Frida vorgestellt: Baue einen datenschutzfreundlichen und nachhaltigen KI-Chatbot

Wir haben GreenPT mit einer einfachen Überzeugung gegründet: Leistungsstarke KI muss nicht auf Kosten des Planeten gehen. Heute freuen wir uns riesig, diese Überzeugung in ein Produkt zu verwandeln, das du nutzen kannst. Lerne Frida kennen, eine KI-gestützte Kundenservice-Plattform, die Organisationen hilft, herausragende Besucher- und Kundenerlebnisse zu liefern und dabei ihren Umwelt-Fußabdruck so klein wie möglich zu halten.

Frida ist kein weiterer Chatbot-Baukasten. Es ist eine Full-Stack-Plattform, die intelligente Agenten, eine hochmoderne Retrieval-Pipeline, echte Integrationen mit den Werkzeugen, die du bereits nutzt, und transparentes Umweltwirkungs-Tracking vereint, alles verpackt in ein Produkt, das wirklich leicht einzurichten ist.

In diesem Beitrag führen wir dich durch alles, was Frida kann, warum wir es so gebaut haben, wie wir es gebaut haben, und wie du heute kostenlos loslegen kannst.

Das Problem, das wir lösen wollten

Jeden Tag beantworten Support-Teams dieselben Fragen dutzende, manchmal hunderte Male. „Wie sind eure Öffnungszeiten?” „Was kostet ein Ticket?” „Bietet ihr Gruppenrabatte?” „Wo kann ich parken?” Zugleich verlassen Besucher Websites ohne die Antworten, die sie brauchen, nur weil niemand da war, um zu helfen. Für Museen, Galerien, Kulturinstitutionen, E-Commerce-Shops und unzählige andere Organisationen ist das eine reale und wachsende Herausforderung.

Das Versprechen von KI-Chatbots ist nicht neu. Aber die meisten Werkzeuge am Markt fallen in eines von zwei Lagern: allzu simple Bots, die nur vorgefertigte FAQ-Antworten nachplappern, oder Enterprise-Plattformen, deren Einrichtung Monate dauert und ein Vermögen kostet. Keine der Optionen ist toll, wenn du eine mittelgroße Organisation bist, die einfach hilfreiche, korrekte Antworten für ihre Besucher will, ohne ein eigenes KI-Engineering-Team.

Und dann ist da die Nachhaltigkeitsfrage. Jede KI-Antwort verbraucht Energie und erzeugt CO₂-Emissionen. Der aktuelle Ansatz der Branche ist, so zu tun, als gäbe es diese Kosten nicht. Wir glauben, Organisationen verdienen es, genau zu wissen, was ihre KI-Nutzung den Planeten kostet, und die Möglichkeit zu haben, diese Wirkung zu minimieren, ohne Qualität zu opfern.

Frida schließt all diese Lücken.

Lerne die KI-Agenten kennen

Im Herzen von Frida stehen Agenten, KI-gestützte Assistenten, die du in Minuten auf deine Organisation zuschneiden kannst. Jeder Agent hat seinen eigenen Namen, seine Persönlichkeit, Anweisungen und Wissensbasis. Das ist kein Einheits-Chatbot; du entscheidest genau, wie sich dein Agent verhalten soll.

Persönlichkeit und Anweisungen

Wenn du einen Agenten erstellst, schreibst du eine Reihe von Anweisungen, die ihm sagen, wer er ist und wie er antworten soll. Zum Beispiel könntest du einem Museums-Agenten sagen: „Du bist ein freundlicher und kenntnisreicher Guide für das Rijksmuseum. Antworte stets in einem warmen, einladenden Ton. Wenn du die Antwort nicht kennst, schlage vor, dass sich der Besucher an unseren Empfang wendet.”

Diese Anweisungen prägen jede Antwort, die der Agent erzeugt. Du kannst so spezifisch oder so allgemein sein, wie du willst. Soll der Agent immer in der Sprache des Besuchers antworten? Füge es den Anweisungen hinzu. Soll er bestimmte Themen meiden? Sag es.

Wähle dein Modell

Frida gibt dir die Kontrolle über das KI-Modell, das jeden Agenten antreibt. Unser empfohlener Standard ist GreenR, GreenPTs eigenes Reasoning-Modell, speziell auf die beste Balance aus Antwortqualität und Umwelteffizienz optimiert. Wenn dein Anwendungsfall aber Spitzenleistung von Frontier-Modellen verlangt, kannst du zu GreenL (unserem großen Modell) wechseln, zu Open-Source-Optionen wie Llama 3.3 70B, Mistral Nemo, DeepSeek R1 oder Gemma 3 27B, oder sogar zu Frontier-Modellen wie Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5 und Mistral Large 3 über EU Router.

Du wählst das Modell pro Agent, sodass du einen Agenten für Alltagsfragen auf GreenR und einen anderen für komplexe Reasoning-Aufgaben auf Claude laufen lassen kannst, alles innerhalb derselben Organisation.

Multi-Agenten-Architektur

Hier wird es interessant. Frida unterstützt es, mehrere Agenten einem einzigen Kanal zuzuweisen, mit einem Drag-and-drop-Prioritätssystem. Der erste Agent in der Liste ist der primäre Agent. Sein Name, seine Persönlichkeit und seine Anweisungen treiben die Antworten. Wenn das System aber nach relevantem Kontext sucht, durchsucht es die Wissensbasen aller zugewiesenen Agenten.

Das eröffnet leistungsstarke Muster. Du kannst getrennte Spezialisten-Agenten erstellen, einen Produktexperten, einen Abrechnungsassistenten, einen technischen Support-Agenten, jeweils mit eigener Wissensbasis und zugeschnittenen Anweisungen. Weise alle drei einem Kanal zu, und der primäre Agent schöpft beim Verfassen von Antworten aus dem kombinierten Wissen aller Spezialisten.

Warum ist das wichtig? Weil organisiertes, domänenspezifisches Wissen der KI hilft, relevanten Kontext schneller zu finden und genauere Antworten zu erzeugen. Statt eines riesigen Agenten, in den alles hineingeworfen wird, bekommst du ein gut organisiertes Team von Spezialisten, das zusammenarbeitet.

Knowledge Paths: Bring deinem Agenten alles bei

Knowledge Paths sind die Bausteine dessen, was dein Agent weiß. Stell sie dir als das Trainingsmaterial vor, die Fakten, Dokumente und Informationen, aus denen dein Agent beim Beantworten von Fragen schöpft.

Mehrere Inhaltstypen

Du kannst Knowledge Paths aus einer Vielzahl von Quellen erstellen:

Textinhalt: Informationen direkt schreiben oder einfügen.
URL-Import: Richte Frida auf eine beliebige Webseite, und der Inhalt wird automatisch extrahiert.
Dokument-Upload: Lade PDFs, Word-Dokumente, Tabellen und Präsentationen hoch. Frida nutzt Docling, eine Document-Intelligence-Engine, um komplexe Dateiformate in sauberen, strukturierten Text umzuwandeln.
Integrations-Import: Ziehe Inhalte direkt aus WordPress, WooCommerce, Shopify, Google Drive, OneDrive, Notion oder Linear (mehr zu Integrationen weiter unten).

Jeder Knowledge Path kann neben Text auch Bilder und Videos enthalten, was reichhaltigere, visuellere Antworten ermöglicht, wenn dein Agent auf dieses Material verweist.

Mit Tags organisieren

Knowledge Paths unterstützen Tags, die dir helfen, Inhalte in Kategorien zu ordnen. Tags werden auch von der Knowledge-Browser-Funktion (weiter unten beschrieben) genutzt, um Artikel für Besucher zu gruppieren, die lieber stöbern als chatten.

Deep Research

Für Knowledge Paths, die umfassenden, gut belegten Inhalt brauchen, enthält Frida eine Deep-Research-Funktion. Gib eine Rechercheanfrage ein, und Frida durchsucht das Web mit GPT Researcher, sammelt Quellen, analysiert sie und nutzt dann GreenR, um einen umfassenden Recherchebericht mit Quellenangaben zu erstellen. Der gesamte Prozess läuft in Echtzeit, sodass du live beobachten kannst, wie Quellen entdeckt und der Bericht geschrieben wird.

Sobald die Recherche abgeschlossen ist, prüfst und bearbeitest du den Bericht, bevor du ihn speicherst. Nichts wird ohne deine Freigabe in die Wissensbasis deines Agenten veröffentlicht.

Überall dort ausspielen, wo dein Publikum ist

Eines von Fridas zentralen Designprinzipien ist, dass deine Besucher deinen KI-Agenten über den Kanal erreichen können sollten, den sie ohnehin nutzen. Deinen Agenten einmal einzurichten und überall auszuspielen sollte kein Neubauen erfordern.

Das Website-Widget ist der häufigste Ausspielkanal. Es ist eine anpassbare Chat-Blase, die du mit einer einzigen JavaScript-Zeile auf deiner Seite einbettest. Aber „anpassbar” beschreibt es kaum.

Widget-Vorlagen. Wähle aus vorgefertigten Themes, Classic (ein anpassbares salbeigrünes Theme) oder Lucio (in hellen und dunklen Varianten verfügbar), und feile von dort aus weiter.

Volle Kontrolle über das Erscheinungsbild. Jede Farbe im Widget ist konfigurierbar: Header-Hintergrund, Textfarben, Farben der Nutzer- und Antwortblasen, Gestaltung des Eingabefelds, Fußzeile, Farben der Quell-Links und mehr. Wähle aus einer kuratierten Auswahl von Google Fonts, passend zu deiner Markentypografie.

Willkommensbildschirm. Bevor das Gespräch beginnt, sehen Besucher einen ansprechenden Willkommensbildschirm mit dem Namen deines Agenten, einer Einführung und einem „Gespräch starten”-Button. Du kannst jedes Element anpassen, den Titel, den Untertitel, den Vorstellungstext des Agenten, die Button-Beschriftung, und sogar Kontaktoptionen (E-Mail, Telefon, Links) hinzufügen, die neben dem Chat erscheinen.

Quick-Start-Buttons. Hilf Besuchern beim Einstieg mit vorkonfigurierten Vorschlags-Buttons wie „Wie sind eure Öffnungszeiten?” oder „Erzähl mir von Gruppenrabatten.” Diese erscheinen oben im Chat und geben Besuchern einen leichten Einstiegspunkt.

Proaktive Nachrichtenblase. Warte nicht, bis Besucher auf den Chat-Button klicken. Konfiguriere eine proaktive Nachrichtenblase, die nach einer anpassbaren Verzögerung (z. B. 5 Sekunden) nahe dem Widget-Button erscheint. Füge einen Benachrichtigungston hinzu (Pop, Chime oder Bell), um Aufmerksamkeit zu erregen. Es ist eine subtile, elegante Art zu sagen: „Hey, ich bin da, falls du Hilfe brauchst”, und sie erhöht das Engagement deutlich.

Knowledge Browser. Aktiviere einen „Durchsuchen”-Reiter neben dem Chat, damit Besucher deine Wissensbasis direkt erkunden können. Artikel sind nach Kategorie geordnet, mit Volltextsuche. Besucher können zwischen Fragenstellen und Artikellesen wechseln, alles im selben Widget.

Sichtbarkeitszeiten. Steuere, wann das Widget online ist. Lege bestimmte Zeiten pro Wochentag fest, zum Beispiel Montag bis Freitag, 9 bis 17 Uhr in deiner Zeitzone. Außerhalb dieser Zeiten sehen Besucher statt des Chats eine Offline-Nachricht. Perfekt für Organisationen, die die KI-Verfügbarkeit an die Verfügbarkeit des Personals für Eskalationen anpassen wollen.

Spracheingabe. Besucher können ihre Fragen sprechen, statt zu tippen. Frida nutzt GreenPTs Speech-to-Text-Modell (Green-S Pro) für Echtzeit-Transkription per WebSocket-Streaming, mit automatischem Rückfall auf serverseitige Transkription oder die native Web Speech API des Browsers. Nutzer wählen vor der Aufnahme ihre Sprache, mit Unterstützung für 13+ Sprachen, darunter Englisch, Niederländisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Polnisch, Russisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Arabisch.

Barrierefreiheit. Das Widget ist mit Blick auf Barrierefreiheit gebaut: ARIA-Labels, Tastaturnavigation, Fokus-Traps in Modals und optionale Tonsignale für neue Nachrichten und Tippindikatoren.

Verbinde deinen Frida-Agenten mit WhatsApp Business und beantworte Kundennachrichten automatisch. WhatsApp ist die weltweit beliebteste Messaging-App mit über 2 Milliarden Nutzern. Für Organisationen mit internationalem Publikum kann allein dieser Kanal ihr Support-Erlebnis verändern.

Microsoft Teams

Spiele deinen Agenten in der Microsoft-Teams-Umgebung deiner Organisation aus. Teammitglieder können mit dem Bot in persönlichen Gesprächen chatten oder ihn in Team-Kanälen mit @ erwähnen. Das ist besonders stark für interne Support-Szenarien, IT-Helpdesks, HR-FAQ-Bots oder Wissensbasis-Assistenten, die deine Mitarbeitenden direkt in den ohnehin genutzten Werkzeugen abfragen können.

Die Einrichtung von Teams erfordert eine Azure-Bot-Registrierung, aber Frida bietet eine ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung, die dich durch jeden Bildschirm führt, vom Anlegen der Azure-Ressource bis zum Hochladen des App-Pakets.

Slack

Bring deinen Agenten in Slack und lass ihn auf Direktnachrichten antworten. Wenn dein Team ohnehin in Slack lebt, ist das der schnellste Weg, organisationsweites Wissen für alle zugänglich zu machen, ohne den Workspace zu verlassen.

Discord

Für community-getriebene Organisationen wie Gaming-Communities, Open-Source-Projekte und Bildungsprogramme ist Discord oft der zentrale Kommunikations-Hub. Spiele deinen Frida-Agenten als Discord-Bot aus und lass ihn deine Community rund um die Uhr mit stets verfügbaren, wissensgestützten Antworten bedienen.

Integrationen, die wirklich funktionieren

Frida existiert nicht im luftleeren Raum. Das Wissen deiner Organisation lebt in WordPress, in Google Drive, in Notion, in Shopify. Frida verbindet sich mit all diesen und mehr.

WordPress und WooCommerce

Das ist eine unserer tiefsten Integrationen. Frida bietet zwei Wege:

Das WordPress-Plugin. Installiere das Plugin „Frida by GreenPT” aus dem WordPress-Plugin-Verzeichnis. Aktiviere es, klicke in der Seitenleiste auf „Mit Frida verbinden”, und ein geführtes Popup führt dich durch das Verbinden deines Kontos, das Importieren deiner Beiträge und Seiten, das Erstellen eines Agenten und das Ausspielen eines Widgets, alles in einem Ablauf. Das Plugin bettet das Chat-Widget automatisch auf jeder Seite deiner WordPress-Site ein.

API-basierte Integration. Für fortgeschrittenere Setups verbindest du dich über die Integrationsseite. Frida erkennt WordPress-REST-API-Endpunkte automatisch, findet deine Beiträge und Seiten, verarbeitet mehrsprachige Inhalte (WPML und Polylang werden beide unterstützt), extrahiert Yoast-SEO-Metadaten und Advanced Custom Fields für reicheren Kontext und erkennt sogar Produktdaten, wenn du WooCommerce betreibst.

Nutzer des Business-Plans erhalten automatische Synchronisierung: Frida importiert deine Inhalte regelmäßig neu, damit dein Agent stets die aktuellsten Informationen hat.

Shopify

Verbinde deinen Shopify-Shop, um deinen Produktkatalog zu importieren. Frida extrahiert Produkttitel, Beschreibungen, Varianten, Preise, Bilder und Collection-Informationen. Du kannst auch die Live-Produktabfrage aktivieren, ein Chat-Tool, das den Agenten während des Gesprächs in Echtzeit dein Shopify-Inventar durchsuchen lässt, sodass Preis- und Bestandsinformationen immer aktuell sind.

Google Drive und OneDrive

Verbinde deinen Cloud-Speicher und wähle bestimmte Ordner oder Dateien zum Import. Frida extrahiert Text aus Dokumenten, Tabellen und Präsentationen und wandelt sie in Knowledge Paths um. Das ist besonders stark für Organisationen, die ihre Dokumentation in Google Docs oder Word pflegen. Du verwandelst deine bestehende Dokumentation praktisch in eine KI-Wissensbasis, ganz ohne Umschreiben.

Notion

Wenn dein Team Notion für Wikis, Dokumentation oder Wissensmanagement nutzt, kann Frida deine Seiten und Datenbanken direkt synchronisieren. Wähle im Verbindungsablauf, welche Notion-Seiten geteilt werden sollen, und sie werden Teil des Wissens deines Agenten.

Linear

Für Engineering- und Support-Teams, die Linear zur Vorgangsverfolgung nutzen, erlaubt diese Integration deinem Agenten, auf offene Vorgänge, Projektdokumentation und bekannte Bugs zu verweisen. Dein Support-Agent kann Ticketstatus nachschlagen und Nutzern helfen, relevante Vorgänge zu finden, ohne den Chat zu verlassen.

Sitemap-Import

Keine CMS-Integration? Kein Problem. Richte Frida auf die sitemap.xml einer beliebigen Website, und es findet alle Seiten, lässt dich auswählen, welche importiert werden, und erstellt Knowledge Paths aus den gecrawlten Inhalten. Das funktioniert mit jeder Website, die eine Sitemap hat, also mit den meisten.

Unter der Haube: Die RAG-Pipeline

Wir sind stolz auf das Engineering hinter Fridas Antworterzeugung. Wenn ein Besucher eine Frage stellt, bekommt er keine generische GPT-Antwort. Er bekommt eine sorgfältig recherchierte Antwort aus deiner spezifischen Wissensbasis. Möglich wird das durch unsere mehrstufige Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline (RAG).

So funktioniert es

Nutzeranfrage → Query-Rewriting → Embedding → Hybride Suche → Reranking → Kontextauswahl → LLM-Antwort

1. Semantisches Chunking. Beim Einlesen von Dokumenten wird der Inhalt intelligent in Chunks zerlegt, um die semantische Bedeutung zu bewahren. Das System respektiert Markdown-Überschriften, Code-Blöcke, Tabellen und Listen. Jeder Chunk trägt hierarchischen Kontext, zum Beispiel [Erste Schritte > Installation], sodass die KI weiß, aus welcher Stelle des Dokuments die Information stammt.

2. Query-Rewriting. Wenn ein Besucher eine Frage stellt, kann das System die Anfrage optional umschreiben, um das Retrieval zu verbessern. Das ist besonders nützlich für Anschlussfragen, die sich auf früheren Kontext beziehen (z. B. „Was ist mit dem Preis?” nach einer Frage zu einem bestimmten Produkt).

3. Hybride Suche. Frida verlässt sich nicht auf eine einzige Suchstrategie. Es kombiniert semantische Vektorsuche (mit pgvector-Embeddings) und Volltextsuche (mit PostgreSQLs tsvector). Die Ergebnisse werden mit konfigurierbaren Gewichten gemischt (Standard: 70 % Vektor, 30 % Volltext). Dieser hybride Ansatz fängt sowohl semantisch ähnlichen Inhalt als auch exakte Keyword-Treffer.

4. Reranking. Die anfänglichen Suchergebnisse werden mit GreenPTs Reranking-Modell neu geordnet, um die relevantesten Chunks nach oben zu bringen. Das verbessert die Antwortqualität drastisch, indem sichergestellt wird, dass das LLM den besten Kontext zuerst sieht.

5. Kontextauswahl. Ein konfigurierbares Kontextbudget (Standard: 12.000 Zeichen) bestimmt, wie viel abgerufener Inhalt an das LLM übergeben wird. Das verhindert ein Überlaufen des Kontextfensters und stellt zugleich sicher, dass das Modell genug Information für eine gründliche Antwort hat.

6. Antworterzeugung. Schließlich werden der ausgewählte Kontext, die Anweisungen deines Agenten und der Gesprächsverlauf an das gewählte KI-Modell übergeben, das eine natürliche, kontextbezogene Antwort erzeugt.

Das Ergebnis? Weniger Halluzinationen, genauere Antworten und Besucher, die tatsächlich die Information bekommen, die sie brauchen. Das System kann sogar seine Quellen angeben und Besuchern Links zu den ursprünglichen Seiten oder Dokumenten zeigen, aus denen die Information stammt.

An jeder Stufe konfigurierbar

Jede Stufe der Pipeline ist über Umgebungsvariablen einstellbar. Willst du die Zahl der neu geordneten Chunks erhöhen? Das Kontextbudget anpassen? Das Gewichtsverhältnis von Vektor zu Volltext ändern? Die Schwelle des Relevanzwerts justieren? Kannst du. Wir haben sinnvolle Standardwerte gesetzt, aber die Stellschrauben sind da für Teams, die optimieren wollen.

Für Nachhaltigkeit gebaut

Hier hebt sich Frida wirklich ab. Jede KI-Antwort verbraucht Energie und erzeugt CO₂-Emissionen. Die meisten Plattformen ignorieren das völlig. Wir nicht.

Eco-optimierte Modelle

Unsere Standardmodelle, GreenR (Reasoning) und GreenL (groß), sind speziell auf die beste Balance aus Qualität und Umwelteffizienz optimiert. GreenR ist unser empfohlenes Modell und ist für jeden neuen Agenten standardmäßig ausgewählt, sodass du die grünere Wahl triffst, ohne auch nur darüber nachzudenken.

Aber „eco-optimiert” heißt nicht „weniger leistungsfähig”. GreenR unterstützt vollständiges Chain-of-Thought-Reasoning mit einem eigenen Thinking-Modus. Es kann mehrstufige Probleme durcharbeiten, Logik debuggen und komplexe analytische Fragen bewältigen, genau wie Frontier-Reasoning-Modelle, aber mit einem Bruchteil des Umwelt-Fußabdrucks.

Transparentes Impact-Tracking

Darauf sind wir wirklich stolz. Frida erfasst den Energieverbrauch (in Watt-Millisekunden) und die CO₂-Emissionen (in Mikrogramm) jeder einzelnen KI-Interaktion, die unsere eigenen Modelle nutzt. Diese Daten werden an zwei Stellen sichtbar gemacht:

Das Widget. Besucher können die Umweltwirkung ihres Gesprächs direkt in der Chat-Fußzeile sehen. Es ist eine kleine, aber bedeutungsvolle Art, das Nachhaltigkeitsengagement deiner Organisation zu zeigen.

Das Insights-Dashboard. Organisations-Admins erhalten ein eigenes Panel mit Impact-Kennzahlen, das die gesamten CO₂-Emissionen, den gesamten Energieverbrauch, die Durchschnitte pro Nachricht und die Zahl der Interaktionen mit Impact-Daten zeigt. Die Zahlen sind in menschenlesbaren Einheiten formatiert: Aus Mikrogramm werden Milligramm werden Gramm, während deine Nutzung wächst.

Kein Raten. Kein Greenwashing. Nur echte Daten über die Umweltkosten deiner KI-Nutzung.

Frontier-Modelle, wenn du sie brauchst

Wir sind realistisch, was den Umstand angeht, dass manche Anwendungsfälle die absolut beste Leistung der neuesten Modelle verlangen. Für solche Szenarien bietet Frida Zugang zu Frontier-Modellen über EU Router, ein europäisches KI-Gateway, das Zugang zu Modellen von Anthropic, Mistral, Moonshot und Qwen bietet, alle über in der EU ansässige Infrastruktur geroutet.

Verfügbare Frontier-Modelle sind unter anderem:

Mistral Large 3: Mistrals leistungsfähigstes Modell
Claude Sonnet 4.5: Anthropics ausgewogenes Modell
Claude Opus 4.5: Anthropics leistungsstärkstes Modell
Qwen3 Coder 480B: großes, auf Code spezialisiertes Modell
Kimi K2: Moonshots anweisungsbefolgendes Modell

Bring deinen eigenen API-Key mit und wechsle pro Agent zwischen eco-optimierten und Frontier-Modellen. So kannst du GreenR für 95 % der Interaktionen nutzen und Frontier-Modelle für die 5 % reservieren, die sie wirklich brauchen.

Datenschutz zuerst, DSGVO-konform

Frida ist mit Datenschutz als grundlegender Anforderung gestaltet, nicht als nachträglichem Gedanken.

Verschlüsselung. Alle Daten sind bei der Übertragung (TLS) und im Ruhezustand verschlüsselt. Sensible Zugangsdaten wie API-Keys werden vor der Speicherung in der Datenbank verschlüsselt.

Datenisolierung. Eine mandantenfähige Architektur stellt sicher, dass die Daten jeder Organisation vollständig isoliert sind. Datenbankabfragen sind auf jeder Ebene nach Organisations-ID gescopt, mit Sicherheitsprüfungen, die in jede Speichermethode eingebaut sind.

Kein Training mit deinen Daten. Der Inhalt deiner Wissensbasis wird niemals zum Training externer KI-Modelle genutzt. Deine Daten sind deine Daten.

EU-Infrastruktur. EU Router stellt sicher, dass Anfragen an Frontier-Modelle über in der EU ansässige Infrastruktur geroutet werden, sodass deine Daten für volle DSGVO-Konformität innerhalb der europäischen Grenzen bleiben.

Herkunftsprüfung. Das Widget prüft die Herkunft von Anfragen gegen deine konfigurierte Liste erlaubter Herkünfte und verhindert so das unbefugte Einbetten deines Chat-Widgets auf Drittseiten.

Eingabebereinigung. Alle Nutzereingaben werden auf mehreren Ebenen bereinigt: HTML-Escaping, Schutz gegen Prompt-Injection, Längenlimits und Prüfung des Inhaltstyps, um XSS, Injection-Angriffe und Missbrauch zu verhindern.

Qualitätsüberwachung und Feedback

Einen KI-Agenten auszuspielen ist erst der Anfang. Du musst wissen, wie er sich schlägt und wo er zu kurz kommt. Frida gibt dir die Werkzeuge, um die Qualität zu überwachen und fortlaufend zu verbessern.

Markierte Nachrichten

Besucher können jede KI-Antwort markieren, die sie für falsch, wenig hilfreich, unangemessen oder anderweitig problematisch halten. Jede Markierung enthält einen Grund und optionale Details. Markierte Nachrichten erscheinen in einem eigenen Admin-Dashboard, in dem du den vollständigen Gesprächskontext prüfen, Notizen hinzufügen und den Status aktualisieren kannst (Neu → In Prüfung → Gelöst oder Verworfen).

Das ist die schnellste Feedback-Schleife, um deinen Agenten zu verbessern: Sieh genau, welche Antworten nicht funktionieren, verstehe, warum, und passe die Anweisungen oder die Wissensbasis deines Agenten entsprechend an.

Gesprächsbewertungen

Am Ende eines Gesprächs können Besucher ihr Erlebnis auf einer Skala von 1 bis 5 Sternen bewerten, mit optionalem Kommentar. Diese Bewertungen fließen in ein Feedback-Dashboard mit Statistiken, Verteilungsdiagrammen, Aufschlüsselungen nach Kanal und aktuellen Feedback-Einträgen. Es ist der übergeordnete Pulsschlag, der dir sagt, ob dein Agent die Erwartungen erfüllt.

Insights-Dashboard

Über das Feedback hinaus gibt dir die Insights-Seite quantitative Kennzahlen: gesamte Gespräche, gesamte Nachrichten, durchschnittliche Nachrichten pro Gespräch, aktive Agenten, Aufschlüsselungen nach Kanal, Aufschlüsselungen nach Agent und natürlich Umweltwirkungs-Kennzahlen. Filtere nach Zeitraum, um Trends zu erkennen und Verbesserungen über die Zeit zu verfolgen.

Mehrsprachig by Design

Frida ist von Grund auf für internationales Publikum gebaut.

Dashboard-Sprachen. Das Admin-Dashboard ist vollständig in 9 Sprachen übersetzt: Englisch, Niederländisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Deutsch, Schwedisch, Norwegisch und Portugiesisch. Das System erkennt deine Browsersprache automatisch und wendet die passende Übersetzung an.

Widget-Sprachen. Das einbettbare Widget unterstützt dieselben 9 Sprachen, mit vollständig lokalisierten Beschriftungen, Platzhaltern und Nachrichten. Du kannst die Widget-Sprache pro Kanal festlegen, sodass ein niederländisches Museum ein niederländisches Widget haben kann, während seine englische Schwesterseite ein englisches hat.

Sprachen der Spracheingabe. Speech-to-Text unterstützt 13+ Sprachen, darunter Englisch, Niederländisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Polnisch, Russisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Arabisch.

Sprachen der KI-Antworten. Die KI-Modelle selbst können 50+ Sprachen verstehen und darin antworten. Dein Agent erkennt die Sprache des Besuchers automatisch und antwortet entsprechend. Ein japanischer Besucher bekommt japanische Antworten; ein brasilianischer Besucher bekommt portugiesische Antworten, alles aus derselben Wissensbasis.

Der Playground: Testen, bevor du ausspielst

Bevor du live gehst, willst du sicher sein, dass dein Agent Fragen gut bewältigt. Genau dafür ist der Playground da.

Wähle einen Agenten und Kanal, und führe dann ein Gespräch mit deinem Agenten, genau wie ein Besucher es täte. Teste verschiedene Szenarien: häufige Fragen, Randfälle, ungewöhnliche Formulierungen, andere Sprachen. Passe die Anweisungen deines Agenten anhand der Ergebnisse an. Iteriere, bis du zufrieden bist.

Der Playground ist auch unschätzbar für das Onboarding neuer Teammitglieder. Lass sie mit dem Agenten interagieren, um zu verstehen, wie er funktioniert und was er kann, ohne je die Produktion anzufassen.

Preise, die mit dir wachsen

Wir glauben, jede Organisation sollte KI-gestützten Support ausprobieren können, ohne Kreditkarte oder Verkaufsgespräch.

Free

Baue und teste deinen KI-Agenten, spiele ein Website-Widget aus, verbinde dich mit WhatsApp, Microsoft Teams, Slack und Discord. Vollständige Analysen, Umwelt-Insights und Nutzer-Feedback. Das ist ein echter kostenloser Tarif, keine 14-Tage-Testphase.

Individual

Alles aus Free, plus WordPress- und Sitemap-Inhaltsimport. Mehr Agenten, mehr Kanäle, mehr Knowledge Paths.

Pro

Alles aus Individual mit erweiterten Limits und Zugang zu EU Router für Frontier-Modelle.

Business

Alles aus Pro, plus automatische WordPress- und Sitemap-Synchronisierung, eigener Fußzeilentext, Team-Verwaltung, Website-Crawling und die höchsten Ressourcenlimits.

Alle Tarife unterstützen monatliche oder jährliche Abrechnung (mit Rabatt bei jährlicher Zahlung). Jederzeit up- oder downgraden. Keine Bindung, keine Überraschungen.

Leg noch heute los

Frida einzurichten dauert weniger als fünf Minuten.

Erstelle ein Konto unter frida.greenpt.ai, keine Kreditkarte nötig.
Baue deinen ersten Agenten: gib ihm einen Namen, schreibe Anweisungen, wähle ein Modell und lege seine Persönlichkeit fest.
Füge Wissen hinzu: lade Dokumente hoch, füge URLs ein, verbinde eine Integration oder starte eine Deep-Research-Sitzung.
Spiele einen Kanal aus: schnapp dir den Einbettungscode für deine Website oder verbinde dich mit WhatsApp, Teams, Slack oder Discord.
Teste im Playground: stelle sicher, dass alles funktioniert, bevor du live gehst.
Überwachen und verbessern: nutze markierte Nachrichten, Bewertungen, Insights und Umweltkennzahlen, um deinen Agenten fortlaufend zu verfeinern.

Das war’s. Deine Besucher bekommen sofortigen, intelligenten Rund-um-die-Uhr-Support, und du bekommst die Gewissheit, dass er von nachhaltiger KI angetrieben wird.

Was als Nächstes kommt

Dieser Launch ist erst der Anfang. Wir haben für Frida in den kommenden Monaten viel geplant:

Echtzeit-Gesprächsansicht: eine neu gestaltete Gesprächsseite mit WebSocket-gestützten Live-Updates, fortgeschrittener Filterung und Gesprächsanalysen.
Mehr Integrationen: wir ergänzen laufend neue Daten-Connectors und Chat-Tools, je nachdem, was unsere Nutzer brauchen.
Erweiterte Analysen: tiefere Einblicke in die Agenten-Leistung, Themen-Clustering und Gesprächsmuster.
Erweitertes Modell-Ökosystem: sobald neue Modelle verfügbar werden, fügen wir sie der Plattform hinzu.

Wir bauen Frida offen, geleitet vom Feedback der Organisationen, die es jeden Tag nutzen. Wenn du etwas brauchst, sag es uns. Wir hören zu.