|
Ziel |
Warum gibt es diesen Agent? Welches Problem soll gelöst werden? Wer wird den Agent benutzen?- Reduzieren manueller Bearbeitung von E-Mails im IT-Support-Postfach.
- Automatisch Intention, Ticketnummern und erforderliche Aktionen erkennen.
- Genaue Antworten ohne menschliches Eingreifen bereitstellen.
- Antwortzeiten verbessern und Backlog reduzieren.
Framework „Zu erledigende Aufgaben“:-
Als IT-Support-Agent
-
Ich muss eingehende E-Mails automatisch bearbeiten
-
Damit ich mich auf komplexe Probleme konzentrieren kann, statt auf wiederholende Triage
Erfolgskriterien:- E-Mails werden End-to-End ohne menschliche Beteiligung verarbeitet.
- Genaue Ticket-Abfragen.
- Hochwertige E-Mail-Antworten.
- Signifikante Reduzierung des manuellen Triageaufwands.
|
|
Auslöser |
Eine neue E-Mail geht im gemeinsamen IT-Support-Postfach ein.
Datenüberlegungen:- E-Mails können vertrauliche Informationen enthalten.
- Die Datenextraktion muss für unstrukturierte Formate robust sein.
- Das System-Token muss Lese-/Schreibzugriff auf ServiceNow haben.
|
|
Werkzeuge und Integrationen |
Was der Agent tatsächlich macht:- Analysiert eingehende E-Mails und identifiziert die Absicht.
- Extrahiert oder ermittelt die Ticketnummer (falls vorhanden).
- Ruft den Ticketstatus oder relevante Informationen von ServiceNow ab.
- Sucht in der Wissensdatenbank nach Antworten auf Fragen.
- Verfasst und sendet eine vollständige, kontextbezogene Antwort.
- Erstellt oder aktualisiert Tickets, wenn nötig.
Systeme: ServiceNow (kritische Abhängigkeit), Wissensdatenbank (SharePoint oder ähnlich), Outlook, Graph-APIs
Anforderungen: Systemtoken-Authentifizierung, API-Ratenbegrenzungen und -wiederholungen, zuverlässige Konnektivität zwischen Systemen
Teamübergreifende Abhängigkeiten: ServiceNow-Admin-Team, IT-Support-Abteilung, Wissensdatenbank-Verantwortliche |
|
Kanäle |
Teams-Benachrichtigungen für Eskalation und Admin-Dashboards für Audit und Überwachung. |
|
Wissen und Daten |
Angabe der Informationen, auf die sich der Agent stützt:
- HR- und IT-Wissensdatenbank-Inhalte für Schritte zur Fehlerbehebung.
- Ticketverlauf, um Antworten zu personalisieren.
- Kategorienzuordnungen (Hardware, Software, Passwort-Zurücksetzen, Netzwerkprobleme).
- Absicht-Klassifizierungsregeln.
- Muster zur Extraktion von Tickets (#12345, INC12345 usw.).
Qualitätserwartungen:- Die Wissensdatenbank muss regelmäßig überprüft werden.
- Die Wissensdatenbank muss aktuelle Richtlinien enthalten.
- Vermeiden Sie veraltete oder obsolet gewordene Fehlerbehebungsabläufe.
|
|
Flows und Orchestrierung |
Menschliche Verantwortlichkeiten:- Eskalationen bearbeiten, wenn der Agent die Intention nicht klassifizieren kann.
- Risikoreiche Maßnahmen genehmigen oder überprüfen (z. B. Ticketschließung).
- Wissensdatenbank-Inhalte aktualisieren, damit die Antworten des Agents weiterhin präzise bleiben.
- Audit-Logs und Systemperformance überwachen.
Zuständigkeiten des Agents:- Routineanfragen beantworten.
- Ticketstatus bestätigen.
- Antworten mit validierten Wissensquellen entwerfen.
- Klärende Fragen vorschlagen, wenn die E-Mail mehrdeutig ist.
Deterministische Komponenten:- Ticketnummer-Erkennung
- „Kein Ticket gefunden“ Fallback-Flow.
- Explizites Routing für Kategorien (Passwortzurücksetzungen, Hardwareprobleme, Softwareanfragen).
Flexible Komponenten:- Verständnis natürlicher Sprache der E-Mail.
- Generierung von Antworten auf Basis von KB-Inhalten.
Anmerkungen zum Design:- Verwenden Sie strukturierte Schritte zur Abfrage und Validierung, bevor Sie antworten.
- Vermeiden Sie gesprächsähnliche Formulierungen. E-Mails müssen präzise sein.
|
|
Anweisungen und Verhalten |
Diese übergeordneten Anweisungen definieren, wie der Agent denkt und handelt:
- Validieren Sie immer extrahierte Ticketnummern, bevor Sie sie verwenden.
- Wenn kein Ticket gefunden wird, stellen Sie eine klärende Frage, bevor Sie fortfahren.
- Verwenden Sie nur genehmigte KB-Quellen für Fehlerbehebungsschritte.
- Halten Sie die Antworten knapp, sachlich und professionell.
- Geben Sie niemals Ticketdetails preis, außer wenn der Absender der Antragsteller ist.
- Bei Unklarheiten mit klärenden Fragen antworten.
- Alle Aktionen für Auditzwecke protokollieren.
Ton und Stil:- Professionell und hilfsbereit.
- Keine überflüssigen Floskeln.
- E-Mail-gerechte Formatierung.
|
|
Agentarchitektur und Komposition |
Potenzielle untergeordnete Agents:- Ein Wissensdatenbank-Antwortagent für die Artikelsuche und -extraktion.
- Ein Ticket-Agent, der ServiceNow-Interaktionen abwickelt.
- Ein Klassifikationsagent zur Kategorisierung von Absichten.
Vorteile:- Klare Aufgabentrennung.
- Einfachere Wartung und Iteration.
- Geringeres Risiko unbeabsichtigter Handlungen.
|
|
Einheitliche Governance und Risikomanagement |
Zu berücksichtigende Risiken:- Fehlklassifizierung der Nutzerabsicht.
- Antworten mit falschen Fehlerbehebungsschritten.
- Offenlegung sensibler Ticketdaten an unbefugte Nutzer.
- Überautomatisierung führt zu nicht konformen Maßnahmen.
Abhilfemaßnahmen:- Rollenbasierte Zugriffssteuerung verwenden.
- Alle Aktionen für Audit und Rückverfolgbarkeit protokollieren.
- Rückfallverhalten für mehrdeutige Nachrichten einbeziehen.
- Aktuelle, validierte Wissensquellen pflegen.
- Beschränke die Möglichkeit, Tickets ohne menschliche Zustimmung zu ändern oder zu schließen.
Überlegungen zur Governance:-
Authentifizierung: Es wird ein Systemtoken für ServiceNow verwendet und die organisatorischen Richtlinien für den Zugriff auf gemeinsame Postfächer werden befolgt.
-
Autorisierung: Der Agent ist berechtigt, Tickets zu lesen und zu aktualisieren, neue Tickets zu erstellen und auf E-Mails zu antworten. Der Agent ist nicht berechtigt, Tickets zu schließen oder sensible Felder zu ändern.
-
Auditierbarkeit: Jede Aktion wird protokolliert (Parse → Lookup → Beantwortung), fehlerhafte Aktionen werden zur Überprüfung markiert, regelmäßige Auditprüfungen zur Validierung von Sicherheit und Compliance.
|
|
Evaluierung und Optimierung |
Metriken:
- Prozentsatz der vollständig automatisierten E-Mails.
- Genauigkeit der Ticket-Extraktion.
- Durchschnittliche Antwortzeit im Vergleich zur manuellen Verarbeitung.
- Anzahl der Eskalationen.
- Indikatoren für Nutzerzufriedenheit.
- Halluzinations- und Fehlerraten.
Telemetrie:
- Jede Aktion des Agents (Parsen → Abfragen → Antwort).
- Fehler und Fallback-Auslöser.
- Toolaufrufe zu ServiceNow.
- Inhalt der generierten Antworten (für QA).
|