Von LLMs zu Agenten: Wie RAG die Künstliche Intelligenz verändert

Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Claude haben die Möglichkeiten von Maschinen im Umgang mit Sprache neu definiert. Ihre Fähigkeit, Texte zu generieren, Dokumente zusammenzufassen oder Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten, ist grundlegender Bestandteil vieler Branchen geworden. Dennoch sind LLMs von Natur aus begrenzt – sie arbeiten auf der Basis von festem Wissen aus ihren Trainingsdaten. Sie können nicht von sich aus auf aktuelle Unternehmensdaten zugreifen, auf sich schnell ändernde Kontexte reagieren oder auf private Quellen verweisen, es sei denn, sie werden speziell dafür feinabgestimmt.

Diese Einschränkung ist der Grund, warum sich der Fokus nun von LLMs auf AI-Agenten verschiebt. Anders als generische Modelle kombinieren AI-Agenten die Sprachfähigkeiten von LLMs mit Werkzeugen für Gedächtnis, Vernunft, Planung und Integration. Sie beantworten nicht nur Anfragen — sie führen Aufgaben aus, orchestrieren Workflows und treffen Entscheidungen auf Basis von Echtzeitinformationen. Und eine der entscheidenden Technologien, die diese Entwicklung ermöglichen, ist die Retrieval-Augmented-Generation (RAG).

Kernaussagen

• LLMs stoßen an ihre Grenzen, wenn es um aktuelle oder unternehmensspezifische Informationen geht.

• RAG verbindet Sprachmodelle mit externem Wissen und schafft eine Grundlage für präzise, faktenbasierte Antworten.

• Mit RAG können AI-Agenten nicht nur reagieren, sondern auch eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen.

Die Bedeutung von RAG im Kontext von KI

Retrieval-Augmented-Generation (RAG) fügt traditionellen LLMs eine Intelligenzschicht hinzu, indem sie es ihnen ermöglicht, externes Wissen zum Zeitpunkt der Generierung einzubeziehen. Anstatt sich ausschließlich auf vorab trainierte Parameter zu verlassen, ruft ein RAG-basiertes System in Echtzeit relevante Dokumente, Fakten oder Datenbankeinträge ab — und stützt seine Antwort auf diesen abgerufenen Kontext.

Das bedeutet, dass AI-Agenten, die von RAG unterstützt werden, nicht raten, sondern referenzieren. Sie „halluzinieren“ keine Fakten mehr, sondern zitieren und verlassen sich auf reale Daten. Egal, ob es darum geht, den neuesten Richtlinienentwurf aus einem internen Wiki zu ziehen, ein Kundenprofil aus einem CRM oder eine Erkenntnis aus einer Forschungsdatenbank, RAG überbrückt die Lücke zwischen statischem Wissen und realweltlicher Komplexität. Es schafft AI-Agenten, die kontextsensitiv, zuverlässig und wesentlich nützlicher in dynamischen Geschäftsumgebungen sind.

Ein strukturierter Wissensgraph spielt hier oft eine Schlüsselrolle, indem er zuverlässige, verknüpfte Informationen als Grundlage für präzise, kontextbezogene Antworten bereitstellt.

Wie RAG agentische Automatisierung ermöglicht

AI-Agenten erreichen ihr volles Potenzial, wenn sie nicht nur reagieren, sondern auch handeln. RAG macht dies möglich, indem es Agenten ermöglicht, externe Informationen abzurufen, sie zu verstehen und sie zu nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen und bedeutungsvolle Maßnahmen zu ergreifen. Zum Beispiel kann ein AI-Agent im Kundensupport die neuesten Onboarding-Dokumente abrufen, sie basierend auf dem aktuellen Status eines Kunden anpassen und automatisch eine personalisierte E-Mail senden. 

Das ist, was agentische Automatisierung bedeutet: Systeme, die intelligente Aktionen initiieren und ausführen. Mit RAG werden AI-Agenten anpassungsfähiger, lernen kontinuierlich aus neuen Informationen und halten mit sich ändernden Geschäftsumgebungen Schritt. Sie entwickeln sich von einfachen Assistenten zu proaktiven Mitwirkenden innerhalb alltäglicher Workflows.

Beam AI: Die nächste Generation von AI-Agenten vorantreiben

Bei Beam AI bauen wir die Infrastruktur für diese neue Generation von Intelligenz. Unsere AI-agentische Plattform ist darauf ausgelegt, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, AI-Agenten zu starten, zu skalieren und zu verwalten, die vollständig für moderne Arbeitsumgebungen geeignet sind. Diese Agenten sind nicht auf statische Antworten beschränkt. Durch die native Unterstützung von RAG können sie sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Daten in Ihrem gesamten Stack zugreifen — von Notion-Dokumenten und Slack-Threads bis hin zu APIs und proprietären Datenbanken.

Beam AI-Agenten sind darauf ausgelegt, in Ihre einzigartigen Workflows zu passen. Ob Sie interne Abläufe automatisieren, Kundeninteraktionen verbessern oder Entscheidungsprozesse beschleunigen, Beam bietet die Werkzeuge, dies mit Präzision und Kontrolle zu tun. Und da unsere Plattform tiefe Integrationen unterstützt, entwickeln sich Ihre Agenten gemeinsam mit Ihrem Geschäft weiter, lernen und passen sich in Echtzeit an.