KI-Agenten, die entwerfen. Menschen, die entscheiden.
Lurnos Agenten erledigen die mehrstufige Arbeit — einen Kurs aus Ihren Dokumenten bauen, eine Abgabe nach Ihrem Raster bewerten, eine Frage in einen Bericht verwandeln. Was keiner von ihnen kann, ist die eigene Arbeit anwenden. Jeder hält an und wartet auf einen Menschen.
Was ein agentisches LMS ist — und die Frage, die man dazu stellen sollte
Lurnos AI erledigt vier Aufgaben. Sie entwirft Kursinhalte — Lektionstexte, Modulgliederungen, gemischte Ressourcen und Prüfungsaufgaben. Sie begleitet Lernende über vier zunehmend deutliche Modi, hinter einer serverseitigen Absicherung, die sich weigert, die Antwort preiszugeben. Sie entwirft Bewertungen über eine anonymisierte Einreichung, die eine unterrichtende Person vor der Freigabe bestätigen muss. Und sie beantwortet Fragen zu Ihren eigenen Dokumenten und Ihren eigenen Daten, mit Belegstellen. Jede dieser Aufgaben läuft auf Material, das Ihre Organisation bereitgestellt hat, und nicht auf dem offenen Web, und jede Änderung, die sie vorschlägt, wird von einem Menschen übernommen. OpenAI, Anthropic und Google werden alle unterstützt, ausgewählt je Organisation, und eine Organisation kann einen eigenen Schlüssel hinterlegen.
- Agentisches LMS
- Eine Lernplattform, auf der KI-Agenten mehrstufige Arbeit selbstständig ausführen — einen Kurs entwerfen, eine Abgabe bewerten, einen Bericht zusammenstellen — statt eine Eingabe nach der anderen zu beantworten. Die Frage, die sie unterscheidet, ist, was danach passiert: ob der Agent seine eigene Arbeit anwendet oder sie einem Menschen zur Freigabe übergibt.
Zwei Arten agentischer KI — und warum der Unterschied die Beschaffung entscheidet
Die meisten Plattformen, die agentische KI verkaufen, verkaufen Autonomie: Agenten, die handeln, ohne auf jemanden zu warten. Das ist ein echter Entwurf, und für eine Institution der schwerer freizugebende.
| Capability | Agenten, die handeln | Agenten, die vorschlagen |
|---|---|---|
| Wer die Arbeit anwendet | Der Agent | Ein Mensch, jedes Mal |
| Wann Sie davon erfahren | Nachdem es passiert ist | Bevor es passiert |
| Bewertung | Der Agent kann eine Note freigeben | Nur ein Mensch kann eine Note freigeben |
| Einen Kurs veröffentlichen | Der Agent kann veröffentlichen | Zwei Menschen geben frei |
| Was der Nachweis zeigt | Was der Agent getan hat | Was vorgeschlagen wurde und wer es angenommen hat |
| Wenn etwas falsch ist | Sie korrigieren hinterher | Es erreicht nie jemanden |
Lurno ist die zweite Spalte. Nicht als abschaltbare Einstellung: Ein Agent hat keinen Weg, seine eigene Arbeit anzuwenden.
Erstellen, Begleiten, Unterstützen
Drei Oberflächen, eine Regel: Jede entwirft und übergibt. Wählen Sie eine.
Eine Lektion entwerfen lassen und ihr dann widersprechen
Autorinnen und Autoren starten bei den Lernzielen, die sie ohnehin schon geschrieben haben. Alles, was größer ist als ein Absatz, läuft über zwei Phasen: Zuerst wird die Form der Lektion geplant — eine Erklärung, dann drei Fragen benannter Typen —, danach wird jeder Platz gefüllt. Prüfungsaufgaben werden auf dieselbe Weise als Satz geplant.
- Mit AI anpassen an jedem Block: schwerer machen, vereinfachen, ein Rechenbeispiel ergänzen, die Formulierung glätten. Zurück kommt ein Vorher-Nachher-Vergleich, dargestellt so, wie der Block später aussieht, und Sie behalten eine der beiden Seiten.
- Bilderzeugung und Audio-Vertonung laufen durch denselben Ablauf aus Entwurf und Annahme.
Ein Tutor, der die Antwort nicht preisgibt
Wer feststeckt, steigt eine Leiter hinauf. Umformulieren stellt die Frage anders. Hinweis gibt den nächsten Hinweis der Reihe, nie den letzten. Auflösen ist der einzige Modus, der die Antwort nennen darf, und auch das erst nach einem Versuch. Erklären behandelt, warum die Antwort richtig ist und wo die der lernenden Person danebenlag.
- Eine serverseitige Absicherung prüft jede Antwort gegen den Lösungsschlüssel der Frage, passend zum angeforderten Modus, sodass Umformulieren und Hinweis die Antwort nicht preisgeben können, selbst wenn das Modell es versucht. Die Eingrenzung wird nach der Generierung durchgesetzt und nicht in einem Prompt erbeten.
- Wer die Einwilligung in die AI-Verarbeitung widerruft, bekommt keinen Tutor: Der Server sendet nichts an einen Anbieter. Jeder Zug wird gezählt und protokolliert.
Fragen Sie Ihre Daten. Bestätigen Sie die Änderung.
Der Copilot beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Er erzeugt eine validierte Abfrage gegen ein Verzeichnis zertifizierter Kennzahlen und deren erlaubte Dimensionen — nie SQL, nie einen Tabellen- oder Spaltennamen — und führt sie nur lesend unter den Berechtigungen der fragenden Person aus. Er kann niemandem eine Zahl zeigen, die diese Person nicht auch selbst öffnen könnte.
- Eine von der AI geschriebene Abfrage durchläuft denselben Validator wie ein von Hand gebauter Bericht. Fehlt im Katalog die Kennzahl, die eine Frage braucht, verweigert der Copilot die Antwort und benennt die nächstgelegene.
- Bitten Sie um eine Änderung, und er schlägt eine vor, mit angehängter Risikostufe. Ein Mensch bestätigt; Aktionen mit hohem Risiko fragen zweimal; das Veröffentlichen oder Archivieren eines Programms geht an eine zweite freigebende Person.
Vom PDF auf irgendeinem Laptop zu einer Antwort mit Belegstelle
- 01
Hochladen
PDF, DOCX oder PPTX, in die Bibliothek einer Organisation oder an ein Programm. Lange Dateien werden im Hintergrund verarbeitet.
- 02
In eine versionierte Quelle zerlegen
Aus der Datei wird strukturierter Text, mit erhaltenem Überschriftenpfad und erhaltenen Seitenzahlen. Ein erneutes Hochladen ergibt eine neue Version und keinen stillen Austausch.
- 03
Zerteilen und einbetten
Jeder Abschnitt behält die Überschrift, unter der er stand, und die Seiten, über die er reicht, sodass eine Belegstelle auf etwas zeigt, das man aufschlagen kann.
- 04
Mit beiden Verfahren suchen
Vektor- und Stichwortsuche laufen über dieselben eingegrenzten Versionen, und ihre Ranglisten werden zusammengeführt, sodass eine wörtliche Richtlinienstelle ebenso gefunden wird wie eine Umschreibung.
- 05
Antworten und die Quelle zeigen
Die Antwort nennt Dokument, Version und Seite. Hängen Sie Dokumente auf Programmebene an, und jede Generierung darin erbt sie.
Was mit Ihrem Text geschieht, bevor er einen Anbieter erreicht
Die Nachricht einer lernenden Person, ein hochgeladenes PDF, eine in den Copilot getippte Frage: alles Inhalt, nie Anweisung. Sechs Tore setzen das durch.
Einstufung von Einschleusungsversuchen
Nicht vertrauenswürdige Eingaben werden eingestuft, bevor der eigentliche Aufruf läuft. Text, der das Modell umlenken will, wird markiert statt ausgeführt.
Ein zufälliger Zaun
Nicht vertrauenswürdiger Text wird in ein Kennzeichen je Anfrage eingefasst, das er nicht erraten kann, und dieses Kennzeichen wird aus dem Inhalt entfernt. Wird gekürzt, schließt der Zaun neu, statt offen zu bleiben.
Schwärzung vor dem Aufruf
Namen, E-Mail-Adressen und Kennungen werden ersetzt, bevor etwas zu einem Anbieter geht. Die Bewertung läuft über eine anonymisierte Einreichung; die Zuordnung zurück zur lernenden Person bleibt auf dem Server.
Prüfung des Ausgabeschemas
Jede Antwort wird gegen ein Schema geprüft. Eine fehlerhafte Antwort bekommt einen Reparaturversuch und scheitert dann, statt in einem Kurs zu landen.
Zweistufige Inhaltsprüfung
Eine schnelle Heuristik blockt eindeutige Fälle, bevor ein Aufruf verbraucht wird; ein leichteres Modell übernimmt den Rest. Sie ist so geschrieben, dass sie Anatomie, Krankheiten oder die Geschichte des Krieges nicht markiert.
Eine Spur vom Vorschlag bis zur Änderung
Anfragen, angenommene Entwürfe und verworfene Entwürfe sind eigene Einträge im hash-verketteten Audit-Log. Was das Modell vorgeschlagen hat, steht neben dem, was ein Mensch übernommen hat.
Was jeder Agent allein darf
| Capability | Der Agent tut | Ein Mensch tut |
|---|---|---|
| Einen Lektionsblock entwerfen | Schreibt den Entwurf | Nimmt ihn an oder verwirft ihn, bevor er ins Programm gelangt |
| Einen bestehenden Block anpassen | Schlägt eine Neufassung als Vorher-Nachher-Vergleich vor | Behält das Vorher oder das Nachher |
| Prüfungsaufgaben erzeugen | Plant die Mischung und entwirft dann jede Aufgabe | Nimmt Aufgabe für Aufgabe an; eine verworfene Aufgabe wird nie eingesetzt |
| Eine lernende Person begleiten | Antwortet in dem Modus, den die lernende Person angefordert hat | Nichts — die Absicherung gegen den Lösungsschlüssel läuft serverseitig |
| Eine Einreichung bewerten | Schlägt Rasterwerte je Kriterium über eine anonymisierte Einreichung vor | Bestätigt die Bewertung und gibt sie frei. Die AI hat keinen Weg, eine Bewertung freizugeben |
| Eine Frage zu Ihren Daten beantworten | Erzeugt eine validierte Abfrage, nur lesend, unter Ihren Berechtigungen | Liest das Ergebnis. Es wird nichts geschrieben |
| Etwas in einem Programm ändern | Schlägt die Änderung vor und nennt ihre Risikostufe | Bestätigt sie; Aktionen mit hohem Risiko fragen ein zweites Mal |
| Ein Programm veröffentlichen oder archivieren | Schlägt es vor und stellt es in die Warteschlange | Zwei Menschen: die anfragende Person und eine zweite freigebende Person |
Es gibt keinen Modus, in dem Lurnos AI in ein laufendes Programm schreibt oder eine Bewertung freigibt, ohne dass ein Mensch es bestätigt.
Fragen zu KI-Agenten
Sehen Sie es in Ihrem eigenen Material verankert.
Bringen Sie einen Lehrplan, ein Richtlinien-PDF oder ein Bewertungsraster mit. Wir laden es hoch, verankern eine Generierung darin und zeigen Ihnen die Belegstelle.