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Agenten
Was ein Modell tut, wenn es handelt statt zu antworten: Werkzeuge, Grenzen, und die Frage, wann es aufhört.
11 Begriffe8 mit Kapitelverweis37 Zweitwörter im Indexalle 158 im Verzeichnis
Agent
Ein System, das ein Ziel in mehreren Schritten verfolgt: planen, Tool wählen, Ergebnis prüfen, weitermachen.
Der Unterschied zum Assistenten ist die Schleife. Ein Assistent antwortet einmal, ein Agent arbeitet weiter, bis ein Abbruchkriterium greift. Die schwierigen Fragen sind deshalb nicht die Fähigkeiten, sondern die Grenzen: Wann hört er auf, was darf er anfassen, und wer merkt es, wenn er sich verrennt.
auchAgenten · Agentic · KI-Agent · Agentensystem
OpenClaw, Heartbeat2026 · Ein Agent bricht aus der Sandbox2025 · OpenClaw, der Assistent wartet nicht auf die Frage2025 · ChatGPT Atlas, ein Browser auf Zeitund 6 weitere in der KI-Geschichte28.07.2026 · Entdecken kostet Stunden, Nachprüfen kostet Wochen27.07.2026 · Ein Agent bricht aus der Sandbox aus, um eine Prüfung zu bestehen23.07.2026 · Was eine Agenten-Sandbox aushält, entscheidet sich nicht im Kernelsiehe Toolsiehe Harnesssiehe Model Context Protocolsiehe Agent2Agent
Agent2AgentA2A
Ein offener Standard dafür, wie Agenten verschiedener Hersteller einander finden, sich ausweisen und Aufgaben übergeben.
MCP verbindet einen Agenten mit Tools, A2A verbindet Agenten untereinander. Der Unterschied ist mehr als eine Richtung: Ein Tool wird aufgerufen und liefert ein Ergebnis, ein zweiter Agent behält sein eigenes Gedächtnis, seine eigenen Tools und seinen eigenen Kontext. Für den ersten bleibt er verschlossen, und genau darum geht es, denn sonst müsste jeder Anbieter offenlegen, wie sein Agent im Inneren arbeitet. Jeder Agent beschreibt seine Fähigkeiten deshalb in einer Agent Card im JSON-Format, und die Zusammenarbeit läuft über Aufgaben mit eigenem Lebenszyklus, damit auch etwas durchläuft, das Stunden dauert. Der Unterbau sind gewöhnliche Webtechniken. Google stellte das Protokoll im April 2025 vor und gab es im Juni an die Linux Foundation ab, die zusagt, dass es herstellerneutral bleibt.
auchA2A · Agent2Agent Protocol · Agent Card · Agentenprotokoll
Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)Linux Foundation Launches the Agent2Agent Protocol Project2025 · A2A gehört nicht mehr Google2025 · A2A, Agenten reden miteinandersiehe Model Context Protocolsiehe Agentsiehe Tool
Codeausführung
Ein Werkzeug, mit dem ein Modell ein Programm schreibt, laufen lässt und dessen Ergebnis benutzt.
Der Weg, auf dem ein Sprachmodell zu einer verlässlichen Zahl kommt. Ein Modell sagt das nächste Token voraus, und Ziffernfolgen sind dafür ein schlechter Gegenstand; wo es genau werden muss, entsteht die Zahl deshalb außerhalb, in einem Programm. Beide großen Anbieter dokumentieren ein solches Werkzeug. Für die Prüfung folgt daraus eine Frage, die im Alltag hilft: Wurde diese Zahl gerechnet oder geschrieben? Beides sieht gleich aus.
auchCode Interpreter · Code execution tool
Kapitel 15 · Wofür man ein Sprachmodell benutztKapitel 09 · ToolsCode Interpreter (OpenAI API)Code execution tool (Claude Platform)siehe Toolsiehe Blocking Tool Call
Computer Use
Ein Modell bedient einen Rechner über dieselbe Oberfläche wie ein Mensch: Bildschirm ansehen, Zeiger bewegen, klicken, tippen.
Der Unterschied zum Tool Call liegt in der Schnittstelle. Ein Tool muss jemand bereitstellen und beschreiben, hier genügt, was ohnehin auf dem Bildschirm steht. Damit werden auch Programme erreichbar, die gar keine Schnittstelle anbieten, und genau darin lag die Bedeutung der ersten öffentlichen Beta im Oktober 2024. Die Kehrseite steht in derselben Ankündigung: Was auf dem Bildschirm zu sehen ist, kann Anweisungen enthalten, die niemand geschrieben hat, und ein Modell unterscheidet nicht zuverlässig zwischen dem Auftrag seines Nutzers und einem Satz in einem fremden Fenster.
auchComputer-Use · Bildschirmsteuerung
Kapitel 09 · ToolsIntroducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku2024 · Das Modell bedient einen Rechnersiehe Agentsiehe Toolsiehe Prompt Injection
Embedding
Die Darstellung eines Textstücks als Zahlenreihe, in der ähnliche Bedeutungen nah beieinander liegen.
Embeddings sind die Grundlage der Ähnlichkeitssuche: Statt nach denselben Wörtern zu suchen, sucht man nach nahen Zahlenreihen. Deshalb findet eine Suche über Embeddings auch dann etwas, wenn im Text ein anderes Wort steht als in der Frage.
auchVektor · Einbettung · Vektorraum
Kapitel 04 · Embedding, Bedeutung als ZahlenreiheEfficient Estimation of Word Representations in Vector Space2018 · BERT, die Wege gabeln sich2013 · Word2Vec, Bedeutung bekommt einen Ortsiehe RAGsiehe Tokensiehe Vektorraumsiehe Kosinus-Ähnlichkeitsiehe Contrastive Learning
Harness
Das Gerüst um ein Modell herum: Anweisungen, Tools, Schleifen, Grenzen, Protokolle.
Bei gleichbleibendem Modell entscheidet das Gerüst oft mehr über die Qualität des Ergebnisses als die Wahl des Modells. Dazu gehören auch die unspektakulären Teile: Zeitlimits, Anbieter-Fallback, Verbrauchsprotokollierung, Allowlists, Watchdogs. Wie groß der Unterschied ausfallen kann, zeigte OpenAI im Juli 2026 am Test ARC-AGI-3: Am selben Modell GPT-5.6 Sol stieg der Wert von 13,3 auf 38,3 Prozent, nur durch zwei geänderte Einstellungen der Umgebung. Die Gedankenkette blieb zwischen den Zügen erhalten, und der Verlauf wurde zusammengefasst statt abgeschnitten. Das Wort ist älter als seine heutige Bedeutung: Im Testen heißt Harness die Vorrichtung, in die ein Programm zum Prüfen eingespannt wird, und so kam es 2021 auch bei Sprachmodellen an, als EleutherAI seine Messumgebung Evaluation Harness nannte. Für alles, was nicht das Modell ist, steht es erst seit dem 05.02.2026, als Mitchell Hashimoto einen Arbeitsschritt benannte, für den es keinen eingeführten Ausdruck gab. Zwölf Tage später griff Thoughtworks das Wort auf, nach fünf Wochen brachte LangChain es auf die Formel Agent = Model + Harness. Eine deutsche Entsprechung hat sich nicht durchgesetzt.
auchGerüst · Agentengerüst · Scaffolding · Harness Engineering
Beitrag · Dasselbe Modell, dreifacher WertMy AI Adoption JourneyHarness Engineering, first thoughtsThe Anatomy of an Agent HarnessEvaluation Harness for Large Language ModelsHow two API settings improved GPT-5.6 performance on ARC-AGI-32026 · „Harness“ bekommt einen Namen2025 · OpenClaw, der Assistent wartet nicht auf die Frage29.07.2026 · Zwei Einstellungen am Harness verdreifachen die ARC-AGI-3-Werte von GPT-5.6 Solsiehe Agentsiehe Toolsiehe Benchmarksiehe ARCsiehe ARC-AGI-3
Human in the LoopHITL
Eine Stelle im Ablauf eines automatisierten Systems, an der ein Mensch zustimmt, bevor etwas wirkt.
Der Ausdruck bezeichnet eine Entwurfsentscheidung: Ein System darf einen Schritt vorbereiten oder vorschlagen, ausgeführt wird er erst nach der Zustimmung eines Menschen. Wie eng diese Schleife gezogen ist, entscheidet über Tempo und Sicherheit zugleich. Eine einzelne Bestätigung vor einer folgenreichen Aktion ist eine lockere Schleife, eine laufende Prüfung jedes Schritts eine enge. Je enger die Schleife, desto langsamer und teurer der Betrieb, und desto geringer das Risiko eines Fehlers, der unbemerkt bleibt.
auchHITL · Human-in-the-Loop · Mensch im Kreislauf · Mensch in der Schleife · menschliche Freigabe
Kapitel 08 · Eskalation an einen Menschensiehe Agentsiehe Guardrailssiehe Tool
Model Context ProtocolMCP
Ein offener Standard dafür, wie ein Modell an fremde Tools und Datenquellen angebunden wird.
Vor MCP war jede Anbindung eine Einzellösung für ein bestimmtes Programm. Mit einem gemeinsamen Protokoll lässt sich ein Tool einmal bereitstellen und von verschiedenen Anwendungen nutzen. Das ist weniger eine technische als eine ökonomische Änderung.
auchMCP · Tool-Anbindung
Kapitel 02 · MCPModel Context Protocol, Spezifikation2026 · MCP wird zustandslos2025 · A2A, Agenten reden miteinander2024 · MCP, ein Standard für Toolssiehe Toolsiehe Agentsiehe Agent2Agent
RAG
Nachschlagen statt erinnern: Passende Textstellen werden gesucht und dem Modell in den Kontext gelegt.
Retrieval Augmented Generation. Das Modell lernt dabei nichts dazu, es bekommt nur die richtigen Belege vorgelegt. Das ist der übliche Weg, um Antworten aus eigenen Dokumenten zu erhalten, und der Grund, warum ein schlechtes Suchergebnis eine falsche Antwort erzeugt, obwohl das Modell fehlerfrei arbeitet. Die Arbeit von 2020, die den Namen prägte, meinte damit ein Trainingsverfahren; heutige Aufbauten setzen eine Suche vor ein fertiges Modell und behalten den Namen.
auchRetrieval Augmented Generation · Vektordatenbank · Embedding-Suche
Kapitel 03 · RAG, die Suche vor der AntwortKapitel 08 · Was ein Modell weiß, und woherBeitrag · Welcher Copilot in welchem Microsoft-365-Paket stecktRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks2020 · RAG, Nachschlagen statt Erinnernsiehe Kontextsiehe Halluzinationsiehe Embeddingsiehe Chunksiehe Rerankingsiehe Hybride Suche
Sprachagent
Ein Gesprächssystem, das etwas auslöst: einen Termin verschiebt, eine Bestellung storniert, eine Auskunft aus einem anderen System holt.
Der Unterschied zum Auskunftssystem zeigt sich am Ende des Gesprächs: Beim einen entsteht ein Satz, beim anderen eine Buchung. Mit der Stimme hat das wenig zu tun, ein getippter Chat kann dasselbe. Ob daraus ein Agent im engeren Sinn wird, hängt daran, wer die Reihenfolge der Schritte bestimmt.
auchVoice Agent · Voicebot
Kapitel 01 · Was Conversational AI istsiehe Agentsiehe Conversational AIsiehe Guardrails
Tool
Ein Programm, das ein Modell aufrufen darf, um etwas zu tun, was es selbst nicht kann.
Ein Modell kann nicht rechnen, nicht im Netz nachsehen und keine Datei speichern. Es kann aber äußern, dass es genau das möchte, und die Umgebung führt es aus und legt das Ergebnis in den Kontext. Ab diesem Punkt handelt ein System, statt nur zu antworten.
auchWerkzeug · Werkzeugaufruf · Tool Call · Tool Use · Funktionsaufruf · Function Calling
Kapitel 09 · ToolsAnthropic, Tool use with Claude2024 · MCP, ein Standard für Tools2023 · Function Calling, das Modell fordert Tools an2023 · ChatGPT bekommt Toolssiehe Agentsiehe Model Context Protocolsiehe Kontext