FIG 01 Insights
Praxiswissen.
Was wir mit KI-Agenten lernen.
Antworten
Alle 18 Antworten (EN)KI-Agenten im Alltag: Was kostet ihre Arbeit, wer prüft das Ergebnis und wer trägt die Verantwortung?
Wie verteilen Sie ein KI-Budget im Team?
KI-Ausgaben pro Person, Team oder Aufgabe planen: Ein Beispiel zeigt, wann Sie Mehrbedarf klären und was eine Warnung oder technische Sperre bewirkt.
Antwort lesen Read in EnglishBegriffe
7 BegriffeAgentische oder generative KI?
Generative KI erstellt Inhalte. Ein agentisches System kann auch nächste Schritte wählen und mit freigegebenen Werkzeugen ausführen. Beide können dasselbe Modell nutzen. Entscheidend ist, welche Arbeit das System übernimmt und wann ein Mensch prüft.
Agent, Assistent oder Chatbot?
Ein Chatbot ermöglicht Gespräche, ein Assistent unterstützt Aufgaben. Ein Agent kann nächste Schritte wählen und mit freigegebenen Werkzeugen ausführen. Die Begriffe überschneiden sich. Prüfen Sie die tatsächliche Aufgabe, Berechtigungen und menschliche Kontrolle.
Was ist eine hybride Organisation?
Menschen und KI-Agenten übernehmen klar verteilte Rollen. Der Agent bereitet etwa einen Kundentermin vor; ein Mensch prüft und entscheidet. Dazu gehören vereinbarte Grenzen und jemand, der übernimmt, wenn der Agent nicht weiterkommt.
Was ist Agent Experience (AX)?
Wie gut kann KI einen digitalen Service im Auftrag eines Menschen finden, verstehen und nutzen? Das beschreibt Agent Experience.
Was wir mit Agenten lernen. Für Sie.
Erfolge, Fehler und Kosten aus dem Agentenalltag bei uns und unseren Kunden. Von den Menschen, die daran arbeiten. In wenigen Minuten gelesen.
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Field Notes
Alle zwei WochenKonkrete Erfahrungen mit KI-Agenten: Was funktioniert, was scheitert und was wir im Alltag ändern. Mit Beispielen und Ideen für Ihr eigenes Projekt.
The Benchmark
4×/JahrWir lesen Studien zu KI-Agenten und teilen wichtige Zahlen, Quellen und Grenzen. So können Sie beurteilen, was für Ihre Arbeit gilt.
Best Practices
DemnächstAgenten bei der Arbeit: Demos, Videos und Einblicke mit einer Idee für das eigene Unternehmen. Zweimal im Jahr geplant, mit dem nötigen Kontext, um die Beispiele einzuordnen.
Fragen dazu
Zu diesem BereichWas sind die MING Labs Insights?
Antworten, Erfahrungen und Begriffe zu Agent Experience und hybriden Organisationen. Die Beiträge unterscheiden veröffentlichte Erfahrungen, vorgeschlagene Methoden und erfundene Beispiele. Jede Seite nennt Quellen und Grenzen. Ein Methodenvorschlag ist noch kein gemessenes Kundenergebnis.
Wie ordnen wir die Belege ein?
Die Seiten kennzeichnen Belege je nach Quelle und Methode als Gold, Silber, Bronze, eigene Methodik oder Erfahrungsbericht. Die Verlässlichkeit bewerten wir von A bis D; unter B werden Seiten nicht indexiert. Verweise wie [S1] führen zu den Quellen und den belegten Aussagen. Eigene Berichte bleiben eigene Belege, auch mit Zahlen.
Was unterscheidet Artikel, Begriffe und Antworten?
Artikel erzählen ausführlicher von unserer Arbeit. Begriffsseiten erklären Fachbegriffe und die Gedanken dahinter. Antworten helfen bei konkreten Entscheidungen, etwa zur Partnerwahl oder zum Test eines Agenten. Alle drei Formate nennen ihre Quellen und Grenzen.
Wer schreibt die MING Labs Insights?
Die MING-Gründungspartner Marc Seefelder, Sebastian Mueller und Matthias Roebel bringen ihre Erfahrungen ein. Artikel und Begriffsseiten nennen einen Autor. Antworten pflegen wir als Veröffentlichungen von MING Labs ohne persönliche Autorenzeile. Jede Seite nennt die Quellen ihrer Aussagen.
Wie greifen KI-Agenten auf die Inhalte zu?
Jede öffentliche Insights-Seite hat eine vollständige Markdown- und JSON-Fassung: .md oder .json an die URL anhängen. Das Verzeichnis listet Beiträge und vorhandene Sprachfassungen. llms.txt hilft bei der Suche; robots.txt enthält die Regeln für Crawler.
Was tragen Hyperize und MING Labs bei?
Hyperize liefert Methoden und Technik für auffindbare, maschinenlesbare Inhalte. MING Labs entwickelt individuelle Tools, Anbindungen und Unternehmensagenten. Dafür muss Hyperize keine technische Plattform sein. Unsere eigenen Websites zeigen die Anwendung; sie sind keine externen Kundenergebnisse.
