| A2A | Agent-to-Agent-Protokoll, von Google an die Linux Foundation übergeben, für anbieterübergreifende Koordination und Vertrauensbildung zwischen *Agents*. | Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden |
| ACL | Access Control List, der pro Objekt geführte Berechtigungseintrag, den Retrieval-Schichten beachten, bevor sie Inhalte für einen Benutzer ausspielen. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| ACS | Agent Control Specification, eine offene Middleware-Schicht zwischen *Agent*-Runtime und Policy-Engine, die Rego oder YAML nutzt. | Observability überlebt dein Agent-Framework |
| Agent 365 | Microsoft-Kontrollebene zur Beobachtung, Steuerung und Absicherung von KI-Agents über den gesamten Tenant, abgerechnet pro Benutzer. | Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| Agent Flows | Copilot-Studio-*Workflow*-Oberfläche mit *LLM*-eigenen Knoten (Prompt, Classify, Agent) direkt neben Power-Automate-Konnektoren. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten |
| agent loop | Der Zyklus aus Planen, Tool-Aufruf, Beobachten und Entscheiden, den ein Modell innerhalb eines Orchestrators durchläuft, üblicherweise mit Checkpointing. | – |
| agent skill | Eine SKILL.md-Datei mit Frontmatter, die einem Coding-Assistenten vorgibt, wann und wie ein Team-*Workflow* zu befolgen ist. | Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft |
| agentic | Software, die zur Laufzeit über Werkzeuge und Zustand schlussfolgert, statt ein festes Programm auszuführen. | Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Agentic CoE | Microsofts Agentic Center of Enablement, ein Produkt im Preview-Status, das Agent-Governance als Power-Platform-Solution bündelt. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM |
| ALM | Application Lifecycle Management, die Disziplin aus Solutions, Umgebungen und *Pipelines*, die einen Build von Dev nach Prod überführt. | Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| ANN | Approximate Nearest Neighbor Search, die Algorithmenklasse hinter *Vector*-Retrieval, einschließlich HNSW und DiskANN. | Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| Azure Durable Task | Laufzeitfunktion von Azure Functions, die jeden *Workflow*-Schritt protokolliert, um Replay und Exactly-once-Ausführung zu ermöglichen. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten |
| Bedrock AgentCore | Managed *Agent*-Runtime von AWS Bedrock mit sandboxed Identität, Agent-Registry und CloudTrail-Audit-Trails. | Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden |
| BM25 | Klassische lexikalische Ranking-Funktion, die in Hybrid-Search neben dichten Vektoren eingesetzt wird, um Keyword-Präzision zurückzugewinnen. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| BYOUI | Bring Your Own UI: Einbettung eines Copilot-Studio-*Agents* über einen eigenen Web-Client mithilfe des M365 Agents SDK. | Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme |
| canary | Rollout-Segment, das eine neue Variante als Erstes erhält, während Scorer sie vor der Freigabe gegen die Baseline vergleichen. | Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals |
| Chroma | Open-Source-*Embedding*-Datenbank, eingesetzt in der Context-Rot-Studie und als lokal-first *Vector DB*. | Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung |
| chunking | Aufteilen von Quelldokumenten in abrufbare Einheiten, dimensioniert für *Embedding*, Ranking und das Kontextfenster des Modells. | SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| citizen developer | Fachbereichsanwender, der Apps oder *Agents* auf Low-Code-Plattformen baut, ohne produktionsreifen Code zu schreiben. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck |
| Claude | Anthropics Claude-Modellfamilie (Haiku, Sonnet, Opus), das von Anthropic gehostete *LLM*-Standardmodell für Produktiv-*Agents*. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud, Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Cloud Flows | Power-Automate-*Workflow* ohne *LLM*-Knoten, der deterministische Gegenpart zu Agent Flows, läuft in der Cloud. | Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung |
| CoE | Center of Excellence oder Enablement, der Governance-Knoten für Power-Platform-Maker und *Agents* innerhalb eines Tenants. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM |
| Conditional Access | Entra-Policy-Engine, die den Sign-in pro Identität anhand von Gerätekonformität, Netzwerkstandort und Risikosignal absichert. | Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| Connection References | Indirektionsschicht der Power Platform, die es einer Solution erlaubt, Konnektor-Bindungen über Umgebungen hinweg mitzuführen, ohne neu konfiguriert zu werden. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM |
| context window | Maximale Anzahl Eingabe-*Tokens*, die ein Modell in einer Anfrage berücksichtigen kann, die Obergrenze für eingefügten Verlauf plus abgerufenen Kontext. | Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung |
| Copilot Control System | Oberfläche im Microsoft 365 Admin Center, die drei Tenant-Hebel über Zugriff, Teilen und Veröffentlichen von *Agents* bietet. | Governance ist der neue Agent-Bottleneck |
| Copilot Credits | Tenant-weit gepoolte Verbrauchseinheit, mit der Microsoft Copilot-Studio-Agent-Interaktionen, Tool-Aufrufe und Retrieval abrechnet. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme |
| Copilot Studio | Microsofts Low-Code-Baukasten für dialogorientierte *Agents* und Agent Flows auf Basis von Power Platform und M365. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| critique shadowing | Kalibrierungsmuster für *Eval*-Judges, bei dem ein Experte Pass/Fail-Kritiken zu 100+ Beispielen verfasst, bis die Übereinstimmung mit menschlichen Judges 90% überschreitet. | – |
| Dataverse | Microsofts typisierter, governance-geführter Tabellenspeicher mit Row-Level Security, der Power Platform und Copilot-Studio-*Agents* trägt. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| DBOS | Python-Bibliothek, die ein bereits betriebenes Postgres per Decorator zur Durable-Execution-Runtime macht. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird |
| Defender | Microsoft Defender, die Threat-Detection-Oberfläche, die die MAC-*Agent*-Risikotaxonomie speist. | Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| deterministic spine | Code oder Graph, der den Kontrollfluss besitzt und jeden *LLM*-Aufruf als replaybare, gecheckpointete Aktivität behandelt. | – |
| Direct Line | REST-Channel des Bot Framework zur Einbettung von Copilot-Studio-*Agents* in eigene Web-Clients oder serverseitige Aufrufer. | Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme |
| DiskANN | Approximate-Nearest-Neighbor-Index, der den Graphen auf NVMe hält und nur einen kleinen RAM-Cache nutzt, verwendet von Azure pg_diskann. | Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| DLP | Data-Loss-Prevention-Richtlinie, die Abfluss sensibler Daten unterbindet oder einschränkt, welche Konnektoren ein Flow aufrufen darf. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden |
| DPO | Direct Preference Optimization, ein Fine-Tuning-Algorithmus, der auf Präferenzpaaren trainiert, ohne ein eigenes Reward-Modell zu benötigen. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen |
| drift | Stille Verschiebung in Benutzereingaben, Retrieval-Korpus oder Anbieter-Modellverhalten, die den Produktivbetrieb vom Test-Snapshot wegzieht. | Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| DSPM | Data Security Posture Management, die Purview-Oberfläche, die Übersharing und KI-Exposition im gesamten Tenant sichtbar macht. | SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen |
| durable execution | Laufzeitmuster, das jeden *Workflow*-Schritt protokolliert, sodass das System nach einem Absturz vom letzten Checkpoint replayt. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten |
| embeddings | Dichte Vektorrepräsentationen von Text oder anderen Inhalten, genutzt von Retrieval- und semantischen Suchsystemen. | Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Entra Agent ID | Verzeichnisidentität von Microsoft für einen KI-*Agent*, mit Blueprint-, Principal- und Instance-Ebenen zur Steuerung des Lebenszyklus. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| Entra ID | Microsoft Entra ID, das Azure-Identitätsverzeichnis (vormals Azure AD), das Principals für Benutzer, Apps und *Agents* ausstellt. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| Environment Variables | Power-Platform-Solution-Primitive, die umgebungsspezifische Konfigurationswerte (URLs, IDs) für die Übernahme zwischen Dev, Test und Prod speichert. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM |
| EU AI Act | EU-Verordnung, die KI-Systeme nach Risikostufen klassifiziert, mit GPAI-Pflichten ab dem 02.08.2026. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| eval suite | Versionierter Bestand an Testfällen und Scorern, der einen *Agent* über die Schichten Intent, Grounding, Action und Conversation bewertet. | Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Observability überlebt dein Agent-Framework, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Fabric Data Agent | NL-zu-SQL-*Agent* von Microsoft Fabric, der natürlichsprachliche Fragen in strukturierte Abfragen gegen OneLake-Quellen übersetzt. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer |
| fine-tuning | Anpassung der Gewichte eines Basismodells an aufgabenspezifische Daten, üblicherweise per SFT, DPO oder Reinforcement Learning. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Temperature zero wird dich nicht retten |
| Foundry | Microsoft Azure AI-Plattform zum Bauen, Hosten, Beobachten und Tunen von *Agents* über mehrere Frameworks hinweg. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Observability überlebt dein Agent-Framework, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| Frontier Tuning | Microsofts Managed-RL-Fine-Tuning-Dienst, der innerhalb der Azure-Tenant-Grenze des Kunden läuft. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen |
| function calling | Ausgabekonvention von Modellen, die strukturierte JSON-Argumente für ein benanntes Werkzeug emittiert, das der Orchestrator anschließend ausführt. | – |
| GDPR | EU-Datenschutz-Grundverordnung; Art. 32 regelt technische und organisatorische Maßnahmen für jedes *LLM*, das personenbezogene Daten verarbeitet. | – |
| golden set | Zurückgehaltene, gelabelte Beispiele als Regressions-Benchmark, der Modell- und Prompt-Regressionen vor dem Release erkennt. | Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals |
| GPAI | General-Purpose AI im Sinne des EU AI Act, Foundation-Modelle mit Pflichten zu systemischen Risiken ab dem 02.08.2026. | Governance ist der neue Agent-Bottleneck |
| GPT | OpenAIs Generative-Pre-trained-Transformer-Familie; GPT-4, GPT-5 und die o-Reihe der Reasoning-Modelle bilden die produktive Cloud-Baseline. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud, Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Temperature zero wird dich nicht retten, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| grounding | Einschränkung der Modellantwort auf zitierte Inhalte, die aus einem bekannten Korpus oder einer typisierten Datenquelle abgerufen wurden. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| GRPO | Group Relative Policy Optimization, ein critic-freier RL-Algorithmus, der durch DeepSeek-R1 bekannt wurde und den Trainings-*Compute* halbiert. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| guardrails | Deterministische Prüfungen rund um Modell-Ein- und -Ausgabe, die unzulässige Inhalte oder unsichere Tool-Aufrufe blockieren. | Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Observability überlebt dein Agent-Framework, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| hallucination | Plausibel klingende, aber inhaltlich nicht durch die abgerufenen Quellen oder die Grundwahrheit gedeckte Modellausgabe. | – |
| HNSW | Hierarchical Navigable Small World, ein In-Memory-ANN-Graphindex, den pgvector und die meisten *Vector DBs* verwenden. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| human-in-the-loop | *Workflow*-Muster, das einen *Agent* an einem definierten Freigabepunkt vor einer irreversiblen Aktion anhält. | Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten |
| hybrid search | Retrieval-Verfahren, das lexikalisches BM25-Ranking mit dichtem *Vector*-Ranking kombiniert, häufig mit einem nachgelagerten Reranker. | Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| Inspect AI | Open-Source-*Eval*-Framework für *Agents* vom UK AI Safety Institute, mit sandboxed Execution und Multi-Turn-Loops. | Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| KV cache | Zwischengespeicherte Key-Value-Tensoren früherer *Tokens*, damit nicht jeder neue Generierungsschritt die Attention über den gesamten Präfix neu berechnen muss. | – |
| LangChain | Python/JS-Framework zur Komposition von *LLM*-Aufrufen, Retrievern und Werkzeugen; Mutterprojekt von LangGraph und LangSmith. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Observability überlebt dein Agent-Framework, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, Temperature zero wird dich nicht retten, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Langfuse | Open-Source-Plattform für *LLM*-Observability, die OTLP-Traces einliest und modellbasierte Laufzeit-*Evals* ausführt. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Observability überlebt dein Agent-Framework |
| LangGraph | LangChains durable State-Graph-Runtime für *Agents* mit gecheckpointeten Knoten, Kanten und gemeinsamem Zustand. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Observability überlebt dein Agent-Framework, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| LangSmith | LangChains gehostete Trace- und *Eval*-Plattform, nativ für LangGraph- und LangChain-*Agents*. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Observability überlebt dein Agent-Framework, Temperature zero wird dich nicht retten |
| LLM | Large Language Model, ein transformerbasiertes generatives Modell, das aus Prompts Text und Tool-Aufrufe erzeugt. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud, Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Observability überlebt dein Agent-Framework, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Temperature zero wird dich nicht retten, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| LLM-as-judge | Muster, bei dem ein Modell die Ausgabe eines anderen Modells anhand einer Rubrik bewertet, kalibriert gegen menschliche Labels. | Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| M365 | Microsoft 365, das SaaS-Paket aus Outlook, Teams, SharePoint, OneDrive und den Copilot-Oberflächen. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Observability überlebt dein Agent-Framework, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| M365 Agents SDK | Microsoft-SDK in Python, JS und C# zur Einbettung von Copilot-Studio-*Agents* mit Entra-SSO und Tenant Graph Grounding. | Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme |
| Managed Environments | Power-Platform-Stufe, die in einer Tenant-Umgebung Premium-Lizenzierung, gestaffelte DLP, wöchentliche Digests und Admin-Governance erzwingt. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck |
| MCP | Model Context Protocol, eine standardisierte Werkzeug-Schnittstellen-Spezifikation, mit der *Agents* Datenbanken, Dateien und Dienste aufrufen. | Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Observability überlebt dein Agent-Framework, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| memory tiers | Schichten aus Working, Episodic, Semantic und Archival Memory um zustandslose *LLM*-Aufrufe, um die *Token*-Kosten zu begrenzen. | Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung |
| Mittelstand | Deutsche Mittelstandsunternehmen (typischerweise 20 bis 500 Mitarbeitende), die den Bezugspunkt für KI-Beschaffung und Architektur im KMU-Segment bilden. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud, Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Observability überlebt dein Agent-Framework |
| MLflow | Open-Source-Bibliothek für Experiment-Tracking und Model-Registry, nativ in Microsoft-Fabric-Workspaces enthalten. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer |
| MoE | Mixture-of-Experts-Architektur, in der ein Router pro *Token* nur eine kleine Untermenge der Expertengewichte aktiviert, um *Inference*-Kosten zu senken. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud |
| n8n | Self-hostbares *Workflow*-Automationstool, das *LLM*-Knoten neben klassischen Triggern und Konnektoren verdrahtet. | Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Nemotron | NVIDIAs Familie kleiner Spezialmodelle, von Grund auf für *Tool Use* und agentisches Reasoning trainiert. | Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM |
| NL2SQL | Natural Language to SQL, die *Agent*-Fähigkeit, natürlichsprachliche Fragen in strukturierte Abfragen gegen ein typisiertes *Schema* zu übersetzen. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer |
| OBO | On-Behalf-Of-OAuth-Flow, der einer Middleware erlaubt, eine nachgelagerte API als ursprünglich angemeldeter Benutzer statt als Service Principal aufzurufen. | Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme |
| OData | Open Data Protocol, die Abfragesyntax, mit der Dataverse typisierte Filter gegen governance-geführte Tabellen ausdrückt. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| Ollama | Lokale *Inference*-Runtime, die Open-Weight-Modelle hinter einer CLI bereitstellt, kompatibel mit Copilot, Codex und IDE-Werkzeugen. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud |
| OneLake | Einheitliches Speichersubstrat von Microsoft Fabric, in dem Lakehouses und Warehouses einen tenant-weiten Namespace teilen. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer |
| OpenInference | Von Arize entworfenes *Agent*-Trace-*Schema*, die OpenTelemetry-kompatible Alternative zur OTel-GenAI-Semconv. | Observability überlebt dein Agent-Framework |
| OpenTelemetry | Offener Observability-Standard, dessen GenAI-Semantic-Conventions Spans für *LLM*-, Tool- und *Agent*-Schritte definieren. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Observability überlebt dein Agent-Framework |
| PAYG | Pay-As-You-Go-Verbrauchsabrechnung für Copilot-Studio-Nutzung oberhalb vorausbezahlter Copilot-Credit-Pakete. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| pgvector | Postgres-Erweiterung, die Vektorspalten, HNSW- und IVFFlat-Indexe sowie Hybrid-Search für *Embeddings* hinzufügt. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| Phoenix | Von Arize entwickeltes, MIT-lizenziertes, OpenTelemetry-natives Framework für *LLM*-Observability und *Evals*. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Observability überlebt dein Agent-Framework |
| PII | Personenbezogene Daten, die Klasse, auf deren Redaktion oder Blockade Agent-Guardrails und DLP-Richtlinien primär ausgerichtet sind. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| Pinecone | Managed *Vector DB* mit projektbezogenen API-Schlüsseln, Namespace-Isolation und einer Serverless-Stufe für multi-tenant *Agents*. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| Power Platform | Low-Code-Suite von Microsoft (Power Apps, Power Automate, Power BI, Copilot Studio, Dataverse) für die Geschäftsprozessautomation. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Power Platform Pipelines | In-Product-Promotionspfad der Power Platform zwischen verknüpften Umgebungen, Nachfolger des abgekündigten ALM Accelerator. | Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| Power Platform Solution | In Dataverse geführtes Paket aus Power-Platform-Komponenten (*Agents*, Konnektoren, Variablen), das zwischen Umgebungen übernommen wird. | – |
| PPO | Proximal Policy Optimization, der On-Policy-RL-Algorithmus mit Critic-Netz, den GRPO für viele *LLM*-Fine-Tunes abgelöst hat. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen |
| pro-code | Entwicklungspfad, der Code, Tests und Infrastruktur als Dateien in Git auslieferte statt als Konfiguration in einem Designer. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM |
| prompt caching | Anbieterfunktion, die Präfix-*Tokens* zwischenspeichert, sodass wiederholte System-Prompts und *RAG*-Kontexte zu einem Bruchteil der Input-Rate abgerechnet werden. | Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung |
| prompt injection | Adversarial gestaltete Eingabe, die den System-Prompt oder die *Tool-Use*-Policy eines *Agents* aushebeln soll. | Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| Purview | Microsofts Compliance-Suite, die Audit, eDiscovery, DLP und KI-Datensicherheit tenant-weit abdeckt. | Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Hören Sie auf, Agents auszurollen, fangen Sie an, sie zu onboarden, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability |
| Qdrant | Open-Source-*Vector DB* mit nativer Mehrmandantenfähigkeit über benannte Collections und Quotensteuerung. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation, das Muster, externen Kontext zur Abfragezeit abzurufen und in den Prompt einzubetten. | Mittelstand-KI läuft auf einem Mac Studio, nicht in fremder Cloud, Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| Rego | Deklarative Sprache des Open Policy Agent, mit der ACS und andere Engines Laufzeit-Autorisierungsregeln ausdrücken. | Observability überlebt dein Agent-Framework |
| reranker | Ranking-Modell im zweiten Durchgang, das die Top-K-Retrieval-Kandidaten neu sortiert, bevor sie in den *LLM*-Prompt gelangen. | SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| Restate | Self-hostbare Durable-Execution-Runtime, die *Workflow*-Schritte als protokollierte HTTP-artige RPC-Aufrufe modelliert. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen |
| reward hacking | Fehlermodus, bei dem ein RL-trainierter *Agent* den Score des Graders maximiert, während er das eigentliche Ziel verfehlt. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| RFT | Reinforcement Fine-Tuning, OpenAIs managed RL-Trainings-*Pipeline*, bepreist mit etwa einhundert US-Dollar pro Trainingsstunde. | Langweiliges ML auf Fabric schlägt LLM-Everything im Mittelstand noch immer, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Governance ist der neue Agent-Bottleneck |
| RL | Reinforcement Learning, ein Trainingsverfahren, das ein Modell anhand eines skalaren Reward-Signals über Trajektorien oder Ergebnisse anpasst. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Production-Agents brauchen Runtime-Scorer, nicht nur Pre-Ship-Evals, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM |
| RLAIF | Reinforcement Learning from AI Feedback, das einen KI-Judge anstelle menschlicher Labels als Reward-Signal nutzt. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen |
| RLHF | Reinforcement Learning from Human Feedback: Ein Reward-Modell wird aus menschlichen Präferenz-Labels trainiert und anschließend per Policy-Optimierung darauf abgestimmt. | – |
| RLS | Row-Level Security, ein datenbankseitig erzwungenes Prädikat, das einschränkt, welche Zeilen eine Session lesen oder schreiben darf. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| SFT | Supervised Fine-Tuning auf kuratierten Eingabe-Ausgabe-Paaren, der günstigste Weg, ein Basismodell zu spezialisieren. | Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen |
| shadow AI | Nicht genehmigte KI-*Agents*, Browser-Tools oder API-Schlüssel, die Mitarbeitende außerhalb der Governance-Oberfläche einsetzen. | Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung |
| SharePoint | Microsofts Dokumenten- und Kollaborationsplattform, deren tenant-weiter semantischer Index Copilot-*Agents* groundet. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Citizen-Dev-Copilot-Agents brauchen trotzdem Pro-Dev ALM, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme, Microsoft 365 liefert Agent Inventory, keine Observability, Temperature zero wird dich nicht retten, Modelle veralten, Eval Suites skalieren mit |
| SLM | Small Language Model, typischerweise 4B bis 8B Parameter, gezielt für *Tool Use* und Structured Output trainiert. | – |
| Step Functions | State-Machine-Orchestrator von AWS, eingesetzt als deterministisches Rückgrat um Bedrock-*Agents*. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten |
| structured output | Modellausgabe, die per Tool Calling oder JSON-Mode auf ein typisiertes *Schema* eingeschränkt wird, damit nachgelagertes Parsen verlässlich gelingt. | – |
| system prompt | Anweisungen am Prompt-Anfang, die Rolle, Tonfall, Tool-Policy und Verweigerungsverhalten für jede Runde festlegen. | – |
| Temporal | Managed-Durable-Execution-Plattform, deren *Workflows* jede Aktivität für Replay und Audit protokollieren. | Wähle die Durable Runtime, bevor dein zweiter Agent ausgeliefert wird, Production RL ist endlich günstig genug, um die Agent-Schleife zu schließen, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, Agent Flows sind der SMB-Onramp zur agentischen Automatisierung, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio Workflows ist das Rückgrat, das LLM-Agents brauchten |
| Tenant Graph Grounding | Copilot-Studio-Funktion, die Antworten in SharePoint- und Microsoft-Graph-Daten des angemeldeten Benutzers groundet, freigegeben über das M365 Agents SDK. | Governance ist der neue Agent-Bottleneck, Vier Agent-Patterns wiederholen sich unabhängig vom Vendor Stack, Copilot Studio: die meisten Agent-Probleme sind Integrationsprobleme |
| tool use | Fähigkeit eines Modells, benannte Funktionsaufrufe mit typisierten Argumenten zu emittieren, die der Orchestrator ausführt und zurückspeist. | Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Schicke nicht jeden Schritt durch ein Frontier LLM |
| top-K | Retrieval-Parameter, der die K nächsten Nachbarn aus einem Vector-Index auswählt, bevor Reranking oder Generierung erfolgt. | Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents |
| vector search | Nearest-Neighbor-Retrieval über *Embedding*-Vektoren mittels Kosinus- oder Skalarprodukt-Ähnlichkeit. | Memory Tiers, nicht größere Modelle, senken deine Agent-Tokenrechnung, Structured Retrieval schlägt Vector RAG für Enterprise Agents, Die Identity deines Agenten ist eine Postgres-Rolle |
| Weaviate | Open-Source-*Vector DB*, deren multiTenancyConfig HNSW-Shard-Isolation auf Tenant-Ebene bietet. | Dataverse ist das Agent-Backend, das die meisten M365-Häuser bereits besitzen |
| Work IQ | Semantische Schicht von Microsoft, in der E-Mails, Teams-Nachrichten, SharePoint-Dateien und Dataverse-Zeilen eine einzige adressierbare Oberfläche bilden. | Agent Skills sind das günstigste ALM, das Ihr Team je kauft, Schaffen Sie statt Copilot-Lizenzen einen Prozess neu, SharePoint ist die Grounded-RAG-Schicht, die Sie längst besitzen |