Seit sieben Tagen hat ein KI-Agent mein E-Mail-Postfach übernommen. Er kann alle meine Nachrichten lesen, E-Mail-Entwürfe erstellen und sogar E-Mails in meinem Namen versenden. Der Agent hat mehr als 60 E-Mails bearbeitet, die ich in diesem Zeitraum erhalten habe.

Anfänglich hatte der KI-Agent kein Vorwissen über mich und mein typisches Verhalten, was zu einigen Problemen führte. Durch einige Iterationen konnten wir seine Leistung jedoch deutlich verbessern. Der Agent hat Hunderte meiner früheren E-Mails durchgelesen, um Fakten und Wissen über mich zu extrahieren, wie zum Beispiel meine Twitter-, Discord- und Standortinformationen. Er hat auch meine Stimme, meinen Ton und meine Logik zum Beantworten von Nachrichten anhand dieser früheren Beispiele gelernt. Dies ermöglichte es dem Agenten, eine digitale Version von mir zu erstellen, die sich fast identisch zu meinem Verhalten verhält.

Der Agent hat auch ein ausgeklügeltes Verhaltensschema entwickelt, bei dem er zunächst jede neue E-Mail kategorisiert und dann je nach Kategorie unterschiedliche Maßnahmen ergreift. Zum Beispiel wird der Agent bei E-Mails zu Partnerschaften eine Zusammenfassung über die Aussicht, ihr Unternehmen erstellen und meinen Kalender prüfen, um einen Besprechungstermin zu koordinieren, der für uns beide passt. Wenn der Fall die Fähigkeiten des Agenten übersteigt, wird er die E-Mail an mich eskalieren.

Um eine zweite Wissensbasis mit extrahiertem Wissen und Fakten über mich selbst zu erstellen, habe ich die folgenden Schritte unternommen:

1. Ich habe alle meine bisherigen gesendeten E-Mails aus Gmail exportiert und die Mbox-Datei in eine CSV-Datei mit dem E-Mail-Text und meinen Antworten umgewandelt.

2. Ich habe ein großes Sprachmodell (GPT) verwendet, um jede E-Mail-Antwort zu analysieren und Schlüsselfakten und Wissen über mich selbst, wie zum Beispiel meinen Discord-Link und meinen Wohnort, zu extrahieren. Dies geschah, indem die E-Mail-Antworten in kleinere Abschnitte unterteilt, durch eine Aufforderung zur Extraktion von FAQs geschickt und die Ergebnisse dann zusammengeführt wurden.

3. Ich habe die extrahierten FAQs in eine neue CSV-Datei gespeichert, die zur zweiten Wissensbasis für meinen KI-Assistenten wurde.

Nun kann mein KI-Assistent bei jeder neuen E-Mail sowohl auf den E-Mail-Antworteverlauf als auch auf die extrahierten Fakten zurückgreifen, um eine personalisierte und genaue Antwort zu geben, die meinem normalen Antwortverhalten nachempfunden ist.

Diese zweistufige Wissensbasis-Herangehensweise ermöglicht es dem KI-Assistenten, ein tieferes Verständnis meiner Identität, Präferenzen und typischen Kommunikationsweise zu entwickeln, was ihn zu einem effektiveren und autonomeren Agenten macht.

Der Hauptgrund, warum ich damit begonnen habe, diesen KI-Assistenten aufzubauen, war, dass mein E-Mail-Postfach außer Kontrolle geriet. Ich erhielt deutlich mehr E-Mails, als ich bewältigen konnte, und manchmal sah ich die E-Mail und wusste die Antwort, wollte aber sicherstellen, dass die E-Mail ordnungsgemäß geschrieben war. Normalerweise würde ich ChatGPT verwenden, etwas Kontext zu mir selbst, der Originalmail und der gewünschten Antwort geben und es eine Antwort generieren lassen, aber dieser Prozess war sehr zeitaufwendig, und wenn ich nur mit meinem Smartphone unterwegs war, konnte ich das nicht so einfach machen, da das Kopieren und Einfügen zwischen verschiedenen Apps nicht so einfach war.

Das brachte mich auf die Idee, was wäre, wenn ich GPT jeden Morgen einen Entwurfsantwort für jede einzelne E-Mail erstellen lassen könnte, egal ob ich meine E-Mails am Computer oder auf meinem Smartphone abrufe? Ein Antwortvorschlag wäre bereits vorhanden, und ich müsste ihn nur noch überprüfen und abschicken. Genau das habe ich dann auch umgesetzt. Für die erste Version habe ich sogar keinen Code geschrieben; ich habe wirklich Zapier verwendet, um diesen Arbeitsablauf aufzubauen, bei dem ich GPT bei Erhalt einer neuen E-Mail mit einer bestimmten Aufforderung auslöse, und sobald GPT das Ergebnis zurückgibt, wird ein Entwurfsantwort erstellt. Der Antwortprozess ist etwas kompliziert, da ich zuerst nach der E-Mail mit der E-Mail-Adresse und dem Betreff suchen muss, um die Thread-ID zu erhalten, die ich dann zum Erstellen eines Entwurfs zum Beantworten und zum Übergeben des Antwortinhalts verwenden kann. Ich habe das in 5 Minuten eingerichtet, aber das Ergebnis war erstaunlich - für jede neue E-Mail gab es bereits einen Entwurf, den ich direkt öffnen, die Ergebnisse überprüfen, bei Bedarf einige Änderungen vornehmen und dann abschicken konnte. Das war überall zugänglich, auch wenn ich unterwegs war.

Dies war meine erste Erkenntnis - indem man KI in den bestehenden Arbeitsabluss eines Nutzers einbindet und sie kontextuell macht, kann es eine magische Erfahrung sein. Das Problem war jedoch sehr offensichtlich, da es sich hier lediglich um eine GPT-Aufforderung handelte und der Assistent keinerlei Kontext über mich hatte. Das führte definitiv zu vielen Problemen, und 50 % der Zeit war die Antwortqualität so schlecht, dass ich sie nicht wirklich verwenden konnte, und er auch Halluzinationen hatte und falsche Entscheidungen für mich traf. Um diesen KI-Assistenten nützlich zu machen, musste ich ihm einige Fakten über mich selbst und das Umfeld, in dem ich tätig bin, beibringen, damit er die Fragen so beantworten kann wie ich.

Daraus entstand die zweite Iteration, bei der ich eine Wissensbasis über mich selbst digitalisieren und erstellen wollte, damit der KI-Assistent mein Verhalten nachahmen kann. Der Ansatz, den ich beschlossen habe zu verfolgen, war die Erstellung einer Wissensbasis für meine bisherigen E-Mails - ob ich die Fakten und das Wissen über mich selbst einfach aus früheren E-Mails extrahieren und auch eine Datenbank erstellen kann, damit der KI-Assistent bei jeder neuen E-Mail nachschlagen kann, wann ich zuletzt eine ähnliche Art von E-Mail erhalten und wie ich darauf geantwortet habe.

Zuerst habe ich alle E-Mails, die ich je gesendet habe, durchforstet und dann die bereinigten Daten in eine CSV-Datei mit zwei Spalten exportiert: eine für die Originalnachricht, die mir jemand geschickt hat, und eine für meine vorherige Antwort darauf. Dann habe ich die ursprüngliche Antwort in extrahierte Fakten und FAQs im JSON-Format umgewandelt. Anschließend habe ich diese beiden Hauptwissensquellen verwendet, um bei jeder neuen E-Mail eine Vektorsuche durchzuführen, damit dieser KI-Assistent tatsächlich eine Referenz zum Lernen hat.

Das Ergebnis war erstaunlich. Ich konnte ein ausgeklügeltes E-Mail-Kategorisierungs- und Antwortsystem erstellen, bei dem der KI-Agent jede E-Mail nun in verschiedene Kategorien wie Beratungsanfragen, Kooperationsmöglichkeiten oder allgemeine Anfragen einordnen und je nach Kategorie unterschiedliche Maßnahmen ergreifen kann. Wenn es sich zum Beispiel um eine Beratungsanfrage handelt, wird er zunächst prüfen, ob die E-Mail die notwendigen Informationen wie das zu lösende Problem und das Budget angegeben hat, und wenn nicht, eine Antwort generieren, um diese Informationen einzuholen, bevor er sie an mich weiterleitet. Wenn es sich um eine Kooperations- oder Sponsoring-E-Mail handelt, wird er zuerst das Unternehmen und die Gelegenheit recherchieren, bevor er sie mir mit einer Zusammenfassung weiterleitet.

Dieses System hat sich für mich als echter Gamechanger erwiesen und mir ermöglicht, mein E-Mail-Postfach effizient zu verwalten und mich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Durch den Einsatz von KI und den Aufbau einer robusten Wissensbasis konnte ich einen personalisierten und intelligenten E-Mail-Assistenten schaffen, der einen erheblichen Teil meiner E-Mail-Arbeit übernehmen kann.

Die Schlüsselergebnisse aus dieser Erfahrung, einen KI-Agenten mein E-Mail-Postfach verwalten zu lassen, sind:

1. Die Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe kann selbst bei einfachen Implementierungen erhebliche Produktivitätsgewinne bringen.
2. Der Aufbau einer umfassenden Wissensbasis über sich selbst durch Extraktion von Informationen aus früheren E-Mails ermöglicht es dem KI-Agenten, das eigene Verhalten besser nachzuahmen und genauer zu antworten.
3. Die Entwicklung eines modularen, anpassbaren Systems mit spezialisierten Tools ermöglicht es dem KI-Agenten, eine breite Palette von E-Mail-Szenarien mit ausgeklügelten Entscheidungsfähigkeiten zu bewältigen.
4. Kontinuierliche Aktualisierungen und Verfeinerungen der Wissensbasis und des Toolsets sind entscheidend, um die Wirksamkeit des Agenten auf Dauer zu erhalten.

Insgesamt zeigt dieses Projekt das Potenzial von KI, persönliche Verwaltungsaufgaben zu automatisieren und zu rationalisieren, um mehr Zeit und geistige Energie für höherwertige Aktivitäten freizusetzen. Mit dem richtigen Ansatz kann ein KI-Assistent zu einer nahtlosen Erweiterung des eigenen Arbeitsablaufs und Kommunikationsstils werden.