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Hybride Chat-Agenten

4-Stufen-Auflösungskaskade — deterministische Regeln, Wissensbasis-Abruf, LLM-Fallback und menschliche Eskalation — vereint in einem Agenten. Unterstützt LINE, Instagram, WhatsApp, Facebook und YouTube.

Auflösungskaskade

Vier Stufen. Ein Agent. Jede Nachricht wird gelöst.

Eingehende Nachrichten fließen der Reihe nach durch jede Stufe. Die erste Stufe, die mit ausreichender Konfidenz matcht, antwortet. Wenn keine Stufe matcht, wird die Nachricht an einen Menschen eskaliert.

Eingehende Kundennachricht
1

Regeltabelle

Embedding-basierter Kosinus-Ähnlichkeitsabgleich gegen CSV-importierte Regeln. Deterministisch, schnell, null LLM-Kosten.

Schnellste
Kein Match oder unzureichende Konfidenz
2

Wissensbasis / RAG

Semantische Suche aus hochgeladenen Dokumenten. Konfigurierbarer minimaler Ähnlichkeitsschwellenwert.

Fundiert
Kein Match oder unzureichende Konfidenz
3

LLM-Fallback

Vollständige KI-Generierung mit System-Prompt und Konversationskontext. Nutzt Ihren BYOM-Anbieter.

Kreativ
Kein Match oder unzureichende Konfidenz
4

Menschliche Eskalation

Übergabe an Menschen bei unzureichender Konfidenz. Konversation wird als eskaliert markiert.

Sicherheitsnetz

Nachricht kaskadiert durch jede Stufe. Die erste Stufe mit ausreichender Konfidenz bearbeitet die Antwort automatisch.

Funktionen

Alles was Sie für smarte Chat-Agenten brauchen

Von Regelimport bis Analytik — alle Tools zum Aufbau, Testen und Überwachen der Auflösungskaskade.

CSV-Regelimport

Laden Sie Tabellen mit Frage-Antwort-Paaren hoch. Muster werden automatisch für Paraphrasen-Matching eingebettet. Kein Code nötig.

Embedding-basiertes Matching

Kosinus-Ähnlichkeit gegen Regel-Zentroide verarbeitet Paraphrasen, Tippfehler und Varianten. Kein fragiles Keyword-Matching.

Multi-Kanal

Derselbe Agent funktioniert auf LINE, Instagram, WhatsApp, Facebook Messenger und YouTube. Einmal konfigurieren, jeder Kanal.

Konversations-Threading

Behält Multi-Turn-Kontext über Nachrichten bei. Automatische Thread-Kompaktierung fasst ältere Nachrichten zusammen.

Interaktives Testen

Testen Sie die Auflösungskaskade Ihres Agenten in einer Chat-ähnlichen UI. Sehen Sie, welche Stufe geantwortet hat und den Konfidenz-Score.

Analytik-Dashboard

Quellenverteilung, Tagestrends, Top-Regeln, Erkennung ungenutzter Regeln und Kanal-Analytik.

Schnellerstellung

Von null zur Produktion in unter 2 Minuten

Drei Felder — Name, Beschreibung, Kanal — und Ihr Agent ist live. Smarte Voreinstellungen lösen automatisch Ihren BYOK-Anbieter und Modell auf. Branchenvorlagen für den Schnellstart.

Schnellerstellungs-Flow

1

Benennen und beschreiben

Geben Sie dem Agenten einen Namen und eine einzeilige Beschreibung. Das ist das Minimum.

2

Kanal wählen

Wählen Sie LINE, Instagram, WhatsApp, Messenger oder einen der 12 unterstützten Kanäle.

3

Auto-Konfiguration

Smarte Voreinstellungen lösen Ihre BYOK-Schlüssel zum besten verfügbaren Anbieter und Modell auf. Governance-Schichten starten automatisch.

GovernanceScore inklusive

Jeder Agent zeigt einen Echtzeit-Governance-Score von 0-100 basierend auf 8 gewichteten Faktoren — Eskalationsrichtlinie, Audit-Log, Wissensbasis, Regeln, RBAC, Kostenkontrolle, Speicherlimits und BYOK-Verschlüsselung.

10 Branchenvorlagen

E-Commerce-Kundenservice
Gesundheitswesen FAQ
SaaS Onboarding
Restaurant-Reservierung
Immobilien
Reise
Bildung
Finanzen
Recht
Personalwesen

Jede Vorlage enthält System-Prompt, empfohlene Regeln, Wissensbasis-Struktur und Eskalationsrichtlinie. Nach der Erstellung vollständig anpassbar.

Anwendungsfälle

Auflösungskaskaden in der Praxis

Sehen Sie, wie die 4-Stufen-Kaskade verschiedene Branchen und Nachrichtentypen verarbeitet.

Arztpraxis FAQ-Bot

Importieren Sie 200+ FAQ-Regeln aus einer Tabelle. Die Regelstufe bearbeitet Routinefragen sofort. Die RAG-Stufe extrahiert aus klinischen Leitlinien. Die LLM-Stufe bearbeitet offene Anfragen. Sensible medizinische Themen lösen Eskalation aus.

E-Commerce-Kundenservice

Produktanfragen werden per Regeln gelöst. Rückgaberichtlinien basieren auf Wissensbasis-Dokumenten. Komplexe Beschwerden werden vom LLM im Markenton bearbeitet. VIP-Kunden werden an menschliche Agenten eskaliert.

SaaS Onboarding

Einstiegsfragen durch Regelabgleich. Feature-Dokumentation via RAG-Abruf. Integrationsunterstützung durch LLM mit API-Dokumentationskontext. Enterprise-Kunden eskalieren an Solutions Engineers.

Vergleich

Chat-Agenten vs. traditionelle Chatbot-Builder

Dimension JieGou Chat-Agenten Traditionelle Chatbots
Matching Embedding-basierte Kosinus-Ähnlichkeit Keyword/exakte Übereinstimmung
Wissen RAG aus hochgeladenen Dokumenten Keines oder manuelle FAQ
KI-Fallback Vollständiges LLM mit Konversationskontext Keines oder Basisvorlagen
Eskalation Konfigurierbarer Konfidenz-Schwellenwert Nur manuelle Regeln
Kanäle 5+ Messaging-Plattformen Üblicherweise 1-2
Governance RBAC, Audit Trail, Sensitivitätslabels Keine

Wettbewerbsvergleich

Chat-Agenten vs. der Markt

Sehen Sie, wie JieGous 4-Stufen-Auflösungskaskade im Vergleich zu anderen KI-Chat-Lösungen abschneidet.

Fähigkeit JieGou Zapier Chatbots Copilot Studio n8n AI Agents
Auflösungsstrategie Regeln > RAG > LLM > Eskalation (4 Stufen) LLM-First (Einzelstrategie) LLM mit Wissensquellen LLM mit Tool-Level HITL
Token-Effizienz 3 Strategien vor LLM (Regeln, RAG, Eskalation) Jede Nachricht verbraucht LLM-Token Jede Nachricht verbraucht LLM-Token Jede Nachricht verbraucht LLM-Token
Kanäle 12 Kanäle (LINE, IG, WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, Teams, Discord, WeChat, E-Mail, Web, SMS) Web-Einbettung + Slack Teams + Web-Einbettung Web-Einbettung + benutzerdefiniert
Wissensquellen 13 Enterprise-Adapter Zapier Tables SharePoint, OneDrive, Web Benutzerdefiniert über LangChain-Nodes
Governance 10-Schichten-Stack mit Agenten-ID und Review-Gates Basis-Admin-Rollen Copilot Studio Governance Keine Governance-Schicht
Multi-Modell 9 Anbieter pro Agent Nur Zapier AI Nur Azure OpenAI Mehrere über LangChain

Erstellen Sie Ihren ersten Chat-Agenten in Minuten

Regeln aus CSV importieren, Messaging-Kanäle verbinden, Kundennachrichten automatisch auflösen lassen.