Die KI von APIANT ist plattformeigen, nicht aufgeschraubt. Von einem KI-Co-Piloten, der Konnektoren erstellt, bis hin zu autonomen Agenten mit Zugang zu mehr als 500 Integrationen - dies ist KI, die innerhalb der gesamten Integrationsplattform arbeitet.
Der erste seiner Art. Der Co-Pilot liest die API-Dokumentation, erstellt Konnektoren, testet sie anhand aktueller APIs und korrigiert sich selbst. Geben Sie einen Anwendungsnamen ein, und beobachten Sie, wie produktionsfertige Konnektoren erscheinen.
Anstatt die API-Dokumentation manuell zu lesen und jeden Vorgang von Hand zu konstruieren, übernimmt der Co-Pilot die schwere Arbeit.
Sie können es buchstäblich über Nacht laufen lassen und wachen mit neuen Zutaten auf: einzelne API-Vorgänge, die im Automatisierungseditor zu Rezepten kombiniert werden können.
Weitere Informationen finden Sie auf der Seite PlattformWährend andere KI-Agenten als isolierte Werkzeuge behandeln, arbeiten APIANT-Agenten innerhalb der vollständigen Integrationsplattform. Ziele, Tools, über 500 Konnektoren und die komplette Automatisierungs-Engine stehen ihnen zur Verfügung.
Definieren Sie, was der Agent leisten soll und welche Werkzeuge er verwenden kann. Der Agent legt die Schritte fest, führt sie aus und behandelt Randfälle selbstständig.
Agenten arbeiten nicht in einem Vakuum. Sie haben Zugang zu jedem Konnektor auf der APIANT-Plattform (CRMs, ERPs, Marketing-Tools, Datenbanken, benutzerdefinierte APIs) und zwar zu allen.
Nicht nur einzelne API-Aufrufe. APIANT-Agenten führen eigenständig mehrstufige Workflows aus: Daten lesen, Entscheidungen treffen, zurückschreiben, Benachrichtigungen auslösen, Fehler behandeln.
"Echte Daten, echte APIs, echte Geschäftslogik. Keine Sandbox-Demos."
Ein APIANT AI Chatbot ist täuschend einfach aufgebaut: ein Auslöser (die Nachricht des Nutzers) und eine Aktion (die Antwort). Aber zwischen diesen beiden Punkten liegt die ganze Kraft der Plattform: KI, Konditionalitäten, Datenabfragen, andere Automatisierungen und jede Logik, die Sie entwerfen können.
Benutzer sendet eine Nachricht an den Chatbot
Antwort, API-Aufruf, Daten schreiben, Benachrichtigung, alles
"Ein Chat besteht aus einem Trigger und einer Aktion. Alles dazwischen liegt in Ihrer Vorstellungskraft."
Ein Chatbot, der den Auftragsstatus abfragt, den Bestand prüft, Tickets erstellt und an Menschen weiterleitet - alles in einem einzigen Gesprächsablauf.
Bitten Sie den Chatbot, über natürliche Sprache Berichte abzurufen, Datensätze zu aktualisieren, Daten zwischen Systemen zu synchronisieren oder Workflows auszulösen.
Bieten Sie Ihrem Team eine dialogorientierte Schnittstelle zu Ihrem gesamten Tech-Stack. Kein Dashboard-Hopping. Fragen Sie einfach und es wird gehandelt.
Sehen Sie, wie ein APIANT-Chatbot GDPR-Compliance-Anfragen über 5 Systeme hinweg in weniger als zwei Minuten bearbeitet.
MCP-Server bieten ein standardisiertes Protokoll für KI-Modelle und -Agenten zur direkten Kommunikation mit der APIANT-Plattform. Anstelle von benutzerdefinierten API-Wrappern erkennen KI-Systeme Tools, verstehen Schemata und führen Operationen über eine einzige einheitliche Schnittstelle aus.
KI-Agenten, Chatbots und LLM-Anwendungen lassen sich über das offene Standardprotokoll von MCP mit über 500 Integrationen verbinden.
KI, die innerhalb der gesamten Integrationsplattform funktioniert. Nicht aufgeschraubt. Nicht in einer Sandbox. Produktionstauglich.
Die meisten KI-Integrationstools sind lediglich Wrapper: eine LLM-Schnittstelle für einen festen Satz von API-Aufrufen. Die KI von APIANT hingegen arbeitet innerhalb der vollständigen Integrationsplattform. Der Co-Pilot entwickelt Konnektoren. Agenten rufen über 500 vorkonfigurierte Integrationen auf, lösen Automatisierungen aus und führen mehrstufige Workflows mit vollem Zugriff auf Ihre Geschäftslogik aus. Die KI fungiert als Plattformbetreiber und nicht als vorgeschaltete Dialogschicht.
APIANT ist modellunabhängig. Co-Pilot und Agenten laufen standardmäßig auf aktuellen Frontier-Modellen, und MCP-Server stellen Ihre Integrationen als Tools bereit, die von jedem kompatiblen LLM aufgerufen werden können (einschließlich selbst gehosteter Modelle). Falls Compliance-Anforderungen ein bestimmtes Modell oder eine bestimmte Bereitstellungsregion erfordern, klären wir dies während des Onboardings.
Der Co-Pilot liest die API-Dokumentation, ermittelt die Authentifizierung, generiert Komponenten (einzelne Operationen), testet diese an Live-Endpunkten und korrigiert Fehler selbstständig. Ein Workflow-Architekt prüft die Komponenten weiterhin, bevor sie in kundenorientierte Automatisierungen integriert werden – genau wie bei jedem neuen Konnektor. Der Co-Pilot übernimmt die mühsame Arbeit des Dokumentationslesens und des Schreibens von Standardcode, nicht aber die Entscheidung, was bereitgestellt werden soll.
Agenten arbeiten mit klar definierten Zielen und einem begrenzten Werkzeugsatz; sie können nur Funktionen aufrufen, die Sie ihnen freigegeben haben. Sie definieren Leitplanken auf der Automatisierungsebene (Genehmigungsschritte, bedingte Verzweigungen, Ratenbegrenzungen, Audit-Protokollierung). Jede Agentenaktion durchläuft dieselbe Ausführungs-Engine wie manuell ausgelöste Automatisierungen, sodass alles mit vollständigen Anfrage- und Antworttexten protokolliert wird. Sie erhalten die volle Autonomie ohne die damit verbundenen Risiken.
Nur wenn Sie es entsprechend konfigurieren und nur die Felder, die explizit an das Modell übergeben werden. Für die Konnektorerstellung durch Co-Pilot sind die Eingaben API-Dokumentation und Ihre eigenen Testdaten. Bei Agenten und Chatbots legen Sie fest, welche Felder im Modellkontext enthalten sind. Unternehmensbereitstellungen leiten Modellaufrufe typischerweise über Ihr eigenes Cloud-Konto oder einen privaten Endpunkt; den Datenfluss legen wir während der Beschaffung fest.
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der es KI-Modellen ermöglicht, Tools zu erkennen, deren Schemata zu verstehen und sie über eine einheitliche Schnittstelle aufzurufen. Die MCP-Server von APIANT stellen Ihre über 500 Integrationen als native Tools bereit, die von jedem MCP-kompatiblen Modell aufgerufen werden können. Keine benutzerdefinierten Funktionsaufrufe, keine individuellen Wrapper. Es handelt sich um Interoperabilität auf Protokollebene zwischen KI und Ihrer Integrationsschicht.
Ja. Agenten, die Chatbot-Ebene und die MCP-Server arbeiten alle auf Ihren bestehenden Automatisierungen und Konnektoren auf. Erstellen Sie die Integration einmalig im Automatisierungseditor, dann können Agenten sie aufrufen oder über MCP bereitstellen. Die KI ist eine Zugriffsschicht, kein Ersatz für die bereits geleistete Integrationsarbeit.
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