ADOBE EXPERIENCE PLATFORM AGENT ORCHESTRATOR

AI Agents sind intelligente Operatoren, die Nutzerintentionen verstehen, Ziele interpretieren, Pläne erstellen und Maßnahmen ergreifen können – eigenständig oder im Zusammenspiel mit Menschen. Agents können autonom oder teilautonom arbeiten und dabei Fähigkeiten wie Planung oder logisches Denken einsetzen und mit Tools interagieren. Sie nutzen auch ihr „Gedächtnis“ und greifen auf Erfahrungen und Verhaltensdaten zurück, um ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Agents in Adobe Experience Platform sind eine neue Klasse von Unternehmens-KI, die Marketing- und Kreativ-Teams unterstützt. Speziell für Customer Experience Orchestration entwickelt, konzentrieren sich diese Agents darauf, wertvolle Aufgaben zu automatisieren, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und Kapazitäten für Kontakte zu schaffen, damit Marketing-Profis und Kreative mehr Zeit für strategische Arbeit haben.

Agent-basierte Fähigkeiten sind die Kompetenzen, die einem AI Agent ermöglichen, eigenständig zu handeln und kontextbasierte Entscheidungen zu treffen. Diese Fähigkeiten erlauben es dem Agent, zielgerichtete Aktionen durchzuführen, die kontextgesteuert sind und auf das Erreichen spezifischer Ziele ausgerichtet sind.

Adobe Experience Platform-Agents können sowohl autonom als auch teilautonom arbeiten. Bei der proaktiven Bereitstellung von Erkenntnissen und Empfehlungen beispielsweise handeln die Agenten eigenständig. In anderen Fällen – beispielsweise beim gemeinsamen Ideenfindungsprozess mit einem Menschen – warten sie auf dessen Instruktionen, bevor sie weitere Maßnahmen ergreifen. Sie agieren also halbautonom. Doch unabhängig vom Modus handeln Experience Platform Agents stets innerhalb der vom Menschen festgelegten Vorgaben und Einschränkungen und nur auf dessen Anweisung.

Agents in Adobe Experience Platform sind über eine dialogbasierte Oberfläche zugänglich – wie den KI-Assistenten in Adobe Experience Platform. Dort können Benutzende Prompts in natürlicher Sprache zur Aufgabenerledigung übermitteln. Im Hintergrund übernimmt die Reasoning-Engine. Sie analysiert den Prompt, bewertet die Aufgabe und erstellt einen Plan zur Aufgabenerledigung. Dieser Plan kann einen oder mehrere spezialisierte AI Agents umfassen, die jeweils auf spezifische Fähigkeiten für die erforderlichen Schritte spezialisiert sind – wie Daten abrufen, Erkenntnisse generieren, Content erstellen und mehr. Diese Agents greifen auch auf die Knowledgebase zu, um alle Informationen zu sammeln, die sie zur Zielerreichung benötigen.

Während des gesamten Prozesses stellt Agent Orchestrator sicher, dass die Arbeit der Agents überprüft, validiert und wiederholbar ist, sodass ihr jedes Mal zuverlässige Ergebnisse erhaltet.

Die Reasoning-Engine fungiert als „Gehirn“ hinter den Agents in Adobe Experience Platform. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und eine umfassende Knowledgebase, um Antworten zu generieren und Aufgaben auszuführen. Für die Schulung dieser LLMs setzt Adobe auf synthetische Daten — wie Beispiel-Prompts, die von Adobe-Lösungs- und Engineering-Teams erstellt wurden —, damit die Modelle effektiv lernen können. Adobe verwendet keine Kunden-Prompts, Kundendaten, Metadaten oder Outputs für die Schulung der LLMs. Außerdem stellen wir sicher, dass andere Anbieter von LLMs keine Adobe-Kundendaten für ihre eigene Schulung oder manuelle Prüfung verwenden dürfen.

Agents in Adobe Experience Platform sind speziell darauf ausgelegt, Workflows und Aufgaben zu unterstützen, die außergewöhnliche Customer Experience liefern. Das macht sie besonders:

Basierend auf Echtzeit-Customer-Experience-Daten und Content: Agents werden von Adobe Experience Platform angetrieben und nutzen dessen semantisches Verständnis von Customer Journeys, Content, Verhalten und Performance-Signalen. Ihre Aktionen sind kontextbewusst und auf Geschäftsziele ausgerichtet.

Für Orchestrierung im großen Maßstab konzipiert: Agents arbeiten nicht isoliert. Über Adobe Experience Platform Agent Orchestrator koordinieren sie sich mit anderen Adobe-Agents oder Drittanbieter-Agents über Workflows, Anwendungen und Systeme hinweg, um Ergebnisse in Echtzeit zu liefern.

Von Grund auf erweiterbar: Das Agent-Framework unterstützt eine breite Palette von Use Cases. Kunden, Partner und Entwickler können Agents aufbauen, konfigurieren oder integrieren, um den spezifischen Anforderungen ihrer Teams und Branchen zu entsprechen.