Gumloop Anleitung: Erster KI-Agent und Automatisierung ohne Code

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Gumloop ist eine Plattform zum Erstellen von KI-Agenten und Automatisierungen aus Bausteinen, ohne Code zu schreiben, und mit einem Assistenten, der Workflows auf Basis Ihrer Beschreibung erstellen kann. Diese Anleitung führt Sie vom ersten Workflow bis zur Automatisierung, die selbstständig läuft, basierend auf der offiziellen Gumloop-Dokumentation.

Bevor Sie beginnen: Beschreiben Sie die Aufgabe schriftlich

Die besten Automatisierungen beginnen mit der Beschreibung einer Arbeit, die heute jemand manuell ausführt. Notieren Sie Schritt für Schritt, was ein Mensch tut: Woher kommen die Daten, was wird damit gemacht, wo wird das Ergebnis gespeichert und wie oft. Eine solche Beschreibung ist sowohl beim manuellen Aufbau als auch bei der Arbeit mit dem Assistenten Gummie nützlich, dem Sie sie einfach einfügen können.

Überlegen Sie auch, welche Schritte wirklich KI erfordern. Das Kopieren von Daten oder Filtern von Zeilen erledigen normale Knoten ohne Kreditkosten, und Sie setzen KI dort ein, wo Text verstanden werden muss.

Schritt 1: Zwei grundlegende Konzepte

Die Gumloop-Dokumentation basiert auf zwei Begriffen. Agenten sind KI-Assistenten, die Werkzeuge nutzen, um Aufgaben zu lösen. Workflows ermöglichen es, Agenten und Aktionen automatisch auszuführen: nach Zeitplan, in großen Mengen oder nach einem Ereignis. Es lohnt sich, diese Unterscheidung von Anfang an im Kopf zu haben, denn davon hängt ab, womit Sie beginnen.

Schritt 2: Schnellster Start mit dem Assistenten Gummie

Gumloop hat einen eingebauten Assistenten namens Gummie, der Workflows auf Basis der Beschreibung dessen erstellt, was Sie automatisieren möchten. Sie können ihn auch fragen, welche Aufgaben in Ihrer Rolle automatisiert werden sollten, und dann eine fertige Vorlage öffnen. Für Personen, die nicht wissen, wo sie anfangen sollen, ist dies der kürzeste Weg.

Schritt 3: Erster Workflow manuell erstellen

Wenn Sie lieber verstehen möchten, wie es funktioniert, erstellen Sie den ersten Workflow selbst. Auf der Arbeitsfläche fügen Sie einen Eingabeknoten hinzu, zum Beispiel ein Textfeld mit einer Website-Adresse. Knoten sind Bausteine, und in einer Kette verbunden bilden sie einen Workflow. Die meisten Workflows folgen einem ähnlichen Schema: Daten abrufen, für KI vorbereiten, durch KI verarbeiten und Ergebnis ausgeben, zum Beispiel in eine Tabelle.

Nach dem Hinzufügen eines Knotens führen Sie den Workflow aus und prüfen, ob die Daten so aussehen, wie sie sollten. Testen Sie nach jedem neuen Knoten, nicht erst am Ende.

Schritt 4: Verbindung mit Anwendungen

Gumloop verbindet sich mit beliebten Anwendungen, zum Beispiel Google Sheets, Slack oder Salesforce. Konten verbinden Sie durch Anmeldung beim jeweiligen Dienst. Über die Hälfte der grundlegenden Knoten, zum Beispiel Textoperationen, Filter und ein Teil der Integrationen, verbrauchen keine Kredite, Sie zahlen also hauptsächlich für Schritte mit KI.

Schritt 5: Automatische Ausführung

Gumloop bietet drei Möglichkeiten, Workflows ohne Ihr Zutun auszuführen:

• Trigger, die auf ein Ereignis in einer verbundenen Anwendung reagieren, zum Beispiel eine neue Zeile in einer Tabelle,
• Interfaces, also ein Formular oder eine Seite über dem Workflow, durch die andere Daten eingeben können, ohne die Automatisierung zu sehen,
• Zeitplan, zum Beispiel täglich um acht Uhr.

Schritt 6: Kredite unter Kontrolle

Der beste Ort zum Überprüfen des Kreditverbrauchs laut Dokumentation ist das Statistik-Panel in den Organisationseinstellungen. Im Gespräch mit einem Agenten sehen Sie die aktuellen Kosten bei dessen Namen. Die Dokumentation empfiehlt, mit den empfohlenen Modelleinstellungen zu beginnen und die leistungsstärksten Modelle nur bei Aufgaben einzuschalten, die tiefes Reasoning erfordern.

Beispiel: Firmenrecherche aus einer Liste

Sie haben eine Tabelle mit Namen und Websites von zwanzig potenziellen Kunden. Sie erstellen einen Workflow: Knoten zum Lesen der Tabelle, Knoten zum Abrufen des Inhalts der Website jeder Firma, KI-Knoten zur Zusammenfassung, womit sich die Firma beschäftigt und ob sie zu Ihrem Angebot passt, abschließend Speichern des Ergebnisses in einer neuen Spalte. Sie testen mit drei Zeilen und führen dann alles aus.

Nach einem solchen Test stellt sich normalerweise heraus, dass die KI gut mit der Zusammenfassung zurechtkommt, aber die Bewertung der Passung zum Angebot eine genauere Anweisung erfordert. Sie fügen also dem KI-Knoten hinzu, womit sich Ihre Firma beschäftigt und welche Kunden Sie suchen, am besten mit zwei Beispielen für gut und schlecht passende Firmen. Nach dieser Korrektur sind die Ergebnisse deutlich genauer, und Sie können den Workflow für weitere Listen ohne Änderungen ausführen.

Häufigste Fehler

• Ausführung auf der gesamten Tabelle ohne Test mit einigen Zeilen.
• Teuerstes Modell für einfache Aufgaben.
• Automatisierung ohne Überprüfung der KI-Ergebnisse in den ersten Tagen.

Wie Sie die erste Automatisierung bewerten

In der ersten Woche vergleichen Sie die Ergebnisse der Automatisierung mit dem, was ein Mensch tun würde. Nehmen Sie zehn Fälle und prüfen Sie sie manuell. Wenn die KI sich bei einem oder zwei irrt, korrigieren Sie die Anweisung im Knoten oder fügen Sie ein Beispiel für ein korrektes Ergebnis hinzu. Wenn sie sich häufiger irrt, benötigt die Aufgabe möglicherweise besser vorbereitete Eingabedaten.

Überprüfen Sie auch den Kreditverbrauch im Statistik-Panel nach einigen Tagen. Dies ermöglicht es Ihnen, die monatlichen Kosten zu schätzen, bevor Sie den Workflow im vollen Umfang ausführen.

Wenn der Workflow funktioniert, speichern Sie ihn als Ausgangspunkt für weitere. Ähnliche Aufgaben, zum Beispiel Recherche einer anderen Liste oder Zusammenfassungen aus einer anderen Quelle, erstellen Sie dann durch Kopieren und kleine Änderungen, anstatt von einer leeren Arbeitsfläche zu beginnen.

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