ANALYSE

Verwandte Analysen

Persistentes Gedächtnis für Agenten: Was gespeichert werden sollte, wie lange und wie Korrekturen funktionieren
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Persistentes Gedächtnis für Agenten: Was gespeichert werden sollte, wie lange und wie Korrekturen funktionieren

Ein Leitfaden für Teams, die Informationen zwischen Aufgaben wiederverwenden möchten, ohne jeden Datenpunkt als dauerhaftes Gedächtnis zu behandeln. Mit praktischen Regeln für Auswahl, Herkunft, Geltungsbereich, Aktualität, Abruf, Korrektur und Löschung.

16 Okt 2026
Hat der Agent wirklich abgeschlossen? So überprüfen Sie das Ergebnis, ohne sich auf seine Abschlussmeldung zu verlassen
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Hat der Agent wirklich abgeschlossen? So überprüfen Sie das Ergebnis, ohne sich auf seine Abschlussmeldung zu verlassen

Eine ausgeführte Aktion, eine Antwort des Tools und eine abgeschlossene Aufgabe sind nicht dasselbe. Lernen Sie, ein beobachtbares Ergebnis zu definieren, geeignete Nachweise auszuwählen und präzise zu kommunizieren, was tatsächlich überprüft wurde.

16 Okt 2026
Fester Workflow, einzelner Agent oder Multi-Agenten-System: So wählen Sie das passende Muster
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Fester Workflow, einzelner Agent oder Multi-Agenten-System: So wählen Sie das passende Muster

Ein Leitfaden zum Vergleich dreier Möglichkeiten, mehrstufige Aufgaben zu automatisieren – anhand ihrer Variabilität, Kontrollierbarkeit, Prüfbarkeit und Koordinationskosten. Mit einem gemeinsamen Beispiel und Fragen, die eine begründete Entscheidung ermöglichen, selbst wenn die beste Lösung darin besteht, keinen Agenten einzusetzen.

14 Okt 2026
Berechtigungen für KI-Agenten: Tools, Daten und Aktionen auf das notwendige Minimum begrenzen
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Berechtigungen für KI-Agenten: Tools, Daten und Aktionen auf das notwendige Minimum begrenzen

Ein praxisorientierter Leitfaden, um Berechtigungen von Agenten nach Aufgabe, Nutzer, Ressource und Dauer zu gestalten und zu testen. Mit einer Aktionsmatrix, Kriterien für menschliche Freigaben und Prüfungen zum Widerruf von Zugriffen.

27 Sep 2026
Fehlerbehandlung bei KI-Agenten: Wann fortsetzen, kompensieren oder stoppen?
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Fehlerbehandlung bei KI-Agenten: Wann fortsetzen, kompensieren oder stoppen?

Ein praktisches Protokoll, um Aufgaben mit externen Auswirkungen wiederherzustellen, ohne einen fehlgeschlagenen Aufruf mit einer nicht ausgeführten Aktion zu verwechseln.

24 Sep 2026
Gedächtnis von KI-Agenten: Kontext, Präferenzen und dauerhafte Fakten trennen – und entscheiden, wann sie ablaufen
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Gedächtnis von KI-Agenten: Kontext, Präferenzen und dauerhafte Fakten trennen – und entscheiden, wann sie ablaufen

Ein nützliches Gedächtnis ist kein unbegrenztes Gesprächsarchiv. Es ist eine gesteuerte Menge von Daten mit Eigentümer, Zweck, Herkunft, Vertrauensniveau, Nutzungsbereich sowie Regeln für Überprüfung, Korrektur und Löschung.

22 Sep 2026
Menschen im Regelkreis für KI-Agenten: Genehmigungen gestalten, die Risiken senken, ohne die Arbeit zu blockieren
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Menschen im Regelkreis für KI-Agenten: Genehmigungen gestalten, die Risiken senken, ohne die Arbeit zu blockieren

Eine brauchbare Genehmigungsrichtlinie beschränkt sich nicht darauf, einen Button „Genehmigen“ hinzuzufügen. Sie muss festlegen, welche Aktionen angehalten werden, welche Nachweise die prüfende Person erhält, wer entscheiden darf und was bei ausbleibender Antwort geschieht. Dieser Leitfaden bietet eine operative Methode, um einen Agenten-Workflow in überprüfbare und dem Risiko angemessene Kontrollen zu überführen.

22 Sep 2026
Agenten mit Tools: Berechtigungen, Speicher und Fehlerbehebung gestalten, ohne die Kontrolle abzugeben
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Agenten mit Tools: Berechtigungen, Speicher und Fehlerbehebung gestalten, ohne die Kontrolle abzugeben

Ein Leitfaden, um zu entscheiden, wie viel Autonomie ein Agent erhalten soll, der Systeme abfragt oder Aktionen ausführt. Er erläutert, wie sich Tools, Berechtigungen, Speicher, menschliche Freigaben, Wiederherstellung und Auditierung vor dem Produktiveinsatz eingrenzen lassen.

19 Sep 2026