Agent-Loop

Agent-Loop

Begriffserklärung

Definition und Bedeutung

Der Agent-Loop ist der grundlegende Betriebszyklus eines autonomen KI-Agenten. Er durchläuft kontinuierlich vier Phasen: Wahrnehmung, Denken, Handeln und Beobachtung. Der Loop wiederholt sich, bis die Aufgabe abgeschlossen ist. Dies ist der Mechanismus hinter Agentic AI-Systemen – er ermöglicht es Agenten, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen, die ein einfaches Prompt-and-Response-Modell nicht leisten könnte.

Der Kern von LIZ AI basiert auf einem Agent-Loop: Er nimmt kontinuierlich Änderungen in verbundenen Datensystemen wahr, plant die entsprechenden Präsentations-Updates, führt sie in PowerPoint aus und überprüft das Ergebnis – automatisch und wiederholt.

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Andere Begriffe

Datengetriebene Präsentation

Eine datengetriebene Präsentation ist ein Foliendeck, dessen Inhalte direkt aus Live-Datenquellen stammen statt manuell eingegeben zu werden. Das Ergebnis ist eine Living Presentation, die stets aktuelle Daten widerspiegelt – und die Grundlage der Agentic Slides-Architektur bildet.

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Überzeugungspräsentation

Eine Überzeugungspräsentation zielt darauf ab, die Meinung, Einstellung oder das Verhalten des Publikums zu verändern. Mit Fakten, Logik und emotionaler Ansprache baut der Präsentator einen Standpunkt auf, der das Publikum zu einer bestimmten Schlussfolgerung oder Handlung führt. Überzeugungspräsentationen sind in Sales-Pitches, politischen Reden und Change-Management-Initiativen verbreitet.

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Agentic AI

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die autonom handeln, um mehrstufige Ziele zu erreichen – ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt auslösen muss. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf einzelne Prompts reagiert, plant Agentic AI selbstständig, trifft Entscheidungen und führt Aufgabensequenzen aus – oft in Verbindung mit externen Datenquellen und Tools. In Unternehmen wird Agentic AI zunehmend eingesetzt, um komplexe Workflows wie Reporting, Content-Erstellung und Kommunikation zu automatisieren. Im Bereich Präsentationen wird dieser Ansatz durch das Large Presentation Model (LPM) umgesetzt – ein agentisches KI-System, das den gesamten Presentation Cycle im Unternehmenskontext orchestriert.

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Asynchrones Lernen

Asynchrones Lernen bezeichnet Lernformen, bei denen nicht alle Teilnehmer gleichzeitig anwesend sein müssen. Lernende greifen auf Materialien zu und erledigen Aufgaben nach eigenem Zeitplan. Typische Formate umfassen aufgezeichnete Videovorlesungen und Diskussionsforen. Asynchrones Lernen bietet Flexibilität für geografisch verteilte oder zeitlich stark beanspruchte Lernende.

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