Mehr Automation, weniger Routine: Reservierungen mit AI-Agent & PMS-Integration
Worum geht’s in diesem Webinar?
In diesem Webinar nehmen wir dich mit in die Welt der AI-Agent Workflows – konkret am Beispiel eines Reservierungsagents, der echte Buchungen in einem PMS anlegt. Statt über Theorie zu sprechen, siehst du live, wie ein Agent Gäste im Chat begleitet, Verfügbarkeiten und Raten aus dem PMS abfragt, Profile erkennt oder neu anlegt und am Ende automatisch eine saubere Reservierungsbestätigung verschickt.
Du bekommst ein klares Bild davon, welche Bausteine ein moderner AI-Agent braucht: vom Rollen- und Regelwerk im Prompt über Memory für den Chatverlauf bis hin zur Orchestrierung der einzelnen Schritte in n8n. Anhand der HTTP-Schnittstellen zum PMS wird deutlich, wie ein Agent strukturiert Daten zieht und schreibt – und warum Themen wie eindeutige Identifikation (z. B. über E-Mail) und saubere Fehlerbehandlung so wichtig sind.
Außerdem erfährst du, wie der Agent in bestehende Systemlandschaften eingebettet wird: vom sicheren Umgang mit API-Credentials im selbst gehosteten n8n über den Einsatz unterschiedlicher LLMs (z. B. GPT-4.1, Gemini, Mistral) bis zur Übergabe an E-Mail-Systeme wie Outlook. Zum Schluss weiten wir den Blick: Du bekommst Impulse, wie ähnliche Workflows für Reporting, Datenabfragen oder automatisierte Buchungen aus E-Mails aussehen können – damit du nach dem Webinar genau weißt, welche Aufgaben in deinem Hotel schon heute ein Agent übernehmen könnte.
Häufige Fragen zu AI-Agents
Ein AI-Agent ist eine Kombination aus Large Language Model (LLM) und klar definierten Regeln, Rollen und Tools, die zusammen einen bestimmten Prozess übernehmen – in diesem Fall Zimmerreservierungen. Der Agent führt eine natürliche Konversation mit Gästen, interpretiert deren Angaben (Datum, Personenzahl, Zimmerkategorie etc.), greift strukturiert auf Systeme wie das PMS zu und führt konkrete Aktionen aus, z. B. eine Reservierung anlegen oder eine Bestätigungs-E-Mail versenden.
Der Reservierungsagent greift nicht direkt im PMS-Frontend zu, sondern über die API-Schnittstelle des Systems. Über definierte HTTP-Requests holt er sich alle Informationen, die er für eine Buchung braucht: Zimmerkategorien und Beschreibungen, Verfügbarkeiten für bestimmte Daten, die passenden Raten (z. B. Best Available Rate) sowie vorhandene Gastprofile, die in der Regel über die E-Mail-Adresse eindeutig erkannt werden. Die nötigen Parameter – etwa Anreise- und Abreisedatum, Anzahl der Personen, gewünschte Zimmerkategorie, Name und E-Mail – entstehen komplett aus der Unterhaltung mit dem Gast im Chat und werden strukturiert an das PMS übergeben, wenn der Agent eine Reservierung anlegt.
n8n fungiert in diesem Setup als Schaltzentrale für den gesamten AI-Agent-Workflow. Hier werden die einzelnen Schritte in Form von Nodes abgebildet – von der Anbindung des LLMs über die verschiedenen API-Calls an das PMS (zum Beispiel Get Pricing, Get Availability, Add Profile, Add Reservation) bis hin zum Versand der Reservierungsbestätigung über Outlook. In n8n liegen auch Themen wie System-Prompt, Rollenbeschreibung und Memory-Funktionen, sodass klar geregelt ist, wie der Agent Entscheidungen trifft und welche externen Systeme er in welcher Reihenfolge ansteuert. Damit verbindet n8n die „Intelligenz“ des Sprachmodells mit der operativen Systemlandschaft im Hintergrund.
Das Verhalten des Agents wird über ein Kombination aus System-Prompt, Rollenbeschreibung und technischen Einschränkungen gesteuert. Im Prompt wird festgelegt, dass er als professioneller Reservierungsagent agiert, nur über Zimmerreservierungen sprechen und ausschließlich bestimmte Tools (z. B. PMS-Endpunkte, E-Mail-Versand) verwenden darf. Über Memory-Module erhält er Zugriff auf den bisherigen Chatverlauf, um Zusammenhänge zu verstehen, ohne sensible Logik im Prompt zu wiederholen. Technisch bleibt der Zugang zu Systemen wie dem PMS auf definierte Endpunkte beschränkt.
Case Studies
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