1Vier Bausteine, zwei Sichtbarkeiten

Für Anwender gibt es vor allem zwei Einstiege. Für Administratoren liegen dahinter zwei weitere Gestaltungsebenen.

Chatbot

sichtbarer Cockpit-Einstieg für frei formulierte Fragen — offen und explorativ.

AI-Service

sichtbarer Cockpit-Einstieg als Formular für eine wiederkehrende Aufgabe — strukturiert und wiederholbar.

Workflow

interne Logik hinter einem Service: Schritte, Bedingungen, Variablen und Ergebnisaufbereitung.

Integration

organisationsweite Brücke zu externen APIs, ScriptEngine-Funktionen oder MCP-Tools.

2Die Leitfrage

Es geht selten um „entweder/oder", sondern um die kleinste passende Form für die Aufgabe: einmalige Frage oder wiederkehrende Aufgabe? Ein Schritt oder mehrere? Reicht das interne Wissen oder muss ein anderes System oder Tool ran? Genau diese Unterscheidungen klären die nächsten Stufen. (AH 2–7)

1Wofür der Chatbot da ist

Der Chatbot ist das offene Gespräch mit dem Agenten.

Du formulierst frei, kannst nachfragen und im Verlauf aufeinander aufbauen. Der Agent nutzt seine Persona (Rolle & Verhalten), durchsucht den hinterlegten Wissens-Container und kann optional eine Live-/Internetsuche einbeziehen. (AH 3.3)

2Typische Stärken

Ideal für offene, explorative oder einmalige Fragen, bei denen Weg und Ergebnis nicht vorab feststehen — z. B. „Erkläre mir den Unterschied zwischen Garantie und Gewährleistung" oder ein kurzes Brainstorming. Über das Routing kann der Agent kurze Fragen knapp und komplexe ausführlich beantworten. (AH 3.3)

Weniger passend ist der Chat, wenn jedes Mal dieselben Eingaben abgefragt, dieselben Prüfschritte durchlaufen oder ein gleiches Ausgabeformat erzeugt werden soll. Dann wird aus dem Gespräch besser ein AI-Service. (AH 5.1–5.3)

1Ein Formular für eine Aufgabe

Ein AI-Service ist eine parametrierte Aufgaben-Schablone.

Er definiert klare Eingaben (Parameter mit Typ wie Kurztext, Auswahlliste, Datei, Zahl …) und liefert ein strukturiertes Ergebnis. Dadurch sind Ergebnisse vergleichbar und wiederholbar — anders als beim freien Chat. Im Prompt greift der Service über ${schlüssel} auf die Eingaben zu. (AH 5.2, 5.3)

Für Anwender sieht das simpel aus: Service-Karte öffnen, Formular ausfüllen, Ergebnis erhalten. Die interne Schrittkette bleibt verborgen und wird administrativ im Workflow gepflegt. (BH 4, AH 6)

2Varianten & Beispiele

Über Flags lässt sich ein Service als Hintergrund-Service (läuft asynchron), Mail-Service (Ergebnis per E-Mail), interner Service (nur im Workflow, nicht im Cockpit) oder wiederholbar/planbar einrichten; eine Kategorie sortiert ihn im Cockpit ein. (AH 5.1, 5.2)

Übersetzungs-Service

Text rein, übersetzter Text raus.

Rechnungserkennung

PDF rein, strukturiertes JSON (Betrag, Datum, Absender) raus.

Beispiele aus AH 5.8.

1Schritte statt eines einzelnen Aufrufs

Ein Workflow ist eine Folge von Schritten, die zu einem zusammenhängenden Ergebnis führen.

Es gibt verschiedene Schritt-Typen: SINGLE (ein LLM-Aufruf), MULTI (iteriert über eine Liste), CONDITION (verzweigt nach einer Bedingung) und FEEDBACK (pausiert und fragt den Anwender). (AH 6.2)

2Variablen verbinden die Schritte

Daten fließen über Variablen von Schritt zu Schritt: eigene Parameter als ${parameter}, das Ergebnis des Vorschritts als ${answer} und bisherige Ergebnisse über das 1-basierte Array ${result[]}, zum Beispiel ${result[1]}. Ergebnisse aus Funktionen, REST-Services oder MCP-Aufrufen werden ebenfalls in benannte Variablen geschrieben. (AH 6.9)

Pro Schritt lassen sich Datenquellen, Modell, Persona, Parameter-Handling, Ausgabeart und Vor-/Nachverarbeitung getrennt einstellen. Dadurch wird ein Workflow zur Orchestrierungsschicht, nicht nur zu einer längeren Prompt-Kette. (AH 6.3)

1. Eingabe entgegennehmen.
2. Passendes Wissen suchen (RAG-Schritt).
3. Das Modell formuliert ein Teilergebnis.
4. Bei Bedarf verzweigen oder ein externes System einbinden.
5. Ergebnis zusammenführen und ausgeben.

1Drei Wege zu Systemen und Tools

Reicht das interne Wissen nicht, kann AuxData externe APIs, interne ScriptEngine-Logik oder Tool-Sammlungen einbinden.

HTTP-Service

ein vordefinierter REST-Aufruf mit Parametern und Umgebungsvariablen, z. B. CRM- oder Preis-API.

Funktion

ein JavaScript-/ScriptEngine-Baustein für Logik, Transformation oder Plattformmodule wie HTTP, SQL, Mail, MS Graph und Wissensdatenbank.

MCP-Server

eine externe Tool-Sammlung über das Model Context Protocol; AuxData verbindet sich als MCP-Client.

Eingebunden werden sie als Vor- oder Nachverarbeitung in einem Workflow-Schritt. Alternativ können LLMs mit Tool-Use-Fähigkeit Tools autonom nutzen, wenn der Administrator das im Agenten aktiviert hat. Gepflegt werden alle drei Ressourcentypen auf Organisationsebene. (AH 7.1–7.4)

2Sicherheit im Blick

3Die Entscheidungshilfe

Chatbot

wenn die Frage offen, explorativ oder einmalig ist.

AI-Service

wenn die Aufgabe wiederkehrt und klare Ein-/Ausgaben hat.

Workflow

wenn mehrere Schritte, Bedingungen oder Zwischenergebnisse nötig sind.

Integration

wenn externe Daten, Systeme oder Tools eingebunden werden müssen.