Finde statt Suche - Produkte, die selbst erklären, warum sie passen
Mit aginity wird Ihr Katalog zu einem Netzwerk intelligenter Produkt-Agenten. Sie antworten nicht nur auf Keywords, sondern stellen – nur wenn nötig – eine präzise Rückfrage, gleichen Live-Bestände ab und liefern in Sekunden das exakt relevante Ergebnis.
Results from projects (up to):
Why classic search systems reach their limits
Black-box matching
Konventionelle Vektor- oder BM25-Suche zeigt Scores, aber nicht den Grund.
Outdated data
Re-Indexierungen dauern Stunden; Lagerveränderungen bleiben unbemerkt.
Zero-hit frustration
Unsaubere Queries oder implizite Intentionen führen zu leeren Ergebnisseiten.
High integration costs
Proprietäre Engines erfordern tiefen Eingriff in Front- und Back-End.
This is how aginity solves these problems
Agent-based product intelligence
Jeder Artikel erhält ein vollständiges Attribut-Profil plus Kontextwissen. Bei einer Suche agiert der Agent wie ein kundiger Verkäufer.
Explainable results
Für jedes Treffer-Ranking zeigt aginity einen transparenten Attribut-Gewichtungsgraphen – verständlich für Endnutzer und prüfbar für Audits.
Live inventory sync
Ändert sich Lagerbestand, Preis oder Lieferzeit, synchronisiert aginity die Information binnen 60 Sekunden.
Plug-&-Play in 30 minutes
Zwei Zeilen Code reichen: Widget einbinden, Feed hochladen, fertig. Für Headless-Setups steht eine REST/GraphQL-API bereit.
Fair-priced pay-per-use
Abgerechnet wird pro verarbeiteter Suchanfrage. Ab 1 Mio Queries/Monat greifen Preis-Caps.
Hosting & support in Germany
Die Plattform läuft in einem ISO-zertifizierten Rechenzentrum in Frankfurt a. M.
Why this delivers measurable results immediately
More conversion
Wenn Käufer nicht mehr lange recherchieren und vergleichen müssen, steigen Abschlussraten deutlich.
Fewer mispurchases
Katalogweites Matching plus klare Hinweise reduziert Fehlentscheidungen.
Less support burden
Wenn die Beratung typische Produktfragen bereits im Kaufprozess beantwortet, sinken Rückfragen.
Comparison: Conventional RAG search vs. aginity
| Aspect | Conventional RAG search | aginity Service Intelligence |
|---|---|---|
| Transparency | Black-box scores | Attribute weight graph per hit |
| Data freshness | Batch re-indexing | Live-Sync ≤ 60 s |
| Relevance risk | Prone to hallucinations | Hallucinations minimized through structured product data |
| Integration | Weeks of effort | 30 minutes widget / headless API |
| Pricing model | Fixed costs + additional fees | Pure pay-per-use with caps |
Frequently Asked Questions
What is Agentic Search?
Agentic Search is the technical core of the AGINITY Shopping Assistant. Instead of keyword matching, multiple specialized AI agents coordinate in parallel: they recognize purchase intent, search the product catalog for relevant attributes, and generate a justified recommendation. Products are mapped as structured data points – not stored in vector databases – which significantly minimizes hallucinations.
What is the difference between Agentic Search and traditional onsite search?
Classic onsite search filters by keywords. Agentic Search understands the intention behind it, analyzes the entire product catalog for contextually relevant attributes and delivers a prioritized, explainable recommendation. For ambiguous queries, the assistant asks follow-up questions – instead of showing an empty results list.
What is the difference between Agentic Search and RAG?
Agentic Search works with structured product data and specialized AI agents that coordinate purchase intent, catalog matching, and justification. RAG systems generate answers based on retrieved text passages from vector databases. For e-commerce consulting, Agentic Search is therefore more transparent, and hallucinations are strongly minimized because recommendations are based on concrete product attributes.