Kontext für KI-Agenten: Starburst, Databricks, Boomi und Atlassian Wer füttert die Bestie am besten?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Agenten mit Kontext zu versorgen. Starburst, Atlassian, Databricks und Boomi setzen auf jeweils eigene Strategien, um Daten von der Quelle zu einem KI-Agenten zu transportieren. Wir zeigen die unterschiedlichen Wege auf und erklären, auf welches Pferd Anwender setzen sollten.

KI-Agenten warten ungern, aus Gründen: Je länger es dauert, bis sie mit kontextuellen Informationen aus dem Storage oder Anwendungen versorgt werden, desto größer ist die Gefahr, dass sie mangels besseren Wissens wüst vor sich hin halluzinieren. Das kann schlimme Folgen haben. Anwender müssen also dafür sorgen, dass benötigte Daten möglichst schnell von der Quelle zum Agenten geschickt werden.

Starburst, Atlassian, Databricks und Boomi setzen auf jeweils ganz eigene Strategien dafür. Der Hauptunterschied liegt in der Frage, wo der Schwerpunkt gesetzt wird: bei der Datenhaltung, der Datenföderation, der Workflow-Integration oder direkt in der Anwendungsschicht. Wir legen sie im Folgenden dar und zeigen auf, für welche Unternehmen sich welche Strategien auszahlen werden.