KI Agenten
Alles zu AI Agents und Agentic AI: Grundlagen, Architekturen, RAG, Multi-Agent, EU AI Act, DSGVO, Sicherheit, Use Cases und Infrastruktur.
Was sind AI Agents?
Was AI Agents sind, wie sie autonom Aufgaben planen und ausführen und worin sie sich von einfachen Chatbots unterscheiden.
Agentic AI vs. klassische KI
Wie sich Agentic AI von klassischer KI unterscheidet — Autonomie, Zielorientierung, Tool-Nutzung und mehrstufige Entscheidungen.
Agent-Architekturen im Überblick
Überblick über gängige Agent-Architekturen wie ReAct, Planner-Executor und Reflexion sowie deren Einsatzszenarien.
LLM-Grundlagen für Agenten
Wie LLMs als Reasoning-Engine von Agenten funktionieren — Tokens, Kontextfenster, Function Calling und Modellauswahl.
RAG-Systeme erklärt
Wie RAG-Systeme LLMs mit externem Wissen versorgen — Retrieval, Embeddings, Vektordatenbanken und genaue Antworten.
Multi-Agent-Systeme
Wie mehrere AI Agents über Protokolle wie A2A und MCP zusammenarbeiten, Rollen verteilen und komplexe Aufgaben lösen.
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) erklärt: Wie der offene Standard AI Agents mit Tools, Daten und Systemen verbindet.
Agent-to-Agent (A2A) Protocol
Agent-to-Agent (A2A) Protocol Grundlagen: Wie AI Agents über Anbieter und Frameworks hinweg miteinander kommunizieren.
Framework-Vergleich (LangGraph/CrewAI/AutoGen)
Framework-Vergleich für AI Agents: LangGraph, CrewAI und AutoGen nach Architektur, Einsatzgebiet und Reife gegenübergestellt.
Prompt Engineering für Agenten
Prompt Engineering für Agenten: Techniken für System-Prompts, Tool-Use und zuverlässiges Verhalten autonomer AI Agents.
EU AI Act für AI Agents
EU AI Act für AI Agents: Risikoklassen, Pflichten und konkrete Compliance-Schritte für den Einsatz im DACH-Raum.
DSGVO-konformer AI-Agent-Einsatz
DSGVO-konformer AI-Agent-Einsatz: Rechtsgrundlagen, Datenflüsse und technische Maßnahmen für den datenschutzkonformen Betrieb.
ISO 42001 (KI-Managementsystem)
Was ISO 42001 als KI-Managementsystem fordert und wie Unternehmen die Zertifizierung für AI Agents im DACH-Raum umsetzen.
NIS-2 und NISG 2026
Pflichten aus NIS-2 und dem österreichischen NISG 2026 für Cybersicherheit beim Einsatz von AI Agents in betroffenen Sektoren.
DORA für KI im Finanzsektor
Wie die DORA-Verordnung den Einsatz von AI Agents bei Finanzunternehmen reguliert: IKT-Risiko, Resilienz und Drittanbieter.
AI-Agent-Sicherheit & OWASP
Angriffsflächen von AI Agents und wie das OWASP-Framework Prompt Injection, Tool-Missbrauch und Datenlecks absichert.
Marketing-Automation mit AI Agents
Wie AI Agents Marketing-Automation übernehmen: Content, Kampagnen, Lead-Nurturing und Reporting entlang der Customer Journey.
B2B Cold Outreach mit AI Agents
Wie AI Agents B2B Cold Outreach skalieren: Recherche, Personalisierung, Sequenzen und rechtssichere Ansprache im DACH-Raum.
Content-Automatisierung mit AI Agents
Wie AI Agents Content-Produktion automatisieren: von Recherche über Erstellung bis Distribution, inklusive Workflows, Tools und Qualitätskontrolle.
AI Agents für Marketing-Agenturen
Wie Marketing-Agenturen AI Agents einsetzen: Use Cases, Skalierung der Leistungen, Pricing-Modelle und Integration ins Tagesgeschäft.
AI-Agent-Infrastruktur aufbauen
Wie du eine produktionsreife AI-Agent-Infrastruktur aufbaust: Frameworks, RAG, MCP, Orchestrierung, Monitoring und Sicherheit.
Zukunft der Agentic AI (2026–2028)
Wohin sich Agentic AI bis 2028 entwickelt: Trends, Standards wie A2A und MCP, Marktverschiebungen und strategische Implikationen.