In einer Welt, die zunehmend von automatisierten Prozessen geprägt ist, stehen uns unglaubliche Möglichkeiten offen. KI-Agenten sind nicht länger nur ein Zukunftsvision; sie sind bereits hier und bieten eine Vielzahl von Anwendungen, die unseren Alltag erheblich erleichtern können.

In meinem Blog Post zeige ich wie man mit der Software n8n auf eine eindrucksvolle Weise, mit minimalem Aufwand Intelligenz in unsere Projekte integrieren können. Schauen wir uns an, wie diese Agenten funktionieren und welche innovativen Möglichkeiten sich für uns eröffnen.

Die Struktur eines KI-Agenten

Ein KI-Agent ist im Kern eine intelligente Steuereinheit, die verschiedene Tools ansteuert und Aufträge ausführt. Statt dass ein großes, leistungsfähiges Modell alle Aufgaben selbst erledigt, delegiert der Agent die Arbeiten an spezialisierte Tools.

Denke an einen Taschenrechner: Anstatt dass ein KI-Modell die Berechnungen durchführt, überlässt es dies einer dedizierten Einheit, die genau für diesen Zweck optimiert ist. Diese Trennung von Aufgaben sorgt für Effizienz und übersichtliche Strukturen. Man kann sich das auch wie ein Orchester vorstellen, wo jeder Musiker sein eigenes Instrument spielt und so gemeinsam ein großes Werk erschafft.

Als Softwarentwickler arbeitet man seit Jahren nach dem Motto Teile und Herrsche. Das ist auch bei KI-Agenten nicht anders. Das Tool selbst muss nicht unbedingt KI sein, sondern kann auch ein einfaches Skript oder eine API-Anbindung sein. Das spart Ressourcen und macht das System flexibler. Wir können also entscheiden, welche Teilbereiche wir mit KI-Modellen ausstatten und welche nicht.

Ein weiteres spannendes Konzept ist die Mandantenfähigkeit von Tools. Am Beispiel eines Kalendertools können wir sehen, dass es nicht nur allgemein benutzt werden kann, sondern durch einfache Konfiguration auf spezifische Kalender zugreifen kann. Die Kombination dieser Funktionen ermöglicht es und sowohl spezialisierte als auch sehr allgemeine Lösungen zu entwickeln (oder zu klicken),

Mein privater Assistent (Agent)

Ich habe in den letzten Monaten einiges mit meinem persönlichen Agenten experimentiert, der mir hilft, meinen hektischen Alltag besser zu organisieren. Er hat Zugriff auf meinen privaten Kalender, kann Termine für mich anlegen, E-Mails versenden, die Daten meiner Wetterstation abrufen und sogar Dokumente aus meinem Dokumentenmanagement-System einsehen.

Eine besonders nützliche Funktion ist die Kombination von Aufgaben. Nehmen wir an, ich möchte einen Termin erstellen, um nach dem nächsten Heimspiel von Wormatia einzukaufen. Mein Agent würde daraufhin automatisiert im Kalender nach einer passenden Lücke suchen, einen Termin anlegen und mir die Details per E-Mail zusenden.

Damit ich den Assistenten einfach nutzen kann, habe ich einfach eine Integration in Mattermost über ein Slash-Command erstellt. Das Slash-Command löst dann einen Webhook aus, der den Agenten startet. So kann ich einfach und schnell Aufgaben delegieren und mich auf das Wesentliche konzentrieren.

Das Beispiel zeigt wie der Asssistent die aktuellen Daten meiner Wetterstation abruft und mir das Ergebnis in einem Chatfenster anzeigt inklusive einer kurzen Bewertung die vom LLM (Large Language Model) erstellt wurde.

Agenten in n8n erstellen

Die Entwicklung von KI-Agenten ist eine aufregende Reise, und n8n bietet uns die Tools, um schnell Prototypen zu erstellen, die wir später in vollständige Anwendungen überführen können. Jeder Agent kann dabei sein eigenes, spezialisiertes LLM haben, was enormen Spielraum für die Anpassung der Funktionen bietet.

LLM Auswahl

Auch das schnelle Austauschen von Modellen kann ein großer Vorteil sein. Damit kann man schnell testen und ist nicht nur von einem Anbieter anhängig. So betreibe ich u.a. auch ein Ollama in einem LXC Container was auch bei dem einen oder anderen Agenten verwendet wird.

Ihr seht also, dass n8n eine große Auswahl an LLMs Anbietern anbietet. Hinter jedem Anbieter steckt eine Liste von Modellen die dann zur Verfügung stehen. Die Auswahl des Modells ist dabei sehr wichtig und sollte gut überlegt sein.

Je nach ausgewähltem Modell kann die Qualität der Antworten variieren. Auch die Geschwindigkeit und die Kosten sind dabei zu beachten.

Nicht immer ist das Modell des Platzhierschen OpenAI die beste Wahl. Wenn es um die Geschwindigkeit geht, sind die Modelle die von Groq angeboten werden oft die bessere Wahl. Spannend finde ich auch das Angebot von Google. Hier bekommt man als Privatperson ein recht großes Freikontingent bereitgestellt was oft für den privaten Gebrauch ausreicht. Auch bei Groq gibt es ein Freikontingent.

Code Tools

Durch die Möglichkeit, eigene Tools in den Programmiersprachen JavaScript oder Python zu entwickeln, können wir nahezu jede Funktion, die wir uns vorstellen können, in einen KI-Agenten integrieren. Dies eröffnet nicht nur Möglichkeiten der Automatisierung, sondern auch der Innovation im Bereich bis hin in den Bereich der Maschinenintelligenz.

Vektor Datenbanken

Wird spezielles Wissen benötigt, was nicht in den Modellen enthalten ist, kann auch eine Vector Datenbank oder ein anderes Wissensmanagement-System angebunden werden. So kann der Agent auch auf spezielle Informationen zugreifen und diese in seine Entscheidungen einfließen lassen.

In meinem privaten Agenten habe ich z.B. eine Anbindung an eine Qdrant Datenbank, die mir hilft, meine Dokumente zu durchsuchen und relevante Informationen zu finden. Auch hier erlaubt mir n8n die einfache Integration. Die Vektor Datenbank Qdrant ist dabei nur ein Beispiel und bietet den Vorteil, dass diese auch selbst gehostet werden kann was bei sensiblen Daten ein großer Vorteil ist.

Mein Kollege Elias Henrich nennt Vektor-Datenbanken auch gerne Verständnis-Datenbanken, da sie der KI helfen, die Welt besser zu verstehen indem sie zusätzliche Informationen bereitstellen.

2025: Das Jahr der KI-Agenten?

Wir stehen erst am Anfang der Entwicklung von KI-Agenten, und 2025 wird von vielen als das Jahr der KI-Agenten angesehen. Die Dynamik in diesem Bereich wird uns mit Sicherheit überraschen. Ich ermutige jeden Entwickler oder Technikinteressierten, sich mit n8n und den Möglichkeiten der KI-Integration auseinanderzusetzen.

Ob für persönliche Projekte oder größere Unternehmenslösungen – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Es gilt jetzt gemeinsam die Zukunft gestalten und die Effizienz durch intelligente Automatisierung steigern. Ob man das gut oder nicht gut findet ist nicht mehr von belang da die Agenten jetzt schon da sind. Der nächste Schritt liegt also auch in deinen Händen – nutze die verfügbaren Tools und teste deine Ideen, um innovative Lösungen zu entwickeln.

Vermutlich werden durch die KI-Agenten auch viele neue Berufsbilder entstehen und alte verschwinden. Hier gilt es auch gesellschaftlich die richtigen Weichen zu stellen und die Menschen auf die Veränderungen vorzubereiten. So gesehen ist auch 2024 schon ein Jahr der KI-Agenten. In 2025 wird es dann noch viel viel mehr davon geben. Wir werden auch immer mehr Agenten nutzen und es wird uns nicht bewusst sein. Das ist auch gut so, denn die Agenten sollen uns ja das Leben erleichtern und nicht komplizierter machen.