KI News: Kurz und klar.

In der Welt der Agentic AI, wo Systeme über lange, stochastische Interaktionsspuren hinweg ihre Handlungen anpassen, stellt die Gewährleistung von Sicherheit eine besondere Herausforderung dar. Das Verhalten dieser Agenten hängt von nichtdeterministischen Umgebungen und probabilistischen Modellausgaben ab, was herkömmliche Prüfmethoden erschwert.

Shopify erweitert die Kernprozesse des Enterprise-Commerce durch den Einsatz von Agentic AI. Dabei werden operative Abläufe automatisiert und gleichzeitig neue Vertriebskanäle erschlossen.

Agentic AI, auch bekannt als KI-Agenten, rückt von der Experimentierphase in die Unternehmenspraxis vor. Unternehmen nutzen zunehmend autonome Agenten, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu treffen.

In einem neuen Tutorial wird gezeigt, wie man mit LangGraph und OpenAI ein wirklich fortschrittliches Agentic‑AI‑System konzipiert, das weit über die üblichen Planner‑Executor‑Schleifen hinausgeht.

Agentic AI markiert einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise, wie autonome Systeme denken, planen und komplexe Aufgaben ausführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Prompting-Ansätzen verbinden Agentic-Workflows mehrere spezialisierte Agenten, unterschiedliche große Sprachmodelle (LLMs), tool-gestützte Fähigkeiten, Orchestrierungslogik und externe Systeminteraktionen zu dynamischen Pipelines, die eigenständig Entscheidungen treffen und handeln können.

In der rasanten Welt der Fahrzeug‑zu‑Alles‑Netze (V2X) ist ein schneller und zuverlässiger Informationsaustausch entscheidend. Traditionelle Kommunikationsprotokolle erzeugen oft unnötigen Overhead und Verzögerungen, während aktuelle Trajektorienvorhersagemodelle häufig weder die Umgebung richtig wahrnehmen noch logische Schlüsse ziehen können.

Ein neues Forschungsdokument, veröffentlicht auf arXiv (2511.22737v1), stellt ein Agentic Artificial Intelligence (AI)-Modell vor, das Menschen mit Behinderungen und neurodivergenten Merkmalen dabei unterstützen soll, gesünder zu leben und ihren Alltag besser zu strukturieren.

Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv (2511.17332v1) beleuchtet die Vision von Agentic AI, die darauf abzielt, Systeme mit dauerhafter Autonomie, fundiertem Denken und effektiver Interaktion auszustatten. Die Autoren betonen, dass die reine Idee von „Agency“ allein nicht ausreicht – sie muss durch konkrete Modelle der Kognition, Kooperation und Governance ergänzt werden.

In dem Artikel „Music, Lyrics, and Agentic AI: Building a Smart Song Explainer using Python and OpenAI“ wird Schritt für Schritt gezeigt, wie man mit Python und der OpenAI‑API einen intelligenten Song‑Explainer entwickelt. Dabei werden die wichtigsten Bausteine erläutert: die Einrichtung der Entwicklungsumgebung, die Installation der benötigten Bibliotheken und die sichere Handhabung des OpenAI‑API‑Schlüssels.

Die neueste Ausgabe der AI On Blog-Serie beleuchtet die spannendsten Entwicklungen im Bereich Agentic AI, Chatbots und Copilots. Dabei liegt der Fokus auf praktischen Anwendungen und den neuesten Techniken, die die Grenzen der künstlichen Intelligenz erweitern.

In diesem Beitrag wird gezeigt, wie man mit dem CrewAI‑Framework ein eigenes Agentic AI‑System aufbaut. Durch die Koordination spezialisierter Agenten, die jeweils unterschiedliche Rollen und Werkzeuge besitzen, entsteht ein Multi‑Agenten‑Team, das optimierte Inhalte für verschiedene Social‑Media‑Plattformen erstellen kann. Der Artikel erschien ursprünglich auf Towards Data Science.

In der KI-Welt gilt lange die Idee, dass mehr Daten gleich bessere Modelle bedeuten. Unternehmen investieren daher oft in riesige Datensätze, um ihre Algorithmen zu schärfen.

Mit der Reife von agentic AI eröffnen sich neue Möglichkeiten im Finanzsektor. Banken setzen agentic AI vermehrt ein, um Prozesse zu optimieren, komplexe Systeme zu navigieren und große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren. Dadurch können Entscheidungen getroffen und Maßnahmen ergriffen werden – mit oder ohne menschliches Eingreifen.

Die neue Open‑Source‑Plattform AWorld ermöglicht es, Agenten-Umwelt-Interaktionen in großem Maßstab zu orchestrieren. Durch die Verteilung der Aufgaben auf einen Cluster wird die Erfassung von Erfahrungen um 14,6‑mal schneller als bei herkömmlicher, sequentieller Ausführung auf einem einzelnen Knoten erreicht.

Agentic AI wird als die nächste große Welle der künstlichen Intelligenz bezeichnet. Laut dem Capgemini Research Institute könnte diese Technologie bis 2028 einen wirtschaftlichen Mehrwert von bis zu 450 Mrd. USD schaffen. Trotz dieses enormen Potenzials ist die tatsächliche Verbreitung noch gering: Nur etwa 2 % der Unternehmen haben Agentic AI bereits in großem Umfang eingesetzt.

Agentic AI verändert die Arbeitswelt der Technologiebranche grundlegend. Von der Datenanalyse bis hin zu strategischen Entscheidungen übernehmen die neuen KI‑Modelle zunehmend eigenständige Aufgaben.

Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) hat die KI-Landschaft revolutioniert und die Ära der generativen Anwendungen eingeläutet. Aufbauend auf diesen Fähigkeiten entsteht Agentic AI – autonome, zielorientierte Systeme, die selbstständig logische Schlüsse ziehen, Informationen abrufen und handeln können.

Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle hat ein neues Kapitel in der künstlichen Intelligenz eröffnet: Agentic AI. In diesem Feld agieren intelligente Agenten eigenständig, verfolgen Ziele, nutzen Kontextwissen und koordinieren sich dynamisch in Multi‑Agent‑Systemen.