AI Agents / Agentic AI

Zielorientiert

Agents arbeiten eigenständig auf ein definiertes Ziel hin.

Adaptiv

Agents passen sich an neue Informationen und Umgebungen an.

Autonom

Agents treffen Entscheidungen ohne ständige Anleitung.

Lernfähig

Agents verbessern sich durch Feedback und Erfahrung.

Wie arbeitet ein KI Agent?

Ein AI Agent kombiniert mehrere intelligente Komponenten zu einem autonomen System:
Im Zentrum steht ein sprachbasiertes KI-Modell, das Aufgaben versteht, plant und Entscheidungen trifft. Über integrierte Tools und Schnittstellen greift der Agent auf Datenquellen, Anwendungen oder Workflows zu und führt eigenständig Aktionen aus – etwa Analysen, Recherchen oder Reports.

Ein Gedächtnis ermöglicht ihm, aus früheren Interaktionen zu lernen und den Kontext zu behalten, während eine Reflexionsschicht seine Ergebnisse bewertet und verbessert. Gesteuert wird das Ganze durch klare Ziele und Regeln, die sicherstellen, dass der Agent zuverlässig, nachvollziehbar und im Sinne des Unternehmens handelt.

Im Gegensatz zur klassischen Prozessautomatisierung, die auf klar definierte, starre Abläufe setzt, handelt ein AI Agent dynamisch und situationsabhängig. Er kann flexibel auf neue Informationen reagieren, Prioritäten selbst anpassen und Entscheidungen im Kontext treffen.
Ausführlich haben wir auf unserem Blog die Differenzierung Agentic AI vs. Klassische Prozessautomatisierung zusammengefasst.

Das Ergebnis: Eine KI, die nicht nur reagiert – sondern eigenständig denkt, plant und handelt.

Das umfassende Know-how des ACP CUBIDO Teams und die reibungslose Zusammenarbeit haben uns rundum überzeugt: Unsere neue KI Lösung entlastet unser Support-Team im Alltag spürbar und erhöht die Reaktionszeiten maßgeblich.

Helmut Otahal

Sportsbook Software GmbH (Interwetten)

Die Zusammenarbeit mit dem Team von ACP CUBIDO verlief äußerst positiv und reibungslos. Die Integration unserer virtuellen Kolleg:innen in unser Team ist ein echter Gewinn.