NotebookLM ist ein KI-Agent, der dazu entworfen wurde, beim Notizenmachen und Wissensmanagement zu helfen.
8 Unterkategorien · 1.460 Agenten · Aktualisiert am 29. September 2026
Daten & Analysen umfasst KI-Agenten, die mit Daten arbeiten, um Fragen zu beantworten, Prognosen zu erstellen und Entwicklungen zu überwachen. Agenten für Datenanalyse und Business Intelligence verbinden sich mit Tabellen, Datenbanken und BI-Plattformen, sodass Sie Fragen in normaler Sprache stellen und Abfragen, Diagramme und Berichte zurückbekommen. Agenten für Prädiktive Analytik bereinigen Daten, bauen Prognosemodelle und spielen Szenarien durch, während Agenten für Entscheidungsunterstützung und Recherche-Agenten Belege aus öffentlichen Quellen, Dokumenten und Ihren eigenen Daten zusammentragen, um eine Entscheidung zu untermauern. Empfehlungssysteme lernen aus Verhalten und Katalogen, was jeder Nutzer als Nächstes sehen sollte. Für Teams, die KI produktiv betreiben, verfolgen Tools aus Beobachtbarkeit & Überwachung, wie sich Modelle und Agenten verhalten, und Agenten zur Informationsverarbeitung sammeln und ordnen verstreute Inhalte.
Die zentrale Frage ist, ob Sie dem, was ein Agent Ihnen sagt, vertrauen und es überprüfen können. Bevorzugen Sie Agenten, die die Abfrage, den Code oder die Quellen hinter jeder Antwort zeigen, und testen Sie sie mit Fragen, deren Antworten Sie bereits kennen. Prüfen Sie, mit welchen Datenquellen sie sich verbinden, ob sie Daten dort abfragen, wo sie liegen, oder sie anderswohin kopieren, und wie Zugriffsrechte durchgesetzt werden, damit Personen nur sehen, was sie sehen dürfen. Fragen Sie bei Prognosen, wie die Genauigkeit gemessen und über die Zeit überwacht wird. Klären Sie bei Observability-Tools, ob die von Ihnen genutzten Frameworks und Modellanbieter unterstützt werden. Die Preise hängen oft von Datenvolumen, Abfragen oder aufgezeichneten Ereignissen ab; schätzen Sie die Nutzung daher frühzeitig.
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Diese Tools arbeiten mit Ihren Daten und schätzen ab, was als Nächstes passiert.
Diese Werkzeuge liefern Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl.
Business-Intelligence-Tools werten mit KI verstreute Unternehmensdaten aus.
Diese Werkzeuge verbinden sich mit Tabellen, Datenbanken und BI-Quellen und beantworten Fragen, die du in normaler Sprache stellst.
Empfehlungssysteme werten Nutzerverhalten, Kataloge und Dokumente aus, um passende Vorschläge zu liefern.
Die Werkzeuge hier übernehmen die Recherchearbeit: Sie durchsuchen öffentliche Quellen, verfolgen die Entwicklung von Wettbewerbern, lesen lange Dokumente…
Observability- und Monitoring-Tools zeigen, wie sich KI-Modelle, Agenten und Anwendungen im laufenden Betrieb verhalten.
Werkzeuge zur Informationsverarbeitung helfen dabei, verstreute Inhalte zu finden, zu bündeln und nutzbar zu machen.
24 ausgewählte von 1.460 Agenten, jeder nur einmal gelistet. Sortiert nach dem Traffic der eigenen Website des Agenten, GitHub-Sternen, Abdeckung der Unterkategorien und Merklisten der Nutzer.
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Erst, wenn Sie geprüft haben, wie er zu ihnen gekommen ist. Agenten können die Bedeutung einer Spalte missverstehen, den falschen Filter anwenden oder Tabellen falsch verknüpfen und trotzdem ein überzeugend wirkendes Diagramm liefern. Wählen Sie Agenten für Datenanalyse, die das ausgeführte SQL oder den Code zeigen, testen Sie sie mit Fragen, deren Antworten Sie kennen, und legen Sie Definitionen für zentrale Kennzahlen fest, damit alle dieselben Zahlen erhalten. Für Zahlen, die in Entscheidungen oder Berichte einfließen, sollte ein Mensch verantwortlich bleiben.
Agenten für Business Intelligence erklären, was passiert ist: Sie fragen historische Daten ab, bauen Dashboards und beantworten Fragen zu Umsatz, Nutzung oder Kosten. Agenten für Prädiktive Analytik schätzen, was wahrscheinlich als Nächstes passiert, mithilfe von Prognosemodellen, Szenarioanalysen und Simulationen. Viele Teams beginnen mit Business Intelligence, um zunächst saubere, verlässliche Daten zu haben, denn Prognosen auf Basis inkonsistenter Daten sind nicht belastbar.
Agenten durchlaufen viele Schritte, rufen Tools und Modelle auf und können auf eine Weise scheitern, die am Endergebnis schwer zu erkennen ist. Tools aus Beobachtbarkeit & Überwachung zeichnen jeden Schritt auf, messen Latenz, Kosten und Fehlerraten und helfen Ihnen, die Antwortqualität über die Zeit zu bewerten. Damit können Sie ein schlechtes Ergebnis debuggen, Verschlechterungen nach einem Modellwechsel erkennen und die Ausgaben kontrollieren, sobald Agenten produktiv laufen.
Jeder Agent erhält einen Wert. Den größten Teil macht die Beliebtheit aus, gemessen am monatlichen Traffic auf seiner eigenen Website oder an GitHub-Sternen bei Open-Source-Projekten. Kleinere Anteile spiegeln wider, wie viele Unterkategorien von „Daten & Analysen“ der Agent abdeckt und wie oft Creati.ai-Nutzer ihn speichern. Jeder Agent erscheint nur einmal, und berücksichtigt werden nur Agenten mit Schwerpunkt in dieser Gruppe; die Liste ist also keine Kopie einer einzelnen Unterkategorie. Das hier verlinkte monatliche Traffic-Ranking zeigt den Traffic allein.
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