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 Zwischengespeicherte, statische Daten 
 Entdeckte Live-Daten 
 
 
 
 
 Natur 
 Statisch. Einmal abgerufen oder gelegentlich nach einem wiederkehrenden Zeitplan aktualisiert. 
 Dynamisch. Wird in Echtzeit aus dem Web abgerufen, sobald Daten benötigt werden. 
 
 
 
 
 Abdeckung 
 Beschränkt auf bekannte und vorindizierte Quellen. Verpasst neue und Nischeninhalte. 
 Erweitert sich dynamisch auf neue Seiten, aufkommende Quellen und aktualisierte Inhalte. 
 
 
 
 
 Anpassungsfähigkeit 
 Schwierigkeiten, wenn sich die Welt verändert. Erfordert manuelles erneutes Crawling oder Reindizierung. 
 Passt sich sofort an Aktualisierungen, neue Ereignisse und sich ändernde Bedingungen an. 
 
 
 
 
 Blinde Flecken 
 Hohes Risiko von stillen Fehlern, wenn relevante Daten außerhalb des Caches liegen. 
 Versteckte Lücken dank der Fähigkeit, relevante Links zu entdecken. 
 
 
 
 
 Am besten geeignet für 
 Statische Wissensdatenbanken und interne Dokumentation. 
 Marktbewusste Echtzeit-KI-Agenten, die sofortige Genauigkeit benötigen. Bekannte Quellen vs. Entdeckungsdaten 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Bekannte Quellen (zwischengespeicherte Systeme) 
 Entdeckte Daten (On the Fly) 
 
 
 
 
 Quellenauswahl 
 In den meisten Fällen fest und vordefiniert. Quellen werden im Voraus ausgewählt (oder sind auf die Top-Positionen von Suchmaschinen wie Google beschränkt). 
 Dynamisch und adaptiv. Quellen werden vom KI-Agenten zur Abfragezeit autonom entdeckt. 
 
 
 
 
 Speicherung 
 Gespeichert in Datenbanken, Caches, Festplatten usw. 
 Wird direkt in den Cache des KI-Agenten aufgenommen, sobald er sie entdeckt. 
 
 
 
 
 Datenformat 
 Relationale Tabellen, Dateien, Text und ähnliche Formate. 
 Normalerweise LLM-optimierte Formate  . wie JSON und Markdown 
 
 
 
 
 Entdeckungsmodell 
 Keine wirkliche Entdeckung. Der Abruf hängt von der Suche nach indizierten oder zwischengespeicherten Datenquellen ab. 
 Aktive Entdeckung relevanter Links, Seiten und Ressourcen im Live-Web. 
 
 
 
 
 Aktualität 
 Abhängig von Crawl- oder Indexierungsplänen. Oft veraltet. 
 Echtzeit. Daten spiegeln den aktuellen Zustand des Webs wider. Wie Web-Entdeckung in einem agentischen KI-System in der Praxis funktioniert Die Datenabfrage in KI-Agenten erfolgt typischerweise über RAG ( ). RAG verbessert Antworten, indem es LLMs die richtigen Informationen liefert, und verbessert die Genauigkeit der Antworten durch kontextbezogenes Grounding. Retrieval-Augmented Generation In einem traditionellen Setup mit zwischengespeicherter/indizierter Suche verlässt sich Ihr System auf eine dedizierte Agent-Such-API. Das System ruft Ergebnisse ab, die basierend auf der Abfrage des Benutzers relevant erscheinen. Daten werden entweder in eine lokale Datenbank gezogen oder von Suchmaschinen wie Google abgerufen, wobei normalerweise die allerersten Ergebnisse angesteuert werden… Macht Sinn, oder? Die Ausgabe beschränkt sich auf das, was die Suchmaschine bereits gecrawlt und an die Spitze gesetzt hat, oder auf das, was Ihr Wissenssystem bereits kennt und gespeichert hat. Das bedeutet, dass die  . Erkenntnisse, die Sie aus zwischengespeicherten oder indizierten Quellen gewinnen können, systembedingt begrenzt sind Vektordatenbanken und Ähnlichkeitsalgorithmen sind im Hintergrund beteiligt, aber darum geht es hier nicht. Das Kernproblem ist offensichtlich: Diese Art von Wissensentdeckungssystem ist eingeschränkt. Es  . Wir brauchen einen besseren Ansatz! kann keine neuen, aufkommenden Seiten oder Ressourcen aktiv entdecken Warum ein agentisches Quellentdeckungssystem die Lösung ist Hier kommt das  . Hier werden ein oder mehrere KI-Agenten damit beauftragt,  . So funktioniert es in der Praxis: Agent Discovery System aktiv nach neuen, relevanten Quellen im Live-Web zu suchen 
 
 
 
  und führen Sie sie in einem dedizierten Link-Entdeckungssystem aus, das Hunderte von Links zurückgibt (einschließlich vieler Quellen, die Sie noch nie in Betracht gezogen haben) 🔍. Übersetzen Sie die Benutzeraufforderung in Suchanfragen Wählen Sie die Links aus, die am wahrscheinlichsten hochwertige Informationen enthalten 🎯. Greifen Sie darauf zu und rufen Sie Inhalte in einem Format ab, das LLMs verarbeiten können 📝. Kurz gesagt, das System durchläuft   (ein Prozess, der dem beliebten   nicht unähnlich ist). Dies geht über statische zwischengespeicherte/Index-Suchen hinaus: Der Agent findet dynamisch neue Quellen, die Sie vielleicht nie zum Indexieren in Betracht gezogen haben (was oft die relevantesten Erkenntnisse liefert! 😜) Entdecken, Bewerten und Erwerben Search-and-Extract AI-Muster Immer noch nicht überzeugt? Hören Sie sich die Experten an… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Natürlich kann kein KI-Agent (unabhängig davon, mit welchen LLMs er betrieben wird) dies allein tun. Er benötigt ein Werkzeug, um das Web zu durchsuchen und strukturierte Daten zu extrahieren. Hier kommt eine   ins Spiel! Discover API Die KI-Agent-Such-API reicht nicht aus… Die Lösung ist eine Discover API Jetzt, da Sie wissen, dass eine normale Agent-Such-API nicht ausreicht, was fehlt? 🤔 Das fehlende Teil im KI-Agenten-Puzzle ist das Werkzeug, das es Agenten ermöglicht, autonom neue Quellen zu entdecken und relevante Informationen daraus zu extrahieren. Genau darum geht es bei einer Discover API! Was gibt dieses Werkzeug Ihrem KI-Agenten also tatsächlich? Es ermöglicht ihm: 
 
 
 Das Web nach genauen, aktuellen, kontextbezogenen Links basierend auf einer Suchanfrage zu durchsuchen. Eine lange Liste von Links (100+) zurückzugeben, die nach Ihrer Absicht mithilfe eines der verfügbaren Ranking-Algorithmen sortiert sind. Mit diesen Links können Sie die Top-Ergebnisse vertrauen oder sie basierend auf Ihren Zielen neu sortieren. Extrahieren Sie dann Informationen aus den ausgewählten Links und füttern Sie sie in einem   in Ihren KI-Agenten. LLM-fähigen Format Suchen Sie einen zuverlässigen Discover API-Anbieter? Sie müssen nicht weiter suchen als  Bright Data! Bright Data bietet eine lange Liste von  ! Webdatenlösungen für KI Diese Lösungen basieren auf einer vollständig skalierbaren Infrastruktur mit  . Hinzu kommen  , LLM-optimierte Datenformate und  150 Mio. Proxies in 95 Ländern, 99,99 % Betriebszeit und 99,99 % Erfolgsrate 24/7-Support native Integration mit über 70 KI-Frameworks. Möchten Sie mehr erfahren? Besuchen Sie den  ! 🎓 Web Discovery Summit Fazit In diesem Beitrag haben Sie untersucht, warum zwischengespeicherte Suchen nicht ausreichen und warum die Fähigkeit von KI-Agenten, neue Daten und Quellen aus dem Web zu entdecken, die eigentliche Lösung ist. Um wirklich aufschlussreiche und einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen, können Sie sich nicht auf alte, statische Daten verlassen! Der beste Weg, Echtzeit-Web-Entdeckung zu implementieren, ist über eine Discover API. Schließlich kann eine "traditionelle" KI-Agent-Such-API nur zwischengespeicherte oder indizierte Daten abfragen, während Ihre KI-Agenten neue Quellen entdecken müssen, um wirklich effektiv zu sein. Wie Sie gesehen haben, unterstützt Bright Data Web-Entdeckungsszenarien sowie eine breite Palette von Webdatenführenden für agentische KI-Systeme. Dank unserer Lösungen war die Echtzeit-Web-Entdeckung noch nie einfacher! . Machen wir Webdaten für alle zugänglich, einschließlich KI-Agenten, für intelligentere Systeme. Bis zum nächsten Mal! Treten Sie unserer Mission bei und beginnen Sie mit einer kostenlosen Testversion

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Warum KI-Agenten neue Quellen entdecken müssen und sich nicht nur auf gecachte Suchergebnisse verlassen

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