KI Agenten:
Wissen & Memory, LLM-Integration, Reasoning & Reflexion
Wir entwickeln ein KI-Agenten-System, das Zugriff auf Ihr internes Wissen hat und Arbeitsabläufe unter Berücksichtigung des Kontexts ausführt. Kombinieren Sie Wissensabruf, Gedächtnis und adaptive Schlussfolgerungsschleifen, damit Ihre KI-Agenten Ihre Arbeit unterstützen.
Wie entwickelt man ein autonomes KI-Agentensystem auf das man sich verlassen kann?
KI-Agenten müssen auf Ihren Daten und Ihrem Know-how basieren
Statten Sie Ihre KI-Agenten mit Ihrem vollständigen, alltäglichen Kontext aus. Richten Sie Datenabruf-Pipelines ein, die Ihre KI-Agenten mit internen Datenbanken, aktuellen Dokumenten, Archivaufzeichnungen, Richtlinien und Betriebsdaten verbinden. Was passiert dann? Ihre KI-Agenten rufen nur die für die jeweilige Aufgabe relevanten Informationen ab, anstatt sich die Antwort auszudenken.
Sie müssen in den Speicher integriert werden
Dank des Gedächtnisses wird aus Ihrem KI-Agenten ein kontextbewusster Mitarbeiter statt eines reaktiven Tools. Er behält den Kontext bei, verfolgt die ursprüngliche Aufgabe und nutzt vorhandenes Wissen. Außerdem kann er sich sogar an den Geschmack Ihrer Kunden anpassen. Gerade für personalisierte Empfehlungen im E-Commerce ist das perfekt.
Sie müssen planen und umsetzen können
Man kann sich auf KI-Agenten verlassen, die Probleme überdenken und Entscheidungen treffen. Neben dem Abrufen von Kontextinformationen und dem Gedächtnis ermöglicht anpassungsfähiges Schlussfolgern Ihrem KI-Agenten, Maßnahmen zu planen, Ergebnisse zu bewerten und Strategien anzupassen.
Sie benötigen ein LLM zur Eingabe, Ausgabe und Verarbeitung von Daten in unserer Sprache
Das Herzstück jedes KI-Agentensystems ist ein großes Sprachmodell (LLM), das als Grundlage für Schlussfolgerungen und Kommunikation dient. LLMs interpretieren Benutzeranfragen, erfassen den aus internen Datenquellen abgerufenen Kontext und wandeln die Ergebnisse komplexer Arbeitsabläufe in klare, für Menschen verständliche Antworten um.
Kunden, die sich auf uns verlassen
Technischen Aspekte, die bei KI-Agenten: Wissen & Gedächtnis, LLM-Integration, Reasoning & Reflexion zu berücksichtigen sind.
Datenzugriff
Sicherer und zuverlässiger Zugriff auf interne und externe Daten.
Abrufarchitektur
Effiziente Bereitstellung relevanter Kontext-informationen für das LLM.
Memory-System
Benutzerkontext, Entscheidungen und frühere Interaktionen speichern.
LLM-Integration
Anfragen auswerten und Ergebnisse mitteilen.
Reasoning
Mehrstufige Schritte planen und durchführen.
Reflexion
Ergebnisse auswerten und Zuverlässigkeit sichern.
DAC.digital ist auf multimodale KI-Agenten-Systeme spezialisiert
Kontextfusion
KI-Agenten können aus visuellen Eingaben wie Inspektionsbildern, Anomaliekarten oder Kameraaufnahmen Schlussfolgerungen ziehen und diese in strukturierte Ausführungsabläufe integrieren.
Wir integrieren visuelle Signale in Systeme, um Ergebnisse zu validieren, Folgeaktionen zu initiieren oder Entscheidungen gemäß festgelegter Governance-Regeln weiterzuleiten.
Dadurch wird der Übergang von visueller Erkennung zu kontrollierten und nachvollziehbaren Betriebsergebnissen in der Produktion ermöglicht.
Physisch-Digital-Loop
Agentenbasierte KI-Systeme können auf Telemetriedaten aus dem Internet der Dinge (IoT) sowie auf Edge-Ereignisse und Signale von eingebetteten Geräten reagieren. Dazu nutzen sie Workflows im gesamten Unternehmenssystem.
Zustandsänderungen von Sensoren können innerhalb festgelegter Sicherheits- und Compliance-Grenzen Schlussfolgerungen, Entscheidungen und Maßnahmen auf Systemebene initiieren.
Dadurch entsteht ein geschlossener physisch-digitaler Regelkreis, welcher die Reaktionsfähigkeit verbessert, ohne die Kontrollarchitektur zu beeinträchtigen.
Visuelle Entscheidung
KI-Agenten kombinieren Unternehmensdaten, Dokumente, visuelle Inputs und operative Signale, um einheitliche Strukturen und Handlungspläne zu erstellen.
Die Zusammenführung verschiedener Modalitäten in einer Kontrollebene ermöglicht präzisere Entscheidungen, durch erhöhte Faktorenberücksichtigung und -korrelation.
Die Multimodalität in KI-Agenten-Systemen unterstützt komplexe industrielle und unternehmensinterne Arbeitsabläufe. Dabei hängen aussagekräftige Ergebnisse aus verschiedenen Datenquellen von einem einzigen, kontrollierten Ausführungsmodell ab.
Sobald KI-Agenten in Systeme integriert werden, gewinnen Wissen, Speicher, LLM-Integration und KI-Maßnahmen an Bedeutung.
Multi-Agent-Workflows
Für komplexe Prozesse sind mehrere Akteure erforderlich. Diese können nacheinander, parallel oder voneinander abhängig agieren. Die KI-Agenten-Orchestrierung sorgt für die richtige Reihenfolge, automatische Fehlerbehandlung und konsistente Ergebnisse.
Agent-First-Apps
Wenn KI-Agenten die primäre Schnittstelle oder Entscheidungsinstanz darstellen, muss durch Verwaltung und Kontrolle gewährleistet werden, dass sie innerhalb sicherer Grenzen agieren, Regeln einhalten und auch bei hoher Auslastung zuverlässig bleiben.
Agenten-Interaktion
KI-Agenten müssen häufig mit anderen Agenten, APIs sowie internen oder externen Tools kommunizieren. Interoperabilität gewährleistet, dass diese Interaktionen sicher, nachvollziehbar und vorhersehbar sind, sodass unerwartete Nebenwirkungen vermieden werden.
Unser KI Agenten Technologie-Stack
Gibt es Beispiele dieser KI-Agenten-Fähigkeiten in Projekten?
Beispiel 1: Kontextbewusste KI-Agenten ermöglichen Personalisierung im großen Maßstab
Im Rahmen des Projekts wurde ein einfacher LLM-Chatbot durch ein Multi-Agenten-KI-System ersetzt, der von nun an wie ein persönlicher Innenarchitekt für den E-Commerce agiert. Um Wissen und Speicherinhalte zu nutzen sowie Informationen aus Produktkatalogen und Nutzerprofilen zu beziehen, kommt die Methode „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) zum Einsatz. Die bezogenen Daten werden in einer Vektordatenbank wie Milvus gespeichert, sodass das System personalisierte Empfehlungen geben kann. LLMs von OpenAI sowie multimodale Tools von Nano Banana wurden als Schlussfolgerungsmaschinen in spezialisierte Agenten integriert. Diese übernehmen Aufgaben wie Sprachverständnis, Produktabgleich und Bildanalyse. Ein Planungsagent zerlegte komplexe Nutzerziele in schrittweise Arbeitsabläufe, die von den spezialisierten Agenten nacheinander ausgeführt und aufeinander abgestimmt wurden.
Beispiel 2: Eine „Agent-first“-App zum Verfassen von juristischen Gutachten und zur Terminplanung
Das System nutzt eine LLM-Integration auf Basis von OpenAI-Modellen, die in eine Ebene mit KI-Agenten eingebettet ist. Es führt den Nutzer durch strukturierte Frage-Antwort-Runden, interpretiert seinen Fall und erstellt einen Bericht für den Anwalt. Die KI nutzt zudem fachspezifisches Wissen und ein Gedächtnis und greift dabei auf eine kuratierte Wissensdatenbank zum britischen Arbeitsrecht zurück. So können Kontextbezug und strenge Rahmenbedingungen eingehalten werden. Auf Grundlage der extrahierten Falldetails analysiert der Agent Anwaltsprofile und empfiehlt den am besten geeigneten Rechtsanwalt. Anschließend vereinbart er über Integrationen wie Stripe einen Beratungstermin und die Zahlung.
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Unsere Kunden haben ihre KI-Agentenidee in die Praxis umgesetzt
Unsere Expertise.
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KI und ML Entwicklung
- Generative Modelle
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Techniken - Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Training tiefer neuronaler Netze (DNS)
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Computer Vision
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