Ich habe einen 10.000 AI WhatsApp Bot in 5 Minuten erstellt

29. August 2025

💬 „Was wäre, wenn jede WhatsApp‑Nachricht sofort, rund um die Uhr, mit natürlichen AI‑generierten Antworten beantwortet werden könnte?“
Spoiler: Du brauchst kein Entwicklerteam — nur ein paar Klicks mit einem Wassenger Konto und OpenAI.

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Voraussetzungen

Jetzt erstellen wir unseren neuen AI Chatbot! 🤖

1. Erstelle einen neuen Workflow in Flows

Öffne in der Wassenger‑Benutzeroberfläche ‘Flows’ und klicke ‘Create Workflow

2. Verbinde den Wassenger Trigger

Okay, jetzt, da wir in unserem neuen Workflow sind, stellen wir die Verbindung zu Wassenger wie folgt her:

Klicke auf ‘Add first step’

Dann wähle den Trigger ‘On new inbound message received’

Ein Fenster wie dieses wird sich öffnen

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Wähle dann die verbundene WhatsApp‑Nummer auf Wassenger aus, von der das Ereignis ausgelöst werden soll, und kehre zu deinem Canvas zurück

3. Verbinde den Advanced AI node

Nun müssen wir den Node verbinden, der es uns ermöglicht, autonome Agenten zu bauen, Dokumente zusammenzufassen oder zu durchsuchen

Next

Und ein Fenster wie dieses wird angezeigt

Das lassen wir vorerst so und kehren zurück zu unserem Canvas, um unseren Open AI node hinzuzufügen, wo die Magie passiert!

4. Connect the OpenAI chat Model

Ein Fenster wie dieses öffnet sich, und wir geben unsere OpenAI‑Zugangsdaten ein

Erstelle ein OpenAI‑Konto und finde deine Zugangsdaten hier

Füge es dann zu Flows hinzu

5. Füge den Memory node hinzu

Der Memory node ermöglicht es einem AI‑Modell, sich an vergangene Interaktionen zu erinnern und auf sie Bezug zu nehmen. Es sind keine Zugangsdaten erforderlich, da er innerhalb von Flows gespeichert wird

Erweitere die ‘Context Window Length’ auf 10

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6. Teste deine erste Nachricht

Jetzt klicken wir auf ‘Test step’ in Flows, um die von Wassenger bereitgestellten Daten abzurufen und den gesamten Automatisierungsprozess abzuschließen:

Danach kannst du versuchen, eine Nachricht an deine WhatsApp‑Nummer von einer anderen verfügbaren Nummer zu senden.

Anschließend empfängt dein Flows node deine Nachricht und Kontaktdaten, die wir zur Konfiguration des restlichen Workflows verwenden werden

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8. Konfiguriere den AI Agent mit den dynamisch abgerufenen Daten

Öffne den zuvor hinzugefügten AI Agent node

Dann

  1. Wähle die Source for Prompt (User Message) als define below
  2. Verwende das Feld ‘body’, um die eingehende Nachricht innerhalb des Prompt zu referenzieren, damit Wassenger immer die korrekten Daten verwendet. (Ziehe das Element auf das Eingabefeld.)

Wenn du den Datenbaum nicht sehen kannst, klickeExecute previous nodesund sende eine neue Nachricht an deine WhatsApp‑Nummer.

Nun da wir die Konfiguration unseres AI Agent abgeschlossen haben, sehen wir uns das Memory node an

9. Füge den Wassenger Message Response Node hinzu

Jetzt fügen wir den Node hinzu, der die vom AI erzeugte Nachricht an deine End‑WhatsApp‑Kunden sendet

Wähle ‘Send a Text Message

Und ein Fenster wie dieses wird angezeigt

Dann können wir auf ‘Execute previous nodes** klicken, um die Nachrichteninformationen erneut anzuzeigen und wie folgt vorzugehen

  1. Wähle die von Wassenger bereitgestellte number ID, um die Nummer zu bestimmen, die zum Senden der AI‑Antwort verwendet wird
  2. Die Zieltelefonnummer, an die wir die AI‑generierte Antwort senden
  3. Die Ausgabennachricht, die von unserem OpenAI node basierend auf der Frage generiert wurde, die wir vom Kunden erhalten haben

🎉 Du bist bereit, deinen AI ChatBot zu starten!

Jetzt, wo alles vorbereitet ist, kannst du deinen Chatbot in Aktion sehen. Zum Beispiel:

👤 Kunde sendet eine Nachricht

🤖 Wassenger verarbeitet die Nachricht und antwortet sofort mithilfe von AI

Sieh dir mehr visuelle Inhalte an, wie der Workflow sich verhalten sollte

Von hier aus kannst du weiterhin intelligentere, personalisierte Automatisierungen bauen. Ob es um FAQ‑Bearbeitung, Nutzerführung oder die Bereitstellung eines 24/7‑Supports geht — die Möglichkeiten sind endlos.

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