KI, die euer Unternehmen versteht und handelt.

KI beschränkt sich in der Regel auf Generierung und die Beantwortung von Fragen. Adobe verknüpft eure Daten, Inhalte, Workflows und Unternehmensziele zu einem regulierten Fundament, auf dem Agents innerhalb vorgegebener Rahmenbedingungen handeln und konsistente Geschäftsergebnisse liefern können.

  1. Kontext
  2. Erweiterbarkeit
  3. Governance
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agenticai

Entwickelt für die Praxis im Unternehmenskontext.

Geht über Experimente hinaus. Das Agent-basierte Framework von Adobe ist für Produktionsumgebungen konzipiert, wo Zuverlässigkeit, Governance und operative Kontrolle ausschlaggebend sind. Diese Fähigkeiten stellen sicher, dass KI Workflows ausführen, sich anpassen und in Unternehmenssystemen arbeiten kann, ohne Risiken oder Fragmentierung zu bewirken.

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Teilautonome Workflow-Ausführung.

Agents planen und führen mehrstufige Workflows systemübergreifend aus, reduzieren manuelle Koordination und beschleunigen die Zeit bis zum Ergebnis.

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Adaptive Planung und Optimierung.

Agents werten Optionen aus, validieren Ergebnisse und passen die Ausführung in Echtzeit an, um die Performance kontinuierlich zu verbessern.

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Unternehmenstaugliche Governance und Kontrolle.

Jede Aktion läuft innerhalb definierter Berechtigungen ab, mit vollständiger Nachvollziehbarkeit und Rückverfolgbarkeit, um Compliance, Sicherheit und Markenabstimmung zu gewährleisten.

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Konsistente Ausführung.

Agents arbeiten unter kontinuierlicher Berücksichtigung eurer Daten, Inhalte und Workflows und behalten den Kontext über Interaktionen hinweg bei, sodass Nacharbeit reduziert wird.

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Anpassbare Ausführungslogik.

Skills definieren, wie Arbeit erledigt wird – sie erfassen Workflows, Regeln und Best Practices in wiederverwendbaren, erweiterbaren Formaten.

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Flexible Einführung in verschiedenen Umgebungen.

Führt Agent-basierte KI so ein, dass sie in eure Architektur passt – egal, ob ihr Adobe-Anwendungen nutzt, auf andere KI-Plattformen erweitert oder Adobe-Skills in eure eigene Umgebung integriert.

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Erzielt bessere Ergebnisse mit Adobe CX Enterprise Coworker.

CX Enterprise Coworker vereint Agents, Workflows und Unternehmenskontext in einem zielorientierten System, das komplette Customer-Experience-Prozesse ausführt. So können Teams schneller arbeiten, den manuellen Aufwand reduzieren und sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

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Content as a Service v3 – Entdeckt, warum Kreativität + Marketing + KI das neue Geschäftsgebot ist – Freitag, 17. April 2026 um 16:57

https://main--da-bacom--adobecom.aem.page/fragments/ai/cards/learn-more-about-agentic-ai-at-adobe

Häufige Fragen zu Agent-basierter KI.

Was ist Agent-basierte KI?
Agent-basierte KI bezeichnet Systeme künstlicher Intelligenz (AI Agents), die autonom oder teilautonom interagieren, schlussfolgern und handeln können. Mit Agent-basierter KI gehen diese Systeme über einstufige Antworten zu mehrstufigem „Denken“ über und von gelenkten Aktionen zu automatisierteren Aktivitäten. Sie können sich von der Abhängigkeit von generischen, öffentlichen Daten zur Verwertung proprietärer, kontextuell relevanter Daten weiterentwickeln.
Wie wird Agent-basierte KI in der Praxis angewendet?
Systeme für Agent-basierte KI sind zu autonomer Planung, Anpassung und zielgerichteten Aktionen fähig. Sie können als persönliche Assistenten fungieren, indem sie Termine, Aufgaben und Kommunikation verwalten. Außerdem unterstützen sie autonome Entscheidungsfindung in Bereichen wie Logistik und Betrieb. Diese Systeme arbeiten auch kreativ zusammen und generieren Content, Designs oder Strategien. Zusätzlich lernen sie kontinuierlich durch Rückmeldungen und koordinieren sich mit anderen Agents oder mit Menschen, um komplexe Szenarien zu bewältigen. Diese Vielseitigkeit positioniert Agent-basierte KI als disruptive und innovative Kraft in der Automatisierung.
Wie unterscheidet sich Agent-basierte KI von herkömmlicher KI?
Agent-basierte KI kann autonom und ohne konstante menschliche Eingaben auf Ziele hinarbeiten. Herkömmliche KI-Systeme folgen typischerweise vordefinierten Regeln oder reagieren auf spezifische Prompts. Agent-basierte KI kann Entscheidungen treffen, sich an verändernde Umgebungen anpassen und Ziele eigenständig verfolgen. Diese Veränderung ermöglicht dynamischere und flexiblere Anwendungen wie autonomes Fahren oder intelligente Assistenten, die mit einem höheren Grad an Initiative und Problemlösungsfähigkeit arbeiten.
Welche Branchen profitieren am meisten von Agent-basierter KI?
Agent-basierte KI wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, die auf schnelle, datengestützte Entscheidungen angewiesen sind. Im Finanzwesen kann Agent-basierte KI beispielsweise schnelleren und effizienteren Handel sowie Betrugserkennung implementieren. Sie treibt auch autonome Fahrzeuge an, unterstützt personalisierte Bildungsplattformen, die sich an individuelle Lernbedürfnisse anpassen, und wird im Gesundheitswesen zur Verwaltung von Patientenbetreuung und Terminplanung eingesetzt. Zusätzlich verbessert sie den Kundendienst, indem sie virtuelle Agenten in die Lage versetzt, Probleme eigenständig zu lösen.
Wie gewährleistet Agent-basierte KI Datenschutz und Sicherheit?
Agent-basierte KI schützt Daten durch Techniken wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Verarbeitung auf dem Gerät. Sie nutzt oft föderiertes Lernen und differenziellen Datenschutz, um Modelle zu trainieren, ohne personenbezogene Daten preiszugeben. Adobe-Systeme werden nach dem Prinzip „Privacy by Design“ entwickelt und entsprechen Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Diese Schutzmaßnahmen ermöglichen es Agent-basierter KI, autonom zu arbeiten, und ihr könnt darauf vertrauen, dass sie dies verantwortungsvoll und sicher tut.
Was ist ein Agent-basiertes KI-Framework?
Ein Agent-basiertes KI-Framework ist ein strukturierter Ansatz zum Aufbau von KI-Systemen, die autonom auf von eurem Unternehmen festgelegte Ziele hinarbeiten können. Dazu gehören die Berücksichtigung der Umgebung, Entscheidungsfindung, das Festlegen und Anpassen von Zielen sowie die Ausführung von Aufgaben. Ihr könnt Frameworks wie Feedback-Schleifen, Lernmechanismen und Schutzmaßnahmen implementieren, um sie an menschliche Werte und operative Beschränkungen anzupassen. Dies ermöglicht es euren AI Agents, unabhängig zu arbeiten und dabei Zuverlässigkeit, Sicherheit und Anpassungsfähigkeit zu bewahren.