Agentic Commerce Audit

Von der Bestellung bis zum Analyse-Deck: n8n steuert Status, Daten und Freigaben, ein Worker misst, wie KI-Assistenten auf echte Kauffragen antworten.

Projekt 02 · Workflow-Orchestrierung · LLM-Abfragen · Audit-Worker

KAUFFRAGECHATGPTGEMINIPERPLEXITYAUSWERTUNGDECK
Status
Live im Testbetrieb seit Oktober 2026
Meine Rolle
Prozesskette in n8n, Worker-Anbindung
Kern
Statusmaschine mit zwei Freigaben
Robustheit
Doppelstart-Schutz, Hänger-Wache
Stack
n8n · Webhooks · monday API · Claude Sonnet · DataForSEO LLM-Abfragen · ChatGPT · Gemini · Perplexity · JavaScript · n8n Data Tables · Docker

Ausgangspunkt

Das Audit prüft, ob ChatGPT, Gemini und Perplexity einen Shop bei echten Kauffragen nennen und ob der Shop für KI-Crawler lesbar ist. Ohne Automatisierung wären Bestellung, Abfragen an mehrere Modelle und Bericht Handarbeit gewesen.

Mein Beitrag

Ich habe die n8n-Workflows für Vormerkung, Bestellung, Briefing, Audit-Start, Worker-Rückmeldung und Hänger-Erkennung gebaut, dazu den vorgelagerten Quick-Check. Die Zahlungsanbindung stammt von einem Kollegen, das Produktkonzept aus dem Team.

Architektur

Bestellungen kommen per Webhook, landen in Tabelle und Projektboard, und Claude entwirft Kauffragen als JSON für das Briefing. Ein Mensch startet den Lauf per Statuswechsel; n8n prüft auf Doppelstart und beauftragt den Worker. Der fragt drei KI-Assistenten ab, wertet Nennungen und Quellen aus und erzeugt ein Deck, das vor der Auslieferung geprüft wird.

Technischen Ablauf ansehenBahnen, Stationen und Freigaben
Systembild Agentic Commerce Audit: Bahnen für Bestellung, Audit-Lauf nach Freigabe und Überwachung.

Engineering-Entscheidungen

Der Mensch startet den teuren Schritt

Modellkosten entstehen erst nach abgestimmtem Briefing und Freigabe. Das Deck geht erst nach einem Review raus.

Doppelstart-Schutz

Board-Webhooks können mehrfach feuern. Eine Lauf-Tabelle verhindert einen zweiten Start für denselben Auftrag innerhalb von drei Stunden.

Hänger-Wache

Alle 15 Minuten prüft n8n Läufe über 90 Minuten beim Worker nach, trägt verlorene Rückmeldungen nach und warnt bei echten Hängern genau einmal.

Fehler am Auftrag

Fehlschläge erscheinen als Update direkt am Auftrag, mit Job, Schritt und Ursache. Fällt ein Nebendienst aus, läuft die Bestellung trotzdem weiter.

Ergebnis

Die Strecke läuft seit Oktober 2026 im Testbetrieb mit echten Durchläufen. Zwischen Bestellung und Deck stehen zwei menschliche Entscheidungen: Freigabe und Review.

Erkenntnisse

Öffentliche Webhooks brauchen dieselbe Sorgfalt wie eine API; vor dem regulären Betrieb stehen noch Härtungen an einzelnen Eingängen an. Eine schlanke Lauf-Tabelle brachte mehr Betriebssicherheit als zusätzliche Retries.

Weiterlesen

Kontakt

Fragen zur Umsetzung oder eine passende Rolle im AI Engineering? Zum Kontakt