Wo stehe ich eigentlich mit KI?

Ein KI-Produkt macht ein oder mehrere Modelle über eine benutzbare Oberfläche oder Funktion zugänglich. Dazu gehören meist weitere Teile wie Regeln, gespeicherte Daten, Werkzeuge, Rechte und ein Geschäftsmodell.

Zum Beispiel: ChatGPT, Claude und eine KI-Funktion in einem Buchhaltungsprogramm sind Produkte. Sie können ähnliche Modelle verwenden und sich trotzdem deutlich anders verhalten.

Ein Chat ordnet Eingaben und Antworten als Gespräch. Er ist eine mögliche Oberfläche eines KI-Produkts; darunter können Kontextverwaltung, Werkzeuge und verschiedene Modelle arbeiten.

Zum Beispiel: Du stellst eine Frage, hängst eine Datei an und reagierst auf die Antwort. Der sichtbare Gesprächsverlauf ist ein Teil dessen, was dem System für die nächste Antwort zur Verfügung stehen kann.

Als Prompt wird häufig die Eingabe bezeichnet, mit der ein Modell eine Aufgabe erhält. Technisch können dazu mehrere Nachrichten und Anweisungen mit verschiedenen Rollen gehören.

Zum Beispiel: „Fasse diesen Brief in fünf Sätzen zusammen und nenne offene Fristen“ ist eine Anweisung. Der Brief selbst liefert zusätzliches Material für die Bearbeitung.

Kontext umfasst das Material, das ein Modell bei einer Anfrage berücksichtigen kann: Anweisungen, Nachrichten, Dokumente, Beispiele und Ergebnisse von Werkzeugen. Umfang und Auswahl beeinflussen die Antwort.

Zum Beispiel: Für die Prüfung einer Rechnung können die Rechnung, Buchungsregeln, die aktuelle Frage und ein zuvor ermitteltes Lieferantenkonto zum Kontext gehören.

Context Engineering bezeichnet Strategien, mit denen Informationen für ein Modell oder einen Agenten ausgewählt, strukturiert, ergänzt und über mehrere Schritte gepflegt werden. Es betrachtet mehr als die Formulierung einer einzelnen Anweisung.

Zum Beispiel: Für eine Seitenänderung werden aktuelle WordPress-Inhalte, Designregeln, Nutzerauftrag und Prüfergebnisse zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt. Veraltete oder irrelevante Daten werden nicht einfach mitgeschleppt.

Ein KI-Modell hat aus Trainingsdaten statistische Muster gelernt und erzeugt aus Eingaben Ausgaben. Ein Sprachmodell verarbeitet dabei Sprache und kann Text oder strukturierte Antworten erzeugen.

Zum Beispiel: Das Modell kann aus einem Rechnungstext Betrag und Fälligkeit ableiten. Ob es die Rechnung sehen darf, wie sie eingelesen wird und was danach geschieht, regelt die umgebende Anwendung.

Ein Tool gibt einem KI-System eine begrenzte Fähigkeit außerhalb der reinen Textausgabe, etwa eine Datei zu lesen, einen Termin nachzuschlagen oder einen Entwurf in WordPress zu speichern. Die umgebende Software führt den Aufruf aus und gibt das Ergebnis zurück.

Zum Beispiel: Das Modell erkennt, dass es den aktuellen Seiteninhalt braucht. Es fordert das passende WordPress-Werkzeug mit einer Seiten-ID an und erhält den Inhalt als Ergebnis.

MCP steht für Model Context Protocol. Der offene Standard beschreibt, wie KI-Anwendungen externe Datenquellen, Tools und Workflows über eine gemeinsame Schnittstelle anbinden können.

Zum Beispiel: Eine KI-Anwendung verbindet sich über einen MCP-Server mit WordPress. Der Server stellt klar begrenzte Funktionen zum Lesen oder Ändern einer Seite bereit.

Ein Workflow beschreibt, wie mehrere Schritte, Menschen und Systeme zusammenarbeiten. Der Ablauf kann vollständig festgelegt sein oder an bestimmten Stellen Entscheidungen zulassen.

Zum Beispiel: Seite lesen → Entwurf erstellen → Vorschau prüfen → Freigabe einholen → veröffentlichen ist ein Workflow. Nur einzelne Schritte davon müssen KI verwenden.

Bei einer Automation führen Regeln bekannte Schritte ohne jedes Mal neue manuelle Steuerung aus. KI kann darin vorkommen, ist aber keine Voraussetzung.

Zum Beispiel: Eine eingehende Rechnung wird gespeichert, benannt und an die Buchhaltung weitergeleitet. Das kann eine Automation sein, auch wenn kein Modell beteiligt ist.

Bei einem KI-Agenten entscheidet ein Modell innerhalb gesetzter Grenzen wiederholt, welcher nächste Schritt oder welches Tool zur Aufgabe passt. Die genaue Verwendung des Begriffs unterscheidet sich zwischen Anbietern.

Zum Beispiel: Ein Agent liest den Seitenstand, entscheidet nach dem Befund, welche Quelle noch fehlt, ruft ein Werkzeug auf und prüft anschließend das Ergebnis. Rechte und Stop-Regeln kommen aus dem umgebenden System.

Harness ist ein noch uneinheitlich verwendeter Begriff für die Software um ein Modell oder einen Agenten: Sie verwaltet unter anderem Schleifen, Kontext, Werkzeuge, Zustände, Rechte, Prüfungen und die Ausgabe an eine Oberfläche.

Zum Beispiel: Das Modell schlägt eine WordPress-Änderung vor. Der Harness stellt nur erlaubte Werkzeuge bereit, verlangt einen Readback und stoppt vor der Veröffentlichung, wenn eine Freigabe fehlt.