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Azure AI Foundry Threads: So wird Ihre KI unternehmenstauglich und nachvollziehbar (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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  Hier ist der schockierende Teil, den einen niemand fragt.
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  Wenn Sie eine KI in Azure Foundry bereitstellen, starten Sie nicht einfach ein übergroßes Modell.
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  Sie setzen es in eine verwaltete Laufzeitumgebung, in der jede relevante Aktion, Nachricht,
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  jeder Werkzeugaufruf und Laufschritt protokolliert und nachverfolgt wird.
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  Sie werden sehen, wie Threads, Runs und Runsteps den Prüffahrt bilden,
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  der Experimente nachvollziehbar und unternehmens tauglich macht.
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  Das macht aus einer unberechenbaren KI ein diszipliniertes System, das Sie steuern können.
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  Und sobald diese Struktur steht, stellt sich die eigentliche Frage, wer führt dieses digitale Team an?
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  Lernen Sie den Team weiter kennen.
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  Wenn Sie einen in Foundry einrichten, starten Sie nicht einfach ein Chatfenster.
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  Sie ernennen einen Teamleiter.
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  Das ist kein Praktikant, der eine Autovervollständigung tippt.
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  Es ist ein Feldkommandant, der für Missionen mit einem klaren Design gebaut wurde.
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  Und dieses Design lässt sich auf drei Kernkomponenten reduzieren.
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  Das Modell, die Anweisungen und die Werkzeuge.
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  Das Modell ist das Gehirn.
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  Es kümmert sich um Schlussfolgerungen und Sprache, der Teil, der menschliche Worte analysieren, Schritte planen und werfen kann.
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  Die Anweisungen sind die Missionsbefehle.
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  Sie verhindern, dass das Gehirn abschweift, indem Sie es auf die Ergebnisse festlegen, die Sie wirklich brauchen.
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  Und die Werkzeuge sind die Ausrüstung, Codeausführung, Suchkonnektoren, Reporting-APIs oder jedes Drittsystem, das Sie anschließen.
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  Ein Azure AI-Agent wird explizit aus dieser Triade aufgebaut.
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  Ohne sie erhalten Sie weder Reproduzierbarkeit noch Revisionssicherheit.
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  Sie erhalten lediglich Textgenerierung ohne Nachweise.
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  Übertragen wir das auf ein Beispiel aus dem Feldeinsatz.
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  Das Modell ist die Kampfausbildung Ihres Kapitäns.
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  Es weiß, wie man ein Schwert schwingt oder ein Urteil fällt.
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  Die Anweisungen sind das Missionsbriefing.
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  Schützen Sie den Konvoi.
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  Rufen Sie Daten aus einem Vertragssatz an.
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  Melden Sie die Ergebnisse in einem bestimmten Format zurück.
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  Das hält den Kapitän auf Kurs und berechenbar.
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  Dann sorgen die Werkzeuge für die Spezialisierung.
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  Ein Enterhaken zum Erklimmen von Mauern ist wie ein Code-Interpreter für Analysen.
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  Ein Funkgerät ist wie ein SharePoint oder benutzerdefiniert der MCP-Connector, der Live-Daten in den Plan einspeist.
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  Wenn diese drei zusammenkommen, improvisiert der Agent nicht.
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  Er führt eine Mission mit Protokollen und Kontrollpunkten aus.
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  Foundry macht diese Maschinerie praktisch anwendbar.
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  In den meisten Chat-APIs erhalten Sie nur das Modell und einen Prompt.
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  Und sobald es anfängt zu sprechen, gibt es kein formelles Verständnis für Befehle oder Werkzeugorchestrierung.
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  Das ist, als würde man seinen Kapitän ohne Plan oder Ausrüstung ins Feld schicken.
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  Im Gegensatz dazu garantiert der Foundry Agent Service, dass alle drei Schichten vorhanden sind.
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  Noch besser, Sie sind nicht an ein einziges Gehirn gebunden.
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  Sie können im Foundry-Katalog zwischen verschiedene Modellen wechseln.
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  GPT4 für komplexe Strategien, vielleicht ein schlankeres Modell für einfache Aufgaben.
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  Oder sogar Mistral oder Deep Seek.
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  Sie wählen das, was zur Mission passt.
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  Diese Flexibilität ist der Unterschied zwischen einem Einheitspraktikanten und einem anpassungsfähigen Kommandeur.
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  Überlegen Sie nun, was auf dem Spiel steht, wenn diese Ebenen fehlen.
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  Die Ergebnisse werden inkonsistent.
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  Eine Vertragszusammenfassung liest sich so, die nächste widerspricht ihr subtil.
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  Sie verlieren die Nachvollziehbarkeit, da kein strukturiertes Protokoll festhält, wie die Antwort zustande kam.
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  Das Debugging wird zum Rat des Spiels, da Entwickler die Argumentationskette nicht mehr nachverfolgen können.
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  In einem Unternehmen ist das kein kleines Ärgernis.
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  Es ist ein echtes Risiko, das Vertrauen zu erhindern.
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  Foundry löst dies auf einfache Weise.
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  Reitklang sind direkt in den Agenten integriert.
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  Die Anweisungen fungieren als festes Regelwerk, das befolgt werden muss.
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  Das Toolset kann je nach Anwendungsfall eng begrenzt oder erweitert werden.
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  Das Modell kann frei ausgetauscht werden, jedoch immer innerhalb einer Struktur, die Verantwortlichkeit erzwingt.
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  Zusammen liefert dieses Trio einen disziplinierten Gruppenführer,
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  vorhersehbare Ergebnisse, sichtbare Schritte und die Möglichkeit,
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  verantwortungsvoll mit Unternehmenskonnektoren und Benutzerdemenskonnektoren und Nutzerdefinierten APS zu arbeiten.
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  Hier geht es nicht darum, KI als magische Konversation anzupreisen.
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  Es geht darum, zu zeigen, dass Ihr Unternehmen einen gestellten Offizier erhält,
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  der Protokolle führt, Befehle befolgt und die richtige Ausrüstung mit sich führt.
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  Wie jeder gute Kapitän führt er eine sorgfältige Aufzeichnung darüber, was bei jeder Mission geschah.
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  Denn wenn Systeme auditiert werden oder ein Vorgang fehlschlägt, brauchen Sie das Tagebuch.
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  In Foundry hat dieses Tagebuch einen Namen. Es heißt Thread.
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  Threads, das Protokoll an der Front.
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  Threads sind der Ort, an dem das Missionsprotokoll Gestalt annehmen.
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  In Azure Foundry ist ein Thread kein loses Chatfenster, das verschwindet, sobald man es schließt.
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  Es ist eine persistente Konversationssorgung.
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  Jeder Austausch zwischen Ihnen und dem Agenten wird hier gespeichert, egal ob er von Ihnen, dem Agenten oder sogar einem anderen Agenten in einer Multiagentenumgebung stammt.
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  Dies ist das Frontprotokoll, das eine dauerhafte Historie der Interaktionen bewahrt, die noch lange nach dem Ende des Chats überprüft werden kann.
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  Die wahre Stärke ist, dass Threads nicht nur statische Transkripte sind.
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  Es sind strukturierte Container, die Kürzungen automatisch handhaben, den aktiven Kontext innerhalb der Modellgrenzen halten und dennoch einen vollständigen Audit-Trail bewahren bewahren.
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  Das bedeutet, der Agent versteht weiterhin die laufende Konversation, während Unternehmen ein dauerhaftes, überprüfbares Protokoll führen.
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  Im Gegensatz zu den meisten Chat-Apps löst sich hier nichts in Luft auf.
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  Sie erhalten Kontinuität für den Agenten und Governance für das Unternehmen.
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  Die Einträge in diesem Protokoll bestehen aus Nachrichten.
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  Eine Nachricht ist nicht auf reinen Text beschränkt.
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  Sie kann ein Bild, eine Tabellendatei oder einem Block generierten Codes enthalten.
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  Jedes mit einem Zeitstempel versehen und mit einer Rolle markiert, entweder Benutzer oder Assistent.
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  Wenn Sie also einen Thread untersuchen, sehen Sie nicht nur, was gesagt wurde, sondern auch, wer es wann sagte und um welche Art von Inhalt es sich handelte.
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  Stellen Sie sich vor, ein Compliance-Beauftragter öffnet einen Datensatz und sieht die genaue Textanfrage von gestern,
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  das Diagramm, das der Agent als Antwort erstellt hat und den Zeitpunkt beider Ereignisse.
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  Das ist mehr als in Erinnerung. Es ist ein echtes Vorschlägesprotokoll.
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  Um es in Spielbegriffen auszudrücken, ein Thread ist wie das Notizbuch in einer Dungeons & Dragons-Kampagne.
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  Der Dungeon Master notiert, welche Städte besucht wurden, welche Würfe gelangen und welche Beute gemacht wurde.
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  Ohne dieses Logbuch streiten sich die Spieler am Ende über vergessene Details.
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  Mit ihm lösen sich Argumente in Luft auf, weil die Ereignisse dokumentiert sind.
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  Threads bewirken dasselbe für Unternehmenskick.
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  Sie verhindern Streit darüber, was der Agent tatsächlich getan hat, da alles in der richtigen Reihenfolge festgehalten wird.
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  Hier ist nun der Grund, warum dieses Protokoll so wichtig ist.
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  Für Audits und Compliance sind Threads pures Gold wert.
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  Regulierungsbehörden oder interne Prüfungsteams können einen Thread öffnen und sofort den gesamten Ablauf sehen,
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  die Nutzeranfrage, die Antwort des Agenten, die verwendeten Tools und den Zeitpunkt.
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  Für Entwickler fungieren dieselben Aufzeichnungen wie ein Debug-Modus.
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  Wenn ein Agent einen falschen Codeschnipsel erstellt hat, können Sie den Thread bis zu der Anfrage zurückverfolgen und genau sehen, wie es dazu kam.
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  Beide Gruppen erhalten Transparenz und vermeiden vermutlich Zeitverschwendung.
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  Vergleichen Sie dies mit Systemen, die Konversationen nicht dauerhaft speichern.
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  Ohne Threads versuchen Sie, das Verhalten anhand von Screenshots oder wagen Erinnerungen nachzuvollziehen.
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  Das reicht nicht aus, wenn die Compliance-Nachweise verlangt oder der Support einen Fehler reproduzieren muss.
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  Es ist, als müsste man einen Bosskampf in einem Spiel wiederholen und stellt fest, dass man nie gespeichert hat.
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  Keine Aufzeichnung bedeutet keinen Beweis und keine Spur bedeutet keine Fehlerbehebung.
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  Im schlimmsten Fall müssen Sie Stakeholder mit bloßen mündlichen Versprechungen beruhigen.
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  Mit Threads in Foundry entgehen Sie dieser Falle.
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  Jede Konversation wird zu einem strukturierten Beweisstück.
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  Wenn ein Workflow juristische Texte abruft, zeigt das Protokoll die ursprüngliche Anfrage, die spezifische Antwort und ob unterstützende Tools aufgerufen wurden.
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  Wenn mehrere Agenten miteinander kommunizieren, um Aufgaben aufzuteilen, wird auch Ihr Austausch protokolliert.
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  Unternehmen können Compliance nachweisen, Entwicklerfehler finden und Manager darauf vertrauen, dass die Ergebnisse des Systems nachvollziehbar sind.
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  Das ist der Punkt, an dem Threads chaotische Chats in etwas Produktionsreifes verwandeln.
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  Statt flüchtiger Kommunikation erzeugen Sie eine stabile Historie von Missionen und Entscheidungen, ein Fundament, auf das Sie bauen können.
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  Aber denken Sie daran, das Protokoll ist immer noch ne Tag.
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  Die eigentliche Aktion beginnt, wenn der Agent das Geschriebene aus dem Thread nimmt und tatsächlich ausführt.
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  In dieser nächsten Phase werden aus Missionen keine bloßen Notizen auf Papier mehr, sondern sie werden in Echtzeit lebendig.
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  Runs und Run-Steps sind wie das Würfel. Runs sind der Moment, in dem die Mission endlich startet.
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  In Foundry-Begriffen speichert ein Thread den Gesprächsverlauf, die Befehle, den Kontext und die Karten.
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  Ein Run ist der Auslöser, der den Agenten aktiviert, um diesen Kontext zu nehmen und ihn tatsächlich auszuführen.
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  Threads erinnern sich Runs-Handeln.
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  Betrachten Sie einen Run als den Startknopf.
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  Ihr Thread könnte lauten, analysiere die CSV-Datei oder zeichne einen Linienjäger.
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  Aber der Run ist der Moment, in dem der Agent diese Anfrage mithilfe seiner Modellanweisungen und Werkzeuge verarbeitet.
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  Er kann zusätzliche Daten abrufen, Berechnungen durchführen oder den Code-Interpreter aufrufen, um ein Artefakt zu erzeugen.
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  In Bezug auf Tabletop-Rollenspiele ist ein Thread Ihre Gruppe, die am Tisch Ihre Züge plant.
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  Der Run ist der Initiativwurf, der den Kampf einleitet.
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  Ohne ihn bewegt sich nichts vorwärts.
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  Das macht Foundry deutlich.
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  Runs sind keine Blackbox, sind überwachte, statusverfolgte Ausführungen.
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  Typischerweise sehen Sie Statusmeldungen, wie in der Warteschlange in Bearbeitung erfordert Aktion abgeschlossen oder fehlgeschlagen.
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  SDK-Beispiele fragen diese Zustände oft in einer Schleife ab, genau wie ein Spielleiter die Zugreinfolge prüft.
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  Dies gibt Ihnen Sichtbarkeit darüber nicht nur, was erledigt wird, sondern wann es passiert.
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  Doch hier ist die größere Sorge.
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  Woher wissen Sie, was genau während dieser Ausführung passiert ist?
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  Die Antwort sieht vielleicht gut aus, aber ohne Details können Sie nicht sagen, ob der Agent eine externe API aufgerufen, Code geschrieben oder nur Text improvisiert hat.
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  Diese Undurchsichtigkeit ist in Unternehmensumgebungen gefährlich.
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  Es ist so, als würde man in ein Schachspiel kommen, ein Brett mitten im Spiel sehen und gesagt bekommen, vertrauen Sie uns, die richtigen Züge wurden gemacht.
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  Sie können es nicht zurückverfolgen.
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  Sie wissen nicht, ob das Spiel zur Regel kommt.
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  Run-Steps beseitigen genau dieses Rätselrad.
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  Jeder Run wird Schritt für Schritt aufgezeichnet.
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  Welche Modellausgaben generiert, welche Tools aufgerufen, welche Berechnungen durchgeführt und welche Nachrichten produziert wurden.
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  Es ist wie Schachnotation für KI-Bauer nach E4, Springer nach F6.
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  Nur eben, Datei abrufen um 10.02, Codeblock ausführen um 10.03, Diagramm-Artefakt zurückgeben um 10.04.
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  Jede Aktion wird der Reihe nach notiert, damit Sie sie später wiederholen können.
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  Diese Struktur ist eine große Erleichterung für Entwickler.
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  Ohne Run-Steps starren Sie auf eine endgültige Antwort, ohne eine Ahnung zu haben, wie sie zustande kann.
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  War die Suchanfrage falsch?
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  Hat sich ein Rechenfehler eingeschlichen?
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  Wir können raten.
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  Mit Run-Steps können Sie durch die Zeitleiste scrollen, den genauen Fehler identifizieren und ihn beheben.
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  Fehlersuche ist kein Rätselraten mehr, sondern Forensik.
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  Es ist der Unterschied zwischen einem unübersichtlichen Bosskampf, bei dem man nicht weiß, wer angegriffen hat,
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  und einem Kampfprotokoll, das jeden Schwertstreich und Zauberspruch anzeigt.
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  Compliance-Teams profitieren ebenfalls davon.
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  Wenn Auditoren fragen, wie wurde diese Zusammenfassung eigentlich erstellt,
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  müssen sie die Modellogik nicht in abstrakten Begriffen beschreiben.
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  Die haben Beleg.
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  Der Tool aufruft der Interpreter Schritt, die zusammengestellte Antwort, alles mit Zeitstempel.
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  Das verwandelt Erklärungen in Governance.
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  Sie zeigen Beweise, anstatt Geschichten zu erfinden.
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  Unternehmen lieben das, weil es Risiken in Verantwortlichkeit verwandelt, Beweise statt Versprechen.
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  Und im Tagesgeschäft schaffen Run-Steps reproduzierbare Muster, auf die sie sich verlassen können.
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  Wenn ein Workflow erneut ausgeführt werden muss, können sie derselben Sequenz folgen.
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  Wenn ein Ergebnis in Frage gestellt wird, können sie es erneut abspielen.
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  Im Idealfall bieten Runs mit vollständigen Run-Steps prüfbare, reproduzierbare Belege dafür, wie Ergebnisse entstanden sind.
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  Im schlechtesten Fall erhalten sie in anderen Systemen ein wages Ergebnis ohne verziehbare Spuren.
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  Deshalb ist dieser Teil des Agenten-Lebenszyklus so wichtig.
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  Sie haben das Tagebuch in den Threads, die Aktivierung in den Runs und das detaillierte Protokoll in den Run-Steps.
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  Zusammen machen sie aus improvisierender KI einen verantwortungsbewussten Teamkollegen, dessen Handlungen sie nachverfolgen, testen und verteidigen können.
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  Natürlich ist das Wissen, dass all diese Details existieren, nur ein Teil des Puzzles.
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  Sie brauchen eine Möglichkeit, damit zu interagieren, etwas, das strukturiert genug ist, um Agenten zu starten, Runs auszulösen und Run-Steps auszulösen und Run-Steps auszulesen, ohne in Rhone-AP-Aufrufen zu versinken.
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  Und das Überraschende, sie brauchen dafür kein glänzendes Kommandozentrum.
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  Die Konsole, die die meisten nutzen, ist vertraut, robust und etwas weniger glamourös.
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  Netz, Arsenal und Allianzen.
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  Arsenal und Allianzen machen aus einem plaudernden Agenten einen echten Arbeiter.
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  In Asher Foundry kommt dieses Arsenal in Form von Tools, praktischen Erweiterungen, die den Agenten von Worten zu Taten führen.
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  Anstatt nur zu beschreiben, wie man ein Dokument prüft oder eine Berechnung durchführt, kann der Agent es tatsächlich tun und das Ergebnis liefern.
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  Dieser Unterschied macht die Plattform in einem echten Unternehmen wertvoll, anstatt nur in einer Demo zu beeindrucken.
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  Foundry bietet Ihnen drei klare Kategorien an Funktionen.
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  Zuerst sind da die integrierten Tools.
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  Dazu gehören der Code-Interpreter, die Bing-Suche, SharePoint und Microsoft Fabric-Konnektoren sowie Azure iSearch, Search.
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  Damit kann der Agent Daten analysieren, Dateien abrufen, Unternehmensinhalte durchsuchen und sogar Diagramme oder Berichte erstellen, ohne dass benutzerdefinierter Klipko nötig ist.
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  Jedes davon erweitert den Umfang von reinen Chatantworten in zugreifbaren Arbeitsprodukten, die Sie prüfen und wiederverwenden.
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  Zweitens sind Sie nicht auf das beschränkt, was Microsoft bereitstellt.
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  Foundry erlaubt Ihnen die Registrierung eigener Tools über OpenAPI-Spezifikationen oder das Model Context Protocol, kurz MCP.
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  Gerade MCP ist wichtig, da es wie ein USB-C-Anschluss für KI-Tools fungiert.
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  Statt bei jeder Verbindung von Agenten mit entfernten MCP-Servern Wrapper von Hand zu schreiben, übernimmt das System automatisch die Toolerkennung, Versionierung und den Aufruf.
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  Das reduziert den Integrationsaufwand erheblich, besonders wenn Ihre Umgebung dutzende Systeme miteinander verknüpfen muss.
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  Drittens ist jeder Tool-Aufruf in Foundry beobachtbar.
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  Aufrufe werden auf Step-Ebene mit Identität, Eingaben, Ausgaben und Zeitstempeln protokolliert.
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  Das bedeutet, die operative Sicht auf diese Agenten passiert nicht auf Blindenvertreter.
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  Es ist ein Protokoll.
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  Sie können genau nachvollziehen, was aufgerufen wurde, sicherstellen, dass die Berechtigungen eingehalten wurden und dauerhafte Nachweise für die Compliance speichern.
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  Um diese Kategorien zu verdeutlichen, stellen Sie sich die QuickState auf.
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  Sie laden eine CSV-Datei als Nachricht in einen Thread hoch.
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  Der Agent ruft innerhalb seiner Ausführungsschritte das Code-Interpreter-Tool auf, verarbeitete die Datei in der Datagram.
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  Dieses Ergebnis wird als angehängtes Bild direkt im Thread-Protokoll angezeigt.
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  Sie mussten selbst keinen Parser- oder Visualisierungscode schreiben.
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  Sie gaben eine Anweisung.
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  Der Agent wählte das Tool, führte es aus und lieferte die Datei, die Sie direkt in einen Bericht einfügen konnten.
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  Das ist keine Theorie, sondern dokumentiertes Verhalten in den SDK-Beispielen.
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  Richtig spannend wird es bei der Unternehmensintegration.
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  Tools können mit Logic-Apps verknüpft werden, wodurch der Agent auf über 1400 bestehende SaaS- und On-Premises-Konnektoren zugreifen kann.
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  Statt Adapter für CRMis, ERP- oder ITSM-Plattformen neu zu programmieren, konfigurieren Sie einfach die Konnektoren, die das Unternehmen bereits nutzt.
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  Das ist eine Strategie für die Skalierung.
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  Ein Agent kann sicher in einer breiten Infrastruktur agieren, ohne dass Sie fehleranfällige API-Brücken bauen müssen.
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  Die Frage, die sich danach jeder stellt, ist die nach der Sicherheit.
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  Foundry adressiert diese direkt im Kern.
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  Wenn Tools eine Verbindung zu Unternehmenssystemen wie SharePoint oder Fabric herstellen, geschieht dies über eine durch Microsoft Entra vermittelte Authentifizierung im Auftrag des Benutzers.
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  Wenn Sie gestern keine Berechtigung zum Lesen einer Datei hatten, wird der Agent diese Barriere heute nicht magisch umgehen.
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  Identität und Berechtigungen bleiben intakt, nur so erhalten Compliance-Teams ihre Freigabe.
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  Jeder Aufruf ist zudem nachvollziehbar.
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  Wer hat den ausgelöst?
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  Was wurde gesendet?
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  Was wurde empfangen?
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  So haben Teams immer einen Beleg.
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  Im Idealfall macht dieses Toolkit Ihr Agententeam zu weit mehr als nur einer Spielerei.
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  Sie erhalten Einheiten, die echte Datenabfragen verarbeiten und innerhalb von Leitplangen agieren können, die der IT bereits vertraut sind.
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  Ohne diese Option bleibt Ihnen nur eine Chatsitzung, die viel verspricht, aber die Arbeit nie erledigt.
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  Deshalb ist das Arsenal genauso wichtig wie der Teamleiter.
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  Das Modell und die Anweisungen mögen das Denken des Agenten verankern, doch ohne verantwortungsvoll angebundene und zuverlässig protokollierte Tools bleibt seine halbe Sache.
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  Mit Foundrys integriertem Set, MCP, offener API-Weiterbarkeit und Sicherheit auf Unternehmensniveau haben sie das Fundament für eine disziplinierte Kraft, nicht bloß eine Ansammlung von Ratespielen.
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  Und das führt uns zum großen Ganzen.
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  Die Agenten in Foundry wurden nicht als willkürliche Begleiter oder Spielzeug entwickelt.
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  Sie sind als gesteuerte Operatoren konzipiert mit Struktur, nachvollziehbarer Auslastung und Ausrüstung, die sie im produktiven Einsatz nützlich macht.
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  Damit kommen wir zum Abschluss der Kampagnen.
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  Zeit für das Fazit.
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  Foundry bedeutet nicht nur, Prompts an ein Modell zu senden.
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  Es bietet Ihnen eine wiederholbare Methode, um Agenten mit einem Gehirn einem Regelwerk zu einem Werkzeugkasten zu bauen.
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  Jede ihrer Aktionen wird in Threads, Runs und Run-Steps protokolliert.
• 13:26
  Für Entwicklungsleiter und Compliance-Experten ist die Kernbotschaft einfach.
• 13:29
  Wir bieten reproduzierbare, prüfbare Ausführungen mit SDKs wie .NET, die Ihnen volle Kontrolle über den Lebenszyklus und Transparenz geben.
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  Ihr nächster Schritt.
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  Starten Sie ein Testprojekt, erstellen Sie einen Basisagenten, führen Sie einen Thread aus und untersuchen Sie die Run-Steps im SDK oder im Portal.
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  So stellen Sie sicher, dass Ihre Protokolle mit der Geschichte übereinstimmen.
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