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KI-Agenten & Automatisierung

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34 Artikel

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Was ist Multi-Agent? Architekturmuster, Frameworks und Kosten von KI-Agenten-Teams

Was ist Multi-Agent? Architekturmuster, Frameworks und Kosten von KI-Agenten-Teams

2026 ist die Diskussion um KI-Agenten von „einem Super-Agenten" zu „einem Team mit Rollen" gekippt. Dieser Artikel klärt, was ein Multi-Agenten-System wirklich ist, stellt die fünf Architekturmuster (Orchestrator-Worker, Handoff, hierarchisch, Peer-to-Peer, Pipeline) vor, vergleicht die produktionsrelevanten Big-Four-Frameworks (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph, Strands), zeigt reale Einsätze (Anthropic Research, Claude Code, Devin, Cursor), die 2- bis 15-fache Kostenrealität — und liefert eine klare Entscheidungsregel, wann Single reicht und wann Multi gerechtfertigt ist.

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: Welches Flaggschiff sollten Sie wählen? (Benchmarks & Kosten 2026)

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: Welches Flaggschiff sollten Sie wählen? (Benchmarks & Kosten 2026)

Anthropic Claude Opus 4.7 und OpenAI GPT-5.5 wurden im April 2026 im Abstand einer Woche veröffentlicht. Dieser Artikel vergleicht beide Flaggschiffe direkt anhand offizieller Benchmarks (SWE-bench Pro/Verified, Terminal-Bench 2.0, OSWorld, GPQA Diamond), erläutert die reale Kostenlücke (GPT gibt ~72 % weniger Output-Tokens aus), kartiert Stärken und Schwächen und liefert eine konkrete Auswahlhilfe nach Anwendungsfall — von Coding über Agenten bis hin zu omnimodaler Geschäftsautomatisierung.

Was ist Harness Engineering? Die Schicht um das LLM in der KI-Agenten-Ära gestalten

Was ist Harness Engineering? Die Schicht um das LLM in der KI-Agenten-Ära gestalten

Der Schwerpunkt hat sich vom Prompt Engineering zum Harness Engineering verlagert — das neue Schlachtfeld der KI-Agenten-Ära. Dieser Artikel erklärt, was Harness Engineering wirklich ist, wie es sich vom Prompt Engineering unterscheidet, die sechs Komponenten (Tool-Definition, Kontextmanagement, Memory, Loop, Guardrails, Output-UX), einen direkten Vergleich von Claude Code, Cursor, Codex CLI und Devin sowie eine praktische Design-Checkliste — die Grundlage, die du brauchst, um KI-Agenten ernsthaft zu nutzen oder zu bauen.

Warum KI-Agenten deine .md-Regeln ignorieren — und wie du CLAUDE.md, Cursor Rules & AGENTS.md wirklich zum Greifen bringst

Warum KI-Agenten deine .md-Regeln ignorieren — und wie du CLAUDE.md, Cursor Rules & AGENTS.md wirklich zum Greifen bringst

Dass KI-Agenten (Claude Code, Cursor, Copilot, Codex) deine .md-Regeldateien ignorieren, hat 5 Grundursachen: Limits des Kontextfensters, Auto-Compact verwässert frühe Anweisungen, unklare Priorität, vage Formulierungen und aufgeblähte, verstreute Dateien. Dieser Artikel führt durch Diagnose, Quick Wins (auf unter 150 Zeilen komprimieren, Prioritätsmarker) und langfristige Systematisierung mit Claude Code Hooks, Sub-Agents und Custom Slash Commands — plus Best Practices pro Tool.

ChatGPT 5.5 (GPT-5.5) Release: Funktionen, Benchmarks, Preise und Vergleich mit Claude Opus 4.7

ChatGPT 5.5 (GPT-5.5) Release: Funktionen, Benchmarks, Preise und Vergleich mit Claude Opus 4.7

OpenAI hat am 23. April 2026 „ChatGPT 5.5 (GPT-5.5)" veroeffentlicht. Als „neue Klasse von Intelligenz fuer real work und KI-Agenten" angekuendigt, erreicht das Modell 82,7% auf Terminal-Bench 2.0 und zieht damit deutlich an Claude Opus 4.7 (69,4%) und Gemini 3.1 Pro (68,5%) vorbei, um die Spitzenposition zurueckzuerobern. Allerdings verdoppelt sich der API-Preis gegenueber GPT-5.4 ($5/$30 pro MTok), und auf SWE-Bench Pro liegt Claude Opus 4.7 weiterhin vorn. Dieser Artikel liefert das vollstaendige Bild — Funktionen, Benchmarks, Preise, Plan-Verfuegbarkeit, direkter Vergleich mit Claude und Gemini sowie Auswahlhilfen — alles auf Basis offizieller Quellen.

Was ist RAG? Funktionsweise und Anwendungsfaelle einfach erklaert

Was ist RAG? Funktionsweise und Anwendungsfaelle einfach erklaert

ChatGPT mit internen Dokumenten verbinden und Mitarbeiterfragen beantworten lassen — genau dafuer ist RAG (Retrieval-Augmented Generation) gemacht. Dieser Artikel erklaert die Funktionsweise in drei Schritten und zeigt Vektor-Datenbanken, eine LangChain-Implementierung sowie die Abgrenzung zum Fine-Tuning. Mit vielen Praxisbeispielen aus internem Q&A, Kundensupport und Fachbereichen wie Recht und Medizin.

Werden Infrastruktur- und Netzwerk-Ingenieure durch Claude Code und Codex ueberfluessig? — Die Realitaet des KI-Zeitalters

Werden Infrastruktur- und Netzwerk-Ingenieure durch Claude Code und Codex ueberfluessig? — Die Realitaet des KI-Zeitalters

Claude Code und OpenAI Codex koennen Infrastruktur-Code wie Terraform, Docker oder Ansible automatisch erzeugen. Sind Infra-Ingenieure damit ueberfluessig? Die Realitaet ist komplexer. Wir ordnen ein, was die KI beherrscht und wo der Mensch — bei Physik, Stoerungsentscheidungen und Sicherheitsverantwortung — unverzichtbar bleibt, und zeigen, wie sich Infra-Ingenieure im KI-Zeitalter weiterentwickeln sollten.