AI Agents sind intelligente digitale Assistenten, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Prozesse automatisieren, Daten analysieren und interaktive Kundenerlebnisse schaffen. Von Chatbots über virtuelle Assistenten bis hin zu komplexen Automatisierungslösungen – AI Agents revolutionieren, wie Unternehmen heute arbeiten. Erfahre, wie diese Technologien Zeit sparen, Kosten senken und Innovation vorantreiben können!
Reduzierte Halluzinationen bei KI-Modellen: Ein agentenbasierter Ansatz mit LangGraph Halluzinationstypen: Intrinsische Halluzinationen: Widersprüche zwischen der Modellantwort und dem bereitgestellten Kontext. Extrinsische Halluzinationen: Antworten,.
TheAgentCompany-Studie: KI-Agenten am Arbeitsplatz und Autonomie mit Grenzen Forschungsfokus: Evaluierung von KI-Agenten bei der Bearbeitung realer beruflicher Aufgaben. Testumgebung: Selbstgehostete, reproduzierbare Umgebung mit simulierten Arbeitsbereichen,.
KI-Agenten, die selbstständig Rechenleistung kaufen, verwalten und nutzen können, klingen zunächst wie eine technische Revolution. Doch hinter dieser scheinbar beeindruckenden Entwicklung lauern ernsthafte.
Google Agentspace: KI-Agenten und multimodale Suche revolutionieren Unternehmen Einfacher Zugriff auf Unternehmensdaten: Agentspace kombiniert multimodale Suche mit KI-Agenten, die strukturierte und unstrukturierte Daten.
Sema4 AI: Die Brücke zwischen Python und KI-Integration Einfache Integration: Der @action-Decorator und Type-Hints ermöglichen eine nahtlose API-Erstellung. Plattformübergreifend: Unterstützung für OpenAI GPTs,.
Microsoft AgentInstruct: Revolutionäre Ansätze zur Generierung hochwertiger synthetischer Daten für KI-Modelle Das musst Du wissen über AgentInstruct Agentische Flows: Ermöglichen die Generierung hochwertiger,.
Automated Design of Agentic Systems (ADAS) Meta-Agent Search: ADAS verwendet einen Meta-Agenten, der eigenständig Agenten entwirft, evaluiert und optimiert. Innovationspotenzial: Durch iterative Verbesserungen.
MIT erfindet neue Methode für bessere KI-Agenten Neue Trainingsmethode: Der Algorithmus selektiert gezielt Aufgaben, die das Gesamtergebnis maximieren, und reduziert dadurch den Rechenaufwand..
Multi-Agent Orchestrator Framework: Revolution für KI-Agentenmanagement Die Multi-Agent Orchestrator Framework ist eine leistungsstarke Lösung zur Verwaltung mehrerer KI-Agenten in komplexen Konversationen.
Ehemalige Android-Führungskräfte gründen ein Betriebssystem für KI-Agenten: Alles, was Du wissen musst Gründerteam: Geleitet von David Singleton (ehemaliger CTO von Stripe und VP.
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