinweg
• Verhaltensgedächtnis: Nutzungsverhalten
• Kontextuelles Gedächtnis: Aktueller Kontostand und aktive Abonnements

Je mehr der Agent speichert, desto besser kann er Bedürfnisse antizipieren und nicht nur auf Fragen reagieren.

Schicht 2: Daten & Integration

Hier geht es darum, welche Systeme der Agent integrieren soll und welches Zugriffslevel er haben sollte. Eine tiefere Integration in bestehende Systeme macht den Agenten nützlicher, erhöht jedoch auch die Komplexität und potenzielle Fehlerquellen. Erfolgreiche Agenten beginnen oft mit 2-3 Schlüsselintegrationen und erweitern diese basierend auf Nutzeranfragen.

Schicht 3: Fähigkeiten & Kompetenzen

Diese Schicht bestimmt, welche spezifischen Fähigkeiten der Agent haben sollte. Es geht nicht darum, die meisten Funktionen zu haben, sondern die richtigen Fähigkeiten, die eine Abhängigkeit der Nutzer schaffen. Beispielsweise könnte der Agent:

• Nur Kontoinformationen lesen oder auch Rechnungen ändern, Passwörter zurücksetzen und Abonnements ändern.

Jede zusätzliche Fähigkeit erhöht den Nutzerwert, bringt jedoch auch zusätzliche Komplexität mit sich.

Schicht 4: Bewertung & Vertrauen

Wie misst man den Erfolg und kommuniziert die Grenzen des Agenten an die Nutzer? Diese Schicht ist entscheidend dafür, ob Nutzer Vertrauen in den Agenten entwickeln oder ihn nach dem ersten Fehler aufgeben. Strategien zur Vertrauensbildung könnten sein:

• Vertrauensindikatoren: “Ich bin 85% sicher, dass dies Ihr Problem löst.”
• Transparenz im Denken: “Ich habe drei Systeme überprüft und festgestellt…”
• Bestätigungsprozesse: Wann sollte der Agent um Erlaubnis fragen und wann handeln?

Eine interessante Erkenntnis ist, dass Nutzer Agenten mehr vertrauen, die Unsicherheiten eingestehen, als solchen, die immer sicher auftreten.

Architekturansätze für KI-Agenten

Nachdem die Schichten verstanden sind, stellt sich die Frage, wie man diese in der Praxis umsetzt. Es gibt verschiedene Architekturansätze, die Produktmanager in Betracht ziehen können:

1. Einzel-Agent-Architektur

Hierbei geschieht alles im Kontext eines einzelnen Agenten. Diese Methode ist einfach zu bauen und zu debuggen, kann jedoch bei komplexen Anfragen teuer werden.

2. Fähigkeitsbasierte Architektur

Ein Router leitet die Anfragen an spezialisierte Fähigkeiten weiter. Diese Methode ist effizienter, da einfache Fähigkeiten mit günstigeren Modellen und komplexe mit teureren Modellen bearbeitet werden können.

3. Workflow-basierte Architektur

Hierbei werden vordefinierte Prozesse für häufige Szenarien erstellt. Dies ist besonders in compliance-intensiven Branchen nützlich, kann jedoch bei ungewöhnlichen Anfragen starr wirken.

4. Kollaborative Architektur

Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen. Dies kann zu großartigen Ergebnissen führen, bringt jedoch auch Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Zuverlässigkeit mit sich.

Das Vertrauen der Nutzer gewinnen

Ein entscheidender Punkt ist, dass Nutzer Agenten, die immer richtig sind, nicht unbedingt vertrauen. Sie vertrauen Agenten, die ehrlich über ihre Unsicherheiten sind. Produktmanager sollten sich darauf konzentrieren, Vertrauen aufzubauen, indem sie:

• Die tatsächliche Zuverlässigkeit ihrer Agenten kalibrieren.
• Transparenz über die Entscheidungsprozesse bieten.
• Eine reibungslose Übergabe an menschliche Ansprechpartner gewährleisten.

Die Implementierung von Feedbackschleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der Agentenleistung ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und zu erhalten.

Fazit

Die Architektur von KI-Agenten ist entscheidend für deren Erfolg und Nutzerakzeptanz. Produktmanager müssen sorgfältige Entscheidungen treffen, um ein positives Nutzererlebnis zu gewährleisten und Vertrauen aufzubauen. Indem sie die verschiedenen Schichten der Agentenarchitektur verstehen und geeignete Ansätze wählen, können sie KI-Agenten entwickeln, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig sind.

Quellenliste:

• Quelle: A PM’S GUIDE TO AI AGENT ARCHITECTURE: WHY CAPABILITY DOESN’T EQUAL ADOPTION
• The New Distribution Game: Building