MCP vs. RAG vs. KI-Agenten: Wer ist 2025 führend im Bereich KI?

GPT-4, Claude und Llama haben die Grenzen dessen, was große Sprachmodelle zu erledigen im Stande sind, erweitert – aber im Kern basieren sie immer noch auf grundlegender Sprachgenerierung.

Sie mögen intelligent klingen, aber den meisten Modellen fehlt noch immer das Gedächtnis für vergangene Interaktionen oder die Fähigkeit, komplexe Aufgaben autonom zu lösen. Hier kommen KI-Architekturen der nächsten Generation ins Spiel.

Entdecken Sie RAG-Agenten (Retrieval-Augmented Generation), MCP-Agenten (Memory-Context Prompting) und KI-Agenten – drei Ansätze, die über die Textvorhersage hinausgehen und fundiertes Wissen, Kontextbewusstsein und Ziel-getriebenes Handeln bieten.

In diesem Blogbeitrag erklären wir Ihnen die Unterschiede zwischen RAG, MCP und KI-Agenten, helfen Ihnen zu verstehen, wann Sie welche verwenden sollten, und zeigen Ihnen, wie Sie mit ClickUp alle drei in einem intelligenten, skalierbaren Workspace zusammenführen können.

RAG vs. MCP vs. KI-Agenten: Auf einen Blick

Hier finden Sie eine kurze Übersicht darüber, wie RAG im Vergleich zu MCP- und KI-Agenten abschneidet. Scrollen Sie weiter, um detaillierte Erklärungen, Definitionen, Beispiele und mehr zu erhalten!

TL;DR:

Die leistungsfähigsten KI-Systeme kombinieren oft alle drei, wie beispielsweise ClickUp Brain! Probieren Sie es jetzt aus! 🚀

Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Architektur, die die Genauigkeit und Relevanz von LLM-generierten Antworten erhöht, indem sie vor der Generierung einer Antwort aktuelle Informationen aus externen Quellen – wie Vektordatenbanken, APIs oder privaten Dokumenten – einbezieht.

Anstatt sich ausschließlich auf das zu verlassen, was das Modell „speichert“, ruft RAG in Echtzeit reale Daten aus einem zentralen Wissensspeicher ab, um fundiertere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Durch den Einsatz von Techniken wie der Ähnlichkeitssuche stellen RAG-Agenten sicher, dass die relevantesten Daten in einem einzigen Abrufvorgang aus Ihrem Wissensspeicher abgerufen werden. Dies trägt dazu bei, fundierte Antworten zu generieren, indem der abgerufene Kontext in die Argumentationsschleife des Modells eingespeist wird.

So funktioniert es: Wenn ein Benutzer eine Eingabeaufforderung sendet, ruft RAG zunächst relevante Inhalte aus verbundenen Datenquellen ab. Diese Informationen, die häufig aus abgerufenen Dokumenten wie Support-Artikeln, internen Wikis oder Verträgen stammen, werden dann zur Eingabeaufforderung hinzugefügt und bereichern den Kontext des Modells mit realer Relevanz. Mit diesem Setup generiert das LLM eine Antwort, die nicht nur auf seinem Training basiert, sondern auch auf tatsächlichen Echtzeit-Fakten.

Warum das wichtig ist: RAG reduziert Halluzinationen drastisch, indem es die Ergebnisse auf abgerufene Daten und externes Wissen stützt – ohne das Modell neu zu trainieren.

Außerdem ermöglicht es den Zugriff auf neue oder proprietäre Daten, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. Da es modular aufgebaut ist, können Sie es an verschiedene Retriever anschließen oder sogar über mehrere KI-Modellkonfigurationen hinweg für spezielle Aufgaben einsetzen.

Und ja, es unterstützt Zitate! Das Vorhandensein von Zitaten stärkt das Vertrauen der Benutzer, da es hilft, zu bestätigen, dass das Modell die richtige Antwort mit nachvollziehbaren Quellen generiert.

Ein Beispiel für einen Anwendungsfall eines RAG-Agenten wäre: Ein Kundensupport-Bot, der RAG verwendet, um sofort Rückerstattungsrichtlinien aus Ihrem internen Wiki abzurufen, den genauen Abschnitt zu zitieren und innerhalb von Sekunden eine hilfreiche Antwort zu geben.

Zu beachtende Herausforderungen: RAG-Systeme müssen sorgfältig abgestimmt werden, um die richtigen Informationen abzurufen. Sie können zu Latenzzeiten führen, und die Verwaltung von Chunk-Größe, Einbettungen und Prompt-Struktur erfordert viel Aufwand – insbesondere wenn versucht wird, die Abrufgenauigkeit für wichtige Abfragen zu verbessern.

Wenn Sie überlegen, ob Sie RAG oder Fine-Tuning für die Wissensabfrage verwenden sollen, lesen Sie diesen Vergleichsleitfaden zu RAG und Fine-Tuning, der die Unterschiede klar aufzeigt.

Hier sind einige RAG-Beispiele:

Was ist MCP (Memory-Context Prompting)?

Memory-Context Prompting (MCP) ist eine Technik, die LLMs dabei hilft, das Gedächtnis zu simulieren, sodass sie den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg aufrechterhalten können. Da diese Modelle von Natur aus zustandslos sind, schließt MCP diese Lücke, indem es vergangene Interaktionen oder relevante Benutzerdaten in jede neue Eingabeaufforderung einfügt.

MCP definiert ein leichtgewichtiges Modellkontextprotokoll zur Erweiterung des Speichers ohne den Aufbau einer komplexen Infrastruktur. Unabhängig davon, ob Sie einen neuen MCP-Server bereitstellen oder in ein bestehendes MCP-Tool integrieren, bleibt das Ziel dasselbe: den Kontext beibehalten und die Nutzung von Token reduzieren.

So funktioniert es: Das System speichert frühere Verläufe der Unterhaltungen oder strukturierte Speicherdaten. Wenn dann eine neue Eingabe erfolgt, führt es eine Auswahl relevanter Teile durch – mithilfe von semantischer Suche, Zusammenfassung oder Sliding Windows – und fügt diesen Kontext an die neueste Eingabe an. Das Ergebnis? Eine Antwort, die sich bewusst zu sein scheint, was zuvor geschehen ist.

Warum das wichtig ist: MCP ermöglicht natürlichere, mehrteilige Unterhaltungen. Es hilft KI-Tools dabei, sich die Präferenzen der Benutzer zu merken, den Fortschritt zu verfolgen und die Kontinuität von Aufgaben zu unterstützen, ohne dass dafür vollwertige Speicherarchitekturen erforderlich sind. Außerdem ist es leichtgewichtig und relativ einfach zu implementieren, wodurch es sich hervorragend für iterative oder dialogorientierte Workflows eignet.

Insbesondere für IT-Teams bietet MCP eine flexible Möglichkeit, den Benutzerkontext über Workflows hinweg beizubehalten – erfahren Sie weitere Informationen über maßgeschneiderte KI-Tools für IT-Fachleute, die Speicher, Kontext und Automatisierung kombinieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung von MCP passen immer mehr Teams die Speicher-Flows über ihren eigenen MCP-Server benutzerdefiniert an, um das Antwortverhalten an ihre individuellen Geschäftsregeln anzupassen.

Einige Beispiele für MCP in der Praxis:

Zu beachtende Herausforderungen: Es gelten weiterhin Token-Limite, sodass die Menge an Speicher, die Sie einbeziehen können, begrenzt ist. Irrelevanter oder schlecht gewählter Speicher kann das Modell verwirren, daher ist eine durchdachte Strategie dafür, was beibehalten und wann es einbezogen werden soll, unerlässlich.

Hier sind einige Beispiele für MCP:

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten gehen noch einen Schritt weiter als LLMs – von passiven Antwortgebern zu aktiven Machern. Anstatt nur Antworten zu generieren, setzen Agenten Ziele, treffen Entscheidungen, ergreifen Maßnahmen und passen sich anhand von Feedback an. Sie sind die Brücke zwischen Sprache und Automatisierung.

Das unterscheidet sie voneinander: Ein Agent beginnt mit einem definierten Ziel – beispielsweise der Planung einer Woche voller Social-Media-Beiträge. Anschließend unterteilt er dieses Ziel in einzelne Schritte, nutzt Tools wie APIs oder Suchmaschinen, führt Aufgaben aus (wie das Verfassen oder Planen von Inhalten) und bewertet die Ergebnisse.

Agenten folgen nicht nur Anweisungen – sie denken, handeln und iterieren. Jeder Entscheidungskreislauf wird durch programmiertes oder erlerntes Agentenverhalten beeinflusst, wodurch sich Agenten dynamisch an veränderte Ziele oder Einschränkungen anpassen können.

Fortgeschrittene KI-Agenten arbeiten oft in Multi-Agenten-Systemen, in denen mehrere Agenten bei speziellen Aufgaben zusammenarbeiten. Diese autonomen Agenten werden von der Logik eines Agenten geleitet, sodass sie Aufgaben selbstständig ausführen und sich gleichzeitig an veränderte Eingaben anpassen können.

Beispielsweise können spezialisierte KI-Agenten für bestimmte Rollen – wie Finanzen, Inhalt oder Qualitätssicherung – innerhalb Ihres größeren Workflows geschult werden.

Warum das wichtig ist: KI-Agenten können End-to-End-Workflows verarbeiten, tool- und umgebungsübergreifend arbeiten und den Bedarf an ständiger menschlicher Eingabe reduzieren. Sie eignen sich ideal für repetitive, komplexe oder mehrstufige Prozesse, die von Autonomie profitieren. Dies eröffnet auch Möglichkeiten für komplexere Entscheidungsfindungen, bei denen Agenten Prioritäten abwägen, sich mit Systemen koordinieren und Konflikte zwischen Workflows lösen müssen.

Neugierig, wie das in der Praxis aussieht? Von der Marketing-Automatisierung bis zur IT-Fehlerbehebung – hier sind einige der leistungsstärksten KI-Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen, die zeigen, wie agentenbasierte Systeme bereits heute Workflows verändern.

Stellen Sie sich einen Marketing-Agenten vor, der die Produkteinführung eines Mitbewerbers recherchiert, eine Gegenkampagne erstellt, diese plattformübergreifend plant und alles in Ihrem ClickUp-Workspace protokolliert – ganz ohne menschliches Zutun.

Wo liegt der Haken? Da sie externe Systeme umfassen und auf unterschiedliche Tool-Nutzung angewiesen sind, erfordern Agenten eine sorgfältigere Koordination. Ihre Erstellung und Fehlerbehebung ist komplexer. Sie müssen sie sorgfältig überwachen und in einer Sandbox testen, insbesondere bei einer Verbindung zu kritischen Systemen. Und da Agenten mehrere LLM-Aufrufe tätigen, können sie ressourcenintensiv sein.

Hier sind einige Beispiele für KI-Agenten:

Sind Sie neugierig, wie verschiedene Branchen Agentensysteme einsetzen? Unser Leitfaden zu KI-Anwendungsfällen untersucht, wie KI-Agenten Workflows in den Bereichen Marketing, Technik und Betrieb revolutionieren.

RAG vs. MCP vs. KI-Agenten: Welchen sollten Sie verwenden?

Bei der Wahl zwischen RAG, MCP und KI-Agenten geht es nicht darum, einem Trend zu folgen, sondern darum, die richtige Architektur auf Ihren Workflow, Ihre Datenstrategie und Ihre Ziele abzustimmen.

Lassen Sie uns dies anhand tiefergehender technischer Erklärungen, praktischer Beispiele und der Frage, wie ClickUp die einzelnen Anwendungsfälle unterstützt, näher betrachten.

🧠 Wann sollte RAG verwendet werden?

RAG glänzt, wenn sachliche Genauigkeit, Aktualität der Daten und Transparenz für Ihre Anwendung von größter Bedeutung sind.

Verwenden Sie RAG, wenn:

Beispiel-Anwendungsfälle:

🚀 ClickUp-Vorteil: Speichern und strukturieren Sie Ihre Quelldokumente in ClickUp Docs . Fügen Sie mit ClickUp Knowledge Management und Brain eine KI-gestützte Suche hinzu, um einen RAG-ähnlichen Assistenten zu erstellen, der fundierte Antworten in Echtzeit generiert – ohne dass ein neues Modell trainiert werden muss.

Sie können auch erkunden, wie andere Teams KI-Tools für die Entscheidungsfindung mithilfe von RAG-ähnlichen Architekturen implementieren, um fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

🚫 Limit: RAG kann nicht argumentieren oder handeln – es ruft in erster Linie Informationen ab und fasst sie zusammen.

🧠 Wann sollte MCP verwendet werden?

Wenn die Kontinuität von Unterhaltungen, das Speichern von Benutzerdaten und die Aufrechterhaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg Schlüssel sind, dann ist MCP die richtige Technik für Sie.

Verwenden Sie MCP, wenn:

Beispiel-Anwendungsfälle:

🚀 Vorteil von ClickUp: Der Speicher im MCP-Stil fügt sich durch Aufgaben, Dokumente, Kommentare und Aktivitätsprotokolle nahtlos in ClickUp ein. Mit ClickUp Brain kann die KI historische Kontexte heranziehen, um ihre Vorschläge zu verfeinern – beispielsweise wer für was verantwortlich ist, was zuletzt besprochen wurde und was als Nächstes ansteht.

🚫 Limit: MCP ist nach wie vor auf Prompt Engineering angewiesen; es initiiert in der Regel keine Aktionen und lernt nicht dynamisch selbstständig.

So funktioniert ClickUp AI als KI-Agent

KI-Agenten beantworten nicht nur Fragen – sie beobachten, planen, führen aus und passen sich an. Und genau das ist zu erledigen – ClickUp AI wurde dafür entwickelt.

Ganz gleich, ob Sie Projekte verwalten, interne Abläufe automatisieren oder KI-native Produkte entwickeln – ClickUp bietet Ihnen die perfekte Grundlage, um intelligente Agenten einzusetzen, die mit Ihrem Team zusammenarbeiten und ohne zusätzliche Komplexität skalierbar sind.

✅ Was macht ClickUp AI agentenbasiert?

Um als KI-Agent zu gelten, benötigt ein System mehr als nur generative KI-Fähigkeiten. Es muss Speicher, Schlussfolgerungen, Handlungen und Lernen in einen zielorientierten Workflow integrieren.

ClickUp erfüllt alle Anforderungen:

Mit integrierter Entscheidungslogik und einer übersichtlichen Benutzeroberfläche interpretiert ClickUp AI Benutzereingaben und gleicht sie mit Ihrem Fachwissen und Ihren Geschäftsregeln ab. Unabhängig davon, ob der Agent durch eine Benutzerabfrage oder einen automatisierten Workflow ausgelöst wird, sorgt sein Steuerungsmechanismus für präzise Ergebnisse auf der Grundlage von Kontext und Absicht.

Schauen wir uns das genauer an.

🧠 ClickUp Brain = Gedächtnis + Kontextbewusstsein

ClickUp Brain ist der neuronale Kern Ihres KI-Agenten. Im Gegensatz zu eigenständigen tools, die sich auf eine oberflächliche Prompt-Historie oder externe Datenbanken stützen, befindet sich ClickUp Brain in Ihrem Workspace und versteht diesen von Grund auf. Es speichert nicht nur Daten, sondern interpretiert sie, um sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen.

Diese Art der Kontextwahrnehmung ist ein großer Fortschritt für KI- und maschinelle Lernsysteme, bei denen integriertes Gedächtnis und Schlussfolgerungen immer mehr zum Kern intelligenter Ausführung werden.

Wie das in der Praxis aussieht:

ClickUp Brain kann sofort die Projektgeschichte abrufen, einschließlich Aufgabenaktualisierungen, Kommentaren, protokollierter Zeit und Änderungen des Fälligkeitsdatums. Wenn beispielsweise eine Aufgabe mit hoher Priorität wiederholt verzögert wurde oder in Kommentaren Blockaden vermerkt wurden, kann die Aufgabe zur Eskalation markiert, Aktualisierungen der Zeitleiste vorgeschlagen oder eine Umverteilung der Arbeit empfohlen werden.

Es versteht auch Eigentümerschaft und Verantwortlichkeiten. Da Mitarbeiter, Rollen und Abhängigkeiten Teil Ihrer Workspace-Struktur sind, können Sie fragen:

„Wem gehört das?“ „Ist das mit einem Block versehen?“ „Hat jemand aus der Designabteilung das überprüft?“

Und erhalten Sie sofortige, präzise Antworten – ohne langwierigen Hin und Her.

Wenn es um Meetings geht, kann ClickUp Brain mehr als nur Notizen machen. Mit ClickUp Docs oder dem KI-Notepad kann es automatisch wichtige Aktionspunkte extrahieren, Eigentümer zuweisen und Folgeaufgaben erstellen – und so Unterhaltungen in strukturierte Arbeit umwandeln.

ClickUp AI ist ein Segen, wenn es um Onboarding geht. Wenn ein neuer Teamkollege zu einer Aufgabe hinzukommt, kann ClickUp AI proaktiv interne Dokumente wie den Leitfaden für Markenbotschaften, SOPs für Designanfragen oder Checklisten für Kampagnen als Anhang anhängen – so wird der Einstieg nahtlos und schnell.

🧠 Warum dies eine bahnbrechende Neuerung ist:

Die meisten KI-Tools erfordern eine manuelle Kontexteingabe. ClickUp Brain kehrt diesen Ansatz um, indem es Speicher und Bewusstsein in den eigentlichen Workspace einbettet. Dadurch erhält Ihr KI-Agent folgende Fähigkeiten:

All dies verstärkt die Fähigkeit der KI, in Echtzeit intelligente Beiträge zu leisten – ohne dass eine ständige Steuerung durch den Benutzer erforderlich ist. Es ist nicht notwendig, benutzerdefinierte Speichersysteme zu erstellen oder ein Modell fein abzustimmen – ClickUp Brain ist vom ersten Tag an einsatzbereit.

⚙️ ClickUp-Automatisierungen = Hier beginnt KI, echte Maßnahmen zu ergreifen

ClickUp Brain versorgt Ihren Agenten mit Kontext. Automatisierungen geben ihm die Fähigkeit zur Ausführung.

Während die meisten Automatisierungssysteme einer einfachen Wenn-Dann-Logik folgen, geht die Engine von ClickUp noch einen Schritt weiter. Durch die Kombination von Regeln mit KI werden Ihre Workflows zu dynamischen Systemen, die sich in Echtzeit an das Verhalten und die Aktivitäten Ihres Teams anpassen.

Wie das in der Praxis aussieht:

Nehmen wir an, eine Aufgabe ist mit „Muss überprüft werden” gekennzeichnet. Ihr Agent benachrichtigt nicht nur das Team, sondern leitet einen vollständigen Überprüfungsprozess ein, um die Aufgabe abzuschließen:

Oder wenn ein Aufnahmeformular eingereicht wird, kann es:

Selbst Fehlermeldungen werden zu Aktionselementen. Wenn jemand einen Kommentar wie „Die Website ist nicht erreichbar“ hinterlässt, kann Ihr KI-Agent:

🧠 Warum dies eine bahnbrechende Neuerung ist:

ClickUp-Automatisierungen skalieren mit Ihren Workflows. Beginnen Sie einfach mit ein paar Auslösern und fügen Sie dann Logikebenen und KI-gestützte Aktionen hinzu – ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Mit der Weiterentwicklung Ihrer Systeme entwickelt sich auch Ihr KI-Agent weiter. Er folgt nicht nur Anweisungen, sondern lernt auch, wie Ihr Team arbeitet, und unterstützt Sie in jeder Situation.

✍️ ClickUp AI + Aufgaben = Erstellung, die Schwung bringt

ClickUp AI in Aufgaben ist nicht nur hilfreich, sondern auch einsatzbereit.

Anstatt wie eine Chatbox am Rande zu agieren, ist es in Ihre Arbeit integriert und hilft Ihrem Team, rohe Eingaben in strukturierte, kollaborative Maßnahmen umzusetzen.

Wie das in der Praxis aussieht:

Zusammenfassen chaotischer UnterhaltungenGerade einen langen Thread abgeschlossen? KI hebt die wichtigsten Entscheidungen und nächsten Schritte hervor und erstellt dann Aufgaben mit klaren Eigentümern – ohne dass dabei der Kontext verloren geht.

Verwandeln Sie Eingabeaufforderungen in Aufgabenbeschreibungen Geben Sie eine Zeile wie „Gestalten Sie die Seite für die neue GTM-Kampagne neu” ein. Die KI erweitert diese zu einer vollständigen Beschreibung der Aufgabe mit:

Organisieren Sie Aufgaben automatisch während Sie arbeitenClickUp AI kann Aufgaben in die richtige Liste einordnen, intelligente Tags wie #urgent oder #UX vorschlagen und Abhängigkeiten anhand des Wortlauts selbst kennzeichnen.

Entwurf von Inhalten im Kontext Benötigen Sie eine Folge-E-Mail, eine Zusammenfassung eines Meetings oder einen Statusbericht? ClickUp AI kann diese direkt innerhalb der Aufgabe erstellen und ist dabei vollständig über den Fortschritt Ihres Projekts informiert.

Die meisten KI-Tools helfen Ihnen beim Schreiben. ClickUp AI hilft Ihnen beim Versenden. Das ist der Unterschied!

ClickUp Chat wird ebenfalls durch KI unterstützt. Damit können Sie Chats zusammenfassen, egal ob Sie nach dem Urlaub ins Büro zurückkehren oder einfach keine Lust haben, einen langen Thread mit Unterhaltungen durchzugehen.

🔗 ClickUp-Integrationen = Toolübergreifende Ausführung ohne Chaos

Ein echter KI-Agent lebt nicht nur in Ihrer Aufgabenliste. Er muss eine Verbindung zu Ihren Tools herstellen, Daten abrufen und Maßnahmen ergreifen, wo immer Arbeit anfällt. Hier machen die nativen Integrationen und die offene API von ClickUp den Unterschied.

Ihr KI-Agent kann:

Planen Sie Meetings über Google KalenderSchlagen Sie Termine basierend auf der Verfügbarkeit der Mitarbeiter vor, erstellen Sie das Ereignis automatisch und fügen Sie den Link in ClickUp oder Slack ein.

Senden Sie Updates in Slack oder Microsoft TeamsAls Auslöser für Benachrichtigungen dienen die Erreichung von Meilensteinen, die Verschiebung von Terminen oder die Meldung von Hindernissen – und taggen Sie die richtigen Personen mit dem richtigen Kontext.

Änderungen an Entwicklertools wie Jira oder GitHub übertragenVerschieben Sie Aufgaben automatisch zur Qualitätssicherung, führen Sie eine Synchronisierung des Problems-Status durch oder kommentieren Sie Pull Requests, wenn Aufgaben in ClickUp fertiggestellt sind.

Dateien aus Google Drive oder Dropbox anhängenErkennen Sie Dateiverweise in Kommentaren, durchsuchen Sie Cloud-Speicher und verknüpfen Sie die richtigen Assets direkt mit der Aufgabe oder dem Dokument.

Das Ergebnis? Ihr Agent ist kein isolierter Bot mehr, sondern wird zu einem echten Teamplayer.

🛠 Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten (keine Entwicklerkenntnisse erforderlich)

Sie benötigen keinen Datenwissenschaftler oder ein Entwicklerteam, um einen leistungsstarken KI-Agenten in ClickUp einzurichten. Sie haben bereits alles, was Sie brauchen: visuelle Builder, Automatisierungslogik und vorgefertigte KI-Aktionen, die sofort einsatzbereit sind.

Starten Sie in 3 Schritten:

Sobald Ihr KI-Agent live ist, ist er einsatzbereit – ohne Code, ohne Training und ohne Ihr Team zu verlangsamen.

Die Zukunft der Workflows ist agentenbasiert – und sie hat bereits begonnen.

RAG-, MCP- und KI-Agenten erfüllen jeweils leistungsstarke, aber unterschiedliche Zwecke im Design von KI-Systemen. Während RAG dabei hilft, Ergebnisse mit Echtzeitdaten zu untermauern, und MCP langfristiges Gedächtnis in Interaktionen einbringt, sind es KI-Agenten, die die Zukunft repräsentieren – autonome Systeme, die planen, handeln, lernen und sich über Tools hinweg integrieren.

Da sich die Zukunftstrends im Bereich der künstlichen Intelligenz ständig weiterentwickeln, verändert die Verschmelzung von generativer KI mit externen Systemen und sequenzieller Entscheidungsfindung die Funktionsweise von Agenten. Agenten können externe Daten einbeziehen und sogar benutzerdefinierten Code ausführen, um komplexe Aktionen auszuführen, ohne auf Vorlagen für Workflows beschränkt zu sein.

Mit ClickUp lesen Sie nicht nur über die Zukunft – Sie gestalten sie mit. Ganz gleich, ob Sie selbstständig arbeitende Workflows erstellen, KI-gestützte Assistenten einführen oder funktionsübergreifende Teams skalieren – ClickUp AI bietet Ihnen die Tools, um Wissen zu zentralisieren, die Automatisierung der Ausführung zu realisieren und intelligente Entscheidungen zu ermöglichen – alles an einem Ort.

Das Ergebnis? Weniger Routinearbeiten. Mehr Schwung. Und Workflows, die sich von selbst ausführen.

Das ist echte agentische Produktivität. Melden Sie sich bei ClickUp an und entdecken Sie KI-Agenten selbst!