Projektleiter:
Rémy Urech

Projektmitglieder:
Leonhard Brand
Ronan Schweizer

Projektbeschrieb:
Im Rahmen dieses Projekts haben wir uns mit der praktischen Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz beschäftigt. Ziel war es, eigene KI-Agenten zu erstellen, die reale Aufgaben automatisiert übernehmen können. Dabei standen drei konkrete Anwendungsfälle im Zentrum: Ein Lead-Qualifizierungsagent, ein Finanznachrichten-Zusammenfasser sowie ein Analyse-Agent für Firmen- und LinkedIn-Daten mit Verkaufsstrategie.

Technisch umgesetzt wurde das Projekt mit modernen Plattformen wie n8n (für visuelle Workflows), Relevance AI (für das Erstellen von KI-Copiloten) und OpenAI (zur Sprachverarbeitung). Die Agenten sind in der Lage, Webseiten zu analysieren, Daten auszuwerten, E-Mails zu versenden und logische Entscheidungen zu treffen. Zusätzlich haben wir eine funktionierende GitLab-Projektstruktur erstellt und unsere gesamte Dokumentation sauber abgegeben.

Highlights und Erfolge:

  • Entwicklung mehrerer voll funktionsfähiger KI-Agenten
  • Nutzung von APIs, externen Plattformen und Automatisierungstools
  • Umsetzung realistischer Business-Workflows, z. B. für SaaS-Leads
  • Fundiertes Verständnis für moderne KI-Systeme und deren Zusammenspiel mit Automatisierungen

Herausforderungen:

  • Hoher Zeitaufwand bei Tools (z. B. Relevance AI, OpenAI)
  • Probleme mit der WhatsApp Cloud API: Der geplante Voice- bzw. Chat-Tool ließ sich wegen Testlimitierungen nicht wie gewünscht umsetzen
  • Schwierigkeiten beim Importieren von Agenten auf neue n8n-Accounts, was teilweise zu Datenverlust führte

Fazit:
Das Projekt war lehrreich, praxisnah und technisch anspruchsvoll. Wir konnten zeigen, dass moderne KI-Agenten nicht nur theoretisch funktionieren, sondern schon heute vielseitig einsetzbar sind. Auch wenn nicht alle Ideen vollständig umgesetzt werden konnten, haben wir ein starkes Set an Tools aufgebaut und viel über Automatisierung, KI und Schnittstellenintegration gelernt.