Eine Tasse Kaffee, acht KI-Agenten — Bestellung, Lieferkette und Betrieb werden vom Agenten-Kern orchestriert.
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Das NiMCoffee-System ist vollständig gebaut und hat 30+ End-to-End-Tests bestanden. Die Domain www.nimcoffee.com befindet sich aktuell in Vorbereitung für den Launch. Demo-Zugang oder Private-Deployment auf Anfrage.
Was der Agent den Menschen abnimmt
Der AI-Agent ist der Geschäftskern, kein Zusatz. Function Calling + Agentic Workflow orchestrieren jede Backend-Logik; jede Operation lässt sich per Sprache erledigen, das GUI ist nur Visualisierungshilfe.
Ein Director koordiniert Analytics / Marketing / Content / Kundenservice sowie Conversation-Coach / Knowledge-Curator / Search-Optimizer. Täglich 23:00 Feedback-Analyse, 03:30 Halluzinationsscan, sonntags 23:30 Regel-Decay — vollständig KI-gesteuert.
Lokaler Produkt-Cache + schlanke Tool-Suite + Keyword-Fast-Paths. 30/30 Szenarien bestanden, im Schnitt 3.068 Tokens/Runde, 92% Token-Reduktion gegenüber reinem LLM-Routing.
Szenen-spezifische Tool-Sets: General / Ordering / Support / Knowledge / Management / Channel-Bot. Tools werden dynamisch nach Rolle und Szene gefiltert — Store-Manager sehen 33, Channel-Bots nur 15 (lesend).
Web (Nuxt SSR) + Store-Miniprogramm (uni-app) + Produkt-Miniprogramm + Channel-Bots (WeChat OA / WeCom, AES-verschlüsselt). Das Store-Miniprogramm hat eine eigene Chat-Session und trennt Manager- und Kundensicht.
Grundpreise nur durch den Eigentümer; KI-Marketing innerhalb ±20%, ein Coupon ≤¥50, Tagesbudget ≤¥300, Auto-Erstattung ≤¥30 × 5/Tag. Alle Preispfade teilen einen `pricing_guard`-Validator (13 pytest-Tests). Ein Kill-Switch deaktiviert KI-Regeln sofort.
Vorher / nachher im Vergleich
Fächer und Funktionsmatrix
Operations-Leitung
Koordinieren / Entscheiden
Analytics
Trends / Anomalien
Marketing
Preise / Coupons
Content
Posts / Plakate
Customer-Service
Tickets / Rückerstattung
Conversation-Coach
Feedback → Regeln
Knowledge-Curator
Wissenslücken-Scan
Search-Optimizer
Synonyme / Intent