AI-Agents Autonome Intelligenz für dynamische Prozesse
Unsere KI-Agenten sind lernfähige, autonome Systeme, die Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen
und sich selbstständig an neue Situationen anpassen.
Sie agieren mit Zielvorgaben, analysieren Daten in Echtzeit und handeln – ohne manuelles Eingreifen.
So entsteht eine neue Generation digitaler Intelligenz, die Ihre Abläufe nicht nur unterstützt,
sondern aktiv optimiert und automatisiert.
Autonome Intelligenz, die mitdenkt und handelt.
Mit Orivis KI-Agenten schaffen Sie ein System, das selbstständig denkt, handelt und wächst.
Ihre Prozesse werden schneller, präziser und intelligenter – mit jedem Einsatz.
Autonome Entscheidungsprozesse
Unsere KI-Agenten reagieren in Echtzeit auf neue Informationen und treffen datenbasierte Entscheidungen.
Ob Produktionsprozesse, IT-Monitoring oder Energieoptimierung – sie handeln präzise, zuverlässig und erklärbar.
Selbstlernende Systeme
Jeder Agent verbessert sich mit jeder Interaktion.
Durch kontinuierliches Lernen aus Daten, Kontext und Feedback werden Strategien dynamisch angepasst – für maximale Effizienz und Genauigkeit.
Nahtlose Integration & Zusammenarbeit
Die Agenten kommunizieren über APIs und Systeme hinweg.
Sie integrieren sich in bestehende Infrastrukturen – von Cloud bis On-Premise –
und kooperieren miteinander, um komplexe Aufgaben gemeinsam zu lösen.
Was sind AI Agents?
Wissenschaftliche Definition
Ein KI‒Agent (Artificial Intelligence Agent) ist ein autonom agierendes Softwaresystem, das durch Wahrnehmung seiner Umgebung, Entscheidungsfindung und Handlungsausführung intelligente Aufgaben erfüllt.
Formell wird ein Agent als Funktion
f : P → A
definiert, wobei P die Menge aller möglichen Wahrnehmungen (Percepts) und A die Menge aller möglichen Aktionen beschreibt. Ein KI‒Agent unterscheidet sich von klassischen Programmen durch seine Fähigkeit zur Autonomie, Adaptivität und Zielorientierung.
Er interagiert kontinuierlich mit seiner Umgebung, lernt aus Datenströmen und optimiert sein Verhalten über iterative Feedback‒Mechanismen.
In komplexen Systemen arbeiten mehrere Agenten zusammen – sogenannte Multi‒Agent‒Systeme (MAS) – um kollektive Intelligenz zu erzeugen und verteilte Entscheidungsprozesse zu steuern.
Mathematisch-technische Grundlage
Die technische Basis von KI‒Agenten wird durch Verfahren der Optimierung, Wahrscheinlichkeitstheorie und Entscheidungslogik gebildet.
Methodische Ansätze
Die Entwicklung und Implementierung von KI‒Agenten basiert auf interdisziplinären methodischen Konzepten:
Reinforcement Learning (RL):
Der Agent interagiert mit seiner Umgebung, erhält Rückmeldungen (Rewards) und optimiert seine Strategie durch Policy‒Gradient‒ oder Q‒Learning‒Verfahren.
Multi‒Agenten‒Systeme (MAS):
Mehrere Agenten kommunizieren und kooperieren. Dabei werden Koordinationsprotokolle, Auktionsmechanismen und Spieltheorie genutzt, um Konflikte und Kooperation zu modellieren.
Evolutions‒ und Schwarmintelligenz:
Inspiriert von biologischen Systemen (z. B. genetische Algorithmen, Particle Swarm Optimization) lernen Agenten kollektiv und finden globale Optima durch dezentrale Entscheidungsbildung.
Hybridmodelle:
Kombination aus wissensbasierten Entscheidungslogiken und datengetriebenen Lernverfahren zur Erhöhung von Interpretierbarkeit und Robustheit.
Explainable AI (XAI):
Durch erklärbare Modelle und Visualisierungsmethoden wird die Nachvollziehbarkeit der Agentenentscheidungen gewährleistet – essenziell für sicherheitskritische Anwendungen.
Entdecken Sie die zentralen Funktionen unserer KI-Agenten
Durch Integration autonomer KI-Agenten in Ihre Systeme entsteht eine neue Form der intelligenten Prozesssteuerung.
Unsere Agenten handeln selbstständig, kommunizieren miteinander und lernen fortlaufend aus Daten, um Entscheidungen präzise, erklärbar und in Echtzeit zu treffen.
So werden komplexe Abläufe nicht nur unterstützt – sondern aktiv optimiert.
Autonome Entscheidungsprozesse
Unsere Agenten analysieren Datenströme, bewerten Situationen und treffen Entscheidungen ohne manuelles Eingreifen.
Sie erkennen Muster, priorisieren Handlungsoptionen und reagieren sofort auf Veränderungen – ob in Fertigung, IT oder Energieinfrastruktur.
Selbstlernende Agentenarchitekturen
Jeder KI-Agent verbessert sich kontinuierlich.
Durch Machine Learning, Reinforcement Learning und Feedback-Mechanismen passen sich die Modelle an neue Bedingungen an und entwickeln optimierte Strategien – autonom und skalierbar.
Kooperative Multi-Agenten-Systeme
Unsere Systeme bestehen aus vernetzten Agenten, die Informationen austauschen, Rollen verteilen und Aufgaben gemeinsam lösen.
Diese Kooperation führt zu höherer Effizienz, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit in komplexen Umgebungen.
Wir entwickeln KI,
die erkennt,
bevor Probleme entstehen.
Unsere intelligenten Systeme identifizieren Anomalien, optimieren Prozesse und ermöglichen datengetriebene Entscheidungen – automatisch, zuverlässig und in Echtzeit.
Mit Orivis verwandeln Sie Daten in Klarheit und Innovation.
Clarity through intelligence.
Wir sind Orivis – wo Forschung auf angewandte KI trifft.
Orivis wurde mit der Vision gegründet, Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll und wirksam in reale Prozesse zu integrieren.
Unser Team vereint Forschung, Ingenieurskunst und Unternehmergeist, um datengetriebene Innovationen in Wirtschaft und Verwaltung voranzubringen.
Wir entwickeln maßgeschneiderte Lösungen für Anomaly Detection, Multi-Objective Optimization und evolutionäre Algorithmen.
Dabei kombinieren wir wissenschaftliche Präzision mit praktischer Umsetzbarkeit – vom Konzept bis zur Integration in Ihre Systeme.
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