Agent für Content-Curation

🤖 Erklären mit KI

Der Agent für Content-Curation ist ein strategisches Tool zur Vordenkerrolle, das darauf ausgelegt ist, Ihre Marke relevant und aktiv zu halten. Er automatisiert den Prozess der Entdeckung hochwertiger Branchennachrichten und aktueller Themen und wandelt diese in fertige Social-Media-Updates um. Dies stellt sicher, dass Ihr Publikum Sie als informierte Autorität wahrnimmt, ohne dass Ihr Team Stunden damit verbringt, durch Feeds zu scrollen.

Fähigkeiten & Funktionen¶

Der Agent für Content-Curation ist für die folgenden Kuratierungsaufgaben optimiert:

• Intelligentes Entdecken: Scant kontinuierlich vertrauenswürdige Quellen (RSS-Feeds, Nachrichtenseiten, spezifische Influencer), um Artikel zu identifizieren, die für Ihre spezifische Nische relevant sind.
• Relevanzfilterung: Filtert Rauschen heraus, indem die Inhalte mit den Keywords Ihrer Marke und den Interessen Ihres Publikums abgeglichen werden.
• Erstellung von Kommentaren: Anstatt nur einen Link zu teilen, erstellt er aussagekräftige Bildunterschriften oder Zusammenfassungen, die Mehrwert bieten und Gespräche anregen.
• Plattformanpassung: Formatiert die kuratierten Inhalte angemessen für verschiedene Kanäle (z. B. eine professionelle Sichtweise für LinkedIn vs. ein kurzer Tipp für X/Twitter).

Integrationsleitfaden¶

Im Gegensatz zu Standard-API-integrierten Tools wird der Agent für Content-Curation direkt über die Support- und Engineering-Teams von 4Geeks bereitgestellt und verwaltet.

1. Zugriff anfordern: Kontaktieren Sie Ihren zugewiesenen 4Geeks-Account-Manager, um den Agenten für Content-Curation anzufordern.
2. Konfiguration: Ein 4Geeks-Mitarbeiter wird mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre „Whitelist“ an Quellen zu kuratieren, verbotene Themen zu definieren und den Ton für Ihre Kommentare festzulegen.
3. Bereitstellung: Der Agent wird von 4Geeks-Technikern mit Ihrem Content-Kalender oder Social-Management-Dashboard (z. B. Buffer, Hootsuite) verbunden.

Workflow-Szenarien & Token-Verbrauch¶

Die folgenden Szenarien veranschaulichen, wie der Agent mit Benutzern interagiert, und schätzen die damit verbundenen Kosten basierend auf dem 4Geeks-Token-Modell.

Szenario 1: Tägliche Branchenübersicht¶

Ein Tech-Unternehmen möchte jeden Morgen die Top 3 KI-Nachrichten des Tages auf LinkedIn teilen. Der Agent scannt über 50 Quellen, wählt die Top 3 aus und schreibt einen Zusammenfassungspost.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Scheduler as Cron-Job
  participant Agent as Kuratierungs-Agent
  participant LinkedIn as Social-Plattform

  Scheduler->>Agent: Trigger täglicher Scan (08:00 Uhr)
  Note right of Scheduler: Input: ~50 Wörter (Anweisungen)

  Agent->>Agent: Scanne Feeds & wähle Top 3 Artikel
  Agent->>Agent: Zusammenfassen & Entwurf "Morgen-Update"

  Agent-->>LinkedIn: Entwurf zur Genehmigung senden
  Note left of Agent: Output: ~300 Wörter

Kostenschätzung¶

• Eingabedaten: Systemanweisungen + Metadaten ausgewählter Artikel (~100 Wörter).
• Ausgabedaten: 3 kurze Zusammenfassungen + Einleitungstext (~300 Wörter).
• Gesamtvolumen: ~400 Wörter.
• Token-Berechnung: 400 Wörter ÷ 0,75 Wörter/Token = ~533 Token.
• Geschätzte Kosten: ~500 - 550 Token

Szenario 2: Reaktion auf „Breaking News“¶

Eine wichtige regulatorische Änderung findet in der Branche des Kunden statt. Der Agent identifiziert dieses Keyword mit hoher Priorität („DSGVO-Update“) und entwirft sofort einen beruhigenden Tweet für den Account des CEO.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor News as Nachrichtenquelle
  participant Agent as Kuratierungs-Agent
  participant CEO as CEO-Genehmigungs-App

  News->>Agent: Neuer Artikel veröffentlicht (DSGVO)
  Note right of News: Input: ~600 Wörter (Artikeltext)

  Agent->>Agent: Treffer bei Keyword mit hoher Priorität
  Agent->>Agent: Entwurf eines Reaktions-Tweets

  Agent-->>CEO: Benachrichtigung mit Entwurf senden
  Note left of Agent: Output: ~50 Wörter

Kostenschätzung¶

• Eingabedaten: Volltext des Eilmeldungsartikels zum Verständnis des Kontexts (~600 Wörter).
• Ausgabedaten: Prägnanter Tweet-Entwurf (~50 Wörter).
• Gesamtvolumen: ~650 Wörter.
• Token-Berechnung: 650 Wörter ÷ 0,75 Wörter/Token = ~866 Token.
• Geschätzte Kosten: ~850 - 900 Token

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