Der Leitfaden für KI-Agenten 2025

Ihre zentrale Anlaufstelle für fundiertes Wissen und praktische Anwendungen von KI-Agenten.

In dieser umfassenden Anleitung finden Sie eine Sammlung von Inhalten zum Thema KI-Agenten, darunter informative Erläuterungen, praktische Tutorials, Podcast-Episoden und vieles mehr.

Ein Agent für künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf ein System oder Programm, das in der Lage ist, autonom Aufgaben im Namen eines Benutzers oder eines anderen Systems auszuführen, indem es seinen Workflow gestaltet und verfügbare Tools benutzt. KI-Agenten können eine Vielzahl von Funktionen umfassen, die über die Verarbeitung natürlicher Sprache hinausgehen, einschließlich der Entscheidungsfindung, Problemlösung, der Interaktion mit externen Umgebungen und der Ausführung von Handlungen.

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Erste Schritte

Überblick

Als ersten Schritt auf Ihrer Reise sollten Sie sich mit einführenden Erläuterungen zu KI-Agenten vertraut machen, um sich einen Überblick zu verschaffen.

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Komponenten

KI-Agenten basieren auf einer Reihe miteinander verbundener Komponenten, die es ihnen ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Informationen zu verarbeiten, Entscheidungen zu treffen, zusammenzuarbeiten, sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen und aus ihren Erfahrungen zu lernen.

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Architektur

Agentische Architektur bezieht sich auf die Struktur und das Design von agentischen KI-Frameworks. Eine agentische Architektur formt die Workflow-Struktur, um KI-Modelle innerhalb eines agentischen KI-Systems zu automatisieren. 

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Multiagentensysteme

Ein Multiagentensystem besteht aus mehreren KI-Agenten, die gemeinsam daran arbeiten, Aufgaben im Namen eines Benutzers oder eines anderen Systems auszuführen.

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Frameworks

Agentenbasierte Frameworks sind die Bausteine für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten. Diese Softwareplattformen verfügen über integrierte Features und Funktionen zur Optimierung und Beschleunigung des Prozesses.

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Governance

KI-Agenten-Governance bezeichnet die Prozesse, Standards und Rahmenbedingungen, die dazu beitragen, dass agentische Systeme sicher und ethisch vertretbar sind.

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Agentenbasierte RAG

Agentenbasierte RAG ist der Einsatz von KI-Agenten zur Erleichterung der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Im Vergleich zu herkömmlichen RAG-Systemen ermöglicht Agentic RAG Large Language Models (LLMs), Informationen aus mehreren Quellen abzurufen und komplexere Workflows zu verarbeiten. 

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Anwendungsfälle/Anwendungen

KI-Agenten können in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, darunter Kundenservice, Personalwesen, Vertrieb, Beschaffung und vieles mehr.

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Weiterführende Lösungen
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