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title: "Automatisierung | Tajo"
description: "Automatisieren Sie die Kundenkommunikation mit Tajos dreischichtiger Architektur: Skills für deterministische Workflows, Agents für KI-gesteuerte Orchestrierung und natürliche Sprache für Intent-gesteuertes Marketing."
url: https://tajo.io/de/docs/automation/
markdown: https://tajo.io/de/docs/automation.md
lang: de-DE
author: "Set Noa"
author_url: https://tajo.io/de/set-noa/
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# Automatisierung

[Set Noa](https://tajo.io/de/set-noa/)

Tajo bietet drei Automatisierungsebenen für die Kundenkommunikation – von einfachen regelbasierten Workflows bis hin zu vollständig autonomen KI-Agenten.

## Drei Automatisierungsebenen

### 1. Skills, Deterministische Workflows

Skills sind atomare, regelbasierte Automatisierungseinheiten. Sie werden jedes Mal gleich ausgeführt: Ein Trigger löst aus, Bedingungen werden geprüft, Aktionen werden ausgeführt.

```yaml
triggers:
  - event: cart_abandoned
    conditions:
      - cart_value: "> 50"
      - time_since_activity: "> 30m"

actions:
  - brevo/send-email:
      template_id: 101
      to: "{{ contact.email }}"
```

**Ideal für:** Wiederholbare Prozesse – Warenkorbwiederherstellung, Willkommenssequenzen, Datensynchronisierung, Bestellbestätigungen.

[Skills durchsuchen](https://tajo.io/de/docs/skills) | [Skills-Format](https://tajo.io/de/docs/skills/overview/skills-format/)

### 2. Agents, KI-gesteuerte Orchestrierung

Agents nutzen LLMs, um über Ziele nachzudenken, Werkzeuge auszuwählen und Strategien anzupassen. Sie kombinieren mehrere Skills und Brevo MCP-Tools, um komplexe Marketingziele zu erreichen.

```yaml
---
name: win-back-agent
tools:
  - brevo_contacts
  - brevo_segments
  - brevo_email_campaign_management
  - brevo_sms_campaigns
---

# Win-Back Agent

Analyze churned customers, design personalized re-engagement
sequences based on purchase history, and execute across
the optimal channel mix.
```

**Ideal für:** Komplexe Entscheidungen – Kanalauswahl, Angebotspersonalisierung, Anpassung von Sequenzen basierend auf dem Kundenverhalten.

[Agent erstellen](https://tajo.io/de/docs/mcp/building-agents) | [Agent-Spezifikation](https://tajo.io/de/docs/mcp/agent-specification)

### 3. Natürliche Sprache, Intent-gesteuertes Marketing

Die oberste Ebene übersetzt die Absichten von Marketern in Agent-Aktionen:

> “Erstelle eine VIP-Wertschätzungskampagne für Kunden, die in diesem Quartal über 500 $ ausgegeben haben. Nutze E-Mail mit einem persönlichen Dankeschön und einem exklusiven 20 %-Rabattcode.”

Die Orchestrierungsschicht wählt den richtigen Agent aus, der die passenden Skills und Brevo MCP-Tools für die Ausführung zusammenstellt.

[MCP-Architektur](https://tajo.io/de/docs/mcp)

## Die richtige Ebene wählen

| Frage | Skills verwenden | Agents verwenden |
| --- | --- | --- |
| Ist die Logik jedes Mal gleich? | Ja |  |
| Sind Ermessensentscheidungen erforderlich? |  | Ja |
| Ein Trigger → eine Aktion? | Ja |  |
| Mehrstufig mit Verzweigungslogik? |  | Ja |
| Muss sich an das Kundenverhalten anpassen? |  | Ja |
| Hohes Volumen, latenzempfindlich? | Ja |  |
| Benötigt menschenlesbare Protokollierung? | Beide | Beide |

## Zusammenspiel der Ebenen

In der Praxis rufen Agents Skills als Teil ihrer Ausführung auf:

```
Marketer: "Set up cart recovery for the holiday season"
    ↓
Agent: Reads context, decides on strategy
    ↓
Agent calls Skill: tajo/recover-abandoned-cart (configured for holidays)
Agent calls Skill: tajo/customer-sync (ensure data is fresh)
Agent calls MCP: brevo_segments (create holiday shopper segment)
Agent calls MCP: brevo_templates (check holiday email templates exist)
    ↓
Result: Cart recovery active with holiday-specific messaging
```

## Trigger

Sowohl Skills als auch Agents unterstützen drei Trigger-Typen:

### Event-Trigger

Reagiere auf Ereignisse in deinem System:

```yaml
triggers:
  - event: order_completed
  - event: customer_created
  - event: cart_abandoned
```

### Zeitplan-Trigger

Wiederkehrend nach Zeitplan ausführen:

```yaml
triggers:
  - schedule: "0 9 * * MON"    # Every Monday at 9am
  - schedule: "0 */4 * * *"    # Every 4 hours
```

### Webhook-Trigger

Per HTTP-Anfrage auslösen:

```yaml
triggers:
  - webhook: /automation/cart-recovery/trigger
    method: POST
```

## Brevo MCP-Integration

Die gesamte Automatisierung läuft über Brevos offiziellen MCP-Server, der 27 Module als KI-aufrufbare Tools bereitstellt. Tajo-Agents verbinden sich mit den jeweils benötigten Modulen:

| Modul | Funktion |
| --- | --- |
| `brevo_contacts` | Kontakte und Listen verwalten |
| `brevo_email_campaign_management` | E-Mail-Kampagnen erstellen und versenden |
| `brevo_sms_campaigns` | SMS-Kampagnen |
| `brevo_whatsapp_campaigns` | WhatsApp-Kampagnen |
| `brevo_segments` | Dynamische Kontaktsegmente |
| `brevo_campaign_analytics` | Kampagnenleistungsdaten |
| `brevo_deals` | CRM-Deal-Verwaltung |

[Vollständige Serverliste](https://tajo.io/de/docs/mcp/brevo-mcp-server#individual-servers)

## Nächste Schritte

- [Brevo MCP-Server einrichten](https://tajo.io/de/docs/mcp/brevo-mcp-server), Brevos 27 MCP-Module verbinden
- [Deinen ersten Agent erstellen](https://tajo.io/de/docs/mcp/building-agents), Praxisanleitung
- [Skills-Referenz](https://tajo.io/de/docs/skills), Verfügbare Automatisierungs-Skills durchsuchen
- [Agent-Spezifikation](https://tajo.io/de/docs/mcp/agent-specification), Benutzerdefinierte Agents definieren