Wie man KI-Agenten entwickelt: Der vollständige Fahrplan

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie:

• Die Definition eines KI-Agenten.
• Wie KI-Agenten funktionieren und was ihre Hauptkomponenten sind.
• Die wichtigsten Arten von KI-Agenten basierend auf Intelligenz und Verhalten.
• Alle Schritte, die zum Aufbau eines KI-Agenten erforderlich sind.
• Die beste Technologieplattform für die Entwicklung von KI-Agenten.
• Beispiele für Agenten aus der Praxis.

Lassen Sie uns eintauchen!

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das Aufgaben autonom ausführen kann, indem es Tools verwendet und Entscheidungen trifft, um ein Ziel mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff zu erreichen (außer in Human-in-the-Loop-Szenarien).

Um ihre Ziele zu erreichen, planen, überlegen und passen KI-Agenten ihre Aktionen in der Regel an, indem sie mehrere Verarbeitungsschritte koordinieren, Speicher nutzen und externe Tools wie APIs, Datenbanken oder Lösungen von Drittanbietern integrieren.

Wie KI-Agenten funktionieren und aus welchen Elementen sie bestehen

KI-Agenten arbeiten, indem sie einen autonomen Zyklus ausführen, der auf die Erreichung eines Ziels ausgerichtet ist, das in der Regel komplex ist und mehrere Schritte umfasst. Dazu müssen sie ihre Umgebung wahrnehmen, die Informationen, auf die sie Zugriff haben oder die sie abgerufen haben, bewerten, Maßnahmen ergreifen und aus den Ergebnissen lernen, wobei sie diesen Zyklus so lange fortsetzen, bis sie feststellen, dass das Ziel erreicht ist.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Aufrufen von LLMs, die in der Regel eine einzelne Aufgabe ausführen, können KI-Agenten mehrstufige Problemlösungen durchführen und dabei ihre Strategien anpassen und aus ihren Fehlern lernen.

Das Verhalten eines KI-Agenten hängt von verschiedenen Faktoren ab, insbesondere von der konzeptionellen Architektur, auf der er basiert. Im Großen und Ganzen besteht sein Arbeitsablauf aus einer Schleife von Phasen wie Wahrnehmung, Schlussfolgerung, Aktion, Lernen usw. Zusammen ermöglichen diese Phasen dem Agenten, seine Ziele autonom zu verfolgen.

Aus technischer Sicht kann ein Agent so einfach wie eine while True -Schleife mit einer auf der Zielüberprüfung basierenden Ausstiegsbedingung implementiert werden. So hat Hugging Face beispielsweise kürzlich seine Agent-Klasse implementiert. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie einen Hugging Face KI-Agenten erstellen können.

Die Kernkomponenten eines KI-Agenten

Ein KI-Agent besteht in der Regel aus mehreren Schlüsselkomponenten, die ein autonomes und adaptives Verhalten ermöglichen. Diese sind:

• Großes Sprachmodell (LLM): Das KI-Modell wird oft als „Gehirn” oder „Motor” des Agenten bezeichnet und liefert die grundlegenden Fähigkeiten zum logischen Denken und zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es versetzt den Agenten in die Lage, Benutzereingaben zu interpretieren, Antworten zu generieren und Pläne zu formulieren. Beachten Sie, dass ein einzelner Agent mehrere LLM-Module verwenden kann (z. B. eines für das logische Denken, ein anderes für die Planung und ein drittes für die Zielüberprüfung). Außerdem kann das KI-Modell entweder remote oder lokal gehostet werden.
• Speicher: Der Speicher eines Agenten ist für die Aufrechterhaltung des Kontexts und das Lernen im Laufe der Zeit unerlässlich und in der Regel in zwei Systeme unterteilt:
  • Kurzzeitgedächtnis: Verarbeitet den unmittelbaren Kontext einer aktuellen Aufgabe oder Unterhaltung und speichert aktuelle Informationen, die für die fortlaufende Kohärenz erforderlich sind. In den meisten Fällen wird dies mithilfe von In-Memory-Datenstrukturen oder Datenbanken wie temporären Caches, sitzungsbasiertem Speicher oder Redis implementiert, da hier schneller Zugriff und geringe Latenz entscheidend sind.
  • Langzeitgedächtnis: Speichert Faktenwissen, vergangene Erfahrungen, Benutzerpräferenzen und Fähigkeiten, die über mehrere Sitzungen hinweg gesammelt wurden. Diese Komponente ermöglicht es dem Agenten, Kontinuität zu wahren und personalisiertere, kontextbezogene Antworten zu geben. Zu den gängigen Technologien für das Langzeitgedächtnis gehören Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, Weaviate, FAISS) zum Speichern von Einbettungen, SQL/NoSQL-Datenbanken und Dokumentenspeicher oder Wissensdatenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL, MongoDB usw.).
• Tools: LLMs verfügen über begrenztes Wissen und können nicht jede Aufgabe selbstständig ausführen. KI-Agenten erweitern ihre Fähigkeiten durch die Integration externer Tools, die es dem zugrunde liegenden LLM ermöglichen, mit der Umgebung und der Außenwelt zu interagieren (z. B. Zugriff auf das Dateisystem, Surfen im Internet oder Schnittstelle zur Unternehmensinfrastruktur). Diese Tools unterstützen den Agenten bei der Ausführung bestimmter Aufgaben wie Web-Scraping, Interaktion mit Websites, Erstellen von Dateien und mehr. Zur Verwaltung der Tool-Nutzung stützen sich Agenten auf verschiedene KI-Protokolle, wobei MCP (Multi-Tool Control Protocol) das beliebteste ist (zumindest derzeit).
• Ausführungslaufzeit: Diese Orchestrierungsebene verwaltet den gesamten Workflow des Agenten. Sie überprüft, ob Pläne eingehalten werden, ordnet Tool-Aufrufe korrekt an und koordiniert alle beweglichen Teile. Darüber hinaus kann sie die Bereitstellung und Verwaltung der Architektur des KI-Agenten erleichtern. Beispiele für Ausführungslaufzeiten sind LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen und andere.

Weiterführende Literatur:

• Einblick in den Tech-Stack von KI-Agenten
• Die besten KI-Web-Scraping-Tools: vollständiger Vergleich
• Erstellen von KI-fähigen Vektordatensätzen für LLMs: Ein Leitfaden mit Bright Data, Google Gemini und Pinecone

Arten von KI-Agenten

In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die verschiedenen Arten von KI-Agenten. Diese werden nach ihrem Entscheidungsniveau und der Art und Weise, wie sie mit ihrer Umgebung interagieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, klassifiziert.

Hinweis: Es gibt viele Möglichkeiten, KI-Agenten zu kategorisieren, aber diese Klassifizierung ist eine der relevantesten. Das liegt daran, dass sie klar definiert, wie sich ein Agent verhält und Entscheidungen trifft. Andere mögliche Klassifizierungen basieren auf dem Paradigma des Denkens, wie z. B. ReAct, ReWOO und andere.

Weiterführende Literatur:

• Einblick in das ReAct-Designmuster: Wie moderne KI denkt und handelt

Einfache Reflex-Agenten

Der einfache Reflexagent ist der grundlegendste Typ eines KI-Agenten. Er stützt sich bei seinen Entscheidungen ausschließlich auf die aktuellen Umwelteinflüsse und eine Reihe vordefinierter Bedingungs-Aktions-Regeln. Er speichert weder einen internen Zustand noch Erinnerungen an vergangene Erfahrungen und berücksichtigt auch keine zukünftigen Konsequenzen. Seine Handlungen sind unmittelbar und reaktiv.

Modellbasierte Reflexagenten

Ein modellbasierter Reflexagent ist eine Weiterentwicklung des einfachen Reflexagenten. Er verfügt über ein internes Modell der Welt, das ihm hilft, den aktuellen Zustand zu verfolgen und zu verstehen, wie sich vergangene Interaktionen oder Handlungen auf die Umgebung ausgewirkt haben. Das bedeutet, dass er auch in teilweise beobachtbaren Umgebungen funktionieren kann.

Obwohl er weiterhin Bedingungs-Aktions-Regeln verwendet, basiert die Entscheidung sowohl auf der aktuellen Wahrnehmung als auch auf dem abgeleiteten internen Zustand. Dieses Gedächtnis und diese Schlussfolgerungen über die Dynamik der Umgebung ermöglichen fundiertere und effektivere Entscheidungen als bei seinem einfacheren Gegenstück.

Zielbasierte Agenten

Zielbasierte Agenten sind proaktiv und haben ein bestimmtes Ziel oder eine bestimmte Aufgabe. Sie nutzen Planung und Schlussfolgerungen, um verschiedene mögliche Handlungen zu bewerten und die Abfolge von Schritten auszuwählen, die sie der Erreichung dieses Ziels näher bringen. Diese KI-Agenten können den gewünschten zukünftigen Zustand vorhersehen und treffen ihre Entscheidungen auf der Grundlage einer logischen Bewertung der Ergebnisse im Verhältnis zum Ziel.

Nutzenbasierte Agenten

Nutzenbasierte Agenten gehen über die einfache Zielerreichung hinaus, indem sie eine Nutzenfunktion verwenden, um den Gesamtnutzen oder das Gesamtglück zu maximieren. Sie bewerten eine Reihe möglicher Ergebnisse und weisen jedem einen numerischen Nutzwert zu, wodurch sie differenzierte Entscheidungen treffen können, die konkurrierende Ziele oder Kompromisse (z. B. Geschwindigkeit vs. Sicherheit) ausgleichen.

Lernende Agenten

Ein lernender Agent verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit, indem er sich auf der Grundlage von Rückmeldungen aus seiner Umgebung an neue Erfahrungen und Daten anpasst. Er aktualisiert sein Verhalten kontinuierlich durch eine Lernkomponente. Ein gängiger Mechanismus zur Implementierung lernender Agenten ist das verstärkende Lernen, bei dem der Agent durch kontinuierliches Ausprobieren lernt, welche Aktionen seine Belohnung maximieren.

Weiterführende Literatur:

• Was ist überwachtes Fine-Tuning in LLMs?

Multi-Agent-Systeme

Multi-Agent-Systeme umfassen mehrere interagierende Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Agenten auf höherer Ebene können sich auf übergeordnete Ziele konzentrieren, während Agenten auf niedrigerer Ebene bestimmte Teilaufgaben übernehmen. Das Kernkonzept ist die KI-Orchestrierung, bei der ein System diese verschiedenen Agenten integriert, um komplexe Aufgaben über mehrere Domänen hinweg zu verwalten. Eine der beliebtesten Bibliotheken zur Implementierung von Multi-Agent-Systemen ist CrewAI.

Weiterführende Literatur:

• Aufbau eines Immobilienmaklers mit CrewAI & Bright Data
• Erstellen eines Multi-Source-Review-Intelligence-Agenten mit CrewAI und Bright Data
• Content-Optimierung für GEO mit CrewAI und Bright Data

Aufbau eines KI-Agenten: Von der Idee bis zur Bereitstellung

Die folgenden Schritte zeigen Ihnen alles, was Sie tun müssen, um einen KI-Agenten von Grund auf aufzubauen und online zu stellen. Lassen Sie uns diese gemeinsam durchgehen!

1. Definieren Sie den Zweck

Überlegen Sie sich, welche Aufgaben der Agent auf hoher Ebene übernehmen soll und welche Szenarien er abdecken können muss. Agenten sollten so spezialisiert sein, dass sie bestimmte Probleme lösen können. Manchmal möchten Sie jedoch Agenten erstellen, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen und mehrere Anwendungsfälle abdecken können.

Unabhängig davon müssen Sie sich über den Zweck Ihres KI-Agenten im Klaren sein. Möglicherweise stellen Sie sogar fest, dass Sie keinen vollständigen Agenten benötigen und ein einfacher KI-Workflow ausreicht.

2. Entwerfen Sie den Agent-Workflow

Stellen Sie den Agenten visuell als Karte mit Knoten dar, wobei jeder Knoten einer Komponente entspricht, wie im folgenden Beispiel:

In einigen Fällen ist es besser, in Schritten statt in Komponenten zu denken. Dieser Prozess hilft Ihnen, den Workflow klar zu definieren und die erwarteten Ein- und Ausgänge für jeden Knoten/Schritt festzulegen.

3. Datenquellen auswählen

Ein KI-Agent ist nur so leistungsfähig wie die Daten und Informationen, auf die er zugreifen kann. Daher müssen Sie die Daten identifizieren und bereitstellen, die Ihre KI-Modelle benötigen, um ihre Ziele zu erreichen. Dazu können APIs, Webdaten, Datensätze, Datenbanken oder andere Datenquellen gehören. Beachten Sie, dass nicht alle Datenformate für die KI-Erfassung ideal sind, wie empirische Benchmarks gezeigt haben.

In dieser Hinsicht bietet Bright Data eine umfangreiche KI-fähige Produktinfrastruktur, darunter:

• Web Unlocker API: Umgeht Anti-Bot-Schutzmaßnahmen auf Websites, sodass Sie jede Webseite im HTML- oder Markdown-Format abrufen können.
• SERP-API: Entsperrt Suchmaschinenergebnisse und extrahiert SERP-Daten aus den wichtigsten Suchmaschinen, um Websuchszenarien zu unterstützen.
• Web Scraper APIs: Vorkonfigurierte APIs für den strukturierten Abruf von Daten in KI-optimierten Formaten aus über 100 großen Domains.
• Browser API: Cloud-steuerbare Browser-Instanzen, die sich für programmatische Web-Interaktionen in die KI integrieren lassen und über integrierte Entsperrungsfunktionen verfügen.
• Crawl-API: Automatisiert die Extraktion von Inhalten aus beliebigen Domains und ruft den gesamten Website-Inhalt als Markdown, Text, HTML oder JSON ab.
• Trainingsdaten: KI-fähige öffentliche Webdaten und multimodale Datensätze von beliebten Plattformen mit mehreren Milliarden Einträgen.

4. Wählen Sie das/die KI-Modell(e) aus

Plattformen wie OpenRouter und Hugging Face listen mehrere tausend KI-Modelle auf. Einige sind universell einsetzbar, wie die Modelle von OpenAI oder Gemini, während andere für Nischenanwendungen optimiert sind. Wählen Sie basierend auf dem visuellen Workflow und der übergeordneten Architektur Ihres Agenten die KI-Modelle aus, die jeden Knoten mit LLM-Integration versorgen sollen.

Weiterführende Literatur:

• Feinabstimmung von GPT-OSS: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Unsloth
• Feinabstimmung von Llama 4 mit aktuellen Webdaten für bessere Ergebnisse
• Feinabstimmung von Gemma 3: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit benutzerdefiniertem Q&A-Datensatz
• So optimieren Sie GPT-4o mit einer Web-Scraper-API unter Verwendung von n8n

5. Integration mit Tools

LLMs eignen sich hervorragend für die Generierung von Inhalten, sind jedoch in anderen Funktionen und durch ihre Trainingsdaten eingeschränkt. Um die Fähigkeiten Ihres Agenten zu erweitern, identifizieren Sie die Tools, die Ihre LLM-gestützten Knoten benötigen. Diese Tools können individuell angepasst werden (z. B. durch Aufruf externer APIs), auf lokalen Task-Runner basieren oder aus gebrauchsfertigen Diensten wie MCP-Servern stammen.

Hinweis: Mit dem Web MCP von Bright Data können LLMs und KI-Agenten dank über 60 integrierten Tools effektiv auf das Web zugreifen und Online-Inhalte suchen, extrahieren und navigieren, ohne blockiert zu werden. Beachten Sie, dass es auch eine kostenlose Stufe für die Nutzung ohne Gebühren gibt.

Weiterführende Informationen:

• So integrieren Sie Bright Data Web MCP mit smolagents
• LangChain-Agenten einfach mit Bright Data Web MCP verbinden
• CrewAI & Bright Data Web MCP: Leitfaden für fortgeschrittenes Web-Scraping
• AutoGen AgentChat-Integration mit Bright Data Web MCP
• Integration von Pydantic KI mit Bright Data Web MCP
• Erstellen Sie KI-Agenten mit AWS Strands SDK + Bright Data MCP
• Bright Data Web MCP-Integrationen

6. Logik implementieren

Implementieren Sie Ihren Agenten mithilfe eines ausgewählten KI-Agenten-Frameworks oder einer Low-Code-/No-Code-Lösung, indem Sie Ihr Design in ein funktionales System übersetzen. Dazu gehört die Verbindung von KI-Modellen, Tools und anderen Komponenten.

Die Implementierung des KI-Agenten kann das Schreiben von Skripten, das Erstellen von Konfigurationsdateien und das Definieren von Eingabeaufforderungen umfassen, um LLM-gestützte Knoten bei der Ausführung ihrer spezifischen Aufgaben anzuleiten. Bei mehreren KI-Agenten können Sie auch Protokolle wie A2A (Agent-to-Agent) für die Kommunikation zwischen Agenten nutzen.

Weiterführende Literatur:

• Erstellen Sie KI-Agenten mit Pica und Bright Data
• Verwenden Sie Dify, um KI-Agenten mit Datenabruffunktionen zu erstellen
• Erstellen Sie KI-Agenten mit Webdaten unter Verwendung von LlamaIndex
• Erstellen Sie KI-Agenten mit Scraping-Funktionen in xpander.ai
• So erstellen Sie einen KI-Scraper mit Hugging Face und Bright Data

7. Testen und iterieren

Sobald der Agent lauffähig ist, testen Sie ihn sowohl in einfachen als auch in komplexen Szenarien. Vergewissern Sie sich, dass jeder Schritt die erwarteten Ein- und Ausgaben liefert. Das Testen hilft auch dabei, die Infrastruktur des Agenten zu verfeinern, z. B. indem Sie den Bedarf an zusätzlichen Tools, anderen Modellen oder besseren Eingabeaufforderungen ermitteln. Edge-Case-Tests sind besonders wichtig für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Darüber hinaus werden Sie wahrscheinlich auf einige Fehler stoßen und feststellen, dass Sie einen robusteren Fehlerbehandlungsprozess benötigen.

8. Bereitstellen und überwachen

Stellen Sie Ihren Agenten schließlich entweder in der Cloud oder vor Ort bereit. Implementieren Sie Überwachungstools, um das Verhalten des Agenten unter realen Bedingungen zu verfolgen. Das Feedback aus der Überwachung hilft Ihnen, den Agenten zu iterieren und zu verbessern. Denken Sie daran, dass möglicherweise neue Modelle, Tools oder Funktionen verfügbar werden. Aktualisieren Sie Ihren Agenten daher kontinuierlich, um die neuesten Fortschritte im Bereich der KI zu nutzen.

Weiterführende Literatur:

• Webinar-Hub von Bright Data
• Web Data Masterclass von Bright Data
• KI-Blogbeiträge von Bright Data

Die besten Tech-Stacks für die Entwicklung von KI-Agenten

Wie so oft in der Softwareentwicklung gibt es auch hier keinen einzigen „besten” Tech-Stack für die Entwicklung von KI-Agenten. Der Erfolg hängt vielmehr davon ab, für jede Komponente, die am Entwicklungsprozess von KI-Agenten beteiligt ist (z. B. KI-Anbieter, LLMs, Datenbanken, Prompt-Versionierungstools usw.), die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Hier konzentrieren wir uns auf den wichtigsten Aspekt des Stacks: das Framework oder die Lösung, die für die eigentliche Erstellung des KI-Agenten verwendet wird!

Nachfolgend finden Sie eine Tabelle mit mehr als 15 der beliebtesten Open-Source-Optionen, sortiert nach GitHub-Sternen:

Hinweis: Bright Data ist über MCP offiziell in die meisten der oben aufgeführten Technologien sowie in viele andere integriert. Entdecken Sie alle über 70 verfügbaren Integrationen.

Weiterführende Literatur:

• Die 13 besten Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten im Jahr 2026

Beispiele für KI-Agenten

Nachdem Sie nun ein klares Verständnis davon haben, was KI-Agenten sind, wie sie funktionieren, woraus sie bestehen und mit welchen Tools sie erstellt werden, besteht der letzte Schritt darin, sie in Aktion zu sehen.

Aus diesem Grund empfehlen wir Ihnen, sich unsere KI-Agenten-Präsentation anzusehen, die eine Auswahl von KI-Agenten enthält, die mit verschiedenen Technologien erstellt wurden und für eine Vielzahl von Anwendungsfällen ausgelegt sind.

Weiterführende Literatur:

• TrendScan: Eine Multi-Source-Plattform für Unternehmensinformationen zur automatisierten Erfassung und KI-gestützten Analyse von Unternehmensdaten aus Crunchbase, LinkedIn, Reddit und Twitter/X.
• Unified Search Agent: Ein hochentwickelter multimodaler Suchagent, der mit LangGraph erstellt wurde und auf der Grundlage der Klassifizierung der Suchanfrage intelligent zwischen Google-Suche und Web-Scraping wechselt.
• Real Estate AI Agent System: Ein intelligentes Python-System, das Immobilien-Daten als strukturierte JSON-Dateien mithilfe von KI-Agenten, Nebius Qwen LLM und Bright Data Web MCP extrahiert.
• GEO AI Crew: Ein KI-gestütztes Tool zur Überprüfung und Optimierung von Website-Inhalten durch Crawling von URLs, Analyse von H1s und Generierung umsetzbarer GEO-Empfehlungen mit CrewAI.
• FactFlux: Ein intelligentes Multi-Agent-System zur Überprüfung von Social-Media-Beiträgen mithilfe des Agno-Frameworks und Bright Data-Tools.
• AI Travel Planner: Ein KI-Agent, der die Reiseplanung mit n8n und Echtzeit-Scraping mit Bright Data automatisiert.

Fazit

In diesem Artikel haben Sie alles Wissenswerte über die Entwicklung von KI-Agenten erfahren. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, verfügen Sie nun über die Informationen, die Sie für die Entwicklung von KI-Agenten benötigen, sowie über zahlreiche Ressourcen für weiterführende Lektüre, um sich noch besser in diesem Trendthema auszukennen.

Unabhängig davon, welche Ziele Sie mit der Erstellung von KI-Agenten verfolgen, macht ein zuverlässiger Partner für Webdaten den entscheidenden Unterschied. Schließlich sind Agenten, wie hier hervorgehoben, nur so gut wie ihr Wissen, das wiederum vollständig von den Daten abhängt, auf die sie zugreifen können.

Hier kommt Bright Data ins Spiel und bietet eine komplette Infrastruktur von KI-Lösungen zur Unterstützung einer Vielzahl von Agentenszenarien und Anwendungsfällen.

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FAQ

KI-Agenten vs. agentische KI: Was ist der Unterschied?

KI-Agenten führen ganze Prozesse autonom aus. Im Gegensatz dazu bezieht sich agentische KI auf ein übergeordnetes System, das in der Lage ist, mehrere Agenten zu koordinieren, um komplexere Ziele zu erreichen. Es kann ohne kontinuierliche menschliche Eingaben planen, argumentieren und sich dynamisch anpassen. Kurz gesagt: KI-Agenten übernehmen Aufgaben, während agentische KI als intelligente Infrastruktur dient, die diese Aufgaben koordiniert.

KI-Agenten vs. KI-Workflows: Was sind die Hauptunterschiede?

KI-Workflows sind Prozesse, die einer vordefinierten Abfolge von Schritten oder einer vordefinierten Logik folgen. Sie eignen sich hervorragend für eine hohe Vorhersagbarkeit und sind ideal für strukturierte, sich wiederholende Aufgaben. KI-Agenten hingegen sind nicht-deterministische Systeme, die über Autonomie verfügen und mithilfe von Schlussfolgerungen dynamisch planen, Tools auswählen und ihre Aktionen in Echtzeit anpassen. Sie eignen sich ideal für offene Probleme, bei denen der Lösungsweg nicht vordefiniert ist.

Was sind die besten Technologien zum Aufbau von KI-Agenten?

Agentische KI konzentriert sich auf die autonome Ausführung von Aufgaben wie Planung, Werkzeuggebrauch, Zustandsverfolgung und Entscheidungsfindung, um Ziele zu erreichen. Generative KI (auch GenAI genannt) erstellt hingegen neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Code auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen. Agentische KI koordiniert also, während generative KI erstellt. Tauchen Sie tiefer in unseren Artikel über agentische KI vs. generative KI ein.

Was sind die besten MCP-Server für die Integration von KI-Agenten?

Zu den MCP-Servern für KI-Agenten gehören Bright Data’s Web MCP für Echtzeit-Webdaten und strukturierte Extraktion, GitHub für die Automatisierung von Entwicklungsworkflows, Supabase für Datenbank- und Backend-Management, Playwright MCP für Browser-Automatisierung und Notion für Wissensmanagement. Weitere bemerkenswerte Server sind Atlassian, Serena, Figma und Grafana. Entdecken Sie sie alle in unserem Artikel über die besten MCP-Server für KI-Agenten.

Was ist Agentic RAG?

Agentic RAG ist eine fortschrittliche Form von RAG (Retrieval-Augmented Generation), die autonome KI-Agenten nutzt, um den Prozess der Abfrage und Antwortgenerierung intelligent zu steuern und anzupassen. Erfahren Sie, wie Sie mit Bright Data ein agential RAG-System aufbauen können.