Oracle KI Agents: Top 15 Anwendungsfälle & 5 Vorteile

72 % der Unternehmen setzen KI-Lösungen ein.¹ Oracle nutzt KI-Agenten, die große Sprachmodelle, natürliche Sprachverarbeitung und Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinieren.

Entdecken Sie Oracle KI Agents, ihre Anwendungsfälle und Vorteile:

Was sind Oracle KI Agents?

OCI Generative KI Agents ist ein vollständig verwalteter Dienst, der große Sprachmodelle (LLMs) in ein intelligentes Abrufsystem integriert. Er ist darauf ausgelegt, relevante Antworten zu liefern, indem er eine bestimmte Wissensdatenbank durchsucht.

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 bestehen und in Oracle Fusion Cloud Applications für Personalwesen, Finanzen, Lieferkette und Kundenerlebnis integriert sind.²

Diese KI-Agenten sind darauf ausgelegt, mehrstufige Prozesse zu bewältigen, sich an neue Situationen anzupassen und auf natürlichsprachliche Prompts zu reagieren, und bieten im Vergleich zu früheren regelbasierten Systemen mehr Flexibilität und Präzision. OCI Generative KI Agents bietet mehrere Methoden zum Onboarding von Daten, sodass Benutzer und ihre Kunden über eine Chat-Oberfläche oder eine API mit den Daten interagieren können.

Hauptfunktionen

• Unterstützt verschiedene Daten-Onboarding-Methoden und Interaktionskanäle (Chat-Oberfläche oder API).
• Erzeugt kontextbezogene Antworten, indem Informationen aus einer Wissensdatenbank abgerufen werden.
• Bietet Quellenangaben für alle Antworten.
• Bietet hybride Suchfunktionen, die lexikalische und semantische Ansätze kombinieren.
• Enthält Inhaltsmoderation für Ein- und Ausgabe.
• Unterstützt mehrstufige Gespräche und ermöglicht es Benutzern, 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 in PDF-Dokumenten enthaltene Hyperlinks in den Chat-Antworten an.

Wie funktionieren Oracle KI Agents?

1. Eingabe: Benutzeranfrage
   • Ein Benutzer sendet eine natürlichsprachliche Anfrage an den OCI Generative KI Agent.
   • Der Dienst kodiert die Anfrage und sendet sie zur Verarbeitung an den Unternehmensdatenspeicher (die Wissensdatenbank).
2. Verarbeitung: Anfrageverständnis und Planerstellung
   • Der KI-Agent, unterstützt durch ein großes Sprachmodell (LLM), interpretiert die Anfrage.
   • Er formuliert und führt einen Plan aus, um eine Antwort zu generieren. Dazu gehören die folgenden Schritte:
     1. Durchsuchen der Wissensdatenbank nach relevanten Artikeln oder Dokumenten.
     2. Neugewichtung 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: Antwortbereitstellung
   • 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 Agents betreiben Abruf- 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 einfunktionaler, chatgesteuerter KI ermöglicht agentische Orchestrierung Modellen Folgendes:

• Mehrstufige Ziele in strukturierte Ausführungspläne zerlegen
• Die richtigen Tools, APIs und Unternehmenssysteme zum richtigen Zeitpunkt auswählen und aufrufen
• Den Zustand beibehalten, Ausgaben validieren und sich durch iteratives Denken selbst korrigieren
• Aktionen über Abruf-, Analyse- und Aufgabenausführungsebenen hinweg verketten
• Bei Bedarf über mehrere spezialisierte Subagenten hinweg agieren (z. B. Personalwesen, Finanzen, Support)

Diese Orchestrierungsschicht ermöglicht es Oracle KI Agents, über die reine Beantwortung von Fragen hinauszugehen und Prozessausführung zu übernehmen.

Für tiefergehende Einblicke in die Orchestrierung:

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

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

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

Wissensdatenbank-Datentypen

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

1. Dienstseitig 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, jeweils mit einer maximalen Größe von 100 MB.
• Eine Erhöhung des Limits über den Oracle-Support beantragen, um mehr oder größere Dateien zu speichern.

2. Bring Your Own (BYO)-Optionen

Diese Option ermöglicht es Ihnen, Ihre vorhandenen Systeme zu nutzen, um die Daten zu hosten und zu verwalten, auf die der KI-Agent zugreifen soll. Oracle bietet zu diesem Zweck Integrationen mit bestimmten Tools. Sie ist auf Systemen verfügbar wie:

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

Diese Option bietet 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 in OCI Object Storage zu migrieren.

15 Oracle Generative KI Agents Anwendungsfälle

Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Agenten, wie etwa agentisches RAG, kombinieren Abruf- 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:

1. Kundenservice-Automatisierung: Ein KI-Agent für den Kundenservice kann den Kundenservice optimieren, indem er Anfragen über konversationelle Schnittstellen bearbeitet, Wissensdatenbankdaten abruft und komplexe Probleme an menschliche Agenten eskaliert. Dies gewährleistet eine schnellere Problemlösung und erhöht die Benutzerzufriedenheit. Automatisierung reduziert außerdem sich wiederholende Aufgaben und ermöglicht es Kundensupport-Teams, sich auf personalisierte und höherwertige Interaktionen zu konzentrieren.
2. Juristische Recherche: KI-Agenten können Juristen unterstützen, indem sie umfangreiche Datenbanken schnell 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 präzise 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 fassen Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen wie Marktnachrichten und internen Berichten zusammen. Solche Tools verbessern das Finanzmanagement, indem sie Prozesse straffen, Korrekturmaßnahmen vorschlagen und die Entscheidungsgenauigkeit bei Budgetierung, Prognosen und Leistungsbewertung erhöhen.
4. Bildungs-Tutoring: KI-Agenten fungieren als persönliche Tutoren, indem sie maßgeschneiderte Lernressourcen bereitstellen und komplexe Konzepte erklären. Diese Systeme passen sich den Bedürfnissen der Lernenden an, bieten interaktive Lerninhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Durch die Automatisierung der Ressourcenbeschaffung helfen sie Lernenden, akademische Ziele zu erreichen, während Pädagogen sich auf innovative Lehrstrategien konzentrieren können.
5. Inhaltserstellung: KI unterstützt Content-Ersteller, indem sie relevante Informationen abruft, Trends analysiert und Vorschläge für Artikel, Berichte oder Präsentationen entwirft. Diese Agenten beschleunigen den kreativen Prozess und bewahren gleichzeitig die Originalität. Durch die Nutzung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten ermöglichen sie es Fachleuten, sich auf die Verbesserung der Inhaltsqualität und die effektive Ansprache ihres Publikums zu konzentrieren.
6. Technischer Support: KI-Agenten führen Benutzer durch die Fehlerbehebung, indem sie technische Handbücher und Foren zu präzisen Lösungen zusammenfassen. Sie lösen Probleme effizient und minimieren Ausfallzeiten. Diese Agenten entlasten Support-Teams, indem sie die Arbeitsbelastung reduzieren und konsistente, genaue Lösungen liefern, was die Benutzererfahrung in technischen Umgebungen erheblich verbessert.
7. Lieferkettenmanagement: KI-Agenten optimieren Lieferkettenabläufe, indem sie Daten zu Beständen, Lieferanten und Logistik aggregieren. 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, indem sie Immobiliendaten und Markttrends zusammenführen. Sie liefern Erkenntnisse zu Preisen, Nachfrage und Investitionsmöglichkeiten und unterstützen so die Entscheidungsfindung. Durch KI-gestützte Analysen 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 auf Basis der Benutzerpräferenzen maßgeschneiderte Erlebnisse und vereinfachen die Reiseorganisation. Durch die Integration verschiedener Datenquellen erhöhen diese Agenten die Benutzerzufriedenheit.
11. Unterstützung bei Vertriebsbeschaffung: Ein dokumentenverarbeitender KI-Agent kann einen Vertriebsleiter bei der Verwaltung von Beschaffungsaufgaben unterstützen. Beispielsweise könnte der Vertriebsleiter mit seinem Telefon ein Foto eines Preisangebots eines ausländischen Anbieters machen. Der Agent würde:
    • Die relevanten Informationen aus dem Dokument extrahieren.
    • Den Text übersetzen, beispielsweise von Japanisch ins Englische.
    • Auf Basis der extrahierten Daten eine Bestellanforderung erstellen. Später könnte derselbe Agent die Verarbeitung der Lieferantenrechnung automatisieren und sie zur Prüfung durch einen Zahlungsmanager markieren.
12. Analyse von Verkaufsgesprächen: Im Vertrieb könnte ein KI-Agent Kundeninteraktionen während Verkaufsgesprächen analysieren, Erkenntnisse wie Kundenpräferenzen oder wichtige Einwände extrahieren und detaillierte Berichte für Vertriebsteams erstellen, um künftige Gespräche zu verbessern.
13. Talentmanagement und Einstellung: KI-Agenten können eingesetzt werden, um Stellenkandidaten zu identifizieren und zu analysieren, und helfen HR-Teams, die Talentgewinnung zu optimieren. Hypothetisch könnte ein Agent in Datenbanken nach geeigneten Kandidaten suchen, ihre Lebensläufe bewerten und Empfehlungen auf der Grundlage vordefinierter Stellenanforderungen geben.
14. Qualitätskontrolle in der Fertigung: KI-Agenten überwachen Produktionsdaten, erkennen Muster, die auf Defekte hinweisen, und empfehlen Anpassungen, um Qualitätsstandards sicherzustellen. 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 umfasst vorgefertigte Agenten für Consumer-Banking-Workflows, die End-to-End-Aufgaben im Privatkundengeschäft wie Informationsbereitstellung, Kreditprüfung und Compliance-Überwachung automatisieren können. Zu diesen Agenten gehören:
    • Ein Agent für „Produktbroschüren-Erstellung“ und ein Agent für „Kreditentscheidung“, der bei der Automatisierung der Kreditantragsbearbeitung hilft.
    • Compliance-orientierte Agenten wie ein „Call-Compliance-Check“-Agent zur Überwachung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften während Kundengesprächen.³

Entdecken Sie allgemeine Anwendungsfälle für Agentic AI 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 zentrale Säulen dar:

• No-Code-Agenten-Builder: Eine natürlichsprachliche Oberfläche 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 Kennzahlen verfolgt, die Zeitersparnis oder Prozesseffizienz widerspiegeln.

Agententypen: Workflow vs. RAG

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

• Auf deterministischen, regelbasierten Sequenzen basieren.
• Vorkonfigurierten „Knoten“ mit bestimmten Funktionen, Eingaben und Ausgaben folgen.
• Für risikoreiche Szenarien konzipiert sind, die strikte 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 Aktualisierungen: Datenquellen können aktualisiert werden, ohne die Funktionalität des Agenten zu unterbrechen.
• Skalierbarkeit und Sicherheit: Läuft auf einer skalierbaren und sicheren Architektur.
• Inkrementelle Aufnahme: Ermöglicht präzise Datenaktualisierungen durch inkrementelle Aufnahme und Versionskontrolle.
• Verbesserte Interaktionen: Behält den Gesprächskontext über 10+ Runden hinweg bei.

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Neueste Entwicklungen: Oracle KI Agents RAG-Fähigkeiten

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

1. Integration mit Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai bietet erweiterte Vektorsuche für unstrukturierte Daten wie Text und Bilder. Sie ermöglicht präzisere und relevantere Suchergebnisse, indem Daten in Vektordarstellungen umgewandelt werden. Dies ermöglicht die nahtlose Verarbeitung komplexer Abfragen und die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten.
2. Optimierte Einrichtung: Vereinfachter Einrichtungsprozess mit verbesserter Benutzeroberfläche. Er ermöglicht es Benutzern mit begrenztem technischem Fachwissen, RAG-Agenten schnell und einfach bereitzustellen. Weniger Schritte und ein intuitiveres Erlebnis reduzieren Einrichtungszeit und -aufwand.
3. Verbesserte Antwortqualität und Relevanz: LLMs liefern hochwertigere und genauere Antworten. Dadurch wird sichergestellt, dass konversationelle Interaktionen aufschlussreicher und kontextuell angemessener sind.
4. Erweiterte Datenabfrage und Neugewichtung: Verbesserte Datenabfrage- und Neugewichtungsfunktionen durchsuchen große Datensätze und priorisieren relevante Informationen. Dies verbessert die Tiefe und Präzision der KI-Antworten, insbesondere bei nuancierten Abfragen.
5. Hybridsuche: Kombiniert herkömmliche Stichwortsuchen mit semantischer Suche. Sie gewährleistet das Abrufen relevanterer Ergebnisse für strukturierte und unstrukturierte Daten.
6. Verwaltete Wissensdatenbanken: Integrierter Vektorspeicher und robuste Datenaufnahme-Pipeline für unstrukturierte Daten. Dies vereinfacht Speicherung, Abruf und Indizierung komplexer Daten. Es bietet eine effiziente Verwaltung von Wissensdatenbanken als sofort einsatzbereite Lösung.
7. Unterstützung für BYO-Wissensdatenbanken mit OpenSearch: Optimierte Unterstützung für Bring Your Own (BYO) OCI Search mit OpenSearch. Sie bietet Flexibilität und Kontrolle über benutzerdefinierte Suchkonfigurationen. Sie vereinfacht die Integration in bestehende OpenSearch-Systeme.
8. Inhaltsmoderation: Robuste Filterung, um schädliche oder unangemessene Inhalte in Ein- und Ausgabe zu kennzeichnen. Sie gewährleistet sichere KI-Interaktionen.
9. Multimodalität: Verarbeitet und integriert Daten aus mehreren Formaten, einschließlich Text, Bildern, Diagrammen und Grafiken. Sie liefert umfassendere und kontextreichere Antworten.

FAQs

Weiterführende Informationen

• Die besten KI-Agenten-Tools vergleichen

Diese Forschung zitieren

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  title  = {{Oracle KI Agents: Top 15 Anwendungsfälle & 5 Vorteile}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 2. April 2026}
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Änderungsprotokoll

1 Aktualisierungen

1. 20262. Apr

   Abschnitt zu Oracle AI Agent Studio mit No-Code-Agent-Builder, ROI-Dashboard und Workflow-Agenten hinzugefügt.

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

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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