Zum Inhalt springen

KI Agenten

Alles zu AI Agents und Agentic AI: Grundlagen, Architekturen, RAG, Multi-Agent, EU AI Act, DSGVO, Sicherheit, Use Cases und Infrastruktur.

AI Agents verändern, wie Unternehmen Wissensarbeit, Marketing und Kundenkommunikation automatisieren. Statt einzelner Prompts übernehmen autonome Systeme ganze Aufgabenketten: Sie planen, entscheiden, nutzen Tools und liefern messbare Ergebnisse. Diese Kategorie ist der zentrale Einstieg für Entscheider, Marketing- und Tech-Leads sowie Agenturen im DACH-Raum, die Agentic AI fundiert und verantwortungsvoll einsetzen wollen. Wir erklären die Grundlagen verständlich: Was ein AI Agent ausmacht, wie er sich vom klassischen LLM-Chatbot unterscheidet und welche Architekturen sich für welche Anwendungsfälle eignen. Dazu vertiefen wir Schlüsselthemen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation), Multi-Agent-Systeme, Protokolle wie MCP und A2A, Prompt Engineering sowie die Auswahl passender Frameworks und Infrastruktur. Ein klarer Schwerpunkt liegt auf Compliance als Differenzierung: Wir ordnen jeden Use Case entlang von EU AI Act und DSGVO ein, beleuchten Sicherheit, Datenhoheit und Governance und zeigen, wie sich Agenten europakonform und revisionssicher betreiben lassen. Damit erhältst du nicht nur technisches Wissen, sondern auch die rechtliche Orientierung, die im DACH-Markt über Akzeptanz und Skalierung entscheidet. Anhand konkreter Anwendungsfälle aus Marketing, Vertrieb, Support und Content-Operations machen wir den Mehrwert greifbar und verbinden Strategie mit Umsetzung. Ob du erste Pilotprojekte planst oder bestehende Workflows skalierst: Hier findest du praxisnahe Leitfäden, fundierte Erklärungen und einen realistischen Blick auf Chancen und Grenzen von AI Agents. Als Wiener Agentur begleiten wir dich von der ersten Idee bis zum produktiven, compliant betriebenen Agentensystem.
22 Themenbereiche·150 Artikel
01

Was sind AI Agents?

Was AI Agents sind, wie sie autonom Aufgaben planen und ausführen und worin sie sich von einfachen Chatbots unterscheiden.

10 Artikel·Einsteiger
02

Agentic AI vs. klassische KI

Wie sich Agentic AI von klassischer KI unterscheidet, Autonomie, Zielorientierung, Tool-Nutzung und mehrstufige Entscheidungen.

4 Artikel·Einsteiger
03

Agent-Architekturen im Überblick

Überblick über gängige Agent-Architekturen wie ReAct, Planner-Executor und Reflexion sowie deren Einsatzszenarien.

7 Artikel·Fortgeschritten
04

LLM-Grundlagen für Agenten

Wie LLMs als Reasoning-Engine von Agenten funktionieren; Tokens, Kontextfenster, Function Calling und Modellauswahl.

5 Artikel·Fortgeschritten
05

RAG-Systeme erklärt

Wie RAG-Systeme LLMs mit externem Wissen versorgen; Retrieval, Embeddings, Vektordatenbanken und genaue Antworten.

14 Artikel·Fortgeschritten
06

Multi-Agent-Systeme

Wie mehrere AI Agents über Protokolle wie A2A und MCP zusammenarbeiten, Rollen verteilen und komplexe Aufgaben lösen.

7 Artikel·Experte
07

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) erklärt: Wie der offene Standard AI Agents mit Tools, Daten und Systemen verbindet.

5 Artikel·Fortgeschritten
08

Agent-to-Agent (A2A) Protocol

Agent-to-Agent (A2A) Protocol Grundlagen: Wie AI Agents über Anbieter und Frameworks hinweg miteinander kommunizieren.

4 Artikel·Fortgeschritten
09

Framework-Vergleich (LangGraph/CrewAI/AutoGen)

Framework-Vergleich für AI Agents: LangGraph, CrewAI und AutoGen nach Architektur, Einsatzgebiet und Reife gegenübergestellt.

9 Artikel·Experte
10

Prompt Engineering für Agenten

Prompt Engineering für Agenten: Techniken für System-Prompts, Tool-Use und zuverlässiges Verhalten autonomer AI Agents.

6 Artikel·Fortgeschritten
11

EU AI Act für AI Agents

EU AI Act für AI Agents: Risikoklassen, Pflichten und konkrete Compliance-Schritte für den Einsatz im DACH-Raum.

6 Artikel·Experte
12

DSGVO-konformer AI-Agent-Einsatz

DSGVO-konformer AI-Agent-Einsatz: Rechtsgrundlagen, Datenflüsse und technische Maßnahmen für den datenschutzkonformen Betrieb.

7 Artikel·Experte
13

ISO 42001 (KI-Managementsystem)

Was ISO 42001 als KI-Managementsystem fordert und wie Unternehmen die Zertifizierung für AI Agents im DACH-Raum umsetzen.

5 Artikel·Experte
14

NIS-2 und NISG 2026

Pflichten aus NIS-2 und dem österreichischen NISG 2026 für Cybersicherheit beim Einsatz von AI Agents in betroffenen Sektoren.

4 Artikel·Experte
15

DORA für KI im Finanzsektor

Wie die DORA-Verordnung den Einsatz von AI Agents bei Finanzunternehmen reguliert: IKT-Risiko, Resilienz und Drittanbieter.

4 Artikel·Experte
16

AI-Agent-Sicherheit & OWASP

Angriffsflächen von AI Agents und wie das OWASP-Framework Prompt Injection, Tool-Missbrauch und Datenlecks absichert.

10 Artikel·Experte
17

Marketing-Automation mit AI Agents

Wie AI Agents Marketing-Automation übernehmen: Content, Kampagnen, Lead-Nurturing und Reporting entlang der Customer Journey.

11 Artikel·Fortgeschritten
18

B2B Cold Outreach mit AI Agents

Wie AI Agents B2B Cold Outreach skalieren: Recherche, Personalisierung, Sequenzen und rechtssichere Ansprache im DACH-Raum.

7 Artikel·Fortgeschritten
19

Content-Automatisierung mit AI Agents

Wie AI Agents Content-Produktion automatisieren: von Recherche über Erstellung bis Distribution, inklusive Workflows, Tools und Qualitätskontrolle.

8 Artikel·Fortgeschritten
22

AI Agents für Marketing-Agenturen

Wie Marketing-Agenturen AI Agents einsetzen: Use Cases, Skalierung der Leistungen, Pricing-Modelle und Integration ins Tagesgeschäft.

7 Artikel·Fortgeschritten
23

AI-Agent-Infrastruktur aufbauen

Wie du eine produktionsreife AI-Agent-Infrastruktur aufbaust: Frameworks, RAG, MCP, Orchestrierung, Monitoring und Sicherheit.

5 Artikel·Experte
24

Zukunft der Agentic AI (2026–2028)

Wohin sich Agentic AI bis 2028 entwickelt: Trends, Standards wie A2A und MCP, Marktverschiebungen und strategische Implikationen.

5 Artikel·Experte