Multi-Agenten-System

Multi-Agenten-System

Begriffserklärung

Definition und Bedeutung

Ein Multi-Agenten-System ist ein Aufbau, bei dem mehrere autonome KI-Agenten zusammenarbeiten und jeweils einen spezifischen Teil einer größeren Aufgabe übernehmen. Typischerweise koordiniert ein Orchestrator-Agent den Workflow, während Spezialagenten definierte Teilaufgaben ausführen. In Unternehmensumgebungen ermöglichen Multi-Agenten-Systeme die vollständige Automatisierung komplexer Workflows – von der Recherche über die Content-Erstellung bis zur Distribution.

Die Architektur hinter LIZ AI basiert auf Multi-Agenten-Prinzipien: Spezialisierte Agenten übernehmen Datenabruf, Inhaltskomposition, Markenkonformität und Distribution – und liefern gemeinsam fertige, produktionsreife Präsentationen.

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Andere Begriffe

Formelle Kommunikation

Formale Kommunikation folgt festgelegten Kanälen, Strukturen und Protokollen innerhalb einer Organisation oder Institution. Sie umfasst offizielle Ankündigungen, Geschäftsberichte, schriftliche Richtlinien und Präsentationen über autorisierte Wege. Formale Kommunikation wird sorgfältig formuliert, dokumentiert und unterliegt oft Genehmigungs- oder Überprüfungsprozessen. Sie gewährleistet Nachvollziehbarkeit und Konsistenz, insbesondere in regulatorischen oder rechtlichen Kontexten.

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.pps Dateiendung

Eine .pps-Datei ist ein älteres PowerPoint-Präsentationsformat, das beim Öffnen direkt in den Präsentationsmodus wechselt statt den Bearbeitungsmodus anzuzeigen. Das macht es beliebt für die Verteilung fertiger Präsentationen. Das .pps-Format wurde mit Office 2007 durch .ppsx ersetzt, das auf einer offenen XML-Struktur basiert.

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Generative Engine Optimization (GEO)

Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die Praxis, Inhalte so zu gestalten, dass die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten verbessert wird – anstatt ausschließlich für klassische Suchergebnisse zu optimieren. Da KI-generierte Antworten mehr als 60 % aller Suchanfragen ausmachen, ist GEO zu einer zentralen Disziplin geworden – ergänzend zu klassischen Prompt-Engineering-Strategien.

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Human-in-the-Loop (HITL)

Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet ein KI-Designmuster, bei dem ein Mensch an bestimmten Entscheidungspunkten einbezogen wird, um die Aktionen der KI zu prüfen oder zu genehmigen. HITL ergänzt KI-Guardrails als zentrales Governance-Prinzip im Enterprise-Agentic AI-Bereich: Es balanciert die Effizienz der Automatisierung mit der Verantwortlichkeit menschlicher Aufsicht.

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