WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.560
Das heutige Thema ist eines, von dem fast jeder schon gehört hat, das aber kaum jemand wirklich erklären kann.

00:00:03.820 --> 00:00:04.680
Ich spreche von KI-Agent.

00:00:05.180 --> 00:00:08.440
Sie haben den Begriff wahrscheinlich schon in einem Meeting gehört, in einem Blogbeitrag gelesen oder in einer Schlagzeile gesehen.

00:00:08.960 --> 00:00:09.620
Jeder spricht darüber.

00:00:10.360 --> 00:00:13.340
Doch bittet man jemanden, den Begriff zu definieren, werden die Antworten sehr schnell schwammig.

00:00:13.780 --> 00:00:18.480
Der Hype ist groß, die Definitionen sind vage und der Ausdruck wird so leichtfertig verwendet, dass er fast seine gesamte Bedeutung verloren hat.

00:00:18.980 --> 00:00:20.340
Hier ist der häufigste Fehler, den Leute machen.

00:00:20.800 --> 00:00:23.020
Sie denken, ein Agent sei nur ein Chatbot mit einem schickeren Namen.

00:00:23.380 --> 00:00:24.460
Man fragt etwas, er antwortet.

00:00:24.820 --> 00:00:26.200
Das ist kein Agent, das ist ein Chatbot.

00:00:26.580 --> 00:00:28.120
Und es gibt einen echten Unterschied zwischen den beiden.

00:00:28.660 --> 00:00:29.400
Was hat sich also geändert?

00:00:29.400 --> 00:00:31.300
Warum ist plötzlich jeder von Agenten besessen?

00:00:31.800 --> 00:00:34.740
Und noch wichtiger, warum sollte es Sie interessieren, wenn Sie kein Entwickler sind?

00:00:35.160 --> 00:00:38.160
Am Ende dieser Folge werden Sie verstehen, was ein KI-Agent wirklich ist,

00:00:38.320 --> 00:00:43.000
warum Microsoft ein ganzes Framework darum aufgebaut hat und warum dies für ihre Arbeitsweise wichtig ist.

00:00:45.100 --> 00:00:46.240
Was genau ist ein KI-Agent?

00:00:47.040 --> 00:00:48.360
Sie wissen bereits, wie ein Chatbot funktioniert.

00:00:48.620 --> 00:00:49.700
Sie tippen etwas ein, er antwortet.

00:00:50.100 --> 00:00:50.880
Das sind Konversationen.

00:00:51.180 --> 00:00:51.840
Er ist reaktiv.

00:00:52.180 --> 00:00:54.420
Er wartet darauf, dass Sie etwas sagen und antwortet dann.

00:00:54.720 --> 00:00:55.440
Ein Agent ist anders.

00:00:55.980 --> 00:00:57.280
Er antwortet nicht nur, er handelt.

00:00:57.740 --> 00:00:58.660
Denken, entscheiden, handeln.

00:00:58.660 --> 00:01:00.560
Das ist die einfachste Definition, die ich Ihnen geben kann.

00:01:00.780 --> 00:01:01.400
So funktioniert es.

00:01:01.700 --> 00:01:02.720
Zuerst denkt der Agent nach.

00:01:03.000 --> 00:01:05.260
Er nutzt ein großes Sprachmodell, um zu verstehen, was Sie wirklich brauchen.

00:01:05.380 --> 00:01:07.120
Nicht nur, was Sie getippt haben, sondern was Sie meinten.

00:01:07.640 --> 00:01:10.060
Wenn Sie sagen, buche nächsten Dienstag ein Meeting mit Sarah,

00:01:10.160 --> 00:01:11.660
wiederholt der Agent das nicht einfach nur.

00:01:12.240 --> 00:01:13.900
Er überlegt, was diese Anfrage wirklich bedeutet.

00:01:14.580 --> 00:01:15.060
Entscheidet er.

00:01:15.660 --> 00:01:17.040
Er unterteilt Ihre Anfrage in einzelne Schritte.

00:01:17.680 --> 00:01:18.760
Meeting buchen wird zu einem Plan.

00:01:19.200 --> 00:01:22.780
Kalender prüfen, freien Slot finden, Sarahs Verfügbarkeit checken, Einladung senden.

00:01:23.280 --> 00:01:25.420
Der Agent rät nicht, er erstellt eine Abfolge von Aktionen.

00:01:25.820 --> 00:01:26.480
Schließlich handelt er.

00:01:26.800 --> 00:01:28.640
Er ruft Tools und Dienste auf, um das Ziel zu erreichen.

00:01:29.060 --> 00:01:31.020
Er erklärt ihn nicht, wie man ein Meeting bucht, sondern er bucht es.

00:01:31.400 --> 00:01:32.780
Er erklärt nicht, wie man das Wetter prüft.

00:01:32.820 --> 00:01:34.540
Er prüft das Wetter und gibt Ihnen die Antwort.

00:01:34.880 --> 00:01:35.780
Engst er also über den Unterschied nach.

00:01:36.120 --> 00:01:37.020
Ein Chatbot ist reaktiv.

00:01:37.480 --> 00:01:38.500
Er wartet auf Ihre nächste Frage.

00:01:38.780 --> 00:01:39.820
Ein Agent ist proaktiv.

00:01:40.280 --> 00:01:42.100
Sie geben ihm ein Ziel vor und er macht sich an die Arbeit.

00:01:42.100 --> 00:01:45.040
Vielleicht kommt er mit Rückfragen auf Sie zu, falls er mehr Informationen braucht.

00:01:45.220 --> 00:01:47.160
Aber er muss nicht bei jedem Schritt an die Hand genommen werden.

00:01:47.600 --> 00:01:49.720
Ein Chatbot ist wie eine Auskunftstheke in einer Bibliothek.

00:01:49.880 --> 00:01:52.220
Sie fragen nach dem Standort eines Buches und man zeigt Ihnen den richtigen Geld.

00:01:52.740 --> 00:01:55.740
Ein Agent ist wie ein persönlicher Assistent, der die Schlüssel zum Gebäude besitzt.

00:01:56.240 --> 00:01:59.120
Sie sagen, ich brauche Informationen über unsere Top-Kunden für das Meeting morgen.

00:01:59.720 --> 00:02:02.360
Und er sucht sie zusammen, strukturiert sie und überreicht ihnen ein Briefing-Dokument.

00:02:02.740 --> 00:02:04.920
Sie haben ihm weder gesagt, wo er suchen, noch welches Format er nutzen soll.

00:02:05.140 --> 00:02:05.780
Er hat es selbst herausgekommen.

00:02:06.160 --> 00:02:07.640
Doch das Geheimnis ist nicht allein das LLM.

00:02:08.000 --> 00:02:10.480
Das Sprachmodell ist intelligent, aber für sich genommen nur ein Gehirn ohne Hände.

00:02:10.480 --> 00:02:13.400
Was ein System zu einem Agenten macht, ist die Kombination aus drei Dingen.

00:02:13.880 --> 00:02:14.280
Schlussfolgerung.

00:02:14.600 --> 00:02:16.400
Also die Fähigkeit, ein Problem zu durchdenken.

00:02:16.820 --> 00:02:18.720
Werkzeuge, die Fähigkeit, auf die Welt einzuwirken.

00:02:18.980 --> 00:02:19.540
Und Gedächtnis.

00:02:19.980 --> 00:02:21.840
Die Fähigkeit, sich an Vergangenes zu erinnern.

00:02:22.140 --> 00:02:25.920
Fügt man diese drei zusammen, hat man etwas, das nicht nur Fragen beantwortet, sondern Dinge erledigt.

00:02:26.800 --> 00:02:28.620
Vor dem Framework herrscht eine fragmentierte Landschaft.

00:02:29.220 --> 00:02:31.900
Wenn Agenten so nützlich sind, warum baut sie dann nicht schon jeder?

00:02:32.620 --> 00:02:35.280
Die kurze Antwort lautet, bis vor kurzem war es ein chaotischer Prozess.

00:02:35.880 --> 00:02:37.920
Man musste mehrere Werkzeuge selbst zusammenfügen.

00:02:37.920 --> 00:02:42.200
Denn etwas so, als würde man versuchen, ein Auto aus Teilen verschiedener Hersteller zu bauen, in der Hoffnung, dass sie zusammenpassen.

00:02:43.040 --> 00:02:47.780
Microsofts erster Versuch, dies zu beheben, war Semantic Kernel, ein SDK zur Integration von KI in Anwendungen.

00:02:48.480 --> 00:02:50.400
Leistung stark, ob es war ein Werkzeugkasten, kein Bauplan.

00:02:50.920 --> 00:02:53.640
Man bekam die Teile, musste aber immer noch selbst herausfinden, wie man sie zusammelte.

00:02:54.040 --> 00:02:55.640
Dann kam Autogen von Microsoft Reaser.

00:02:56.180 --> 00:03:01.040
Dieses Framework erforschte Multiagenten-Konversationen, bei denen KI-Agenten miteinander sprechen, debattieren und zusammenarbeiten.

00:03:01.540 --> 00:03:04.720
Hochmodern, ja, aber es war experimentell und nicht für produktive Systeme ausgelegt.

00:03:04.720 --> 00:03:06.640
Entwickler standen also von einer schwierigen Wahl.

00:03:07.080 --> 00:03:11.480
Semantic Kernel war stabil und unternehmenseinsatzbereit, bot jedoch keine fortgeschrittenen Orchestrierungsmuster.

00:03:12.200 --> 00:03:16.860
Autogen hatte die coolen Multiagenten-Fähigkeiten, war aber nichts für den Betrieb in einer Live-Umgebung.

00:03:17.720 --> 00:03:20.540
Jedes hatte seine eigene Lernkurve, seine eigene Arbeitsweise und seine eigene Kommune.

00:03:21.100 --> 00:03:22.060
Und es ging nicht nur um Microsoft.

00:03:22.580 --> 00:03:23.760
Andere Frameworks tauchten auf.

00:03:24.100 --> 00:03:25.620
Langchain, Crew AI und ein Dutzend weitere.

00:03:25.960 --> 00:03:27.400
Das Ökosystem war völlig unübersichtlich.

00:03:27.400 --> 00:03:31.900
Wenn man beruflich Agenten entwickeln wollte, musste man zum Experten in einer sich rasant wandelnden Welt werden.

00:03:32.260 --> 00:03:33.200
Welches Framework soll man lernen?

00:03:33.560 --> 00:03:34.340
Welches wird überleben?

00:03:34.840 --> 00:03:36.160
Auf welches setzt Microsoft tatsächlich?

00:03:36.640 --> 00:03:37.800
Für Anfänger war das überwältigend.

00:03:38.360 --> 00:03:41.080
Stellen Sie sich vor, Sie sind Entwickler in einem Unternehmen, das KI-Agenten erforscht.

00:03:41.520 --> 00:03:43.400
Sie recherchieren und finden fünf verschiedene Frameworks.

00:03:43.580 --> 00:03:46.000
Jedes mit eigener Dokumentation, eigenen Mustern und eigener Community.

00:03:46.600 --> 00:03:47.720
Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen.

00:03:47.980 --> 00:03:49.400
Sie wissen nicht, auf welches Sie Ihre Zeitzen sollen.

00:03:49.780 --> 00:03:51.360
Diese Fragmentierung schuf eine echte Barriere.

00:03:51.860 --> 00:03:55.420
Es ging nicht nur darum, ein Werkzeug zu erlernen, sondern darauf zu setzen, ein gesamtes Ökosystem zu nutzen.

00:03:55.420 --> 00:04:01.420
Und als Anwendungsfälle für Agenten von Experimenten zu echten Geschäftsprozessen wurden, erkannte Microsoft, dass dies nicht nachhaltig war.

00:04:01.900 --> 00:04:02.760
Sie brauchten ein Framework.

00:04:03.020 --> 00:04:03.940
Einen einheitlichen Ansatz.

00:04:04.040 --> 00:04:06.460
Eine Antwort auf die Frage, wie baue ich einen Agenten?

00:04:07.360 --> 00:04:08.760
Was ist das Microsoft Agent Framework?

00:04:09.660 --> 00:04:13.900
Also nahm Microsoft die beiden Frameworks, die sie hatten, Semantic Kernel und Autogen, und kombinierte sie zu einem.

00:04:14.420 --> 00:04:16.480
Das Ergebnis ist das Microsoft Agent Framework.

00:04:16.900 --> 00:04:23.640
Ein einzelnes, einheitliches SDK, das die Unternehmensstabilität von Semantic Kernel mit den hochmodernen Multiagentenmustern von Autogen vereint.

00:04:23.640 --> 00:04:27.500
Und die Teams, die diese beiden Frameworks entwickelten, arbeiten nun gemeinsam an diesem.

00:04:28.180 --> 00:04:33.360
Dieses Framework startete Ende 2025 als Vorschauversion und erreicht im Juli 2026 die Version 1.0.

00:04:34.080 --> 00:04:37.800
Dieser Zeitplan ist wichtig, denn er zeigt, dass dies kein Forschungsprojekt oder Experiment ist.

00:04:38.220 --> 00:04:39.380
Es ist ein produktionsreifes Produkt.

00:04:39.920 --> 00:04:41.980
Microsoft sagt damit, baut eure echten Systeme darauf auf.

00:04:42.480 --> 00:04:43.220
Es ist zudem Open Source.

00:04:43.580 --> 00:04:46.640
Sie finden es auf GitHub mit über 7000 Sternen und mehr als 100 Mitwirkenden.

00:04:46.640 --> 00:04:48.600
Die Community ist aktiv.

00:04:49.080 --> 00:04:52.140
Es gibt wöchentliche Sprechstunden, in denen sie direkt mit dem Engineering-Team sprechen können.

00:04:52.720 --> 00:04:54.060
Das bekommt man beim geschlossenen Produkt nicht.

00:04:54.560 --> 00:04:57.300
Das Framework unterstützt Python und .NET als erstklassige Sprachen.

00:04:57.860 --> 00:05:01.160
Egal, ob sie C-Sharp-Entwickler oder Python-Entwickler sind, sie erhalten dieselbe Erfahrung.

00:05:01.700 --> 00:05:04.200
Und das ist eine große Sache, da viele KI-Frameworks nur auf Python setzen.

00:05:04.880 --> 00:05:07.780
Microsoft hat sich bewusst dafür entschieden, beide Sprachen gleichberechtigt zu behandeln.

00:05:08.340 --> 00:05:09.720
Und hier ist etwas, das sie vielleicht überraschen wird.

00:05:09.720 --> 00:05:12.480
Das Framework unterstützt über sieben verschiedene Modellanbieter.

00:05:12.700 --> 00:05:19.180
Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic Cloud, Amazon Bedrock, Google Gemini und sogar lokale Modelle über Olamar.

00:05:19.820 --> 00:05:22.260
Sie schreiben ihre Agenten-Logik einmal und sie funktioniert über alle Hände.

00:05:22.720 --> 00:05:24.180
Sie sind nicht an einen Anbieter gebunden.

00:05:24.520 --> 00:05:28.820
Wechseln Sie von OpenAI zu Anthropic, ändern Sie nur einen Konfigurationswert, nicht Ihre gesamte Code-Basis.

00:05:29.580 --> 00:05:31.100
Das Framework besteht aus zwei Hauptkomponenten.

00:05:31.480 --> 00:05:32.560
Agenten sind die Bausteine.

00:05:33.040 --> 00:05:35.000
Individuelle Logikeinheiten, die denken und handeln können.

00:05:35.640 --> 00:05:38.300
Workflows bilden die Orchestrierungsebene, die mehrere Agenten miteinander verbinden.

00:05:38.300 --> 00:05:42.380
Sie können einen Agenten haben, der eine Aufgabe erledigt oder ein ganzes Team, das an einer komplexen Aufgabe arbeitet.

00:05:42.860 --> 00:05:45.220
Es gibt auch sogenannte deklarative Definitionen.

00:05:45.600 --> 00:05:47.500
Sie definieren das Verhalten eines Agenten in einer Jamel-Datei.

00:05:47.760 --> 00:05:50.040
Das bedeutet, dass Ihre Agenten-Konfiguration versionierbar ist.

00:05:50.520 --> 00:05:54.260
Legen Sie sie in GitHub, überprüfen Sie sie in Pull-Requests und stellen Sie sie über CICCD-Pipelines bereit.

00:05:54.740 --> 00:05:56.600
Für Unternehmensteams ist das ein riesiger Vorteil.

00:05:56.880 --> 00:05:58.060
Aber hier ist etwas, was Sie verstehen sollten.

00:05:58.560 --> 00:06:01.280
Dieses Framework ist nicht nur für Entwickler gedacht, die komplexe Systeme bauen.

00:06:01.580 --> 00:06:03.100
Es wurde für Unternehmensszenarien entwickelt.

00:06:03.640 --> 00:06:07.780
Sicherheit, Compliance, Beobachtbarkeit und menschliche Freigabeschleifen sind integriert, nicht nachträglich aufgesetzt.

00:06:07.780 --> 00:06:10.940
Und genau das unterscheidet es von den experimentellen Frameworks, die es zuvor gab.

00:06:12.200 --> 00:06:14.720
Die Bausteine, Agenten-Tools, Speicher und Workflows.

00:06:15.340 --> 00:06:17.200
Lassen Sie uns das in die vier Kernkonzepte unterteilen.

00:06:17.560 --> 00:06:20.620
Wenn Sie diese verstehen, begreifen Sie 90% dessen, was dieses Framework leistet.

00:06:21.040 --> 00:06:21.780
Als erstes Agenten.

00:06:21.960 --> 00:06:22.940
Sie sind die grundlegende Einheit.

00:06:23.300 --> 00:06:26.340
Jeder Agent hat einen Namen, eine Reihe von Anweisungen und Zugriff auf Tools.

00:06:26.660 --> 00:06:28.500
Es ist eine logische Einheit, die denken und handeln kann.

00:06:28.920 --> 00:06:31.700
Sie legen fest, wer er ist, was er tun soll und welche Ressourcen er nutzen darf.

00:06:32.040 --> 00:06:33.080
Alles weitere baut darauf auf.

00:06:33.080 --> 00:06:35.640
Als nächstes, das sind die Hände des Agenten.

00:06:35.900 --> 00:06:42.000
Funktionen, APIs oder externe Dienste, die er aufrufen kann, wie Wetterdaten, Kalenderzugriff, Datenbankabfragen oder Dateioperationen.

00:06:42.640 --> 00:06:44.480
Der Agent weiß nicht von sich aus, wie er diese Dinge tun soll.

00:06:44.900 --> 00:06:47.420
Er braucht Tools, um in der Welt zu agieren und Maßnahmen zu ergreifen.

00:06:48.080 --> 00:06:52.260
Sie können einfache Funktionen selbst schreiben oder es können MCP-Server sein, das Model-Context-Protokoll.

00:06:52.900 --> 00:06:55.280
Das ist ein Standard, um Agenten mit externen Diensten zu verbinden.

00:06:55.820 --> 00:06:57.140
Stellen Sie es sich wie ein Universalstücker vor.

00:06:57.140 --> 00:07:01.460
Wenn ein Dienst-MCP unterstützt, kann Ihr Agent ihn ohne benutzerdefinierten Integrationscode nutzen.

00:07:01.860 --> 00:07:02.700
Dann gibt es noch den Speicher.

00:07:03.040 --> 00:07:04.220
Dies ist der Speicher des Gehirns.

00:07:04.640 --> 00:07:05.380
Es gibt zwei Arten.

00:07:06.080 --> 00:07:07.340
Sitzungsbasierter Speicher ist kurzfristig.

00:07:07.960 --> 00:07:10.160
Er merkt sich, was während einer einzelnen Unterhaltung passiert ist.

00:07:10.720 --> 00:07:11.900
Kontextanbieter sind langfristig ausgelegt.

00:07:12.300 --> 00:07:15.040
Sie merken sich Präferenzen und Fakten über mehrere Unterhaltungen hinweg.

00:07:15.520 --> 00:07:17.560
Der Speicher ist das, was einen Agenten intelligent erscheinen lässt.

00:07:18.180 --> 00:07:20.120
Ohne ihn beginnt jede Interaktion bei Null.

00:07:20.700 --> 00:07:23.200
Sie stellen sich vor und beim nächsten Gespräch ist es wieder vergessen.

00:07:23.200 --> 00:07:27.480
Mit Speicher weiß der Agent, wer Sie sind, was Sie besprochen haben und was Ihnen wichtig ist.

00:07:27.980 --> 00:07:31.400
Es ist der Unterschied, ob man mit einem Fremden spricht oder mit einem Kollegen, der Ihre Arbeit kennt.

00:07:32.020 --> 00:07:32.800
Schließlich Workflows.

00:07:33.320 --> 00:07:36.380
Dies ist die Orchestrierungsebene, auf der Sie definieren, wie mehrere Agenten zusammenarbeiten.

00:07:36.880 --> 00:07:38.240
Workflows können sequentiell sein.

00:07:38.480 --> 00:07:39.600
Schritt A, dann Schritt B.

00:07:40.080 --> 00:07:41.160
Sie können gleichzeitig ablaufen,

00:07:41.420 --> 00:07:44.460
wobei mehrere Agenten parallel an verschiedenen Teilen desselben Problems arbeiten.

00:07:44.800 --> 00:07:45.700
Oder sie können bedingt sein.

00:07:46.140 --> 00:07:47.140
Wenn dies passiert, geht dorthin.

00:07:47.560 --> 00:07:48.480
Wenn das passiert, geht dorthin.

00:07:49.300 --> 00:07:50.540
Workflows unterstützen auch Checkpoint.

00:07:50.540 --> 00:07:54.280
Wenn auf halbem Weg etwas fehlschlägt, kann das System dort weitermachen, wo es aufgehört hat.

00:07:54.700 --> 00:07:55.480
Es beginnt nicht von vorn.

00:07:55.900 --> 00:07:59.380
Das ist wichtig für langlaufende Aufgaben, die Stunden dauern oder mehrere Schritte umfassen können.

00:07:59.900 --> 00:08:01.480
Auch Human-in-the-Loop-Muster sind integriert.

00:08:02.040 --> 00:08:05.280
Agenten können pausieren und um Zustimmung bitten, bevor sie sensible Aktionen ausführen.

00:08:05.760 --> 00:08:08.460
Wenn ein Agent eine E-Mail versenden oder eine Zahlung genehmigen soll,

00:08:08.600 --> 00:08:10.420
kann er anhalten und auf ein Ja eines Menschen warten.

00:08:11.040 --> 00:08:12.320
Es sind regulierte Branchen unerlässlich.

00:08:12.740 --> 00:08:13.640
Hier ist ein Beispiel aus der Praxis.

00:08:14.100 --> 00:08:15.920
Stellen Sie sich einen Agenten zur Vertriebsvorbereitung vor.

00:08:16.220 --> 00:08:17.580
Sie haben morgen ein Meeting mit einem Kunden.

00:08:17.760 --> 00:08:19.660
Sie sagen dem Agenten, hilf mir bei der Vorbereitung.

00:08:19.660 --> 00:08:21.860
Er prüft Ihren Kalender, um die Zeit zu bestätigen.

00:08:22.320 --> 00:08:24.140
Er ruft CRM-Daten ab, um die Kundenhistorie zu sehen.

00:08:24.440 --> 00:08:26.840
Er durchsucht Marketing-Materialien nach relevanten Fallstudien.

00:08:27.420 --> 00:08:30.040
Er erstellt ein Briefing-Dokument und eine PowerPoint-Präsentation.

00:08:30.280 --> 00:08:31.180
Ganz ohne Ihr Zutun.

00:08:31.540 --> 00:08:32.180
Das ist kein Chatbot.

00:08:32.580 --> 00:08:33.200
Das ist ein Agent.

00:08:33.580 --> 00:08:34.320
Warum soll ich das durchführen?

00:08:34.760 --> 00:08:35.660
Wegen des praktischen Nutzens.

00:08:36.020 --> 00:08:37.280
Sie wissen nun, was das Framework ist.

00:08:37.480 --> 00:08:40.680
Aber warum sollte es Sie interessieren, wenn Sie kein Entwickler für KI-Systeme sind?

00:08:41.120 --> 00:08:44.260
Die Antwort lautet, dieses Framework existiert nicht nur im Terminal eines Entwicklers.

00:08:44.260 --> 00:08:46.720
Es treibt Tools an, mit denen alltägliche Geschäftsanwender interagieren.

00:08:46.720 --> 00:08:50.940
Agenten, die mit diesem Framework erstellt wurden, können direkt in Microsoft Teams und Copilot Chat veröffentlicht werden.

00:08:51.300 --> 00:08:53.640
Das bedeutet, die Agenten Ihres Unternehmens sind dort, wo Sie ohnehin arbeiten.

00:08:54.000 --> 00:08:57.500
Wir müssen keine separate App installieren, keine neuen Anmeldedaten merken und haben keine lange Einarbeitung.

00:08:57.620 --> 00:08:59.360
Sie öffnen einfach Teams und der Agent ist da.

00:09:00.000 --> 00:09:01.880
Für IT- und Geschäftsentscheider ist das noch wichtiger.

00:09:02.960 --> 00:09:05.140
Das Framework bietet Unternehmenskontrollen, die wirklich zählen.

00:09:05.140 --> 00:09:10.520
Sie erhalten Identitätsmanagement über Entra-ID, Zugriffskontrollen, damit Agenten nur sehen, was sie sollen,

00:09:10.700 --> 00:09:16.740
Prüfprotokolle, um zu wissen, was jeder Agent wann getan hat und Data Governance, damit sensible Informationen geschützt bleiben.

00:09:17.680 --> 00:09:19.300
Und hier ist ein Problem, an das Sie vielleicht noch nicht gedacht haben.

00:09:19.860 --> 00:09:20.840
Shadow AI ist Realität.

00:09:21.180 --> 00:09:25.280
Mitarbeiter nutzen täglich nicht genehmigte KI-Tools, kopieren Firmendaten in öffentliche Chatbots,

00:09:25.480 --> 00:09:28.620
laden sensible Dokumente auf unbekannte Server hoch und hoffen auf das Beste.

00:09:29.620 --> 00:09:32.780
IT-Teams wissen, dass das passiert, aber sie können es nicht durch das Verbot von Tools stoppen.

00:09:32.780 --> 00:09:34.160
Die Leute finden einen Weg.

00:09:35.040 --> 00:09:39.780
Dieses Framework gibt der IT eine Möglichkeit, genehmigte, sichere Agenten anzubieten, die dennoch modern wirken.

00:09:40.580 --> 00:09:44.540
Statt den Mitarbeitern zu sagen, nutzt keine KI, können sie sagen, verwendet stattdessen diese Agenten.

00:09:45.140 --> 00:09:47.600
Sie sind sicher, sie werden kontrolliert und sie arbeiten mit ihren Daten.

00:09:48.340 --> 00:09:50.980
Es gibt auch das Problem der unkontrollierten Agentenvermehrung, und das passiert war.

00:09:51.240 --> 00:09:53.460
Teams erstellen Agenten schneller, als irgendjemand den Überblick behalten.

00:09:53.960 --> 00:09:57.380
Das Framework bietet ihnen einen zentralen Ort, um alle zu verwalten, zu überwachen und zu steuern.

00:09:57.840 --> 00:10:01.380
Sie können sehen, welche Agenten genutzt werden, welche verstauben und welche Aufmerksamkeit erfordern.

00:10:01.380 --> 00:10:03.400
Kostentransparenz ist ein weiterer Wichterob.

00:10:03.860 --> 00:10:08.920
Sie sehen genau, was jeder Agent im Betrieb kostet, welche Agenten teuer sind, welche effizient arbeiten und wo man optimieren kann.

00:10:09.300 --> 00:10:10.080
Und wo man optimieren kann.

00:10:10.380 --> 00:10:13.160
Das erhalten sie nicht mit einer Ansammlung beliebiger Tools und Skripte.

00:10:13.800 --> 00:10:14.200
Fazit.

00:10:14.580 --> 00:10:18.800
Dieses Framework macht KI-Agenten für echte Unternehmen praktisch, sicher und verwaltbar.

00:10:19.380 --> 00:10:21.440
Es geht nicht nur darum, coole Technologie zu entwickeln,

00:10:21.700 --> 00:10:24.860
sondern etwas zu schaffen, das in einem echten Unternehmen mit echten Anforderungen funktioniert.

00:10:25.120 --> 00:10:26.860
Sicherheit, Compliance, Budget und Governance.

00:10:26.860 --> 00:10:30.620
Wenn sie für einen dieser Bereiche verantwortlich sind, ist dieses Framework für sie von Bedeutung.

00:10:31.280 --> 00:10:32.400
Wie es in das große Ganze passt.

00:10:33.020 --> 00:10:34.820
Wo genau passt das Agent-Framework also hinein?

00:10:35.240 --> 00:10:38.220
Es ist kein eigenständiges Produkt, sondern ein Teil eines viel größeren Puzzles.

00:10:38.540 --> 00:10:39.640
Schauen wir uns an, wie alles miteinander verbunden.

00:10:39.980 --> 00:10:41.360
Beginnen wir mit Azure AI Foundry.

00:10:41.940 --> 00:10:42.840
Stellen Sie es sich so vor.

00:10:43.080 --> 00:10:45.460
Das Agent-Framework ist das Werkzeug zum Bauen Ihrer Agenten.

00:10:45.780 --> 00:10:47.300
Und Foundry ist der Ort, an dem Sie leben und laufen.

00:10:47.580 --> 00:10:48.820
Es übernimmt die ganze Schwerarbeit.

00:10:49.500 --> 00:10:51.440
Infrastruktur, Skalierung, Überwachung und Sicherheit.

00:10:51.440 --> 00:10:55.860
Sie entwickeln lokal, stellen in Foundry bereit und die Agent läuft in einer Produktionsumgebung

00:10:55.860 --> 00:10:56.780
mit Unternehmenskontrollen.

00:10:58.220 --> 00:11:01.840
Wenn Sie kein Entwickler sind, haben Sie eine weitere Option, Co-Pilot-Studio.

00:11:02.260 --> 00:11:03.200
Dies ist der Low-Code-Weg.

00:11:03.580 --> 00:11:06.540
Sie nutzen eine visuelle Oberfläche, um die Funktionen Ihres Agenten zu definieren,

00:11:06.620 --> 00:11:08.640
ihn mit Datenquellen zu verbinden und ihn Teams zu veröffentlichen.

00:11:09.020 --> 00:11:09.900
Kein Programmieren erforderlich.

00:11:10.300 --> 00:11:12.580
Das Agent-Framework ist für Entwickler gedacht, die volle Kontrolle wünschen.

00:11:13.000 --> 00:11:13.860
Beide ergänzen sich gegenseitig.

00:11:14.320 --> 00:11:15.200
Benötigen Sie Anpassungen?

00:11:15.500 --> 00:11:16.200
Verwenden Sie das Framework.

00:11:16.580 --> 00:11:18.640
Wenn Sie schnell vorankommen, verwenden Sie Co-Pilot-Studio.

00:11:18.640 --> 00:11:22.940
Dann gibt es noch Microsoft 365 Co-Pilot, die benutzerorientierte Seite.

00:11:23.600 --> 00:11:26.360
Mit dem Framework erstellte Agenten können direkt in Co-Pilot erscheinen.

00:11:26.800 --> 00:11:29.920
Benutzer interagieren also über eine vertraute Oberfläche mit Ihnen demselben Co-Pilot,

00:11:29.980 --> 00:11:31.280
den Sie bereits für Ihre Arbeit nutzen.

00:11:32.020 --> 00:11:34.180
Kein neues Tool zum Lernen kann einer Arbeitsablauf der Anwendung ist.

00:11:34.720 --> 00:11:37.000
Aber hier zeigt sich der wahre Wert, die Intelligenzschicht.

00:11:37.420 --> 00:11:38.180
Sie besteht aus Drehteilen.

00:11:38.700 --> 00:11:41.960
WorkIQ verbindet sich mit Ihren persönlichen Daten, E-Mails, Kalender und Chats.

00:11:42.600 --> 00:11:46.680
Foundry IQ verbindet sich mit dem Organisationswissen, Dokumente, Richtlinien und geteilte Ressourcen.

00:11:46.680 --> 00:11:51.760
Und Fabric IQ verbindet sich mit Geschäftsdaten, Verkaufszahlen, Kundendatensätze und operativen Kennzahlen.

00:11:52.420 --> 00:11:53.740
Agenten können auf alle drei zugreifen.

00:11:54.160 --> 00:11:55.200
Genau das macht Sie wirklich nützlich.

00:11:55.780 --> 00:11:58.060
Sie beantworten nicht nur allgemeine Fragen, Sie haben Kontext.

00:11:58.520 --> 00:12:01.740
Sie wissen, wer Sie sind, woran Sie arbeiten und welche Daten für Ihr Unternehmen wichtig sind.

00:12:02.420 --> 00:12:05.460
Wenn ein Agent ein Briefing-Dokument für ein Verkaufsgespräch erstellt, rät er nicht.

00:12:06.120 --> 00:12:10.100
Er greift auf Ihren Kalender Ihr CRM, Ihre Marketingunterlagen und die Wissensdatenbank Ihres Unternehmens

00:12:10.100 --> 00:12:11.300
alles in einer einzigen Anfrage.

00:12:11.860 --> 00:12:13.720
Und das alles funktioniert mit dem Sicherheitsmodell von Microsoft.

00:12:14.140 --> 00:12:17.600
Entrer-ID für Identität, Intune für Geräteverwaltung, Defender für Bedrohungsschutz.

00:12:18.360 --> 00:12:21.440
Wenn Ihr Unternehmen diese Tools bereits nutzt, fügt sich das Framework nahtlos ein.

00:12:22.040 --> 00:12:23.660
Es ist keine separate Sicherheitsschicht erforderlich.

00:12:24.080 --> 00:12:27.440
Für Unternehmen, die bereits Microsoft 365, Azure und die Power-Plattform nutzen,

00:12:27.580 --> 00:12:29.280
ist dieses Framework der nächste logische Schritt.

00:12:29.680 --> 00:12:30.620
Sie fangen nicht bei Null an.

00:12:31.020 --> 00:12:32.340
Sie erweitern das, was Sie bereits haben.

00:12:32.560 --> 00:12:33.360
Die langfristige Vision.

00:12:33.680 --> 00:12:34.120
Ganz einfach.

00:12:34.500 --> 00:12:35.800
Agenten werden so alltäglich wie Apps.

00:12:36.400 --> 00:12:39.480
Jeder Geschäftsprozess erhält eine Agentenebene nicht, um Menschen zu ersetzen,

00:12:39.560 --> 00:12:43.080
sondern um ihnen zu helfen, schneller mit besseren Informationen und weniger Routineaufgaben zu arbeiten.

00:12:43.540 --> 00:12:45.100
Dieses Framework ist das Werkzeug, um diese erstellen.

00:12:46.020 --> 00:12:47.300
Der Einstieg, Ihr erster Schritt.

00:12:48.040 --> 00:12:48.740
Hier ist die gute Nachricht.

00:12:49.080 --> 00:12:50.980
Sie müssen kein KI-Experte sein, um loszulegen.

00:12:51.360 --> 00:12:52.020
Es gibt zwei Wege.

00:12:52.440 --> 00:12:53.940
Der No-Code-Weg ist Co-Pilot Studio.

00:12:54.460 --> 00:12:57.100
Visuelle Oberfläche, Drag-and-Drop konfigurieren, kein Code erforderlich.

00:12:57.320 --> 00:12:59.420
Sie können in Stunden nicht in Tagen etwas zum Laufen bringen.

00:12:59.860 --> 00:13:03.220
Wenn Ihr Ziel darin besteht, ein spezifisches Geschäftsproblem schnell zu lösen, ist dies Ihr Weg.

00:13:03.220 --> 00:13:05.100
Der Code-Weg ist das Agent-Framework selbst.

00:13:05.500 --> 00:13:09.200
Sie installieren die Pakete für Python oder .NET und verwenden die VS-Code-Erweiterung.

00:13:09.580 --> 00:13:12.660
Und die Erweiterung ist erwähnenswert, da sie KI-gestützte Fähigkeiten enthält.

00:13:13.460 --> 00:13:14.340
Sie sagen mir einfach, was Sie wollen.

00:13:14.800 --> 00:13:18.080
Erstellen Sie einen Vertriebsvorbereitungsagenten, der meinen Kalender prüft und CRM-Daten abruft

00:13:18.080 --> 00:13:19.960
und das System erstellt das gesamte Projektjurs für Sie.

00:13:20.480 --> 00:13:21.780
Code, Konfigurationsdateien, alles.

00:13:22.220 --> 00:13:23.180
Es ist kein leeres Blatt Papier.

00:13:23.340 --> 00:13:24.000
Es ist fliegender Start.

00:13:24.380 --> 00:13:26.860
Die Erweiterung enthält außerdem den sogenannten Agent-Inspektor.

00:13:27.320 --> 00:13:30.360
Dies ist ein visuelles Tool, das Ihnen in Echtzeit Schritt für Schritt zeigt, was Ihr Agent tut.

00:13:30.360 --> 00:13:31.540
Sie können sehen, wie er denkt.

00:13:31.860 --> 00:13:33.140
Sie können sehen, welche Tools er aufruft.

00:13:33.500 --> 00:13:34.480
Sie können sehen, wo er stecken bleibt.

00:13:34.840 --> 00:13:36.660
Es ist wie ein Debugger, der eine klare Sprache spricht.

00:13:37.100 --> 00:13:40.760
Wenn Sie bereits Semantic-Kern oder Autogen nutzen, gibt es Migrationsassistenten,

00:13:40.820 --> 00:13:43.820
die ihren vorhandenen Code analysieren und einen schrittweisen Migrationsplan erstellen.

00:13:44.380 --> 00:13:45.500
Sie müssen nicht bei Null anfangen.

00:13:46.000 --> 00:13:47.020
Das Framework ist Open Source.

00:13:47.600 --> 00:13:50.800
Das GitHub-Repository finden Sie unter github.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.

00:13:50.800 --> 00:13:53.700
Beispiele, Dokumentation, Diskussionsvorhaben, alles ist dort zu finden.

00:13:54.080 --> 00:13:54.980
Die Community ist sehr aktiv.

00:13:55.480 --> 00:13:58.580
Es gibt wöchentliche Sprechstunden, in denen Sie direkt mit dem Engineering-Team sprechen können.

00:13:58.860 --> 00:14:00.280
Das bekommen Sie nicht bei vielen anderen Frameworks.

00:14:00.740 --> 00:14:01.600
Die Kernaussage ist diese.

00:14:01.980 --> 00:14:02.600
Fangen Sie klein an.

00:14:03.000 --> 00:14:05.140
Bauen Sie einen einzelnen Agenten, der eine nützliche Aufgabe erfüllt.

00:14:05.400 --> 00:14:06.300
Vielleicht prüft er Ihren Kalender.

00:14:06.760 --> 00:14:07.940
Vielleicht fasst er Ihre E-Mails zusammen.

00:14:08.360 --> 00:14:10.680
Vielleicht schlägt er Kundeninformationen nach, denen Sie, wie es sich anfühlt.

00:14:10.820 --> 00:14:11.460
Dann skalieren Sie es hoch.

00:14:11.740 --> 00:14:13.460
Das Wichtigste ist, die Konzepte zu verstehen.

00:14:14.000 --> 00:14:15.220
Und genau darum ging es in dieser Episode.

00:14:15.880 --> 00:14:17.620
Lassen Sie mich zum Abschluss die Teile zusammenführen.

00:14:18.260 --> 00:14:19.360
Ein Agent ist kein Chatbot.

00:14:19.980 --> 00:14:22.400
Es ist ein System, das selbstständig denkt, entscheidet und handelt.

00:14:23.080 --> 00:14:26.320
Das Framework existiert, weil der alte Weg, Agenten zu bauen, bedeutete, mit inkompatiblen

00:14:26.320 --> 00:14:28.440
Tools und Frameworks zu jonglieren, die nicht miteinander kommunizierten.

00:14:28.720 --> 00:14:30.400
Diese Fragmentierung machte alles unübersichtlich.

00:14:30.900 --> 00:14:34.760
Deshalb hat Microsoft einen einheitlichen Weg zum Bauen, Bereitstellen und Verwalten geschaffen.

00:14:35.080 --> 00:14:38.500
Plus mit dem Wechsel zwischen Frameworks oder dem Zusammenfügen unpassender Teile.

00:14:39.320 --> 00:14:40.720
Für Einsteiger hier die einfache Erkenntnis.

00:14:41.240 --> 00:14:42.380
KI-Agenten sind keine Magie.

00:14:42.380 --> 00:14:46.000
Es sind strukturierte Systeme, die schlussfolgern Werkzeuge nutzen und Kontext speichern.

00:14:46.580 --> 00:14:50.360
Microsoft bietet Ihnen ein vollständiges Framework für deren Entwicklung, das sofort einsatzbereit ist.

00:14:50.700 --> 00:14:51.300
Das ist kein Hype.

00:14:51.820 --> 00:14:55.320
Agenten werden zu einem normalen Teil unserer Arbeit, genau wie Apps und Webseiten, vor Jahren.

00:14:56.180 --> 00:14:59.920
Die Tools sind da, die Community ist aktiv und Ihr erster Agent ist näher, als Sie denken.

00:15:00.960 --> 00:15:04.320
Wenn Sie mehr erfahren möchten, beginnen Sie mit dem GitHub-Repo und der VS Code-Erweiterung.

00:15:05.140 --> 00:15:08.820
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