Agent Studio ist eine Plattform zur Entwicklung und Einführung intelligenter Agenten auf der Grundlage von Echtzeit-Suchdaten von Algolia. Da die Plattform direkt auf der AI Retrieval Platform von Algolia aufbaut, ermöglicht sie Agenten-Erlebnisse, die präzise, markensicher, kontrolliert und skalierbar sind.

Agent Studio verfolgt einen „Retrieval-First“-Ansatz und keinen „Model-First“-Ansatz. Die Antworten basieren auf aktuellen Algolia-Indizes, Merchandising, Regeln und Relevanz bleiben zentralisiert, Governance und Markensicherheit sind besser gewährleistet, und es treten im Vergleich zu generischen, ausschließlich auf LLM basierenden Agenten weniger Fehlinformationen auf.

Viele Agent-Frameworks sind für experimentelle Zwecke konzipiert und erfordern, dass Teams die Abfrage, Orchestrierung, Governance und Infrastruktur selbst zusammenstellen. Agent Studio ist von Anfang an für den Produktiveinsatz konzipiert und verfügt über eine integrierte Abrufschicht, visuelle Konfiguration, Vorlagen sowie eine Infrastruktur im Unternehmensmaßstab. Kunden können nach wie vor externe Frameworks nutzen, wenn sie dies wünschen, und Algolia kann auch bei Verwendung anderer Frameworks als Abruf- und Kontrollschicht fungieren. Einige Kunden bevorzugen LangChain für fortgeschrittene Experimente wie Multi-LLM-Tests, und der Nutzen eines Wechsels ist für diese Teams nicht immer offensichtlich.

Zwar können viele KI-Lösungen hilfreich sein, doch können sie auch „halluzinierte“ Antworten liefern. Agent Studio verhindert solche Halluzinationen, da es Ihre aktuellsten Daten nutzt. Es ruft Informationen aus Ihrem strukturierten Suchindex ab, um die generierten Antworten mit diesen Daten anzureichern – ein Ansatz, der treffend als „Retrieval Augmented Generation“ (RAG) bezeichnet wird. 

Ja. Agent Studio unterstützt Anwendungsfälle in allen Branchen – von SaaS und Medien bis hin zur Unternehmenssuche und darüber hinaus – und lässt sich somit an praktisch jeden Bedarf im Bereich KI-Agenten anpassen.

Mit Agent Studio können Sie den Anbieter Ihres bevorzugten großen Sprachmodells (LLM) nutzen. Unterstützt werden Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, Google Gemini sowie OpenAI-kompatible Modelle. Sehen Sie sich die vollständige Liste der unterstützten Modelle an.

Wählen Sie ein Modell entsprechend Ihren Anforderungen wie Relevanz, Geschwindigkeit und Kosten aus. Nutzen Sie dasLLM-Ranking, um verschiedene Optionen zu vergleichen und das für Ihren Anwendungsfall passende Modell zu finden.

Ja. Agenten können auf alle in Algolia indizierten Daten zugreifen, darunter Hilfedokumente, Anleitungen und vieles mehr.

Vielen LLMs und agentenbasierten Lösungen fehlt es an einem Speicher, der von Sitzung zu Sitzung oder von Anfrage zu Anfrage erhalten bleibt. Im Gegensatz zu diesen Lösungen verfügt das Agent Studio von Algolia über eine integrierte Speicherfunktion. Der Benutzerspeicher ist eine optionale Einstellung, mit der sich ein Agent Benutzerpräferenzen und frühere Ergebnisse merken kann, sodass die Antworten über alle Interaktionen hinweg konsistent bleiben. Unsere Kunden können diese Funktion nutzen, um ihren Besuchern und Käufern personalisiertere, agentenbasierte Gespräche zu bieten.

Agent Studio nutzt Ihre First-Party-Daten – wie Suchinteraktionen, Transaktionsverlauf und Nutzerverhalten –, um hochrelevante, markenspezifische Antworten zu generieren. Im Gegensatz zu generischen Agent-Frameworks integriert es diese Daten direkt aus Ihren Algolia-Indizes und stellt Ihren Agenten so von Anfang an kontextbezogene Informationen zur Verfügung.