Oracle KI-Agenten: Top 15 Anwendungsfälle & 5 Vorteile

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

Erfahren Sie mehr über Oracle KI-Agenten, ihre Anwendungsfälle und Vorteile:

Was sind Oracle KI-Agenten?

OCI Generative AI Agents ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Large Language Models (LLMs) mit einem intelligenten Abrufsystem integriert. Er wurde entwickelt, um relevante Antworten zu liefern, indem er eine spezifizierte Wissensdatenbank durchsucht.

Oracle bietet nun mehr als 600 KI-Agenten innerhalb seiner Fusion Cloud Applications Suite an, zusätzlich zu über 100 zertifizierten Partner-Agenten im Fusion AI Agent Marketplace. Das Unternehmen hat 22 neue Fusion Agentic Applications eingeführt, die aus Teams von KI-Agenten bestehen und in Oracle Fusion Cloud Applications für HR, Finanzen, Lieferkette und Kundenerlebnis integriert sind.²

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

Hauptmerkmale

• Unterstützt verschiedene Methoden zur Dateneingabe und Interaktionskanäle (Chat-Schnittstelle oder API).
• Generiert kontextrelevante Antworten durch Abrufen von Informationen aus einer Wissensdatenbank.
• Bietet Quellenangaben für alle Antworten.
• Bietet hybride Suchfunktionen, die lexikalische und semantische Ansätze kombinieren.
• Enthält Inhaltsmoderation für sowohl Eingabe als auch Ausgabe.
• Unterstützt mehrstufige Gespräche, 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 an, die in PDF-Dokumenten in den Chat-Antworten vorhanden sind.

Wie funktionieren Oracle KI-Agenten?

1. Eingabe: Benutzeranfrage
   • Ein Benutzer übermittelt eine natürliche Sprachanfrage an den OCI Generative AI Agent.
   • Der Dienst kodiert die Anfrage und sendet sie zur Verarbeitung an den Unternehmensdatenspeicher (die Wissensdatenbank).
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. Suche in der Wissensdatenbank nach relevanten Artikeln oder Dokumenten.
     2. Neuordnung der abgerufenen Dokumente basierend auf semantischer Relevanz.
     3. Kombination der relevantesten Dokumente und der Benutzeranfrage, um eine kohärente und kontextuell genaue Antwort zu generieren.
3. Ausgabe: Antwortlieferung
   • Der Agent sendet die formulierte Antwort zurück an den Benutzer.
   • Die Antwort enthält Verweise auf die Dokumente oder Quellen, die zur Generierung der Antwort verwendet wurden.

Agenteische Orchestrierung

Oracle KI-Agenten operieren nicht nur als Abruf- und Reaktionssysteme, sondern als Orchestrierer, die in der Lage sind, komplexe Workflows über Unternehmenswerkzeuge und Datenquellen hinweg zu planen, zu koordinieren und auszuführen.

Im Gegensatz zu Single-Funktions-Chat-KI ermöglicht agenteische Orchestrierung Modellen:

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

Diese Orchestrierungsschicht ermöglicht es Oracle KI-Agenten, über reine Fragen und Antworten hinauszugehen und in die Prozessausführung einzusteigen.

Für einen tieferen Kontext zur Orchestrierung, erfahren Sie mehr über:

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

Da sich Agenten über interne Systeme hinaus ausdehnen, werden Web-Ausführungsumgebungen und Interoperabilitätsstandards kritisch:

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

Datentypen der Wissensdatenbank

Es gibt zwei verschiedene Möglichkeiten, Daten für OCI Generative AI Agents als Wissensdatenbank bereitzustellen. Eine Wissensdatenbank ist im Wesentlichen die Sammlung von Informationen oder Dokumenten, die der KI-Agent durchsucht, um Antworten zu generieren. Hier ist eine Aufschlüsselung dessen, 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, jede mit einer maximalen Größe von 100 MB.
• Über Oracle Support eine Erhöhung des Limits anfordern, um mehr oder größere Dateien zu speichern.

2. Bring Your Own (BYO) Optionen

Diese Option ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehenden Systeme zur Hostung und Verwaltung der Daten zu verwenden, auf die der KI-Agent zugreifen wird. Oracle bietet Integrationen mit spezifischen Werkzeugen für diesen Zweck. Sie ist auf Systemen wie verfügbar:

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

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

15 Oracle generative KI-Agenten Anwendungsfälle

Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Agenten, wie agenteisches RAG, kombinieren Abruf- 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.

Beispielanwendungsfälle umfassen:

1. Kundenservice-Automatisierung: Ein KI-Agent für den Kundenservice kann den Kundenservice optimieren, indem er Anfragen über Chat-Schnittstellen bearbeitet, Daten aus der Wissensdatenbank abruft und komplexe Probleme an menschliche Agenten eskaliert. Dies sorgt für eine schnellere Problemlösung und verbessert die Benutzerzufriedenheit. Die Automatisierung reduziert auch repetitive Aufgaben, sodass Kundensupport-Teams sich auf personalisierte und höherwertige Interaktionen konzentrieren können.
2. Rechtliche Recherche: KI-Agenten können Juristen unterstützen, indem sie schnell riesige Datenbanken nach Präzedenzfällen und Rechtsprechung durchsuchen. Diese Fähigkeiten verbessern die effiziente Ausführung von Planungs- und Recherchetätigkeiten. Durch die Vereinfachung komplexer Suchen unterstützt KI eine schnellere Entscheidungsfindung und stellt sicher, dass Rechtsteams Fristen einhalten und ihren Kunden genaue Beratung liefern.
3. Finanzanalyse und Berichterstattung: KI-Agenten 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 durch die Optimierung von Prozessen, das Vorschlagen von Korrekturmaßnahmen und die Verbesserung der Genauigkeit der Entscheidungsfindung bei Budgetierung, Prognose und Leistungsbewertung.
4. Pädagogisches Tutoring: KI-Agenten fungieren als persönliche Tutoren, indem sie maßgeschneiderte Lernressourcen bereitstellen und komplexe Konzepte klären. Diese Systeme passen sich den Bedürfnissen der Schüler an und bieten interaktive Lerninhalte und schrittweise Anleitung. Durch die Automatisierung des Abrufs von Ressourcen helfen sie Lernenden, akademische Ziele zu erreichen, und ermöglichen es Lehrkräften, sich auf innovative Lehrstrategien zu konzentrieren.
5. Inhaltserstellung: KI unterstützt Inhaltsersteller durch den Abruf relevanter Informationen, die Analyse von Trends und das Erstellen von Vorschlägen für Artikel, Berichte oder Präsentationen. Diese Agenten beschleunigen den kreativen Prozess und bewahren gleichzeitig die Originalität. Durch die Nutzung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten ermöglichen sie Fachleuten, sich auf die Verbesserung 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 befähigen Support-Teams, indem sie die Arbeitslast reduzieren und konsistente, genaue Lösungen liefern, was das Benutzererlebnis in technischen Umgebungen erheblich verbessert.
7. Lieferkettenmanagement: KI-Agenten optimieren Lieferkettenoperationen durch die Aggregation von Daten zu Beständen, Lieferanten und Logistik. Sie analysieren Trends für handlungsrelevante Erkenntnisse, sodass Unternehmen Ineffizienzen reduzieren und einen reibungslosen Betrieb gewährleisten können.
8. Onboarding von Lieferanten: Ein Onboarding-Agent für Lieferanten könnte die Integration neuer Lieferanten erleichtern, indem er automatisch relevante Dokumente zieht, die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien überprüft und Lieferantenakten im Unternehmenssystem aktualisiert.
9. Immobilienanalyse: KI-Agenten unterstützen Immobilienprofis durch die Synthese von Immobiliendaten und Markttrends. Sie bieten Einblicke zu Preisen, Nachfrage und Investitionsmöglichkeiten und unterstützen die Entscheidungsfindung. Mit KI-gestützter Analyse können sich Profis an dynamische Marktbedingungen anpassen und maßgeschneiderte Beratung an Kunden effektiv liefern.
10. Reiseplanung: KI-Agenten dienen als personalisierte Reiseleiter, indem sie Reiseziele, lokale Sehenswürdigkeiten und Reiserouten empfehlen. Sie erstellen maßgeschneiderte Erlebnisse basierend auf Benutzerpräferenzen und vereinfachen Reisevereinbarungen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen verbessern diese Agenten die Benutzerzufriedenheit.
11. Verkaufseinkaufsunterstützung: Ein Dokumentenverarbeitungs-KI-Agent kann einen Vertriebsleiter bei der Verwaltung von Einkaufsaufgaben unterstützen. Zum Beispiel könnte der Leiter ein Foto eines Preisangebots eines ausländischen Lieferanten mit seinem Telefon aufnehmen. Der Agent würde:
    • Die relevanten Informationen aus dem Dokument extrahieren.
    • Den Text übersetzen, zum Beispiel vom Japanischen ins Englische.
    • Eine Kaufanfrage basierend auf den extrahierten Daten erstellen. Später könnte derselbe Agent die Verarbeitung der Rechnung des Lieferanten automatisieren und sie zur Prüfung durch einen Zahlungsmanager markieren.
12. Verkaufsgesprächsanalyse: Im Vertrieb könnte ein KI-Agent Kundeninteraktionen während Verkaufsgesprächen analysieren, Erkenntnisse wie Kundenpräferenzen oder wichtige Einwände extrahieren und detaillierte Berichte für Vertriebsteams erstellen, um zukünftige Engagements zu verbessern.
13. Talentmanagement und Einstellung: KI-Agenten können verwendet werden, um Bewerber zu identifizieren und zu analysieren und HR-Teams bei der Optimierung der Talentakquise zu unterstützen. Hypothetisch könnte ein Agent nach geeigneten Kandidaten in Datenbanken suchen, deren Lebensläufe bewerten und Empfehlungen basierend auf vordefinierten Stellenanforderungen geben.
14. Qualitätskontrolle in der Fertigung: KI-Agenten überwachen Produktionsdaten, identifizieren Muster, die auf Fehler hinweisen, und empfehlen Anpassungen, um Qualitätsstandards zu gewährleisten. Durch die Nutzung fortschrittlicher Analysen ermöglichen sie Herstellern, Abfall zu minimieren, die Effizienz zu verbessern und Konsistenz zu wahren. Dieser proaktive Ansatz sorgt für überlegene Produktqualität und Kundenzufriedenheit.
15. Privatbanking: Oracle enthält vorgefertigte Agenten für Konsumentenbanking-Workflows, die End-to-End-Privatbanking-Aufgaben wie Informationsbereitstellung, Kreditprüfung und Compliance-Überwachung automatisieren können. Diese Agenten umfassen:
    • „Produktbroschüren-Generierung“-Agent und einen „Kreditentscheidungs“-Agenten, die die Automatisierung der Kreditantragsverarbeitung unterstützen.
    • Compliance-orientierte Agenten wie einen „Anruf-Compliance-Check“-Agenten, um die Einhaltung von Vorschriften während Kundengesprächen zu überwachen.³

Erfahren Sie mehr über allgemeine Anwendungsfälle für agenteische KI mit einigen realen Beispielen.

Oracle AI Agent Studio

Oracle hat das AI Agent Studio eingeführt, eine zentralisierte Umgebung, um die Bereitstellung und Überwachung von KI-Agenten zu vereinfachen. Dieses Studio stellt einen Schritt in Richtung Demokratisierung von KI im Unternehmen dar, basierend auf zwei Säulen:

• No-Code-Agenten-Builder: Eine natürliche Sprachschnittstelle zum Erstellen, Testen und Verfeinern von Agenten ohne Code zu schreiben. Benutzer können den Zweck des Agenten in einfacher Sprache 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 Zeitersparnis oder Prozesseffizienz widerspiegeln.

Agententypen: Workflow vs. RAG

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

• Operieren auf deterministischen, regelbasierten Sequenzen.
• Vorkonfigurierte „Knoten“ mit spezifischen Funktionen, Eingaben und Ausgaben befolgen.
• Für hochriskante Szenarien konzipiert sind, die strikte Governance, Compliance und Wiederholbarkeit erfordern, bei denen eine „halluzinierte“ oder kreative Antwort keine Option ist.

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Oracle GenAI-Agenten Vorteile

• Transparenz: Ermöglicht die Verfolgung von Antworten zurück zu ihren Quellen.
• Kontinuierliche Updates: Datenquellen können aktualisiert werden, ohne die Funktionalität des Agenten zu unterbrechen.
• Skalierbarkeit und Sicherheit: Operiert auf einer skalierbaren und sicheren Architektur.
• Inkrementelle Eingabe: Ermöglicht präzise Datenupdates durch inkrementelle Eingabe und Versionskontrolle.
• Verbesserte Interaktionen: Behält Gesprächskontext über 10+ Runden hinweg bei.

Neueste Entwicklungen: Oracle KI-Agenten RAG-Fähigkeiten

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

1. Integration mit Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai fügt fortschrittliche Vector Search für unstrukturierte Daten wie Text und Bilder hinzu. Es ermöglicht präzisere und relevantere Suchergebnisse durch die Umwandlung von Daten in Vektordarstellungen. Dies ermöglicht eine nahtlose Handhabung komplexer Abfragen und die Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten.
2. Strömungsset-up: Vereinfachter Einrichtungsprozess mit einer verbesserten Benutzeroberfläche. Es ermöglicht Benutzern mit begrenzten technischen Kenntnissen, RAG-Agenten schnell und einfach bereitzustellen. Weniger Schritte und eine intuitivere Erfahrung reduzieren Einrichtungszeit und Aufwand.
3. Verbesserte Antwortqualität und Relevanz: LLMs liefern hochwertigere und genauere Antworten. Es stellt sicher, dass konversationelle Interaktionen aussagekräftiger und kontextangemessener sind.
4. Fortschrittlicher Datenabruf und Neuordnung: Verbesserte Datenabruf- und Neuordnungsfunktionen durchsuchen riesige Datensätze und priorisieren relevante Informationen. Es verbessert die Tiefe und Präzision der Antworten der KI, insbesondere für nuancierte Abfragen.
5. Hybride Suche: Kombiniert traditionelle Stichwortsuchen mit semantischer Suche. Es stellt den Abruf relevanterer Ergebnisse für sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sicher.
6. Verwaltete Wissensdatenbanken: Integrierter Vektorspeicher und robuste Daten-Eingabepipeline für unstrukturierte Daten. Es vereinfacht Speicherung, Abruf und Indexierung komplexer Daten. Es bietet effizientes Management von Wissensdatenbanken als gebrauchsfertige Lösung.
7. Unterstützung für BYO-Wissensdatenbanken mit OpenSearch: Strömungsunterstützung für Bring Your Own (BYO) OCI Search mit OpenSearch. Es bietet Flexibilität und Kontrolle über benutzerdefinierte Suchkonfigurationen. Es vereinfacht die Integration mit bestehenden OpenSearch-Systemen.
8. Inhaltsmoderation: Robuste Filterung, um schädliche oder unangemessene Inhalte in Eingabe und Ausgabe zu markieren. Es sichert sichere und sichere KI-Interaktionen.
9. Multimodalität: Verarbeitet und integriert Daten aus mehreren Formaten, einschließlich Text, Bildern, Diagrammen und Grafiken. Es liefert umfassendere und kontextreichere Antworten.bedarf.

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.

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  author = {Şimşek, Hazal},
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  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

Branchenanalystin

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

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