#BPMNAgent #LLMLimitations #ProcessIntelligence #AIinBPM

Verborgene Logik: Warum LLMs tiefe Prozesse nicht sofort "verstehen"

Warum lassen sich 300-Seiten-Bücher scheinbar mühelos von LLMs zusammenfassen – aber ein einfacher Prozess mit 6 Schritten bringt sie oft an ihre Grenzen?

Genau hier setzt der BPMN Agent an: Wir zeigen, warum Prozessmodellierung mehr verlangt als reines Textverständnis und wie unser Ansatz aus Struktur, Regeln und Reflexion echte Qualität liefert.

#BPMNAgent #AgenticAI #MultiAgentSystems #LLM

Agentic AI vs. AI Agents – Warum die Unterscheidung zählt

Was ist eigentlich der Unterschied zwischen einem „AI Agent“ und einer „Agentic AI“? Viele nutzen die Begriffe synonym – aber wer Systeme bauen will, die wirklich Aufgaben übernehmen, muss diesen Unterschied verstehen.
Dieser Beitrag erklärt, warum Agentic AI mehr ist als nur ein smarter Chatbot – und warum BPMN der Schlüssel zur Steuerung komplexer Agentensysteme sein kann.

#BPMNAgent #ProcessAutomation #TextToBPMN #LLMUX

BPMN Agent explained: Wie unser Tool denkt, plant und modelliert

BPMN Agent ist kein reines Conversion-Tool. Es ist ein orchestriertes Multi-Agentensystem, das Chaos (Texte, PDFs, Brainstormings) in strukturierte Prozesse verwandelt.
In diesem Beitrag erklären wir, wie die Agenten innerhalb von BPMN Agent zusammenarbeiten – von der ersten Interpretation bis zum validierten Diagramm. Ein Blick hinter die KI-Kulissen.

#MCP #A2A #ModelContextProtocol #ProcessAI

Von Text zu Prozess zu Schnittstelle: Warum A2A-Protokolle wie MCP die Zukunft sind

Was passiert, wenn Maschinen nicht mehr nur Aufgaben erledigen, sondern Prozesse miteinander abstimmen müssen? Genau hier setzen A2A-Protokolle wie MCP (Model Context Protocol) an.
Wir zeigen, wie BPMN als gemeinsame Sprache zwischen KI-Agenten, Automatisierungs-Engines und Nutzern dienen kann – und warum MCP dafür das fehlende Puzzleteil ist.