--- title: "Agenten einrichten und den Aufgabenbereich festlegen" slug: "building-and-scoping-agents" status: "new" updated: 2026-10-22T11:03:40Z published: 2026-10-22T11:03:40Z canonical: "support.tulip.co/building-and-scoping-agents" --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://support.tulip.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Agenten einrichten und den Aufgabenbereich festlegen ## Erstellung und Festlegung des Anwendungsumfangs von KI-Agenten in Tulip ## Überblick Die Erstellung und Bereitstellung von KI-Agenten in Tulip optimiert Abläufe durch die Automatisierung von Workflows, die Interpretation von Daten und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse. Die Grundlage für einen erfolgreichen Agenten ist eine klare Definition seines Zwecks, seiner Grenzen und des angestrebten geschäftlichen Nutzens. Dieser Artikel bietet praktische Schritte und Best Practices für die zuverlässige Planung, Gestaltung und Konfiguration von Agenten für Ihre Umgebung. --- ## Warum der Umfang entscheidend ist Ein Agent mit klarem Anwendungsbereich: – **liefert präzise Ergebnisse** und minimiert Unklarheiten; – **reduziert Entwicklungszeit** und Nacharbeiten durch eine Fokussierung; – **vereinfacht das Testen und die Bewertung** durch klare Erfolgskriterien; – **schafft Vertrauen bei den Nutzern** durch zuverlässige, vorhersehbare Ergebnisse. --- ## Wichtige Schritte beim Aufbau und der Festlegung des Anwendungsbereichs eines KI-Agenten ### 1. Definieren Sie das Ziel des Agenten Beginnen Sie mit der Beantwortung folgender Fragen: – Welches konkrete Problem oder welche Aufgabe soll dieser Agent lösen? – Wer sind die vorgesehenen Nutzer (z. B. Bediener, Vorgesetzte, Ingenieure)? – Welchen Nutzen oder welches Ergebnis soll er liefern?:::(Info) (Tip) Write a one-sentence description, e.g.: “This agent generates a daily summary of shift activities for line supervisors.” ::: --- ### 2. Grenzen und Einschränkungen festlegen Beschreiben Sie klar, was der Agent tun **soll** und **was nicht**: – **Eingeschlossen:** Die Arten von Daten, Aktionen oder Abfragen, die der Agent verarbeiten kann. – **Ausgeschlossen:** Alles, was außerhalb seines vorgesehenen Anwendungsbereichs liegt. Example Include: Queries about work order status, inventory lookups. Exclude: Modifying user permissions, approving batch releases. --- ### 3. Datenanforderungen skizzieren Dokumentieren Sie, welche Eingabedaten der Agent benötigt und welche Ausgaben er erzeugt: – **Eingaben:** Datentabellen, Benutzeraufforderungen, Kontext, Integrationen. – **Ausgaben:** Berichte, Antworten, vorgeschlagene Maßnahmen. – **Zugriff:** Erforderliche Systemberechtigungen oder Datenquellen. --- ### 4. Entwerfen Sie die Eingabeaufforderung und Anweisungen für den Agenten Entwerfen Sie eine konkrete, klare Aufforderung für den Agenten. Legen Sie Folgendes fest:- Seine primäre Rolle oder sein Ziel.- Auszuführende Aufgaben.- Verhaltensrichtlinien (Tonfall, Format, Eskalationsregeln).- Umgang mit Randfällen oder fehlenden Daten. --- ### 5. Tools auswählen und konfigurieren Listen Sie auf, welche Tulip-Tools, APIs oder Integrationen der Agent benötigt. Richten Sie den Zugriff und die Berechtigungen nach Bedarf ein. --- ### 6. Testfälle und Bewertungen vor der Bereitstellung definieren Entwickeln Sie klare Testfälle („Evals“), die reale Benutzerszenarien abbilden. Geben Sie für jeden Testfall Folgendes an:- Eingabe oder Aufforderung.- Erwartete Ausgabe.- Erfolgskriterien. :::(Warning)See the [Evaluations](https://support.tulip.co/docs/agent-evaluations) article for more. ::: --- ### 7. Überprüfen und iterieren Teilen Sie den Umfang und die Konfiguration Ihres Agenten mit, um Feedback von den Beteiligten einzuholen. Testen Sie in einer Sandbox, sammeln Sie Feedback und führen Sie Iterationen durch, bevor Sie die vollständige Bereitstellung vornehmen. --- ## Checkliste als Kurzübersicht - Ziel und Nutzergruppe sind klar definiert. - Aufgaben innerhalb und außerhalb des Umfangs sind aufgelistet. - Eingabe- und Ausgabeanforderungen sind dokumentiert. - Die Aufforderungen und Anweisungen für den Agenten sind klar formuliert. - Tools und Berechtigungen sind konfiguriert. - Testfälle (Evaluierungen) sind erstellt. - Ein Plan für die Überprüfung und das Feedback nach dem Start liegt vor. --- ## Weiterführende Literatur - [tulip.co/docs/ai-agents">AI Agent Overview](https://support.Agent Evaluations](https://support.AI Agent Library](https://library.