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 leisten können, erweitert – aber im Kern basieren sie immer noch auf grundlegender Sprachgenerierung.

Sie klingen vielleicht intelligent, aber den meisten Modellen fehlt noch 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 zielgerichtetes Handeln ermöglichen.

In diesem Blogbeitrag vergleichen wir RAG, MCP und KI-Agenten, erklären, wann Sie sie jeweils einsetzen sollten, und zeigen, wie Sie mit ClickUp alle drei ganz einfach in einem intelligenten, skalierbaren Workspace zusammenführen können.

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

Hier finden Sie eine kurze Übersicht über die Vorteile von RAG gegenüber MCP- und KI-Agenten. 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 verbessert, indem sie vor der Generierung einer Antwort aktuelle Informationen aus externen Quellen wie Vektordatenbanken, APIs oder privaten Dokumenten abruft.

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 liefern.

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 so den Kontext des Modells mit realer Relevanz. Mit diesem Setup generiert das LLM eine Antwort, die nicht nur auf seinem Training basiert, sondern auf tatsächlichen Fakten in Echtzeit.

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 in verschiedene Retriever integrieren 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 validieren, 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, ruft sofort die Rückerstattungsrichtlinien aus Ihrem internen Wiki ab, zitiert den genauen Abschnitt und liefert innerhalb von Sekunden eine hilfreiche Antwort.

Zu beachtende Herausforderungen:RAG-Systeme müssen sorgfältig abgestimmt werden, um die richtigen Informationen abzurufen. Sie können Latenzen verursachen, und die Verwaltung der Chunk-Größe, der Einbettungen und der Prompt-Struktur erfordert einen erheblichen Aufwand – insbesondere, wenn versucht wird, die Abrufgenauigkeit für Abfragen mit hoher Bedeutung 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, in dem alles klar und deutlich erklärt wird.

Hier sind einige Beispiele für RAG:

Was ist MCP (Memory-Context Prompting)?

Memory-Context Prompting (MCP) ist eine Technik, mit der LLMs das Gedächtnis simulieren können, 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 zurückführt.

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

So funktioniert es:Das System speichert frühere Unterhaltungsschritte oder strukturierte Speicherdaten. Wenn dann eine neue Eingabe erfolgt, wählt es relevante Teile aus – mithilfe semantischer Suche, Zusammenfassung oder Sliding Windows – und fügt diesen Kontext an die neueste Eingabe an. Das Ergebnis? Eine Antwort, die sich bewusst zu wissen scheint, was zuvor geschehen ist.

Warum das wichtig ist:MCP ermöglicht natürlichere Unterhaltungen mit mehreren Gesprächsrunden. Es hilft KI-Tools dabei, sich die Präferenzen der Benutzer zu merken, Fortschritte zu verfolgen und die Kontinuität von Aufgaben zu unterstützen, ohne dass dafür umfangreiche 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 Kontext der Benutzer über Workflows hinweg beizubehalten. Weitere Informationen zu maßgeschneiderten KI-Tools für IT-Experten, die Speicher, Kontext und Automatisierung kombinieren.

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

Einige Beispiele für MCP in der Praxis:

Zu beachtende Herausforderungen:Es gelten weiterhin Token-Limits, sodass die Menge des Speicherplatzes, den Sie einbeziehen können, begrenzt ist. Irrelevanter oder schlecht ausgewählter Speicher kann das Modell verwirren, daher ist eine durchdachte Strategie für die Auswahl und den Zeitpunkt der Einbeziehung unerlässlich.

Hier sind einige Beispiele für MCP:

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten gehen noch einen Schritt weiter als LLMs – sie sind keine passiven Antwortgeber mehr, sondern aktive Macher. 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 für Social-Media-Beiträge. Anschließend unterteilt er dieses Ziel in Schritte, nutzt Tools wie APIs oder Suchmaschinen, führt Aufgaben aus (z. B. das Verfassen oder Planen von Inhalten) und bewertet die Ergebnisse.

Agenten folgen nicht einfach 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 spezialisierten Aufgaben zusammenarbeiten. Diese autonomen Agenten werden von der Logik eines Agenten gesteuert, sodass sie Aufgaben selbstständig ausführen und sich gleichzeitig an veränderte Eingaben anpassen können.

Beispielsweise können spezialisierte KI-Agenten für bestimmte Rollen – wie Finanzen, Inhalte 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 ständigen menschlichen Eingaben reduzieren. Sie eignen sich ideal für repetitive, komplexe oder mehrstufige Prozesse, die von Autonomie profitieren. Dies öffnet auch die Tür zu komplexeren Entscheidungsfindungen, bei denen Agenten Prioritäten abwägen, sich mit Systemen koordinieren und Konflikte über Workflows hinweg lösen müssen.

Neugierig, wie das in der Praxis aussieht? Von der Marketingautomatisierung bis zur IT-Fehlerbehebung – hier finden Sie 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 Antwortkampagne erstellt, diese plattformübergreifend plant und alles in Ihrem ClickUp-Workspace protokolliert – und das alles ohne menschliches Zutun.

Was ist der Haken?Da sie externe Systeme umfassen und auf der Verwendung verschiedener Tools basieren, erfordern Agenten eine sorgfältigere Orchestrierung. Sie sind komplexer zu erstellen und zu debuggen. Sie müssen sie sorgfältig überwachen und in einer Sandbox testen, insbesondere wenn sie mit kritischen Systemen verbunden sind. Und da Agenten mehrere LLM-Aufrufe durchführen, können sie ressourcenintensiv sein.

Hier sind einige Beispiele für KI-Agenten:

Sind Sie neugierig, wie verschiedene Branchen Agentensysteme einsetzen? Unser Leitfaden zu Anwendungsfällen für KI zeigt, wie KI-Agenten Workflows in 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 Endziele abzustimmen.

Lassen Sie uns dies anhand tiefergehender technischer Erläuterungen, praktischer Beispiele und der Frage, wie ClickUp jeden Anwendungsfall unterstützt, näher betrachten.

🧠 Wann sollte RAG verwendet werden?

RAG glänzt, wenn faktische Genauigkeit, Datenaktualität und Transparenz für Ihre Anwendung von entscheidender Bedeutung sind.

Verwenden Sie RAG, wenn:

Beispiele für 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, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

🚫 Einschränkung: 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:

Beispiele für 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.

🚫 Einschränkung: MCP ist weiterhin 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 dafür wurde ClickUp AI 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 arbeiten 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 Gedächtnis, 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 Kontrollmechanismus 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 auf einer oberflächlichen Prompt-Historie oder externen Datenbanken basieren, ist ClickUp Brain in Ihrem Workspace integriert und versteht ihn nativ. Es speichert nicht nur Daten, sondern interpretiert sie, um sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen.

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

So sieht das in der Praxis aus:

ClickUp Brain kann sofort den Projektverlauf abrufen, einschließlich Aufgabenaktualisierungen, Kommentaren, Zeitprotokollen und Änderungen des Fälligkeitsdatums. Wenn beispielsweise eine Aufgabe mit hoher Priorität wiederholt verzögert wurde oder in Kommentaren als blockiert vermerkt wurde, kann die Aufgabe zur Eskalation markiert, eine Aktualisierung der Zeitleiste vorgeschlagen oder eine Umverteilung der Arbeit empfohlen werden.

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

"Wem gehört das?" "Ist das blockiert?" "Hat jemand aus der Designabteilung das überprüft?"

Und erhalten Sie sofort präzise Antworten – ohne langes 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 wichtige Aktionselemente extrahieren, Verantwortliche zuweisen und Folgemaßnahmen automatisch 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 Brain proaktiv interne Dokumente wie den Marken-Messaging-Leitfaden, SOPs für Designanfragen oder Checklisten für Kampagnen anhängen – so verläuft die Einarbeitung nahtlos und schnell.

🧠 Warum dies eine bahnbrechende Neuerung ist:

Die meisten KI-Tools erfordern manuelle Kontexteingaben. ClickUp Brain kehrt dieses Prinzip um, indem es Speicher und Bewusstsein in den eigentlichen Workspace integriert. Dadurch erhält Ihr KI-Agent folgende Fähigkeiten:

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

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

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

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

So sieht das in der Praxis aus:

Angenommen, eine Aufgabe ist mit "Muss überprüft werden" gekennzeichnet. Ihr Agent benachrichtigt nicht einfach das Team, sondern leitet einen vollständigen Überprüfungsprozess ein:

Oder wenn ein Aufnahmeformular eingereicht wird, kann es:

Selbst Fehlerberichte werden zu Aktionselementen. Wenn jemand einen Kommentar wie "Die Website ist ausgefallen" hinterlässt, kann Ihr KI-Agent Folgendes tun:

🧠 Warum dies eine bahnbrechende Neuerung ist:

Die Automatisierungen von ClickUp skalieren mit Ihren Workflows. Beginnen Sie einfach mit ein paar Auslösern und fügen Sie dann Logik 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, wie Ihr Team arbeitet, und unterstützt Sie bei jedem Schritt.

✍️ ClickUp AI + Aufgaben = Erstellung, die Schwung bringt

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

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

So sieht das in der Praxis aus:

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

Verwandeln Sie Eingabeaufforderungen in Aufgabenbeschreibungen Geben Sie eine Zeile wie "Landingpage für die neue GTM-Kampagne neu gestalten" ein. Die KI erweitert diese zu einer vollständigen Aufgabenbeschreibung mit:

Organisieren Sie Aufgaben automatisch während der ArbeitClickUp AI kann Aufgaben in die richtige Liste einordnen, intelligente Tags wie #dringend oder #UX vorschlagen und Abhängigkeiten aus dem Wortlaut selbst kennzeichnen.

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

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

ClickUp Chat wird ebenfalls von KI unterstützt, sodass Sie Chats zusammenfassen können, egal ob Sie nach dem Urlaub ins Büro zurückkehren oder einfach nur einen langen Thread mit Unterhaltungshistorie durchgehen möchten.

🔗 ClickUp-Integrationen = toolübergreifende Ausführung ohne Chaos

Ein echter KI-Agent lebt nicht nur in Ihrer Aufgabenliste. Er muss sich mit Ihren Tools verbinden, 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 TeamsLösen Sie Benachrichtigungen aus, wenn Meilensteine erreicht, Fristen verschoben oder Blocker protokolliert werden – und taggen Sie die richtigen Personen mit dem richtigen Kontext.

Änderungen an Dev-Tools wie Jira oder GitHub übertragenAufgaben automatisch in die Qualitätssicherung verschieben, den Status von Problemen synchronisieren oder Kommentare zu Pull Requests hinterlassen, wenn Aufgaben in ClickUp fertiggestellt sind.

Dateien aus Google Drive oder Dropbox anhängenErkennen Sie Erwähnungen von Dateien in Kommentaren, durchsuchen Sie den Cloud-Speicher und verknüpfen Sie die richtige Ressource direkt mit der Aufgabe oder dem Dokument.

Das Ergebnis? Ihr Agent ist kein isolierter Bot mehr, sondern ein echter Teamplayer.

🛠 Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten (keine Entwicklung 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.

In 3 Schritten loslegen:

Sobald Ihr KI-Agent live ist, kann er mit der Arbeit beginnen – ohne Code, ohne Schulung und ohne Ihr Team zu verlangsamen.

Die Zukunft von Workflows ist agentenbasiert – und sie hat bereits begonnen

RAG, MCP und KI-Agenten erfüllen jeweils leistungsstarke, aber unterschiedliche Zwecke beim Entwurf 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 Tools integrieren.

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

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

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

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