KI-Glossar

Verstehen Sie die Sprache der KI-Orchestrierung. Alle wichtigen Begriffe – verständlich, praxisnah, ohne Fachchinesisch.

A

Agent (KI-Agent)

Ein autonomes KI-System, das Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Tools nutzt. Anders als einfache Chatbots kann ein Agent mehrere Schritte planen, auf Änderungen reagieren und aus Feedback lernen.

API (Application Programming Interface)

Eine Schnittstelle, über die Software-Systeme miteinander kommunizieren. KI-Orchestratoren nutzen APIs um CRM, ERP, E-Mail und andere Tools anzubinden.

Autonome Agenten

KI-Agenten, die ohne menschliche Eingriffe selbstständig arbeiten – von der Problemerkennung bis zur Lösungsumsetzung.

C

Chain-of-Thought (CoT)

Eine Technik, bei der die KI Schritt-für-Schritt "laut denkt", um komplexe Probleme zu lösen. Verbessert Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit.

Context Window

Der "Arbeitsspeicher" eines KI-Modells – wie viel Text es gleichzeitig verarbeiten kann. Größere Context Windows ermöglichen längere Gespräche und mehr Dokument-Analyse.

E

Embeddings

Mathematische Darstellungen von Text, die semantische Ähnlichkeit erfassen. Ermöglichen intelligente Suche und Clustering.

Eskalation

Übergabe einer Aufgabe an einen Menschen, wenn die KI an ihre Grenzen stößt oder eine Entscheidung unsicher ist.

F

Few-Shot Learning

Die KI lernt aus wenigen Beispielen (2-5), wie eine Aufgabe zu lösen ist – ohne aufwendiges Training.

Fine-Tuning

Anpassung eines vortrainierten KI-Modells an spezifische Aufgaben oder Daten. Teurer als Prompting, aber oft genauer.

G

Guardrails

Sicherheitsmechanismen, die verhindern, dass KI unerwünschtes Verhalten zeigt oder falsche Entscheidungen trifft.

H

Halluzination

Wenn eine KI plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen generiert.

Human-in-the-Loop (HITL)

Ein Mensch prüft oder genehmigt kritische KI-Entscheidungen, bevor sie umgesetzt werden.

K

KI-Orchestrator

Die zentrale Steuerungsschicht, die mehrere KI-Agenten, Tools und Datenquellen koordiniert. Der "Dirigent" eures KI-Ökosystems.

L

LLM (Large Language Model)

Ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache versteht/generiert.

Latency

Die Verzögerung zwischen Anfrage und Antwort. Bei KI oft 1-5 Sekunden.

M

Multi-Agenten-System

Mehrere spezialisierte KI-Agenten arbeiten zusammen an komplexen Aufgaben.

O

Orchestrierung

Die Koordination mehrerer KI-Agenten und Tools zu einem funktionierenden Gesamtsystem – wie ein Orchester, das zusammen Musik macht.

P

Prompt

Die Anweisung an eine KI, die bestimmt, was sie tun soll.

Prompt Engineering

Die Kunst, präzise und effektive Prompts zu schreiben, um beste KI-Ergebnisse zu erzielen.

R

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Die KI greift auf echte Datenquellen (Datenbanken, Dokumente) zu, bevor sie antwortet – verhindert Halluzinationen.

Reasoning

Die Fähigkeit einer KI, logisch zu denken, Probleme zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

S

Sentiment-Analyse

KI erkennt die Stimmung in Texten (positiv, negativ, neutral).

System Prompt

Die grundlegende Anweisung, die das Verhalten eines Agenten definiert (z.B. "Du bist ein professioneller Support-Agent").

T

Tool Use / Function Calling

Die Fähigkeit einer KI, externe Tools zu nutzen (APIs, Datenbanken, Berechnungen).

Token

Die kleinste Einheit, in der KI Text verarbeitet. 1 Token ≈ 0,75 Wörter (Englisch).

W

Workflow

Eine Abfolge von Schritten, die ein Prozess durchläuft.

Z

Zero-Shot Learning

Die KI löst Aufgaben ohne Beispiele – nur durch Anweisung.