Mit Agenten auf gemeinsamen Daten arbeiten

Leitfäden

• Token-Effizienz ist ein Kontextproblem

  KI-Agenten verschwenden Tokens, weil sie denselben Kontext bei jedem Schritt neu laden. Die Lösung ist eine geteilte Datenebene, die sie per Referenz lesen, kein kürzerer Prompt.

  • Warum liest mein Agent dieselbe Datei erneut und verschwendet Tokens?
  • Warum verliert mein Agent den Kontext zwischen Sessions?
• Geteilter Kontext für Agenten: wie Teams und Agenten an denselben Daten arbeiten

  Wenn jeder Agent und jede Person eine eigene Kopie des Kontexts hält, wird Arbeit überschrieben und läuft aus dem Sync. Eine geteilte Datenebene gibt allen eine Quelle der Wahrheit.

  • Wie arbeiten mehrere Agenten ohne Konflikte an denselben Dateien?
  • Wie übergibst du Kontext zwischen Agenten?
  • Wie können ein Team und seine Agenten an denselben Dokumenten arbeiten?
• Wie du KI-Agenten Zugriff auf deine Dokumente gibst

  Agenten brauchen adressierbaren, rechtegesteuerten Zugriff auf deine Dokumente, kein einmaliges Abkippen in den Prompt. Dieser Leitfaden behandelt MCP, RAG und den Schutz vertraulicher Daten.

  • Wie gebe ich einem KI-Agenten Zugriff auf meine Firmendokumente?
  • MCP oder RAG für eine Wissensdatenbank: was solltest du nutzen?
  • Wie nutzt du KI-Agenten sicher auf vertraulichen Dokumenten?

Ansätze vergleichen?

Sieh, wie adlass im Vergleich zu RAG und anderen Wegen abschneidet, Agenten Zugriff auf Daten zu geben.