Anonymisierung als Node
Die anymize-Engine ist als nativer Baustein eingebaut. Ein Workflow kann Daten vor einem LLM-Call anonymisieren und danach wieder zurück-übersetzen – PII verlässt nie deine eigene Infrastruktur.
Workflows.
Automatisiert.
Anonymisiert.
Visueller No-Code-Builder – mit eingebauter Anonymisierung.
Workflows ist ein visueller Automation-Builder, direkt in anymize eingebettet. Ziehe Bausteine per Drag & Drop auf den Canvas, verbinde sie zu einem Ablauf und lass sie von einem Rust-Executor ausführen. Der entscheidende Unterschied zu n8n, Zapier oder Make: Du kannst Text vor einem LLM-Call anonymisieren und danach wieder zurück-übersetzen. Personenbezogene Daten verlassen nie deine Infrastruktur.
Was sind Workflows?
Automatisierung,
die du sehen kannst.
Ein Workflow ist eine Kette von Bausteinen auf einer unendlichen Arbeitsfläche. Du ziehst Nodes per Drag & Drop auf den Canvas, verbindest sie mit Kanten zu einem Ablauf und konfigurierst jeden einzelnen über sein Inspector-Panel. Kein Code, kein YAML, keine versteckte Logik – du siehst genau, was wann passiert.
Der Canvas
01
Trigger
02
PII anonymisieren
03
AI Agent
04
PII de-anonym.
05
Output
Die Idee kennst du von n8n, Zapier oder Make. anymize geht aber in zwei entscheidenden Punkten weiter:
Zwei Erweiterungen
Rust-Executor
Ausgeführt werden die Workflows von einem in Rust geschriebenen Executor – schnell, deterministisch und robust, mit Step-by-Step-Debugger und Run-Historie direkt im Editor.
Der Canvas wird zum zweiten Arbeitsplatz: links der Chat, in dem du anymize täglich nutzt – rechts der Builder, in dem du wiederkehrende Abläufe einmal baust und nie wieder von Hand erledigst.
Der KI-Copilot
Beschreib es.
Die KI baut es.
Du musst keinen einzigen Node von Hand platzieren. Beschreibe den Ablauf in einem Satz – der Copilot legt Trigger, KI-Agent und Integrationen live auf dem Canvas an, sinnvoll verbunden und vorkonfiguriert.
Vier Beispiele
Dein Satz
„Wenn eine neue Outlook-Mail ankommt, fasse sie mit einem Agenten zusammen und schick die Zusammenfassung in Teams."
Erscheint live im Canvas
Outlook-Trigger
AI Agent
Teams senden
Dein Satz
„Erstelle jede Woche einen Umsatzbericht aus Google Sheets."
Erscheint live im Canvas
Zeitplan (Cron)
Sheets lesen
AI Agent
Bericht
Dein Satz
„Sortiere eingehende Support-Tickets automatisch ein."
Erscheint live im Canvas
Webhook-Trigger
AI Agent
If/Else
HubSpot
Dein Satz
„Schick den Text anonymisiert an ein LLM und wandle die Antwort wieder zurück."
Erscheint live im Canvas
Trigger
PII anonymisieren
AI Agent
PII de-anonym.
Der Copilot ist kein starres Template-System. Er versteht deinen Kontext, wählt passende Integrationen und verbindet die Nodes in der richtigen Reihenfolge. Danach verfeinerst du im Inspector – oder lässt ihn weiter anpassen.
Die Bausteine
Alles, was ein
Ablauf braucht.
Jeder Workflow setzt sich aus Nodes zusammen. Vier Gruppen, ein Inspector-Panel pro Node:
Trigger
Der Startpunkt jedes Workflows. Manuell per Klick, per Webhook von außen, aus dem anymize-Chat heraus oder nach Zeitplan.
Manuell
Webhook
Chat
Zeitplan (Cron)
KI
Der AI Agent ist ein LLM mit Tool-Use-Loop: Er kann eigenständig recherchieren, rechnen und handeln. Modelle: anymize Waterfall EU sowie Claude Opus, Sonnet und Haiku.
AI Agent
Anonymisierung & Wissen
Die anymize-exklusiven Nodes – plus semantische Suche in deiner Wissensdatenbank. Hier liegt der entscheidende Unterschied zu jedem anderen Builder.
PII anonymisierenanymize-exklusiv
PII de-anonymisierenanymize-exklusiv
Wissensdatenbank-Suche
Logik & Verbindung
If/Else mit Expressions für Verzweigungen, ein generischer HTTP-Request für beliebige APIs und native App-Integrationen für deine Geschäftsanwendungen.
If/Else
HTTP-Request
App-Integrationen
Das Alleinstellungsmerkmal
Der einzige Workflow-Builder
mit eingebauter Anonymisierung.
n8n, Zapier und Make schicken deine Rohdaten ungeschützt an externe LLMs. anymize nicht. Die Anonymisierungs-Engine ist als nativer Node eingebaut – ein Workflow kann Text vor einem LLM-Call anonymisieren und das Ergebnis danach wieder zurück-übersetzen. PII verlässt nie deine eigene Infrastruktur.
Das Standard-Pattern
01TriggerEchte Daten kommen rein
02PII anonymisierenNamen, Adressen, IBAN → Platzhalter
03AI Agentsieht nur [NAME_1]
04PII de-anonymisierenPlatzhalter → Originalwerte
05OutputErgebnis mit echten Daten
Was der AI Agent sieht
Dein Original
Sehr geehrte Frau Dr. Maria Schmidt, …
Was ans LLM geht
Sehr geehrte Frau [NAME_1], …
Das Mapping
Verschlüsselt
Die Zuordnung von Platzhalter zu Originalwert liegt verschlüsselt – nie im Klartext.
TTL 24 Stunden
Das Mapping lebt maximal 24 Stunden. Danach ist die Rückübersetzung nicht mehr möglich.
Nie in den Logs
Weder Originalwerte noch das Mapping erscheinen in Logs oder Run-Historie.
Integrationen
Verbunden mit
deinem Stack.
Native App-Integrationen für die Werkzeuge, mit denen du täglich arbeitest – plus ein generischer HTTP-Request für alles andere.
Microsoft 365
- Outlook
- Kalender
- OneDrive
- Teams
- To Do
- OneNote
Google Workspace
- Gmail
- Kalender
- Sheets
- Drive
- Docs
HubSpot
- Kontakte
- Deals
Notion
- Seiten
- Datenbanken
Asana
- Tasks
- Projekte
GitHub
- Issues
- Pull Requests
Postgres
- Query
- Insert / Update
E-Mail / SMTP
- Senden
- Empfangen
Über den generischen HTTP-Request-Node erreichst du jede beliebige weitere API – ganz ohne neue Integration.
Tools für den AI Agent
Der AI Agent arbeitet mit einem Tool-Use-Loop. Diese Werkzeuge kann er eigenständig aufrufen:
Calculator
HTTP-Request
Wissensdatenbank
PII anonymisierenexklusiv
PII de-anonymisierenexklusiv
Microsoft / Google / HubSpot
Einsatzgebiete
Was Workflows
in der Praxis lösen.
Vier Abläufe, die du einmal baust und nie wieder von Hand machst:
E-Mail-Triage
Typischer Ablauf
Outlook-Trigger → anonymisieren → AI Agent klassifiziert → de-anonymisieren → Teams
Apps
Outlook · Teams
Anonymisierung
Mail-Inhalt wird anonymisiert, bevor der Agent ihn liest
Berichts-Automatisierung
Typischer Ablauf
Zeitplan → Sheets lesen → anonymisieren → AI Agent fasst zusammen → de-anonymisieren → PDF
Apps
Google Sheets · Drive
Anonymisierung
Zahlen bleiben, Personennamen werden anonymisiert
Ticket-Klassifizierung
Typischer Ablauf
Webhook → anonymisieren → AI Agent → If/Else → HubSpot
Apps
Webhook · HubSpot
Anonymisierung
Kundendaten verlassen nie die Infrastruktur
CRM-Anreicherung
Typischer Ablauf
Trigger → Wissensdatenbank-Suche → anonymisieren → AI Agent → de-anonymisieren → HubSpot Deal
Apps
HubSpot · Wissensdatenbank
Anonymisierung
Anreicherung DSGVO-konform durch Anonymisierungs-Node
Das Muster
Jeder dieser Workflows hat denselben Kern: Bevor echte Daten an ein LLM gehen, schiebt ein Node sie durch die Anonymisierung – und holt das Ergebnis danach zurück ins Original. So wird Automatisierung DSGVO-konform, ohne dass du auf die Qualität internationaler Frontier-Modelle verzichten musst.
Was du über Workflows wissen solltest.
Häufige Fragen
Workflows ist ein visueller No-Code/Low-Code Automation-Builder, der direkt in anymize eingebettet ist. Du ziehst Bausteine (Nodes) per Drag & Drop auf eine unendliche Arbeitsfläche und verbindest sie mit Kanten zu einem Ablauf. Jeder Node hat ein eigenes Inspector-Panel für seine Konfiguration. Ausgeführt werden die Workflows von einem in Rust geschriebenen Executor – schnell, deterministisch und robust.
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