Oracle AI Agents: Die 14 wichtigsten Anwendungsfälle und 5 Vorteile

Generative KI verändert ganze Branchen; 72 % der Unternehmen setzen bereits KI-Lösungen ein. ¹ Oracle nutzt fortschrittliche generative KI-Agenten, die große Sprachmodelle, Verarbeitung natürlicher Sprache und Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinieren, um komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe auszuführen und sich in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren.

Erfahren Sie mehr über Oracle AI-Agenten, ihre Funktionsweise, ihre Anwendungsfälle und ihre Vorteile.

Was sind Oracle AI-Agenten?

OCI Generative AI Agents ist ein vollständig verwalteter Dienst, der große Sprachmodelle (LLMs) mit einem intelligenten Abrufsystem integriert. Er ist darauf ausgelegt, durch die Suche in einer festgelegten Wissensbasis kontextbezogene Antworten zu liefern.

Oracle hat die Integration von über 50 KI-Agenten in seine Fusion Cloud Applications Suite angekündigt. Der Fokus liegt dabei auf Bereichen wie Finanzen, Personalwesen, Lieferkettenmanagement, Qualitätskontrolle, Vertrieb und Kundenservice. Diese KI-Agenten sind darauf ausgelegt, mehrstufige Prozesse zu verarbeiten, sich an neue Situationen anzupassen und auf natürlichsprachliche Eingaben zu reagieren. Dadurch bieten sie im Vergleich zu früheren regelbasierten Systemen eine höhere Flexibilität und Präzision.

OCI Generative AI Agents bietet verschiedene Methoden zur Datenintegration und ermöglicht es Benutzern und ihren Kunden, über eine Chat-Oberfläche oder eine API mit den Daten zu interagieren.

Hauptmerkmale

• Unterstützt verschiedene Datenaufnahmemethoden und Interaktionskanäle (Chat-Schnittstelle oder API).
• Generiert kontextbezogene Antworten durch Abruf von Informationen aus einer Wissensdatenbank.
• Enthält Quellenangaben für alle Antworten.
• Bietet hybride Suchfunktionen, die lexikalische und semantische Ansätze kombinieren.
• Beinhaltet Inhaltsmoderation sowohl für Eingabe- als auch für Ausgabeinhalte.
• Unterstützt mehrstufige Konversationen, sodass Benutzer Folgefragen stellen können, die den vorherigen Kontext berücksichtigen.
• Kann Daten aus Zwei-Achsen-Diagrammen und Referenztabellen in PDFs interpretieren, ohne dass explizite Beschreibungen visueller Elemente erforderlich sind.
• Extrahiert und zeigt Hyperlinks aus PDF-Dokumenten in den Chatantworten an.

Wie funktionieren Oracle AI-Agenten?

1. Eingabe: Benutzeranfrage
   • Ein Benutzer übermittelt eine Anfrage in natürlicher Sprache an den OCI Generative AI Agent.
   • Der Dienst kodiert die Anfrage und sendet sie zur Verarbeitung an den unternehmensweiten Datenspeicher (die Wissensdatenbank).
2. Verarbeitung: Abfrageverständnis und Planformulierung
   • Der KI-Agent, der auf einem großen Sprachmodell (LLM) basiert, interpretiert die Anfrage.
   • Es entwickelt und führt einen Plan zur Erzeugung einer Reaktion aus. Dies umfasst die folgenden Schritte:
     1. Suche in der Wissensdatenbank nach relevanten Artikeln oder Dokumenten.
     2. Neuordnung der abgerufenen Dokumente basierend auf semantischer Relevanz.
     3. Die relevantesten Dokumente und die Benutzeranfrage werden kombiniert, um eine kohärente und kontextbezogene Antwort zu generieren.
3. Ausgabe: Antwortübermittlung
   • Der Agent sendet die formulierte Antwort an den Benutzer zurück.
   • Die Antwort enthält Verweise auf die Dokumente oder Quellen, die zur Erstellung der Antwort herangezogen wurden.

Agentische Orchestrierung

Oracle AI Agents fungieren nicht nur als Abruf- und Antwortsysteme, sondern als Orchestratoren, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe über Unternehmenswerkzeuge und Datenquellen hinweg zu planen, zu koordinieren und auszuführen.

Im Gegensatz zu KI-Systemen, die auf Chatfunktionen mit nur einer Funktion basieren, ermöglicht die agentenbasierte Orchestrierung Modellen Folgendes:

• Zerlegen Sie mehrstufige Ziele in strukturierte Ausführungspläne.
• Die richtigen Tools, APIs und Unternehmenssysteme zum richtigen Zeitpunkt auswählen und aufrufen.
• Zustand beibehalten, Ausgaben validieren und durch iteratives Schließen selbstkorrigieren
• Aktionen über die Ebenen Abruf, Analyse und Aufgabenausführung hinweg verketten.
• Bei Bedarf mit mehreren spezialisierten Unteragenten zusammenarbeiten (z. B. Personalwesen, Finanzen, Support).

Diese Orchestrierungsschicht ermöglicht es Oracle AI Agents, über die reine Beantwortung von Fragen hinauszugehen und Prozesse auszuführen, indem sie als autonome Koordinatoren in realen Geschäftsumgebungen agieren. Zusammen ermöglichen diese Funktionen eine echte agentenbasierte Prozessautomatisierung anstelle isolierter KI-Reaktionen.

Für einen tieferen Einblick in die Orchestrierung siehe:

• LLM-Orchestrierung
• Multiagenten-Orchestrierung
• Agentic AI ERP
• IT-Orchestrierung .

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

• Anhand von Browser-MCP- Benchmarks lassen sich MCP-Serverinfrastrukturen identifizieren, die webfähige Agenten unterstützen.
• Vergleichen Sie Remote-Browser, um zu beobachten, wie Agenten mit dem offenen Web interagieren.

Datentypen von Wissensdatenbanken

Es gibt zwei verschiedene Möglichkeiten, Daten für OCI Generative AI Agents als Wissensbasis bereitzustellen. Eine Wissensbasis ist im Wesentlichen die Sammlung von Informationen oder Dokumenten, die der KI-Agent durchsucht, um Antworten zu generieren. Hier ist eine Aufschlüsselung der einzelnen Typen:

1. Vom Dienst verwaltete Option

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

• Laden Sie bis zu 1.000 Dateien hoch, entweder Text- oder PDF-Dokumente, jede mit einer maximalen Größe von 100 MB.
• Beantragen Sie über den Oracle-Support eine Erhöhung des Speicherlimits, um mehr oder größere Dateien speichern zu können.

Dies ist eine einfache Möglichkeit, Ihre Wissensdatenbank mithilfe der Oracle-Infrastruktur zu verwalten, ohne zusätzliche Systeme einrichten zu müssen.

2. Eigene Getränke mitbringen (BYO)

Diese Option ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehenden Systeme zum Hosten und Verwalten der Daten zu nutzen, auf die der KI-Agent zugreift. Oracle bietet hierfür die Integration mit spezifischen Tools. Sie ist für Systeme wie die folgenden verfügbar:

• Oracle Database 23c (KI-Vektorsuche): Dies ist eine Datenbank, die erweiterte Suchfunktionen, einschließlich Vektorsuche, unterstützt, wodurch der KI-Agent relevante Daten effektiver abrufen kann.
• OCI-Suche mit OpenSearch: Diese Option nutzt OpenSearch, eine Suchmaschinentechnologie, um Ihre Daten zu indizieren und zu verwalten. Sie ermöglicht dem Agenten effiziente Suchvorgänge in den erfassten und indizierten Daten.

Diese Option bietet Ihnen Flexibilität und Kontrolle, wenn Sie bereits über eine Infrastruktur zur Datenspeicherung und -verwaltung verfügen. Sie können den KI-Agenten in Ihre bestehenden Systeme integrieren, ohne Daten in OCI Object Storage migrieren zu müssen.

14 Anwendungsfälle für generative KI-Agenten von Oracle

Retrieval-augmented generation (RAG)-Agenten, wie beispielsweise agentic RAG , kombinieren Retrieval- und Sprachgenerierungsfunktionen, um präzise und kontextbezogene Antworten zu erzeugen. Der Agent ruft relevante Dokumente oder Daten ab und generiert auf Basis dieser Informationen kohärente Antworten.

Beispiele für Anwendungsfälle sind:

1. Automatisierung des Kundenservice: Ein KI-gestützter Kundenservice-Agent optimiert den Kundenservice, indem er Anfragen über dialogbasierte Schnittstellen bearbeitet, auf Wissensdatenbanken zugreift und komplexe Probleme an menschliche Mitarbeiter weiterleitet. Dies beschleunigt die Problemlösung und erhöht die Kundenzufriedenheit. Die Automatisierung reduziert zudem repetitive Aufgaben, sodass sich die Kundenservice-Teams auf personalisierte und wertvolle Interaktionen konzentrieren können.
2. Rechtsrecherche: KI-gestützte Prozesse unterstützen Juristen durch die schnelle Suche in umfangreichen Datenbanken nach Präzedenzfällen und Rechtsprechung. Dies optimiert die Planung und Recherche. Durch die Vereinfachung komplexer Suchvorgänge trägt KI zu schnelleren Entscheidungen bei und stellt sicher, dass Rechtsteams Fristen einhalten und ihren Mandanten präzise Beratung bieten.
3. Finanzanalyse und -berichterstattung: KI-gestützte Systeme unterstützen Finanzteams bei der Datenanalyse, 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, indem sie Prozesse optimieren, Korrekturmaßnahmen vorschlagen und die Genauigkeit von Entscheidungen für Budgetierung, Prognosen und Leistungsbewertung erhöhen.
4. Pädagogische Nachhilfe: KI-Systeme fungieren als persönliche Tutoren, indem sie maßgeschneiderte Lernmaterialien bereitstellen und komplexe Konzepte verständlich erklären. Diese Systeme passen sich den Bedürfnissen der Lernenden an und bieten interaktive Lerninhalte sowie schrittweise Anleitungen. Durch die Automatisierung der Ressourcensuche unterstützen sie Lernende beim Erreichen ihrer akademischen Ziele und ermöglichen es Lehrenden, sich auf innovative Lehrmethoden zu konzentrieren.
5. Content-Erstellung: KI unterstützt Content-Ersteller, indem sie relevante Informationen abruft, Trends analysiert und Vorschläge für Artikel, Berichte oder Präsentationen erstellt. Diese KI-Systeme beschleunigen den kreativen Prozess und erhalten gleichzeitig die Originalität. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Funktionen können sich Fachleute auf die Optimierung der Inhaltsqualität und die effektive Kommunikation mit ihrer Zielgruppe konzentrieren.
6. Technischer Support: KI-Agenten unterstützen Nutzer bei der Fehlerbehebung, indem sie technische Handbücher und Forenbeiträge in prägnante Lösungen zusammenfassen. Sie beheben Probleme effizient und minimieren Ausfallzeiten. Diese Agenten entlasten Supportteams, indem sie die Arbeitsbelastung reduzieren und konsistente, präzise Lösungen liefern. Dadurch wird die Benutzerfreundlichkeit in technischen Umgebungen deutlich verbessert.
7. Supply-Chain-Management: KI-gestützte Systeme optimieren die Abläufe in der Lieferkette, indem sie Daten zu Lagerbeständen, Lieferanten und Logistik aggregieren. Sie analysieren Trends, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten und Unternehmen so zu helfen, Ineffizienzen zu reduzieren und reibungslose Abläufe zu gewährleisten. Solche Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der gesamten Geschäftsprozesse und der Erreichung operativer Exzellenz.
8. Lieferantenintegration: Ein Lieferantenintegrationsagent könnte die Integration neuer Lieferanten erleichtern, indem er automatisch relevante Dokumente abruft, die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien überprüft und die Lieferantendatensätze im Unternehmenssystem aktualisiert.
9. Immobilienanalyse: KI-gestützte Systeme unterstützen Immobilienfachleute durch die Analyse von Immobiliendaten und Markttrends. Sie liefern Erkenntnisse zu Preisen, Nachfrage und Investitionsmöglichkeiten und helfen so bei der Entscheidungsfindung. Dank KI-gestützter Analysen können sich Fachleute flexibel an dynamische Marktbedingungen anpassen und ihren Kunden maßgeschneiderte Beratung bieten.
10. Reiseplanung: KI-gestützte Reiseberater fungieren als personalisierte Reiseführer und empfehlen Reiseziele, Sehenswürdigkeiten und Routen. Sie erstellen individuelle Reiseerlebnisse basierend auf den Präferenzen der Nutzer und vereinfachen so die Reiseplanung. Durch die Integration verschiedener Datenquellen steigern diese Berater die Kundenzufriedenheit und bieten Reisenden einzigartige, effiziente Planungsoptionen.
11. Unterstützung im Vertriebseinkauf: Ein KI-gestützter Dokumentenverarbeitungsassistent kann Vertriebsmitarbeiter bei der Abwicklung von Beschaffungsaufgaben unterstützen. Beispielsweise könnte der Vertriebsmitarbeiter mit seinem Smartphone ein Foto eines Preisangebots eines ausländischen Lieferanten aufnehmen. Der Assistent würde dann:
    • Entnehmen Sie dem Dokument die relevanten Informationen.
    • Übersetzen Sie den Text, zum Beispiel aus dem Japanischen ins Englische.
    • Erstellen Sie eine Bestellanforderung auf Basis der extrahierten Daten. Später könnte derselbe Agent die Verarbeitung der Lieferantenrechnung automatisieren und diese zur Prüfung durch einen Zahlungsmanager kennzeichnen.
12. Analyse von Verkaufsgesprächen: Im Vertrieb könnte ein KI-Agent die Interaktionen der Kunden während Verkaufsgesprächen analysieren, Erkenntnisse wie Kundenpräferenzen oder wichtige Einwände gewinnen und detaillierte Berichte für die Vertriebsteams erstellen, um zukünftige Kundengespräche zu verbessern.
13. Talentmanagement und Recruiting: KI-gestützte Systeme können zur Identifizierung und Analyse von Bewerbern eingesetzt werden und HR-Teams so bei der Optimierung der Talentakquise unterstützen. Ein solches System könnte beispielsweise Datenbanken nach geeigneten Kandidaten durchsuchen, deren Lebensläufe bewerten und auf Basis vordefinierter Stellenanforderungen Empfehlungen aussprechen.
14. Qualitätskontrolle in der Fertigung: KI-Systeme überwachen Produktionsdaten, erkennen Fehlermuster und empfehlen Anpassungen zur Sicherstellung der Qualitätsstandards. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen ermöglichen sie Herstellern, Ausschuss zu minimieren, die Effizienz zu steigern und eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten. Dieser proaktive Ansatz sichert höchste Produktqualität und Kundenzufriedenheit.

Erkunden Sie allgemeine Anwendungsfälle von Agentic AI anhand einiger Beispiele aus der Praxis.

Vorteile von Oracle GenAI-Agenten

• Transparenz: Ermöglicht die Rückverfolgung von Antworten zu ihren Quellen für Klarheit und Verantwortlichkeit.
• Kontinuierliche Aktualisierungen: Datenquellen können aktualisiert werden, ohne die Funktionalität des Agenten zu unterbrechen.
• Skalierbarkeit und Sicherheit: Arbeitet auf einer skalierbaren und sicheren Architektur, die für wachsende Anforderungen ausgelegt ist und gleichzeitig die Datenintegrität gewährleistet.
• Inkrementelle Datenaufnahme: Ermöglicht präzise Datenaktualisierungen durch inkrementelle Datenaufnahme und Versionskontrolle.
• Verbesserte Interaktionen: Ermöglicht natürliche und intuitive Interaktionen und verbessert so das Kundenerlebnis.

Neueste Entwicklungen: Oracle AI Agents RAG-Funktionen

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

1. Integration mit Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai erweitert die Suche um eine Vektorsuche für unstrukturierte Daten wie Text und Bilder. Durch die Umwandlung von Daten in Vektordarstellungen ermöglicht sie präzisere und relevantere Suchergebnisse. Dies erlaubt die nahtlose Verarbeitung komplexer Abfragen und die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten.
2. Optimierte Einrichtung: Vereinfachter Einrichtungsprozess mit verbesserter Benutzeroberfläche. So können auch Anwender mit geringen technischen Kenntnissen RAG-Agenten schnell und einfach bereitstellen. Weniger Schritte und eine intuitivere Bedienung reduzieren Einrichtungsaufwand und -zeit.
3. Verbesserte Antwortqualität und -relevanz: Modernste Sprachlernsysteme liefern qualitativ hochwertigere und präzisere Antworten. Dadurch werden Dialoge aufschlussreicher und kontextbezogener, was die KI-Interaktionen für Nutzer in verschiedenen Bereichen wertvoller macht.
4. Erweiterte Datenabfrage und -neubewertung: Verbesserte Funktionen zur Datenabfrage und -neubewertung durchsuchen große Datensätze und priorisieren relevante Informationen. Dies verbessert die Tiefe und Präzision der KI-Antworten, insbesondere bei differenzierten Anfragen.
5. Hybridsuche: Kombiniert die traditionelle Stichwortsuche mit der semantischen Suche. Sie gewährleistet die Gewinnung relevanterer Ergebnisse sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten und verbessert so die Genauigkeit und Qualität der Suchergebnisse.
6. Verwaltete Wissensdatenbanken: Integrierter Vektorspeicher und robuste Datenaufnahmepipeline für unstrukturierte Daten. Vereinfacht Speicherung, Abruf und Indizierung komplexer Daten. Bietet effizientes Management von Wissensdatenbanken als sofort einsatzbereite Lösung.
7. Unterstützung für BYO-Wissensdatenbanken mit OpenSearch: Optimierte Unterstützung für die OCI-Suche (Bring Your Own, BYO) mit OpenSearch. Dies bietet Flexibilität und Kontrolle über benutzerdefinierte Suchkonfigurationen und vereinfacht die Integration in bestehende OpenSearch-Systeme.
8. Inhaltsmoderation: Robuste Filterung zur Kennzeichnung schädlicher oder unangemessener Inhalte in Eingabe- und Ausgabedateien. Gewährleistet sichere KI-Interaktionen.
9. Multimodalität: Verarbeitet und integriert Daten aus verschiedenen Formaten, darunter Text, Bilder, Diagramme und Grafiken. Dadurch werden umfassendere und kontextreichere Antworten geliefert. Dies erweitert das Anwendungsspektrum und macht den Agenten vielseitig einsetzbar für Geschäftsanforderungen.

FAQs

Weiterführende Literatur

• Über 10 Open-Source-KI-Agenten-Tools: Basierend auf GitHub-Sternen
• Vergleichen Sie mehr als 20 KI-Agenten-Tools

Externe Quellen

Referenzlinks

1.

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten