Von LLMs bis Agentensystemen

KI-Architekturen verstehen

Kanzleien stehen vor mehreren KI-Architekturen: LLMs bieten Flexibilität, RAG liefert geprüfte, verlässliche Antworten, Multi-Agentensysteme bündeln spezialisierte Stärken und regelbasierte Systeme sorgen für Stabilität. Wer diese Unterschiede versteht, trifft sichere Entscheidungen - und wählt die effizienteste KI für die Beratung.

---

In diesem Beitrag:

• Warum Large Language Models zwar stark, aber nicht unfehlbar sind

• Wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) Antworten mit Quellen bietet

• Wenn spezialisierte KIs gemeinsam arbeiten in Multi-Agentensystemen

• Warum regelbasierte Systeme die klassischen Pioniere sind

• Warum die Unterschiede der KI-Architekturen entscheidend sind

• Wie Ihnen der Weg vom Technik-Check zur praktischen Entscheidung gelingt

Viele Kanzleien sprechen von „der KI“, als handle es sich um ein einziges Modell. Tatsächlich existiert jedoch eine breite Palette unterschiedlicher Architekturen: von großen Sprachmodellen über Retrieval-Systeme bis hin zu Multi-Agenten-Architekturen und klassischen regelbasierten Lösungen.

Wer diese Unterschiede kennt, kann nicht nur besser einschätzen, welche Lösungen sich für die eigene Kanzlei eignen, sondern auch verstehen, wo Risiken liegen - und in welchen Bereichen KI echten Mehrwert bietet.

Warum Large Language Models zwar stark, aber nicht unfehlbar sind

Large Language Models (LLMs) sind beeindruckende Systeme. Sie wurden auf enorm großen Datenmengen trainiert und können Sprache verstehen, analysieren und generieren. Durch ihre Flexibilität lassen sich vielfältige Aufgaben bearbeiten - von der Texterstellung bis zur Beantwortung offener Fragen.

Doch LLMs sind nicht fehlerfrei. Häufig wirken sie wie eine „Black Box“: Es bleibt unklar, wie genau sie zu einer Antwort kommen. Zudem können sie auf veraltete Informationen zurückgreifen oder Antworten ohne Quellen liefern. Gerade im sensiblen Rechts- und Steuerbereich bedeutet das: Die Ergebnisse müssen stets fachlich überprüft werden.

Wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) Antworten mit Quellen bietet

RAG kombiniert die Stärken eines LLMs mit Zugriffen auf externe Datenbanken. Anstatt sich ausschließlich auf das Modellwissen zu verlassen, recherchiert das System aktiv in aktuellen Dokumenten oder Fachinhalten. Das Ergebnis: nachvollziehbare, fundierte Antworten mit direkten Quellenangaben.

Für die Steuer- und Rechtsberatung ist das ein entscheidender Vorteil. Gleichzeitig hängt die Qualität der Ergebnisse jedoch unmittelbar von der Aktualität und Pflege der angebundenen Datenbasis ab. Nur mit guten Daten entstehen gute Antworten.

Wenn spezialisierte KIs gemeinsam arbeiten in Multi-Agentensystemen

Multi-Agentensysteme übertragen das Prinzip der Teamarbeit auf die KI-Welt. Statt ein einzelnes Modell mit allen Aufgaben zu überfrachten, übernehmen spezialisierte Agenten unterschiedliche Schritte:

• ein Agent recherchiert,

• ein anderer strukturiert die Informationen,

• ein weiterer formuliert den finalen Text.

So lassen sich selbst komplexe juristische oder steuerliche Abläufe effizient abbilden. Die Agenten arbeiten abgestimmt zusammen und liefern Ergebnisse, die präziser und belastbarer sind als die eines einzelnen Systems.

Warum regelbasierte Systeme die klassischen Pioniere sind

Regelbasierte Systeme gelten als die Vorläufer moderner KI. Sie arbeiten nach festen Wenn-Dann-Regeln und sind besonders zuverlässig in klar definierten Bereichen. Ihre Stärke liegt in der Stabilität und Konsistenz - ideal für standardisierte Prozesse.

Sobald Aufgaben jedoch komplexer werden oder neue Fragestellungen auftreten, stoßen sie an ihre Grenzen. Flexibilität ist kaum gegeben und jede Anpassung erfordert manuelle Eingriffe.

Warum die Unterschiede der KI-Architekturen entscheidend sind

Für Kanzleien ist es essenziell, die zugrunde liegende Architektur einer KI-Lösung zu verstehen. Nicht jede Technologie eignet sich gleichermaßen für den Rechtsmarkt. Nachvollziehbarkeit, Datenschutz, Aktualität und Fehlertoleranz hängen eng mit der Systemarchitektur zusammen. Nur wer die Funktionsweise einer Lösung versteht, kann es verantwortungsvoll einsetzen und seinen Nutzen realistisch bewerten.

Wie Ihnen der Weg vom Technik-Check zur praktischen Entscheidung gelingt

Vor der Einführung eines KI-Lösung lohnt sich ein Blick unter die Haube: Nutzt die Lösung ein klassisches LLM oder ein RAG-System? Arbeiten mehrere Agenten zusammen? Gibt es Quellenangaben? Ist das Vorgehen nachvollziehbar und prüfbar?

In unserem KI Beta Club können Steuerberater genau das testen. Dort erleben Sie direkt, wie RAG-Systeme und Multi-Agenten-Architekturen zusammenwirken - von der Recherche über die Strukturierung bis hin zur Textgenerierung. Werden Sie jetzt Mitglied und bringen Sie sich und Ihr Team auf das nächste Level.

---

Über Taxy.io

Taxy.io wurde 2018 als Spin-Off der RWTH Aachen gegründet und entwickelt innovative Software, mit der Steuerberater und Angehörige rechtsberatender Berufe ihre Prozesse automatisieren können. Wir arbeiten mit einem 45-köpfigen Team aus talentierten und qualifizierten Experten daran, unseren Kunden innovative Anwendungen anzubieten, die ihnen durch den Steuer-Dschungel helfen.

Unser Ziel ist es, die führende Plattform für Automatisierungslösungen für die Steuer- und Rechtsberatung zu entwickeln und dadurch die vollautomatische, proaktive Steuer- und Rechtsberatung zu ermöglichen.

https://www.taxy.io/