Oracle KI-Agenten: Top 15 Anwendungsfälle & 5 Vorteile

72% der Unternehmen setzen KI-Lösungen ein.¹ Oracle nutzt KI-Agenten, die Large Language Models, Natural Language Processing und Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinieren.

Entdecken Sie Oracle KI-Agenten, ihre Anwendungsfälle und Vorteile:

Was sind Oracle KI-Agenten?

OCI Generative KI Agents ist ein vollständig verwalteter Service, der Large Language Models (LLMs) mit einem intelligenten Retrieval-System integriert. Es ist darauf ausgelegt, relevante Antworten durch die Suche in einer angegebenen Wissensbasis bereitzustellen.

Oracle bietet jetzt mehr als 600 KI-Agenten innerhalb seiner Fusion Cloud Applications Suite, zusammen mit über 100 zertifizierten Partner-Agenten im Fusion KI Agent Marketplace. Das Unternehmen hat 22 neue Fusion Agentic Applications eingeführt, die aus Teams von KI-Agenten aufgebaut sind, die in Oracle Fusion Cloud Applications für HR, Finanzen, Lieferkette und Kundenerfahrung integriert sind.²

Diese KI-Agenten sind darauf ausgelegt, mehrstufige Prozesse zu bewältigen, sich an neue Situationen anzupassen und auf Natural-Language-Prompts zu reagieren, was im Vergleich zu früheren regelbasierten Systemen mehr Flexibilität und Präzision bietet. OCI Generative KI Agents bietet mehrere Methoden zum Onboarding von Daten, die es Benutzern und ihren Kunden ermöglichen, über eine Chat-Schnittstelle oder eine API mit den Daten zu interagieren.

Hauptfunktionen

• Unterstützt verschiedene Daten-Onboarding-Methoden und Interaktionskanäle (Chat-Schnittstelle oder API).
• Generiert kontextuell relevante Antworten durch Abrufen von Informationen aus einer Wissensbasis.
• Bietet Quellenangaben für alle Antworten.
• Bietet hybride Suchfunktionen, die lexikalische und semantische Ansätze kombinieren.
• Beinhaltet Inhaltsmoderation für Eingaben und Ausgaben.
• Unterstützt mehrstufige Konversationen, die es Benutzern ermöglichen, Folgefragen zu stellen, die den vorherigen Kontext berücksichtigen.
• Kann Daten aus zweiachsigen Diagrammen und Referenztabellen in PDFs interpretieren, ohne explizite Beschreibungen visueller Elemente zu benötigen.
• Extrahiert und zeigt Hyperlinks aus PDF-Dokumenten in den Chat-Antworten an.

Wie funktionieren Oracle KI-Agenten?

1. Eingabe: Benutzeranfrage
   • Ein Benutzer sendet eine Natural-Language-Anfrage an den OCI Generative KI Agent.
   • Der Service kodiert die Anfrage und sendet sie zur Verarbeitung an den Unternehmensdatenspeicher (die Wissensbasis).
2. Verarbeitung: Anfrageverständnis und Planformulierung
   • Der KI-Agent, angetrieben von einem Large Language Model (LLM), interpretiert die Anfrage.
   • Er formuliert und führt einen Plan zur Generierung einer Antwort aus. Dies umfasst die folgenden Schritte:
     1. Durchsuchen der Wissensbasis nach relevanten Artikeln oder Dokumenten.
     2. Neueinstufung der abgerufenen Dokumente basierend auf semantischer Relevanz.
     3. Kombination der relevantesten Dokumente und der Benutzeranfrage zur Generierung einer kohärenten und kontextuell genauen Antwort.
3. Ausgabe: Antwortübermittlung
   • Der Agent sendet die formulierte Antwort an den Benutzer zurück.
   • Die Antwort enthält Verweise auf die Dokumente oder Quellen, die zur Generierung der Antwort verwendet wurden.

Agentische Orchestrierung

Oracle KI-Agenten betreiben Retrieval- und Antwortsysteme als Orchestratoren, die in der Lage sind, komplexe Workflows über Unternehmenstools und Datenquellen hinweg zu planen, zu koordinieren und auszuführen.

Im Gegensatz zu einzelfunktionaler Chat-gesteuerter KI ermöglicht agentische Orchestrierung es Modellen:

• Mehrstufige Ziele in strukturierte Ausführungspläne zu zerlegen
• Die richtigen Tools, APIs und Unternehmenssysteme zum richtigen Zeitpunkt auszuwählen und aufzurufen
• Den Zustand beizubehalten, Ausgaben zu validieren und sich durch iteratives Reasoning selbst zu korrigieren
• Aktionen über Retrieval-, Analyse- und Aufgabenausführungsebenen hinweg zu verketten
• Bei Bedarf über mehrere spezialisierte Sub-Agenten hinweg zu operieren (z. B. HR, Finanzen, Support)

Diese Orchestrierungsebene ermöglicht es Oracle KI-Agenten, über die Fragebeantwortung hinaus in die Prozessausführung überzugehen.

Für tieferen Kontext zur Orchestrierung, erkunden Sie:

• LLM-Orchestrierung
• Multi-Agenten-Orchestrierung
• Agentic AI ERP
• IT-Orchestrierung.

Da Agenten über interne Systeme hinaus expandieren, werden Web-Ausführungsumgebungen und Interoperabilitätsstandards entscheidend:

• Erkunden Sie Browser-MCP-Benchmarks, um MCP-Server-Infrastrukturen zu identifizieren, die Web-fähige Agenten unterstützen.
• Vergleichen Sie Remote-Browser, um zu beobachten, wie Agenten mit dem offenen Web interagieren.

Wissensbasis-Datentypen

Es gibt zwei verschiedene Möglichkeiten, wie Sie Daten für OCI Generative KI Agents zur Verwendung als Wissensbasis bereitstellen können. Eine Wissensbasis ist im Wesentlichen die Sammlung von Informationen oder Dokumenten, die der KI-Agent durchsucht, um Antworten zu generieren. Hier ist eine Aufschlüsselung, was jeder Typ bedeutet:

1. Service-verwaltete Option

Diese Option ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage zu speichern. Mit diesem Ansatz können Sie:

• Bis zu 1.000 Dateien hochladen, entweder Text- oder PDF-Dokumente, jedes mit einer maximalen Größe von 100 MB.
• Eine Limit-Erhöhung über den Oracle-Support anfordern, um mehr oder größere Dateien zu speichern.

2. Bring Your Own (BYO)-Optionen

Diese Option ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehenden Systeme zu nutzen, um die Daten zu hosten und zu verwalten, auf die der KI-Agent zugreifen wird. Oracle bietet Integration mit spezifischen Tools für diesen Zweck. Es ist auf Systemen verfügbar wie:

• Oracle Database 23c (KI Vector Search): Dies ist eine Datenbank, die erweiterte Suchfunktionen unterstützt, einschließlich Vektorsuche, die dem KI-Agenten hilft, relevante Daten effektiver abzurufen.
• OCI Search with OpenSearch: Diese Option verwendet OpenSearch, eine Suchmaschinentechnologie, um Ihre Daten zu indexieren und zu verwalten. Sie ermöglicht dem Agenten, effiziente Suchen auf den aufgenommenen und indexierten Daten durchzuführen.

Diese Option gibt Ihnen Flexibilität und Kontrolle, wenn Sie über eine Infrastruktur zum Speichern und Verwalten von Daten verfügen. Sie können den KI-Agenten in Ihre bestehenden Systeme integrieren, ohne Daten zu OCI Object Storage zu migrieren.

15 Oracle Generative KI Agents Anwendungsfälle

Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Agenten, wie Agentic RAG, kombinieren Retrieval- und Sprachgenerierungsfähigkeiten, um genaue und kontextbewusste Antworten zu produzieren. Der Agent ruft relevante Dokumente oder Daten ab und generiert kohärente Antworten basierend auf diesen Informationen.

Beispiele für Anwendungsfälle sind:

1. Kundenservice-Automatisierung: Ein Kundenservice-KI-Agent kann den Kundenservice optimieren, indem er Anfragen über Konversationsschnittstellen bearbeitet, Wissensbasisdaten abruft und komplexe Probleme an menschliche Agenten eskaliert. Dies gewährleistet eine schnellere Problemlösung und erhöht die Benutzerzufriedenheit. Die Automatisierung reduziert auch wiederkehrende Aufgaben, sodass sich Kundensupport-Teams auf personalisierte und höherwertige Interaktionen konzentrieren können.
2. Juristische Recherche: KI-Agenten können Juristen unterstützen, indem sie schnell umfangreiche Datenbanken nach Präzedenzfällen und Fallrecht durchsuchen. Diese Fähigkeiten verbessern die effiziente Ausführung von Planungs- und Rechercheaufgaben. Durch die Vereinfachung komplexer Suchen unterstützt KI eine schnellere Entscheidungsfindung und stellt sicher, dass juristische Teams Fristen einhalten und ihren Mandanten genaue Beratung liefern.
3. Finanzanalyse und Berichterstattung: KI-Agenten unterstützen Finanzteams bei der Analyse von Daten, der Erkennung von Anomalien und der Erstellung umfassender Berichte. Sie synthetisieren Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen wie Marktnachrichten und internen Berichten. Solche Tools verbessern das Finanzmanagement durch die Optimierung von Prozessen, das Vorschlagen von Korrekturmaßnahmen und die Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit bei Budgetierung, Prognose und Leistungsbewertung.
4. Pädagogische Nachhilfe: KI-Agenten fungieren als persönliche Tutoren, indem sie maßgeschneiderte Lernressourcen bereitstellen und komplexe Konzepte erklären. Diese Systeme passen sich den Bedürfnissen der Schüler an und bieten interaktive Bildungsinhalte und schrittweise Anleitung. Durch die Automatisierung des Ressourcenabrufs helfen sie Lernenden, akademische Ziele zu erreichen, während sie Pädagogen ermöglichen, sich auf innovative Lehrstrategien zu konzentrieren.
5. Inhaltserstellung: KI unterstützt Content-Ersteller durch das Abrufen relevanter Informationen, die Analyse von Trends und das Entwerfen von Vorschlägen für Artikel, Berichte oder Präsentationen. Diese Agenten beschleunigen den kreativen Prozess unter Beibehaltung der Originalität. Durch die Nutzung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten ermöglichen sie es Fachleuten, sich auf die Verfeinerung der Inhaltsqualität und die effektive Verbindung mit ihrem Publikum zu konzentrieren.
6. Technischer Support: KI-Agenten führen Benutzer durch die Fehlerbehebung, indem sie technische Handbücher und Foren zu prägnanten Lösungen synthetisieren. Sie lösen Probleme effizient und minimieren Ausfallzeiten. Diese Agenten unterstützen Support-Teams durch die Reduzierung der Arbeitsbelastung und die Bereitstellung konsistenter, genauer Lösungen, was die Benutzererfahrung in technischen Umgebungen erheblich verbessert.
7. Lieferkettenmanagement: KI-Agenten optimieren Lieferkettenabläufe durch die Aggregation von Daten zu Beständen, Lieferanten und Logistik. Sie analysieren Trends für umsetzbare Erkenntnisse und ermöglichen es Unternehmen, Ineffizienzen zu reduzieren und reibungslose Abläufe sicherzustellen.
8. Lieferanten-Onboarding: Ein Lieferanten-Onboarding-Agent könnte die Integration neuer Lieferanten erleichtern, indem er automatisch relevante Dokumente abruft, die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien überprüft und Lieferantendatensätze im Unternehmenssystem aktualisiert.
9. Immobilienanalyse: KI-Agenten unterstützen Immobilienfachleute durch die Synthese von Immobiliendaten und Markttrends. Sie liefern Einblicke in Preisgestaltung, Nachfrage und Investitionsmöglichkeiten und unterstützen so die Entscheidungsfindung. Mit KI-gesteuerter Analyse können sich Fachleute an dynamische Marktbedingungen anpassen und Kunden effektiv maßgeschneiderte Beratung bieten.
10. Reiseplanung: KI-Agenten dienen als personalisierte Reiseführer, indem sie Reiseziele, lokale Attraktionen und Reiserouten empfehlen. Sie erstellen maßgeschneiderte Erlebnisse basierend auf Benutzerpräferenzen und vereinfachen die Reisevorbereitungen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen verbessern diese Agenten die Benutzerzufriedenheit.
11. Unterstützung bei der Verkaufsbeschaffung: Ein dokumentenverarbeitender KI-Agent kann einen Vertriebsleiter bei der Verwaltung von Beschaffungsaufgaben unterstützen. Beispielsweise könnte der Leiter ein Foto eines Preisangebots eines ausländischen Anbieters mit seinem Telefon aufnehmen. Der Agent würde:
    • Die relevanten Informationen aus dem Dokument extrahieren.
    • Den Text übersetzen, zum Beispiel von Japanisch ins Englische.
    • Eine Kaufanfrage basierend auf den extrahierten Daten erstellen. Später könnte derselbe Agent die Verarbeitung der Lieferantenrechnung automatisieren und sie zur Überprüfung durch einen Zahlungsmanager kennzeichnen.
12. Analyse von Verkaufsgesprächen: Im Vertrieb könnte ein KI-Agent Kundeninteraktionen während Verkaufsgesprächen analysieren, Erkenntnisse wie Kundenpräferenzen oder Haupteinwände extrahieren und detaillierte Berichte für Vertriebsteams erstellen, um zukünftige Engagements zu verbessern.
13. Talentmanagement und Einstellung: KI-Agenten können verwendet werden, um Stellenkandidaten zu identifizieren und zu analysieren, was HR-Teams bei der Optimierung der Talentgewinnung hilft. Hypothetisch könnte ein Agent nach geeigneten Kandidaten in Datenbanken suchen, ihre Lebensläufe bewerten und Empfehlungen basierend auf vordefinierten Stellenanforderungen geben.
14. Qualitätskontrolle in der Fertigung: KI-Agenten überwachen Produktionsdaten, identifizieren Muster, die auf Mängel hinweisen, und empfehlen Anpassungen zur Sicherstellung von Qualitätsstandards. Durch die Nutzung fortschrittlicher Analysen ermöglichen sie es Herstellern, Abfall zu minimieren, die Effizienz zu verbessern und Konsistenz zu wahren. Dieser proaktive Ansatz gewährleistet überlegene Produktqualität und Kundenzufriedenheit.
15. Privatkundengeschäft: Oracle enthält vorgefertigte Agenten für Consumer-Banking-Workflows, die End-to-End-Privatkunden-Banking-Aufgaben wie Informationsbereitstellung, Kreditprüfung und Compliance-Überwachung automatisieren können. Diese Agenten umfassen:
    • „Product Brochure Generation“-Agent und einen „Credit Decisioning“-Agenten, der die Automatisierung der Kreditantragsbearbeitung unterstützt.
    • Compliance-orientierte Agenten wie einen „Call Compliance Check“-Agenten zur Überwachung der Einhaltung von Vorschriften während Kundenanrufen.³

Erkunden Sie allgemeine Agentic AI-Anwendungsfälle mit einigen Praxisbeispielen.

Oracle KI Agent Studio

Oracle hat das KI Agent Studio eingeführt, eine zentralisierte Umgebung zur Vereinfachung der Bereitstellung und Überwachung von KI-Agenten. Dieses Studio stellt einen Schritt zur Demokratisierung von KI im Unternehmen durch zwei Schlüsselsäulen dar:

• No-Code-Agent-Builder: Eine Natural-Language-Schnittstelle zum Erstellen, Testen und Verfeinern von Agenten ohne Code zu schreiben. Benutzer können den Zweck des Agenten in einfachem Englisch beschreiben, und der Builder übernimmt die zugrunde liegende Konfiguration.
• Integriertes ROI-Dashboard: Das Studio enthält ein Dashboard, das die geschäftlichen Auswirkungen jedes Agenten misst und Metriken verfolgt, die eingesparte Zeit oder Prozesseffizienz widerspiegeln.

Agententypen: Workflow vs. RAG

Während sich viele Agenten auf die Informationsbeschaffung konzentrieren, ermöglicht das Studio die Erstellung von Workflow Agents. Diese unterscheiden sich von Standard-RAG-Agenten, da sie:

• Auf deterministischen, regelbasierten Sequenzen operieren.
• Vorkonfigurierten „Nodes“ mit spezifischen Funktionen, Eingaben und Ausgaben folgen.
• Für Szenarien mit hohem Einsatz konzipiert sind, die strenge Governance, Compliance und Wiederholbarkeit erfordern, bei denen eine „halluzinierte“ oder kreative Antwort keine Option ist.

Oracle GenAI Agents Vorteile

• Transparenz: Ermöglicht die Rückverfolgung von Antworten zu ihren Quellen.
• Kontinuierliche Updates: Datenquellen können aktualisiert werden, ohne die Funktionalität des Agenten zu unterbrechen.
• Skalierbarkeit und Sicherheit: Arbeitet auf einer skalierbaren und sicheren Architektur.
• Inkrementelle Aufnahme: Ermöglicht präzise Datenaktualisierungen durch inkrementelle Aufnahme und Versionskontrolle.
• Verbesserte Interaktionen: Behält den Konversationskontext über 10+ Runden bei.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Neueste Entwicklungen: Oracle KI-Agenten RAG-Fähigkeiten

Der OCI Generative KI RAG Agent wurde offiziell am 25. September 2024 veröffentlicht, nachdem zuvor eine Beta-Version angekündigt worden war. Die neuen RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Agenten führten mehrere Verbesserungen im Vergleich zu den bestehenden OCI Generative KI Agents ein:

1. Integration mit Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai fügt erweiterte Vektorsuche für unstrukturierte Daten wie Text und Bilder hinzu. Es ermöglicht präzisere und relevantere Suchergebnisse durch die Konvertierung von Daten in Vektordarstellungen. Dies ermöglicht die nahtlose Handhabung komplexer Anfragen und die Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten.
2. Optimierte Einrichtung: Vereinfachter Einrichtungsprozess mit einer verbesserten Benutzeroberfläche. Es ermöglicht Benutzern mit begrenztem technischem Fachwissen, RAG-Agenten schnell und einfach bereitzustellen. Weniger Schritte und eine intuitivere Erfahrung reduzieren Einrichtungszeit und -aufwand.
3. Verbesserte Antwortqualität und -relevanz: LLMs bieten qualitativ hochwertigere und genauere Antworten. Es stellt sicher, dass Konversationsinteraktionen aufschlussreicher und kontextuell angemessen sind.
4. Erweiterte Datenabfrage und Neubewertung: Verbesserte Datenabfrage- und Neubewertungsfunktionen durchsuchen umfangreiche Datensätze und priorisieren relevante Informationen. Es verbessert die Tiefe und Präzision der KI-Antworten, insbesondere bei nuancierten Anfragen.
5. Hybride Suche: Kombiniert traditionelle Keyword-Suchen mit semantischer Suche. Es gewährleistet den Abruf relevanterer Ergebnisse für strukturierte und unstrukturierte Daten.
6. Verwaltete Wissensbasen: Integrierter Vektorspeicher und robuste Datenaufnahme-Pipeline für unstrukturierte Daten. Es vereinfacht die Speicherung, den Abruf und die Indexierung komplexer Daten. Es bietet effizientes Management von Wissensbasen als gebrauchsfertige Lösung.
7. Unterstützung für BYO-Wissensbasen mit OpenSearch: Optimierte Unterstützung für Bring Your Own (BYO) OCI Search with OpenSearch. Es bietet Flexibilität und Kontrolle über benutzerdefinierte Suchkonfigurationen. Es vereinfacht die Integration mit bestehenden OpenSearch-Systemen.
8. Inhaltsmoderation: Robuste Filterung zur Kennzeichnung schädlicher oder unangemessener Inhalte in Eingabe und Ausgabe. Es gewährleistet sichere und geschützte KI-Interaktionen.
9. Multimodalität: Verarbeitet und integriert Daten aus mehreren Formaten, einschließlich Text, Bildern, Diagrammen und Grafiken. Es liefert umfassendere und kontextreichere Antworten.

FAQs

Weiterführende Literatur

• Vergleichen Sie Top-KI-Agenten-Tools

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Oracle KI-Agenten: Top 15 Anwendungsfälle & 5 Vorteile}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/oracle-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 2. April 2026}
}

Referenzlinks

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Process Mining und IT-Automatisierung.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten