Begriffserklärung
Ein Multi-Agenten-System ist ein Aufbau, bei dem mehrere autonome KI-Agenten zusammenarbeiten und jeweils einen spezifischen Teil einer größeren Aufgabe übernehmen. Typischerweise koordiniert ein Orchestrator-Agent den Workflow, während Spezialagenten definierte Teilaufgaben ausführen. In Unternehmensumgebungen ermöglichen Multi-Agenten-Systeme die vollständige Automatisierung komplexer Workflows – von der Recherche über die Content-Erstellung bis zur Distribution.
Die Architektur hinter LIZ AI basiert auf Multi-Agenten-Prinzipien: Spezialisierte Agenten übernehmen Datenabruf, Inhaltskomposition, Markenkonformität und Distribution – und liefern gemeinsam fertige, produktionsreife Präsentationen.
Mehr erfahren →Die Notizenseite in PowerPoint zeigt eine kleinere Version der Folie mit einem kleinen Bereich für Notizen unterhalb. In der Präsentation hat jede Folie ihren eigenen Notizenbereich. Während der Präsentation erscheinen die Notizen nicht am Bildschirm. Sie sind nur im Präsentationsmodus für den Präsentator zu sehen.
Learn moreChain of Thought ist eine KI-Denktechnik, bei der ein Modell explizit Zwischenschritte durcharbeitet, bevor es zu einer endgültigen Antwort gelangt. In agentischen KI-Systemen wird Chain-of-Thought eingesetzt, um Workflows zu planen und in jeder Phase des Agent-Loops Entscheidungen zu treffen. Für Unternehmensanwendungen erhöht es die Transparenz und macht das Verhalten der KI besser nachvollziehbar.
Learn moreEine .pot-Datei ist ein älteres PowerPoint-Vorlagenformat, das wiederverwendbare Stile, Layouts und Formatierungen für Präsentationen definiert. Es ermöglicht Teams, mehrere Präsentationen mit einheitlichem Design zu erstellen. Das .pot-Format wurde mit Office 2007 durch .potx abgelöst, das auf einer offenen XML-Struktur basiert.
Learn moreMicrolearning vermittelt Lerninhalte in kurzen, fokussierten Einheiten – typischerweise 3 bis 10 Minuten lang. Statt eines langen Kurses werden einzelne Konzepte oder Fähigkeiten in kompakten Lernhäppchen vermittelt. Microlearning ist besonders effektiv für Wissensauffrischung, mobiles Lernen und Just-in-time-Training und lässt sich gut in den Berufsalltag integrieren.
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