Veranstalter

AI Village
AI Village
E-Mail
info@ai-village.eu
Webseite
ai-village.eu
Standort
Studio 6 c/o euronova Campus
Studio 6 c/o euronova Campus
An d. Hasenkaule 10, 50354 Hürth
Opening Hour 09:00 - 16:00, Besuche auf Anfrage
Webseite https://euronova.de/campus/

Das Studio 6 befindet sich auf dem euronova Campus, leicht zu erreichen über den Besucherparkplatz (Hans-Böckler-Straße, 50354 Hürth) und den direkt angesiedelten Seiteneingang (50.8777001589149, 6.907328894512509) zum Campus. Das Studio6 beherbergt das Institut für digitale Zukunftstechnologien, das Blockchain Reallabor, das WIRKsam Reallabor, das AI Village sowie diverse Startups wie die BlackFourier GmbH.

Datum
Juli 15 2026
Abgelaufen!
Uhrzeit
15:00 - 17:00

AI Village Expert Sessions | Agentische KI mit OpenClaw: Gamechanger oder Marketingversprechen?

Um mit Hilfe von KI Prozesse schneller, effizienter und am Ende zuverlässiger zu machen sowie mehrstufige, komplexe Aufgaben möglichst autonom lösen zu können, gelten agentische KI-Systeme als erste Wahl. Ein besonders mächtiges Open Source Framework für den Einsatz von KI-Agenten ist OpenClaw. Doch was steckt hinter dem Hype, kann OpenClaw überhaupt im Unternehmenskontext eingesetzt werden, was sind mögliche Anwendungsfälle und welcher Tech-Stack bietet benötigte Sicherheits- und Datenschutzfunktionen? Wo liegen die typischen Fallstricke bei einer Implementierung? Anhand des Beispiels Owlie42, einem autonomen KI-Agenten Architektur des KI-Labs der Hochschule Niederrhein und Mitglied der Transferallianz für das Rheinische Revier, stellt Prof. Dr. Alexander Rachmann in einem Impuls zu Beginn vor, wie sich mit OpenClaw komplexe Arbeitsabläufe automatisieren lassen – von der Aufnahme von Informationen über die Verarbeitung durch Sprachmodelle bis hin zur Ausgabe von Ergebnissen. Im Fokus steht dabei die Erkenntnis, dass eine technisch zuverlässige KI-Architektur alleine keine vertrauenswürdigen Ergebnisse garantiert und wie es mit dem theoretischen CoALA-Modell (Cognitive Architectures for Language Agents) möglich ist, diesen Unterschied sichtbar zu machen, zu bewerten und letztlich Ansätze zu entwickeln, mit denen KI-Agenten robustere und zuverlässigere Ergebnisse liefern.

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