Die Herausforderung: Kontext verstehen statt nur Text kopieren
Bisher bedeutet Support oft manuelle Arbeit: E-Mails sichten, das richtige Projekt identifizieren, entscheiden, ob es ein Bug oder ein Change Request ist, die Priorität festlegen und schliesslich das Ticket manuell in Jira erfassen.
Der Support Agent sollte diesen Prozess automatisieren und dabei folgende Kriterien erfüllen:
- Intelligente Projektzuordnung: Anhand einer konfigurierbaren Liste von Projekten (inkl. Jira-Kürzel und Kurzbeschreibung) erkennt die AI, zu welchem Kunden oder Projekt die Anfrage gehört.
- Kategorisierung & Priorisierung: Die AI analysiert den Inhalt: Handelt es sich um einen kritischen Fehler oder eine neue Funktionsanfrage?
- Nahtlose Integration: Der Prozess startet automatisch, sobald eine E-Mail an eine vordefinierte Adresse eingeht.
Um verschiedene Lösung zu testen, wurde das Projekt im Hackathon auf zwei unterschiedlichen Wegen angegangen: Einmal tief integriert im Java-Ökosystem mit Spring Boot und einmal visuell über das Workflow-Tool n8n.
Ansatz 1: Backend-nativer Agent: Robuste Ticket-Logik im Java Stack
Dieses Team setzte auf einen klassischen Softwareentwicklungs-Stack, ergänzt durch moderne AI-Agenten-Frameworks. Ziel war eine robuste, anpassbare Lösung, die sich nahtlos in bestehende Architekturen einfügt.
Tech-Stack: Spring Boot, Angular, Spring AI Agents
Innerhalb von kurzer Zeit konnte ein funktionierender Support Agent umgesetzt werden, welcher periodisch überprüft, ob neue E-Mails empfangen wurden. Für jedes neu empfangene E-Mail wird mittels AI bestimmt, um welches Projekt es bei der Supportanfrage geht und ein Ticket mit dem Inhalt des E-Mails im Jira erstellt. Sämtliche AI-Integrationen laufen dabei auf unserem internen AI-Server im Büro. Auch bei Supportanfragen via Ticketingsystem können über E-Mail-Benachrichtigungen automatisiert Tickets im interne Jira erstellt werden. Zukünftig könnte der Support Agent um weitere Fähigkeiten erweitert werden:
- Triage der Tickets: Bug oder CR? Priorität?
- Automatische Rückmeldung an Kunde
- Vertiefte Integration in Ticketingsysteme, z.B. Verlinkung von internen und externen Tickets
- AI-generierter Lösungsvorschlag für den Supportfall, der direkt vom Entwickler reviewt werden kann
Ansatz 2: Workflow-basierte Automatisierung: Die visuelle Schnittstelle mit n8n
Parallel dazu untersuchte ein Teil des Teams, wie schnell sich ein solcher Agent mit einem Low-Code-Ansatz realisieren lässt. n8n diente hier als Orchestrierungsschicht, um verschiedene APIs visuell miteinander zu verknüpfen.
Tech-Stack: n8n, Claude Code (Sonnet)
n8n ist eine Open Source Lösung im Stile eines IFTTT-Verfahren, das aber auf die modernen Stärken von AI setzt, um ein neues Level zu erreichen. Die graphische Oberfläche erlaubt es schnell Erfolge zu erzielen und auch komplexe Workflows abzubilden.
Die Möglichkeit n8n auf der eigenen Infrastruktur zu hosten, hat den Vorteil, dass keine spezielle Firewall-Konfiguration nötig ist und auch lokale AI-Modelle genutzt werden können.
Auch in Ansatz 2 wurde das Ziel erreicht: eingehende E-Mails konnten erfolgreich analysiert und im Jira dem korrekten Projekt zugeordnet werden. Durch den einfachen Einsatz mittels GUI kann der Workflow später auch beliebig erweitert werden, was mit Code manueller und komplexer ist.
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Zentrale Erkenntnisse
- Beide Ansätze funktionieren: Der Support Agent ist treffsicher; E-Mails werden dem richtigen Projekt zugeordnet.
- Zeitersparnis: Die manuelle Erfassung eines Tickets dauert im Schnitt mehrere Minuten. Der Agent erledigt dies in Sekunden – inklusive einer ersten fachlichen Einschätzung.
- Flexibilität: n8n Workflow liesse sich in Zukunft schnell beliebig erweitern, da neue Funktionen oder Schnittstellen lediglich als modulare Bausteine (Nodes) visuell verknüpft werden müssen.
Fazit
Der Support Agent ist mehr als nur ein Experiment. Er zeigt den Weg auf, wie bei Deimos interne Prozesse durch «Agentic Workflows» vereinfacht werden können. Die Erkenntnisse aus beiden Welten (Ansatz 1 vs. Ansatz 2) helfen dabei, die optimale Lösung für den produktiven Einsatz zu definieren.
