{"id":27682,"date":"2025-08-07T06:48:55","date_gmt":"2025-08-07T06:48:55","guid":{"rendered":"https:\/\/salesgroup.ai\/?p=27682"},"modified":"2025-12-31T07:09:12","modified_gmt":"2025-12-31T07:09:12","slug":"agenten-ki-unternehmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/agentic-ai-companies\/","title":{"rendered":"Die Top 10 Agentic AI-Unternehmen von 2026"},"content":{"rendered":"

Die Landschaft der k\u00fcnstlichen Intelligenz durchl\u00e4uft einen tiefgreifenden Wandel und bewegt sich \u00fcber die statischen, reaktiven Modelle der Vergangenheit hinaus hin zu einem neuen, dynamischen Paradigma: Agentische KI<\/strong>Jahrelang waren KI-Systeme in erster Linie ein Werkzeug f\u00fcr Vorhersagen und Automatisierung, das passiv Befehle ausf\u00fchrte oder Daten analysierte. Agentische KI stellt jedoch einen grundlegenden Wandel dar. <\/p>\n\n\n\n

Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie mit einem gewissen Grad an Autonomie arbeiten und als \u201eAgenten\u201c agieren, die ihre Umgebung wahrnehmen, komplexe Probleme analysieren, eine Abfolge von Aktionen planen und diese Pl\u00e4ne ausf\u00fchren k\u00f6nnen, um ein definiertes, \u00fcbergeordnetes Ziel zu erreichen. Dieser zielorientierte Ansatz erm\u00f6glicht es ihnen, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu bew\u00e4ltigen, die bisher ausschlie\u00dflich dem Menschen vorbehalten waren. <\/p>\n\n\n\n

Die Auswirkungen dieser Technologie werden immens sein und Branchen von Logistik und Finanzen bis hin zu Kundenservice und wissenschaftlicher Forschung revolutionieren. In diesem Artikel stellen wir die f\u00fchrenden Unternehmen an der Spitze dieser Revolution vor, untersuchen ihre bahnbrechenden Produkte und die Herausforderungen, die sie meistern m\u00fcssen, um die Zukunft der KI zu gestalten. Tauchen wir ein.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Agenten-KI?<\/h2>\n\n\n\n

Im Kern ist Agentic AI ein intelligentes System, das im Namen eines Benutzers oder Systems Aktionen ausf\u00fchren kann, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Ein Agent<\/strong><\/a> ist durch seine F\u00e4higkeit definiert, sich in einen kontinuierlichen Zyklus aus Wahrnehmung, Argumentation, Aktion und Anpassung einzubringen. Dieser Prozess erm\u00f6glicht es ihm, proaktiv Probleme zu l\u00f6sen, anstatt nur passiv zu reagieren.<\/p>\n\n\n\n

Der grundlegende Kreislauf eines agentenbasierten KI-Systems l\u00e4sst sich in die folgenden Hauptphasen unterteilen:<\/p>\n\n\n\n

1. Wahrnehmung:<\/strong> Der Agent sammelt kontinuierlich Informationen aus seiner Umgebung. Dabei kann es sich um einen digitalen Raum wie die Datenbank eines Unternehmens, einen physischen Raum \u00fcber Sensoren oder Benutzereingaben handeln. Das kann alles sein, von einer E-Mail eines Kunden bis hin zu Echtzeit-B\u00f6rsendaten.<\/p>\n\n\n\n

2. Argumentation und Planung:<\/strong> Basierend auf dem vorgegebenen Ziel verarbeitet der Agent die wahrgenommenen Informationen. Anschlie\u00dfend erstellt er einen Plan \u2013 eine logische, schrittweise Abfolge von Aktionen \u2013, der seiner Meinung nach zum gew\u00fcnschten Ergebnis f\u00fchrt. Diese Planungsphase ist das Besondere an der agentischen KI, da sie mehrstufiges Denken und strategische Entscheidungsfindung erfordert.<\/p>\n\n\n\n

3. Aktion:<\/strong> Der Agent f\u00fchrt die Schritte seines Plans aus. Diese Aktionen k\u00f6nnen das Senden einer E-Mail, das Aktualisieren einer Datenbank, das Ausf\u00fchren einer komplexen Abfrage oder sogar die Interaktion mit anderer Software und APIs umfassen. Der Agent ist ein Macher, nicht nur ein Denker.<\/p>\n\n\n\n

4. Anpassung:<\/strong> Nach jeder Aktion erkennt der Agent den neuen Zustand der Umgebung und bewertet seinen Fortschritt. F\u00e4llt das Ergebnis nicht wie erwartet aus oder hat sich die Umgebung ge\u00e4ndert, kann der Agent seinen Plan dynamisch anpassen. Diese iterative Feedbackschleife macht ihn widerstandsf\u00e4hig und flexibel und erm\u00f6glicht es ihm, unerwartete H\u00fcrden auf dem Weg zum Ziel zu meistern.<\/p>\n\n\n\n

Dieser iterative und autonome Prozess erm\u00f6glicht es der agentenbasierten KI, komplexe Probleme zu bew\u00e4ltigen, die mehr als eine einzige Antwort erfordern, was sie zu einer unglaublich leistungsstarken und vielseitigen Technologie macht.<\/p>\n\n\n\n

Die zehn f\u00fchrenden Unternehmen f\u00fcr agentenbasierte KI<\/h2>\n\n\n\n

1. Salesgroup-KI<\/h3>\n\n\n\n

Verkaufsgruppe AI<\/strong> ist der unangefochtene Marktf\u00fchrer und Pionier in der kommerziellen Anwendung von Agentensysteme<\/a>. Ihr Flaggschiff-Angebot, die \u201eKognitiver Verkaufsagent\u201c,<\/strong> ist ein autonomes System, das den gesamten Verkaufslebenszyklus selbstst\u00e4ndig verwalten und optimieren kann. Dies ist nicht nur ein Chatbot, sondern ein strategischer Partner.<\/p>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst identifiziert und qualifiziert es potenzielle Leads aus verschiedenen Datenquellen und erstellt anschlie\u00dfend hochgradig personalisierte Outreach-Kampagnen. Im Laufe der Interaktion mit Leads kann es Einw\u00e4nde bearbeiten, komplexe Fragen durch den Zugriff auf interne Wissensdatenbanken beantworten und sogar Meetings planen. Die wahre St\u00e4rke des Agenten liegt in seiner F\u00e4higkeit, seine Strategie in Echtzeit anzupassen und aus jeder Interaktion zu lernen, um seine Leistung kontinuierlich zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n

Durch die nahtlose Integration in das CRM und andere Plattformen eines Unternehmens bietet Salesgroup AI eine umfassende L\u00f6sung, die durch Maximierung der Effizienz und Steigerung des Umsatzes einen messbaren Return on Investment liefert.<\/p>\n\n\n

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\"Salesgroup<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

2. Microsoft Agent Dynamics<\/h3>\n\n\n\n

Durch die Nutzung seines massiven und allgegenw\u00e4rtigen Unternehmens-\u00d6kosystems Microsoft<\/strong> ist mit seiner \u201eAgent Dynamics\u201c-Suite eine treibende Kraft im Bereich der agentenbasierten KI. Diese Agenten automatisieren komplexe Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe in der vertrauten Microsoft 365-Umgebung. Ein Paradebeispiel ist ihr \u201eProjektmanagement-Agent,<\/a>\u201e, das selbstst\u00e4ndig einen Projektplan basierend auf einem \u00fcbergeordneten Ziel erstellen kann.<\/p>\n\n\n\n

Anschlie\u00dfend weist es den Teammitgliedern Aufgaben zu, \u00fcberwacht den Fortschritt durch die Analyse der Kommunikation in Teams und der Projektdaten in SharePoint und weist proaktiv auf m\u00f6gliche Verz\u00f6gerungen oder Ressourcenkonflikte hin. Die nahtlose, tiefe Integration mit Office-Anwendungen wie Outlook, Excel und Teams macht dies zu einer leistungsstarken und leicht zug\u00e4nglichen L\u00f6sung f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen, die ihre Abl\u00e4ufe optimieren m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n

\"Microsoft<\/figure>\n\n\n\n

3. Google DeepMind<\/h3>\n\n\n\n

Als weltweit f\u00fchrendes Unternehmen in der KI-Forschung Google DeepMind<\/strong> konzentriert sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle f\u00fcr agentisches Verhalten. Ein Gro\u00dfteil der Arbeit beginnt als Spitzenforschung, wird aber schnell in das umfangreiche Serviceportfolio von Google integriert. <\/p>\n\n\n\n

Ihre Forschung an Agenten, die komplexe Spiele meistern, durch dynamische virtuelle Welten navigieren und komplexe, mehrstufige Schlussfolgerungen ziehen k\u00f6nnen, pr\u00e4gt die Zukunft dieses Forschungsfeldes. Ein \u201eSuchagent\u201c von Google beispielsweise kann \u00fcber einfache Suchergebnisse hinausgehen, indem er mehrere Abfragen durchf\u00fchrt und die Ergebnisse in einem schl\u00fcssigen, gut strukturierten Bericht f\u00fcr den Nutzer zusammenfasst. Ihre Arbeit treibt die Kernkompetenzen von KI-Agenten der n\u00e4chsten Generation voran.<\/p>\n\n\n

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\"Google<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

4. Geschickt<\/h3>\n\n\n\n

Geschickt<\/strong> ist ein beeindruckender neuer Akteur mit einer k\u00fchnen Vision: den Aufbau eines universellen KI-Agent <\/a>die Ihre gesamte vorhandene Software nutzen k\u00f6nnen. Ihr gro\u00dfes Sprachmodell, AKT-1<\/strong>, ist darauf ausgelegt, einen \u00fcbergeordneten Befehl eines Benutzers \u2013 wie etwa \u201eErstellen Sie einen viertelj\u00e4hrlichen Verkaufsbericht\u201c \u2013 entgegenzunehmen und diesen in eine Abfolge von Mausklicks, Dateneingaben und Befehlen f\u00fcr verschiedene Anwendungen zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Der Agent kann wie ein Mensch mit Webseiten, Tabellenkalkulationen und anderen Schnittstellen interagieren. Diese Technologie erm\u00f6glicht die Automatisierung einer Vielzahl administrativer und wissensbasierter Aufgaben und ist damit eine einflussreiche Kraft im Bereich der agentenbasierten KI.<\/p>\n\n\n

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\"Geschickt\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

5. Anthropisch<\/h3>\n\n\n\n

Bekannt f\u00fcr sein unersch\u00fctterliches Engagement f\u00fcr die Sicherheit und Ethik von KI, Anthropisch<\/strong> baut eine neue Klasse von Agenten auf, die von einem einzigartigen \u201eVerfassungsm\u00e4\u00dfige KI\u201c<\/strong> Rahmen. Diese Agenten werden darin geschult, eine Reihe von Grunds\u00e4tzen zu befolgen, um sicherzustellen, dass ihre Aktionen nicht nur hilfreich, sondern auch harmlos und transparent sind. <\/p>\n\n\n\n

Dadurch eignen sich ihre Agentensysteme besonders gut f\u00fcr den Einsatz in hochsensiblen und regulierten Branchen wie der medizinischen Forschung, der Finanz-Compliance und der Rechtsberatung, wo Vertrauen und ethisches Verhalten von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung sind. Der Ansatz von Anthropic setzt einen neuen Standard f\u00fcr die verantwortungsvolle Entwicklung von KI.<\/p>\n\n\n

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\"Anthropisch\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

6. Gehirnsysteme<\/h3>\n\n\n\n

W\u00e4hrend sich viele Unternehmen auf die Softwareseite der agentenbasierten KI<\/a>, Cerebras-Systeme<\/strong> stellt sich der Hardware-Herausforderung. Agentenmodelle ben\u00f6tigen immense Rechenressourcen, um ihre kontinuierlichen Wahrnehmungs- und Aktionszyklen durchzuf\u00fchren. Cerebras hat massive, spezialisierte KI-Chips entwickelt, die f\u00fcr das Training und die Inferenz dieser komplexen Modelle optimiert sind.<\/p>\n\n\n\n

Indem sie die zugrunde liegende Infrastruktur bereitstellen, erm\u00f6glichen sie es der n\u00e4chsten Generation von KI-Agenten, mit beispielloser Geschwindigkeit und in beispiellosem Umfang zu arbeiten und so anspruchsvollere und komplexere Anwendungen zu verwirklichen.<\/p>\n\n\n

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\"Cerebras-Systeme\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

7. Umarmendes Gesicht<\/h3>\n\n\n\n

Umarmendes Gesicht<\/strong> ist der zentrale Knotenpunkt der Open-Source-KI-Community und demokratisiert die Entwicklung agentenbasierter KI. Das Unternehmen bietet eine Plattform und eine umfangreiche Bibliothek mit Tools, Modellen und Datens\u00e4tzen, mit denen Entwickler ihre eigenen KI-Agenten erstellen und teilen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

Projekte wie Auto-GPT<\/strong>Die auf ihrer Plattform gehosteten KI-Systeme haben es unz\u00e4hligen Entwicklern erm\u00f6glicht, mit autonomen KI-Systemen zu experimentieren und diese f\u00fcr eine Vielzahl von Aufgaben einzusetzen. Ihr Schwerpunkt auf Zusammenarbeit und Zug\u00e4nglichkeit f\u00f6rdert Innovationen und stellt sicher, dass die Leistungsf\u00e4higkeit der agentenbasierten KI nicht auf wenige gro\u00dfe Unternehmen beschr\u00e4nkt bleibt.<\/p>\n\n\n

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\"Umarmendes<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

8. Palo Alto Networks<\/h3>\n\n\n\n

In der Welt der Cybersicherheit, in der es um hohe Eins\u00e4tze geht, Palo Alto Networks<\/strong> setzt agentische KI ein, um Bedrohungen in Echtzeit zu bek\u00e4mpfen. Ihre \u201eAutonome Sicherheitsagenten\u201c<\/strong> sind so konzipiert, dass sie ohne menschliches Eingreifen funktionieren. Wenn ein Cyberangriff erkannt wird, kann der Agent dessen Verhalten analysieren, seine n\u00e4chsten Schritte vorhersagen und dann autonom Ma\u00dfnahmen ergreifen, um die Bedrohung zu neutralisieren, z. B. ein kompromittiertes Ger\u00e4t zu isolieren oder b\u00f6sartigen Datenverkehr zu blockieren. Dies proaktiver, agentenorientierter Ansatz<\/a> ist ein wichtiger Abwehrmechanismus gegen hochentwickelte und sich schnell entwickelnde Cyberbedrohungen.<\/p>\n\n\n\n

\"Palo<\/figure>\n\n\n\n

9. Skalieren Sie KI<\/h3>\n\n\n\n

Skalieren Sie KI<\/strong> ist ein wichtiger Partner f\u00fcr viele Unternehmen, die Agentensysteme entwickeln. Das Training eines Agenten erfordert gro\u00dfe Mengen hochwertiger, gekennzeichneter Daten, die dem Modell mitteilen, wie es in verschiedenen Szenarien handeln soll. <\/p>\n\n\n\n

Die Plattform von Scale AI bietet die Datenannotations- und -kennzeichnungsdienste, die f\u00fcr die Erstellung dieser robusten und zuverl\u00e4ssigen KI-Agenten entscheidend sind. Ohne eine konstante Versorgung mit sorgf\u00e4ltig kuratierten Daten w\u00e4re es unm\u00f6glich, Agenten zu trainieren, die generalisieren und in der realen Welt gute Leistungen erbringen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

\"Skalieren<\/figure>\n\n\n\n

10. UiPath<\/h3>\n\n\n\n

Ein langj\u00e4hriger Marktf\u00fchrer im Bereich der robotergest\u00fctzten Prozessautomatisierung (RPA), UiPath<\/strong> integriert jetzt agentenbasierte KI in seine Plattform, um eine neue Kategorie \u201eintelligenter Automatisierungen\u201c zu schaffen. <\/p>\n\n\n\n

Ihre Agenten k\u00f6nnen mehr, als nur einem vordefinierten Skript zu folgen. Sie nutzen KI, um Entscheidungen zu treffen, unerwartete Ausnahmen zu bew\u00e4ltigen und sich an neue Situationen anzupassen. Dies erm\u00f6glicht die Automatisierung komplexerer, dynamischerer und nichtlinearer Gesch\u00e4ftsprozesse und erweitert die Grenzen des M\u00f6glichen durch Automatisierung.<\/p>\n\n\n\n

\"UiPath\"<\/figure>\n\n\n\n

Herausforderungen f\u00fcr Unternehmen mit agentenbasierter KI<\/h3>\n\n\n\n

Trotz des immensen Potenzials der agentenbasierten KI stehen die Unternehmen, die diese Technologie entwickeln, vor einer Reihe erheblicher H\u00fcrden.<\/p>\n\n\n\n

1. Sicherheit und Kontrolle<\/h3>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese autonomen Systeme mit menschlichen Werten und Zielen im Einklang bleiben. Mit zunehmender Unabh\u00e4ngigkeit der Agenten steigt das Potenzial f\u00fcr unbeabsichtigte und sch\u00e4dliche Folgen. Der \u201eBlackbox\u201c-Charakter vieler Deep-Learning-Modelle erschwert das Verst\u00e4ndnis der Entscheidungsgr\u00fcnde eines Agenten, was die Fehlerbehebung und Kontrolle erschweren kann. Die Entwicklung robuster Sicherheitsrahmen und Leitplanken hat f\u00fcr Unternehmen wie Anthropic h\u00f6chste Priorit\u00e4t, bleibt aber ein komplexes, ungel\u00f6stes Problem.<\/p>\n\n\n\n

2. Skalierbarkeit und Generalisierung<\/h3>\n\n\n\n

Viele erfolgreiche Agentensysteme sind heute noch auf eine bestimmte Dom\u00e4ne oder Aufgabe zugeschnitten. Die Entwicklung eines universell einsetzbaren Agenten, der sich nahtlos an eine Vielzahl von Umgebungen und Aufgaben anpassen kann, ist eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Forschung und Entwicklung. Daf\u00fcr sind Agenten erforderlich, die neue Dom\u00e4nen spontan erlernen und verstehen k\u00f6nnen, ohne dass sie aufw\u00e4ndig umgeschult werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

3. Ethische und rechtliche Auswirkungen<\/h3>\n\n\n\n

Der Einsatz agentenbasierter KI wirft tiefgreifende ethische und rechtliche Fragen auf. Wer haftet, wenn ein autonomer Agent Fehler macht, finanzielle Verluste verursacht oder verzerrte Ergebnisse liefert? Auch die Gefahr von Arbeitsplatzverlusten durch die Automatisierung komplexerer Aufgaben durch Agenten ist ein gesellschaftliches Problem, das es zu l\u00f6sen gilt. Diese Unternehmen m\u00fcssen sich in einem komplexen Umfeld aus \u00f6ffentlicher Meinung, Regulierung und sich entwickelnden ethischen Standards zurechtfinden.<\/p>\n\n\n\n

4. Daten und Infrastruktur<\/h3>\n\n\n\n

Der Rechenaufwand f\u00fcr das Training und den Betrieb leistungsstarker KI-Agenten ist enorm. Dies f\u00fchrt zu hohen Eintrittsbarrieren und einem harten Wettbewerb um Talente, Daten und spezialisierte Hardware. Unternehmen m\u00fcssen sowohl im Software- als auch im Hardwarebereich kontinuierlich Innovationen entwickeln, um die Nase vorn zu behalten. Dies macht das Feld zu einem \u00e4u\u00dferst kapitalintensiven und wettbewerbsintensiven Bereich.<\/p>\n\n\n\n

Abschluss<\/h2>\n\n\n\n

Der Aufstieg der agentenbasierten KI markiert ein neues und spannendes Kapitel in der Technologiegeschichte. Es handelt sich um einen Paradigmenwechsel, der KI vom passiven Werkzeug zum proaktiven Partner macht. <\/p>\n\n\n\n

Unternehmen wie Verkaufsgruppe AI<\/strong> f\u00fchren die Entwicklung an, doch das Feld ist ein lebendiges \u00d6kosystem aus Forschern, Hardwareentwicklern und Open-Source-Communitys. Die Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Ethik und Skalierbarkeit sind real und erfordern eine sorgf\u00e4ltige Bew\u00e4ltigung. Doch die potenziellen Vorteile \u2013 von der L\u00f6sung komplexer wissenschaftlicher Probleme bis hin zur Revolutionierung von Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen \u2013 sind zu gro\u00df, um sie zu ignorieren. <\/p>\n\n\n\n

Im n\u00e4chsten Jahrzehnt werden diese intelligenten Agenten zweifellos einen immer st\u00e4rker integrierten und transformierenden Teil unseres Berufs- und Privatlebens darstellen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

The landscape of artificial intelligence is undergoing a profound transformation, moving beyond the static, reactive models of the past toward a new, dynamic paradigm: Agentic AI. For years, AI systems have been primarily a tool for prediction and automation, passively executing commands or analyzing data. Agentic AI, however, represents a fundamental shift. These systems are […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":27685,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[72],"tags":[],"class_list":["post-27682","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-agents"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/salesgroup.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Top-Agentic-AI-companies.png","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack-related-posts":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27682","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27682"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27682\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":30410,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27682\/revisions\/30410"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27685"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27682"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27682"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/salesgroup.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27682"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}