Vertex AI Agent Builder ermöglicht die Erstellung von KI-Agenten, die auf Unternehmensdaten grounded sind und natürlichsprachliche Anfragen beantworten können.
Was ist Vertex AI Agent Builder?
Vertex AI Agent Builder ist Googles No-Code Plattform für die Entwicklung von KI-gestützten Agenten und Suchapplikationen. Der Service kombiniert generative KI mit Enterprise Search und ermöglicht es, Chatbots und Assistenten zu erstellen, die auf internen Unternehmensdaten basieren.
Der zentrale Mehrwert liegt im Grounding: Statt generischer Antworten liefern Agent Builder Applikationen Informationen, die direkt aus Ihren Dokumenten, Datenbanken oder Webseiten stammen. Das reduziert Halluzinationen und macht die Antworten nachvollziehbar und zitierbar.
Agent Builder integriert sich nahtlos mit dem Vertex AI Ökosystem. Sie können verschiedene Foundation Models (Gemini, PaLM) nutzen, eigene Modelle einbinden oder mit Dialogflow CX für komplexe Konversationsflows kombinieren. Die Datenanbindung erfolgt über Cloud Storage, BigQuery oder Web-Crawling.
Typische Anwendungsfälle
Kundenservice-Chatbots
Ein Telekommunikationsunternehmen erstellt einen Support-Bot, der auf Produktdokumentation, FAQ-Datenbank und Troubleshooting-Guides grounded ist. Kunden erhalten präzise Antworten mit Quellenangaben, statt generischer Textbausteine.
Enterprise Search
Ein Beratungsunternehmen indexiert 50.000 Projektberichte, Proposals und Best Practices. Berater finden relevante Vorprojekte durch natürlichsprachliche Suche: “Zeige mir Digitalisierungsprojekte im Automotive-Bereich mit SAP-Integration”.
RAG-Anwendungen für Fachbereiche
Eine Rechtsabteilung erstellt einen Assistenten, der auf internen Vertragsvorlagen, Rechtsgutachten und Compliance-Dokumenten basiert. Juristen erhalten kontextbezogene Antworten mit Verweisen auf die relevanten Dokumente.
Intelligente Produktassistenten
Ein E-Commerce-Unternehmen entwickelt einen Produktberater, der auf Produktkatalog, Kundenbewertungen und Vergleichstests grounded ist. Kunden erhalten personalisierte Empfehlungen basierend auf ihren Anforderungen.
Wissensmanagement und Onboarding
HR erstellt einen Onboarding-Assistenten, der neue Mitarbeiter durch Unternehmensrichtlinien, Prozessdokumentation und häufige Fragen führt. Der Agent lernt aus dem gesamten Intranet-Content.
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Konzeption und Umsetzung von Agent Builder Projekten: von der Datenaufbereitung über Prompt Engineering bis zum produktiven Rollout.
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Verfügbare Varianten & Optionen
Agent Builder
- No-Code Agenten-Erstellung
- Grounding auf eigenen Daten
- Native Vertex AI Integration
- Nutzungsbasierte Kosten
Dialogflow CX Integration
- Erweiterte Konversationslogik
- Multi-Turn Dialoge
- Omnichannel-Deployment
- Komplexere Konfiguration
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist Vertex AI Agent Builder?
Vertex AI Agent Builder ist Googles Plattform zur Erstellung von KI-Agenten, die auf Unternehmensdaten basieren. Mit RAG (Retrieval Augmented Generation) können Agenten Fragen beantworten, die auf internen Dokumenten, Datenbanken oder Webseiten grounded sind.
Was ist der Unterschied zu Dialogflow?
Agent Builder nutzt generative KI und Large Language Models für natürlichere Konversationen. Dialogflow CX bietet regelbasierte Flows für komplexe, strukturierte Dialoge. Beide können kombiniert werden, wobei Agent Builder das Sprachverständnis übernimmt.
Welche Datenquellen unterstützt Agent Builder?
Agent Builder unterstützt Cloud Storage (PDFs, Dokumente), BigQuery, Webseiten-Crawling, und Structured Data. Die Daten werden automatisch indexiert und für Grounding verwendet.
Ist Agent Builder DSGVO-konform?
Ja, Agent Builder ist in EU-Regionen (europe-west1, europe-west4) verfügbar. Daten bleiben in der gewählten Region. Google Cloud bietet Data Processing Agreements und alle erforderlichen Compliance-Zertifizierungen.
Wie unterscheidet sich Agent Builder von Custom LLM-Entwicklung?
Agent Builder bietet eine No-Code Oberfläche für schnelles Prototyping und Deployment. Für vollständige Kontrolle über Prompts, Modellauswahl und Inference-Pipeline ist Custom Development mit Vertex AI die bessere Wahl.
