Wir treten in eine neue Ära der Unternehmensintelligenz ein: eine Ära, in der die Gewinnung von Erkenntnissen aus Ihren Daten nicht mehr mit einem Ticket oder einer Warteliste beginnen muss.
Jahrelang hatten Geschäftsanwender brennende Fragen, aber nur begrenzten Zugang zu Antworten. Nicht etwa, weil die Daten nicht vorhanden waren, sondern weil die Abfrage mehrere Schritte erforderte: eine Anfrage formulieren, auf die Antwort eines Datenanalysten warten, die Anfrage verfeinern und dann die Abfrage erneut ausführen... immer und immer wieder.
Zum Glück ändert sich das jetzt. Mit KI-Agenten, die von SnapLogic AgentCreator unterstützt werden, können Sie jetzt in einer einzigen Interaktion eine Frage stellen und eine nützliche Antwort erhalten. Und das Beste daran? Sie können diese Agenten selbst erstellen.
Dies ist der erste Teil unserer neuen Blogserie " Agents in Action", in der wir reale Beispiele von KI-Agenten in der Produktion vorstellen, beginnend mit einem SQL-Agenten, der natürliche Sprache in unternehmensrelevante Erkenntnisse umwandelt. Diese Agenten sind keine Theorie - sie sind bereits in der Praxis im Einsatz.
Sehen Sie sich den Agent Showcase an, um zu erfahren, wie Sie einen SQL Agent mit SnapLogic erstellen.
1. Nicht nur eine Abfrage: ein Gespräch mit Daten
Für die meisten Menschen ist die Abfrage von Daten eine Einbahnstraße: Sie schreiben eine SQL-Anweisung und erhalten ein Ergebnis. Aber KI-Agenten drehen das Drehbuch um. Anstatt perfekt formulierte Fragen oder strukturierte Eingaben zu benötigen, können Geschäftsanwender einfach in einfachem Englisch fragen - "Wie hoch ist der durchschnittliche Auftragswert für Q1?" - und den Agenten den Rest erledigen lassen.
In der SQL Agent-Demo zeigen wir, dass der Agent nicht beim ersten Versuch aufhört. Er versucht eine Abfrage, erhält keine Ergebnisse, verfeinert sie, versucht es erneut und setzt die Iteration fort, bis er die richtige Antwort gefunden hat. Das ist nicht nur Automatisierung - das ist logisches Denken.
Das ist der Unterschied zwischen einem Werkzeug und einem Teamkollegen.
2. Die Anatomie eines SQL-Agenten der Unternehmensklasse
Hier geht es nicht um eine einzelne Eingabeaufforderung und Antwort, sondern um eine vollständige Orchestrierung spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten. Unter der Haube besteht der SQL-Agent aus mehreren Unteragenten, die jeweils eine bestimmte Rolle haben: Planung, Abfrage, Ausführung und Antwort.
Stellen Sie sich das Ganze wie eine professionelle Küche vor. Es gibt einen Chefkoch (den Planungsbeauftragten), der die Mahlzeit koordiniert, während die Sous-Chefs (die Unterbeauftragten) bestimmte Aufgaben übernehmen, z. B. das Vorbereiten der Zutaten, das Bedienen des Grills oder das Anrichten des Desserts. Jeder Schritt ist beabsichtigt, nachvollziehbar, überprüfbar und manchmal spezialisiert.
Dieser mehrschichtige Ansatz, der auf SnapLogic-Pipelines aufbaut, ermöglicht es Ihnen, genau zu definieren, wie sich Ihr Agent verhalten soll: welche Tools er verwenden kann, auf welche Systeme er zugreifen kann und wie er basierend auf den Ergebnissen reagieren soll.
Und da alles auf SnapLogic aufbaut, sind Sie nicht durch Datensilos oder fragmentierte Systeme eingeschränkt. Der Agent stellt eine direkte Verbindung zu Ihren Daten her, egal wo sie sich befinden.
3. Die Lücke zwischen Fragen und Antworten schließen
Stellen Sie sich vor, Ihr Vertriebsleiter fragt nach dem ROI einer Kampagne, ohne das Dashboard aktualisieren zu müssen. Oder Ihr Finanzteam, das Echtzeit-Bestandsdaten abruft, ohne ein Ticket an die IT-Abteilung zu senden.
Mit KI-Agenten bleiben Erkenntnisse nicht im IT-Rückstau stecken, sondern werden direkt an die Personen weitergeleitet, die sie benötigen, sodass Fragen schneller als je zuvor in die Tat umgesetzt werden. Mit einem SQL-Agenten können Teams die Antworten sogar in Sekundenschnelle selbst abrufen, während sich Ihre Datenexperten auf strategische, komplexe Aufgaben konzentrieren. Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern darum, sie zu ergänzen und ihre Wirkung zu vervielfachen.
4. Warum Agenten > Prompts
Es ist verlockend zu denken, dass eine einfache Chatbot-Schnittstelle zu einem LLM ausreichend ist. Aber Aufforderungen allein reichen in Unternehmensumgebungen, in denen Genauigkeit, Wiederholbarkeit und Governance wichtig sind, nicht aus.
Agenten hingegen sind strukturierte Systeme. Sie benutzen Werkzeuge. Sie befolgen Regeln. Sie können ihre Überlegungen erklären. Mit dem SnapLogic AgentCreator können Ihre Teams durch die Kombination von modernster KI mit LLMs, Prompts und Unternehmensdaten schnellere Einblicke und größere Agilität gewinnen.
Der visuelle No-Code-Designer - Agent Visualizer - bildet den Ablauf jedes Agenten automatisch ab und sorgt so für die nötige Transparenz, um Vertrauen in die Entwicklung, Ausführung und Verfeinerung Ihrer Agenten aufzubauen.
Das Ergebnis? Eine intelligentere, effizientere und vertrauenswürdigere Schnittstelle zu Ihren Unternehmensdaten.
Erstellen Sie Agenten, statt nur KI zu verwenden
Ihre Analysten brauchen nicht noch mehr Dashboards - sie brauchen intelligente Teamkollegen. Mit dem SnapLogic AgentCreator haben Sie die Werkzeuge, um Agenten zu erstellen, die Maßnahmen ergreifen, sich in Echtzeit anpassen und sich direkt mit Ihren Daten verbinden. Der SQL Agent ist nur ein Beispiel dafür, was möglich ist.
Jetzt bist du mit dem Bauen dran.
Sehen Sie sich in unserem Agent Showcase an, was alles möglich ist, und sehen Sie sich den SQL Agent in Aktion an, um mehr zu erfahren.
Sind Sie neugierig, was Sie sonst noch bauen können?
Entdecken Sie Beispiele aus der Praxis in unserer Serie Agents in Action und lassen Sie sich inspirieren, ein AgentCreator zu werden.
