KI-Agenten
Ein Agent denkt, plant und handelt — das bringt Probleme mit, die ein Chatbot nie hat. Wir schreiben über Werkzeugdesign, die Orchestrierung mehrerer Agenten, wo Autonomiegrenzen liegen sollten, und was in der ersten Produktionswoche bricht.
Wir haben Jira abgeschafft: KI-Agenten und eine tasks.md, die sich selbst füllt
Mit Agenten brauchten wir Jira nicht mehr. Die Arbeit steht in einer tasks.md, die sich selbst pflegt. Was wir gewonnen, verloren und nicht gelöst haben.
KI-Chatbots für Restaurants: Reservierungen und Service rund um die Uhr
Was ein KI-Chatbot im Restaurant wirklich löst: Reservierungen, Bestellungen, Allergene und Anfragen nach Feierabend. Anwendungsfälle, Grenzen, Kosten.
KI-Agenten im Marketing: was automatisieren (und was nicht)
Was ein KI-Agent im Marketing automatisieren kann: Leads, SEO, Reporting und CRM. Reale Use Cases, was Sie nie delegieren sollten und wie Sie starten.
KI-Agent mit LLM für den Kundenservice erstellen
Technischer Leitfaden zum Aufbau eines KI-Agenten mit LLM-Modellen, der Kunden personalisiert betreut und die Grenzen generischer Chatbots überwindet.
MCP: Die Zukunft der KI-Agenten im Unternehmen
Leitfaden zu MCP (Model Context Protocol): Architektur, Anwendungsfälle und warum es für KI-Agenten wichtig ist.
KI-Agenten für Unternehmen: Schritt für Schritt
Tutorial für Unternehmens-KI-Agenten: Architektur, MCP-Protokoll, Multi-Agenten-Muster und Best Practices.
KI-Agenten für Unternehmen: Use Cases und Einführung
Was ein KI-Agent ist, wie er sich von einem Chatbot unterscheidet, reale Anwendungsfälle und wie Sie prüfen, ob Ihr Unternehmen bereit dafür ist.
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