AI-Agent FAQ & Nischenbegriffe

  RAG-Systeme vs klassische QA-Systeme – diese Frage gewinnt immer mehr an Relevanz für Unternehmen, die moderne AI-Anwendungen implementieren möchten. Während klassische QA-Systeme einfache Fragen schnell beantworten können, setzen RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) auf eine Kombination aus Dokumentenabruf und generativer Intelligenz. In diesem Beitrag vergleichen wir die Funktionsweise, Vor- und Nachteile sowie typische Einsatzszenarien beider Ansätze. … Weiterlesen

  Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Datenbanken, um präzise und aktuelle Antworten zu liefern. Dabei greifen AI-Agenten aktiv auf verlässliche Informationsquellen zu. So verbessern sie die Qualität ihrer Ausgaben deutlich – besonders in Bereichen wie Kundenservice, Wissensmanagement oder personalisiertem Lernen [1][2]. Kombination aus Information Retrieval und leistungsstarken Sprachmodellen Zugriff auf externe, … Weiterlesen

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der die Anbindung von KI-Anwendungen an externe Datenquellen und Tools vereinheitlicht. MCP fungiert als universeller Connector, ähnlich einem USB-C-Anschluss, und ermöglicht eine einfache und standardisierte Integration verschiedenster Systeme. In diesem Beitrag erfahren Sie, warum das MCP für Entwickler und Unternehmen relevant ist, wie es funktioniert und … Weiterlesen

Die Kommunikation zwischen AI-Agenten ist eine Schlüsseltechnologie im Bereich der künstlichen Intelligenz. Protokolle wie A2A und MCP ermöglichen es, dass KI-Agenten effizient Informationen austauschen und komplexe Aufgaben gemeinsam lösen. Wie KI-Agenten funktionieren haben wir bereits in diesem Artikel erklärt: “Wie funktionieren KI-Agenten? Grundlagen, Anwendungen und Zukunft“. Dieser Artikel zeigt, wie diese Protokolle funktionieren und warum … Weiterlesen