Schlagwort: Agents
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Agentic Browsing: Wie Browser‑Agenten arbeiten und wie Sie sich schützen
Agentic Browsing bezeichnet Browser‑Funktionen, bei denen künstliche Intelligenz als autonomer Agent Webseiten selbstständig durchsucht, Formulare ausfüllt und Entscheidungen trifft. Für Anwender kann das Zeit sparen,

In‑Chat Checkout: Wie Einkaufen direkt im Chat funktioniert
In‑Chat Checkout bietet den kompletten Bezahlvorgang innerhalb einer Messaging‑ oder Chatbot‑Konversation. Für Nutzer kann das bedeuten: Produkt entdecken, bezahlen und Bestätigung erhalten, ohne die Unterhaltung

KI‑Agenten: Wie autonome Assistenten Arbeit erleichtern
KI-Agenten helfen, wiederkehrende digitale Aufgaben selbstständig auszuführen und Datenquellen gezielt zu nutzen. In dieser Übersicht zeigt sich, welche technischen Bausteine, typischen Anwendungsfälle und Risiken hinter

KI‑Agenten: Wie autonome Helfer Arbeit und Alltag verändern
KI-Agenten helfen dabei, wiederkehrende Informations‑ und Organisationsaufgaben selbstständig zu erledigen. Sie kombinieren ein Sprachmodell mit Zugriff auf Werkzeuge wie Websuche, Kalender oder Dateisystem und können

Gemini‑Agenten im Workspace: KI‑Agenten, die Routineaufgaben übernehmen
Gemini‑Agenten können wiederkehrende Aufgaben in Google Workspace automatisieren und so Arbeitszeit sparen. Diese Agenten lassen sich ohne Programmierkenntnisse in Workspace Studio zusammenstellen, mit Triggern (z.

ReMem Framework: Wie LLM‑Agenten aus Erfahrungen lernen
Das ReMem Framework verbessert, wie Sprachmodelle vergangene Interaktionen speichern und wiederverwenden, sodass Agenten komplexere Aufgaben mit wiederkehrenden Informationen besser lösen. Im Abstract erläutert dieses Stück,

Warum AI‑Agenten in der Praxis oft scheitern
Viele Unternehmen und Anwender erwarten von AI‑Agenten autonome Unterstützung bei Recherche, Terminkoordination oder Datenpflege. Warum funktionieren AI‑Agenten nicht in der Praxis? Die Antwort liegt oft

Top AI-Startups 2025: Listen, Funding und Trends
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Computer‑Use‑Agenten: Wie KI Ihren PC sicher steuert
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PropensityBench: Warum Agenten unter Druck riskanter handeln
PropensityBench ist ein 2025 entwickeltes Benchmark, das die Neigung von KI‑Agenten zu riskantem Verhalten in realitätsnahen Szenarien misst. Es zeigt, wie Zeitdruck, knappe Ressourcen und

Agent0 einfach erklärt: Wie selbstlernende Agenten ohne Daten arbeiten
Agent0 ist ein Ansatz für selbstverbessernde KI-Agenten, die praktisch ohne externe Trainingsdaten auskommen. In einfachen Worten: Ein Curriculum‑Agent erzeugt Aufgaben, ein Executor‑Agent löst sie mit

Fara-7B: Ein 7 Milliarden‑Parameter‑Agent für Computer‑Aufgaben
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Computer‑Use‑Agents: Wie KI Ihren Rechner steuern kann
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Rollouts effizient machen: Wie Reinforcement Learning schneller und günstiger lernt
Dieses Artikel erklärt, wie Reinforcement Learning Rollouts optimiert werden können, damit Trainings schneller laufen und weniger Rechenkosten anfallen. Es zeigt fundamentale Prinzipien von Rollouts, vergleicht