Guardrails: Erstattung nur bis 250 € und nur für Bestellungen, die dem anfragenden Konto zugeordnet sind. Keine Adress- oder Kontodatenänderung. Kein Zugriff auf Bestellungen anderer Kunden — technisch erzwungen über den Parameterabgleich mit dem Lauf-Kontext, nicht über eine Prompt-Anweisung.
Support-Deflection mit Aktionsrecht
Ein Agent, der Tickets nur beantwortet, spart wenig. Ein Agent, der die Bestellung prüft, die Erstattung bis zu einem Limit selbst auslöst und alles darüber an einen Menschen gibt, verändert die Durchlaufzeit — und braucht dafür harte Grenzen.
Geeignet fürServiceteams, bei denen Bestell-, Versand- und Erstattungsfragen einen großen Teil der Tickets ausmachen
41 % vollständig geschlossen — gemessen über die Eval-Suite, nicht per Selbstauskunft
Das Wichtigste auf einen Blick
- Geeignet für
- Serviceteams, bei denen Bestell-, Versand- und Erstattungsfragen einen großen Teil der Tickets ausmachen
- Ausgangssituation
- Im Beispiel: 2.400 Vorgänge im Monat, davon 38 % Standardfälle, Median 6,5 Stunden bis zur Erstreaktion
- Wir übernehmen
- Betrieb von Triage, Datenabruf und Aktion, Betragsgrenze im Gateway statt im Prompt, laufende Eval-Suite
- Bei Ihnen bleibt
- Ihre Daten und die Entscheidung, welche davon ein Modell sehen darf. Eigentum und Hoheit wechseln nicht.
- Vorhandene Systeme
- Welche Hardware und welche Schnittstellen sich weiterverwenden lassen, klären wir vor dem Angebot. Das Ergebnis steht schriftlich fest, bevor Sie beauftragen.
- Ihr Ergebnis
- Erstattungen bis 250 € laufen ohne Wartezeit. Im Beispiel schloss der Agent 41 % der Vorgänge vollständig
- Preisrahmen
- ab 690 € im Monat (Einstiegsklasse)Business 1.490 €, Enterprise 3.900 €; im Beispiel 0,08 € Modellbudget je Vorgang
- Reaktionszeit
- Freigabe-Warteschlange mit 24 Stunden Frist für alles über der Betragsgrenzefür die Plattform selbst: Erstreaktion Ø unter 30 Minuten zur Geschäftszeit
- Dauer
- Modellrechnung, Pilot, dann Vertragin den ersten Wochen liegt die Eskalationsquote höher, bis die Eval-Suite Randfälle abdeckt
- Erster Schritt
- Sie schicken Ticketvolumen, Anteil Standardfälle und Durchlaufzeit, wir rechnen die Deflection-Quote durch
1. Ausgangslage
| Kennzahl | Wert | Anmerkung |
|---|---|---|
| Tickets je Monat | 2 400 | über alle Kanäle |
| davon Bestell- und Erstattungsfragen | 38 % | rund 910 Vorgänge |
| Durchlaufzeit im Schnitt | 6,5 h | Median, ohne Wochenenden |
| Aufwand je Vorgang | 11 min | inkl. Systemwechsel |
2. Agent-Design
Human-in-the-Loop an drei Stellen: Beträge über 250 €, erkennbare Beschwerden mit rechtlichem Bezug und jeder Fall, in dem die Bestellzuordnung nicht eindeutig ist. Der Agent bereitet dann alles vor und übergibt an die Warteschlange — der Mensch entscheidet in Sekunden statt in Minuten.
- triage-agent — klassifiziert das Ticket, erkennt Absicht und Dringlichkeit. Keine Werkzeuge außer dem Ticketsystem, nur lesend.
- retrieval-agent — holt Bestellung, Zahlung und Versandstatus. Scope
read:orders, Statement-Allowlist aufSELECT. - action-agent — löst Erstattung aus, aktualisiert CRM, schreibt die Antwort. Scope
write:refundmit Betragsgrenze.
3. Architektur
ticket
webhooktriage-agent
read:ticketsretrieval-agent
read:orderspolicy
betrag ≤ 250 €?4. Code
from hostspezial.agents import Graph, Agent, human_approval, step
g = Graph(name="support-deflection", budget_eur=0.08)
triage = Agent("triage", tools=["ticket.read"], model="klein")
retrieval = Agent("retrieval", tools=["postgres.query", "shipping.status"], scopes=["read:orders"])
action = Agent("action", tools=["stripe.refund", "crm.update", "ticket.reply"],
scopes=["write:refund", "write:ticket"])
g.edge("start", triage)
g.edge(triage, retrieval, when=lambda s: s.intent in ("refund", "order_status"))
# Alles, was nicht eindeutig ist, geht sofort an den Menschen —
# lieber eine Eskalation zu viel als eine falsche Erstattung.
g.edge(triage, "escalate", when=lambda s: s.intent == "other" or s.legal_flag)
# Die Betragsgrenze steht zusaetzlich in der Policy des Gateways.
# Diese Kante ist Komfort, die Policy ist die Sicherung.
g.edge(retrieval, action,
when=lambda s: s.order.owner == s.requester and s.amount <= 250)
g.edge(retrieval, human_approval(queue="support-l2", ttl_h=24),
when=lambda s: s.amount > 250 or s.order.owner != s.requester)5. Ergebnis
Funktioniert nicht bei …
… Fällen ohne eindeutige Bestellzuordnung — etwa Anfragen über eine andere E-Mail-Adresse als die der Bestellung. … Beschwerden mit rechtlichem Bezug, Widerrufsfristen oder Gewährleistungsstreit; die gehen ohne Ausnahme an Menschen. … Kunden, die im selben Ticket mehrere Bestellungen vermischen. Und: In den ersten Wochen liegt die Eskalationsquote deutlich höher, bis die Eval-Suite die realen Randfälle abdeckt. Wer damit nicht rechnet, bewertet das Ergebnis zu früh.
Rechnen wir Ihren Support durch
Ticketaufkommen ansehen.
Welcher Anteil Ihrer Anfragen sich überhaupt für eine Beantwortung durch einen Agenten eignet, zeigt ein Blick in Ihre Ticketkategorien. Ausführlich beschrieben ist das unter Agentic AI.
Betrieb in deutschen Rechenzentren
