Was ist agentenbasierte KI? Definition und Vorteile erklärt

In letzter Zeit hat sich eine florierende Kategorie von KI-Systemen entwickelt, die uns bei unserer Arbeit unterstützen. Anstatt auf unsere nächste Eingabe zu warten, können sie ein Ziel definieren, Schritte planen und mithilfe von Werkzeugen dieses Ziel erreichen. Das ist die Grundidee hinter „agentischer KI“.

Der Begriff klingt wie ein weiteres schickes KI-Wort – und in manchen Marketingkontexten wird er auch recht ungenau verwendet – aber er weist auch auf etwas Bedeutsames hin: einen Wandel in der Art und Weise, wie KI-Systeme konzipiert werden und was sie leisten können.

In diesem Artikel erkläre ich, was agentenbasierte KI ist, wie sie sich von der KI unterscheidet, mit der die meisten von uns bereits vertraut sind, wie sie im Detail funktioniert und wo sie wirklich nützlich ist und wo man dennoch vorsichtig sein sollte.

Eine einfach verständliche Definition von agentenbasierter KI

Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, Ziele durch eine Abfolge geplanter Schritte zu verfolgen, anstatt eine einzige Reaktion hervorzurufen und dann aufzuhören.

Das Wort „agentisch“ leitet sich vom Konzept der Handlungsfähigkeit ab – der Fähigkeit, Maßnahmen zu ergreifen, um ein Ziel zu erreichen.

Das bedeutet nicht, dass diese Systeme Absichten oder Bewusstsein besitzen. Es bedeutet, dass sie für mehr als nur die Beantwortung einer Frage konzipiert wurden.

Ein agentenbasiertes KI-System, auch AI Agent genannt, kann, ausgehend von einem Ziel, dieses in kleinere Aufgaben unterteilen, herausfinden, welche Informationen oder Werkzeuge es benötigt, Aktionen ausführen, die Ergebnisse bewerten und seine Vorgehensweise anpassen – alles innerhalb eines einzigen Arbeitsablaufs und mit nur begrenzter menschlicher Steuerung im jeweiligen Moment.

Anhand dieser fünf Merkmale lässt sich feststellen, ob eine KI tatsächlich handlungsfähig ist:

• zielgerichtetes Verhalten

  Es arbeitet auf ein Ziel hin, anstatt nur isoliert auf jede einzelne Aufforderung zu reagieren.

• Mehrstufige Planung

  Es zerlegt komplexe Aufgaben in eine Abfolge kleinerer Aktionen.

• Kontextuelles Gedächtnis

  Es speichert Informationen über mehrere Schritte hinweg, sodass jede Aktion auf dem aufbaut, was vorher war.

• Werkzeugverwendung

  Es kann Verbindungen zu externen Systemen wie Datenbanken, APIs, Kalendern oder Suchmaschinen herstellen.

• Anpassung

  Es passt seine Vorgehensweise an die Erkenntnisse an, die es unterwegs gewinnt.

Ein Agent kann einen kompletten Workflow selbstständig abwickeln oder mehrere spezialisierte Agenten koordinieren. Die Architektur variiert, aber die Grundidee bleibt dieselbe: Es handelt sich um KI, die nicht nur reagiert, sondern plant und ausführt.

Agentenbasierte KI vs. traditionelle KI und generative KI

Am einfachsten lässt sich agentenbasierte KI verstehen, wenn man sie im Zusammenhang mit den beiden Kategorien betrachtet, mit denen sie oft verglichen wird.

Die Kurzfassung: Traditionelle KI sagt voraus, generative KI erschafft, agentenbasierte KI koordiniert Aktionen hin zu einem Ergebnis .

Der Unterschied ist nicht nur technischer Natur – er verändert auch, was diese Systeme in einem realen Arbeitsablauf tatsächlich leisten können.

So funktioniert Agentic AI: Der grundlegende Arbeitsablauf

Das beste mentale Modell für agentenbasierte KI ist ein Flow – oft beschrieben als Denken, Handeln und Liefern.

Ein Tor erzielen

Alles beginnt mit einem Ziel. Jemand legt eine Aufgabe fest: dieses Thema recherchieren, dieses Support-Ticket bearbeiten, den Lagerbestand überwachen und eine Nachbestellung empfehlen. Das Ziel kann klar definiert oder relativ offen formuliert sein, aber es gibt dem System eine Orientierung.

Grund und Plan

Dann folgen logisches Denken und Planen. Anstatt sofort zu handeln, interpretiert das System das Ziel und ermittelt die notwendigen Schritte. Es erkennt beispielsweise, dass es zunächst Informationen recherchieren muss, bevor es etwas entwerfen kann, oder dass eine bestimmte Aufgabe von der Erledigung einer anderen abhängt.

Diese Planungsphase ist einer der Gründe, warum sich agentenbasierte Systeme qualitativ anders anfühlen als ein Chatbot – sie gleichen nicht einfach nur Ihre Eingaben mit Mustern ab, sondern suchen aktiv nach einem Weg nach vorn.

Speicher prüfen

Der Speicher sorgt für einen reibungslosen Arbeitsablauf. Während das System seine Schritte durchläuft, speichert es bereits erledigte Schritte, Erkenntnisse und geltende Einschränkungen. Dies ist zwar nicht mit dem menschlichen Gedächtnis vergleichbar, reicht aber aus, um zu verhindern, dass das System frühere Schritte verliert oder bereits abgeschlossene Arbeiten wiederholt.

Werkzeuge verwenden

Die Nutzung von Tools ist der Punkt, an dem eine handlungsfähige KI beginnt, Auswirkungen auf die reale Welt zu haben. Sie verwendet Tools, um Informationen nachzuschlagen, Datensätze abzurufen, Termine zu planen, Benachrichtigungen zu versenden oder Aktionen in anderen Systemen auszulösen. Hier steigt auch das Risiko, worauf wir später zurückkommen werden.

Liefern

Schließlich liefert die KI die Ergebnisse, und Sie können überprüfen, ob sie Ihr Ziel erreicht hat.

Bei realen Aufgaben scheitern oft schon beim ersten Versuch. Daher überprüfen einige agentenbasierte KI-Systeme, ob sie die richtigen Ergebnisse erzielt haben, und passen gegebenenfalls ihren Ansatz an, um es erneut zu versuchen. Diese iterative Vorgehensweise trägt dazu bei, dass agentenbasierte Systeme für komplexe Aufgaben besser geeignet sind als für einmalige Eingaben.

Gängige Architekturen agentenbasierter KI: Ein Agent oder viele?

Agentische KI-Systeme sind nicht alle gleich aufgebaut. Das richtige Design hängt von der Komplexität der Aufgabe und dem erforderlichen Koordinationsaufwand ab.

Einzelzweck-Erreger

Diese Art von AI Agent bearbeitet einen klar definierten Arbeitsablauf. Ein Support-Agent, der Kontodaten erfasst, eine Wissensdatenbank prüft und eine empfohlene Antwort vorbereitet, ist ein einfaches Beispiel. Solche Agenten lassen sich am einfachsten zuverlässig entwickeln, da ihr Umfang begrenzt und die Regeln klar definiert sind.

Hierarchische Systeme

Hierarchische Systeme fügen eine zusätzliche Koordinationsebene hinzu. Ein „Manager“-Agent übernimmt die Planung und Überwachung und delegiert Aufgaben an „Worker“-Agenten, die spezifische Teilaufgaben bearbeiten.

Stellen Sie sich ein Forschungsprojekt vor: Ein Mitarbeiter entwirft die Struktur, ein anderer recherchiert Informationen, ein dritter verfasst Abschnitte, und ein vierter prüft sie auf Richtigkeit. Jeder erfüllt seine Aufgaben; der Projektleiter sorgt dafür, dass alles im Zeitplan bleibt.

Peer-to-Peer-Multiagentensysteme

Peer-to-Peer-Multiagentensysteme verfolgen einen kollaborativeren Ansatz, bei dem mehrere Agenten zusammenarbeiten, anstatt in einer hierarchischen Struktur. Dies eignet sich gut für komplexe Arbeitsabläufe, in denen unterschiedliche Spezialisierungen reibungslos interagieren müssen.

Dies führt jedoch auch zu einer höheren Koordinationskomplexität. Wenn Akteure voneinander abhängig sind, kann ein Fehler bei einem Akteur Auswirkungen auf die übrigen haben.

Mehr Agenten und mehr Verbindungen bedeuten im Allgemeinen mehr Flexibilität, aber auch mehr Angriffsfläche für Fehler.

Die Vorteile von agentenbasierter KI

Der Reiz von agentenbasierter KI liegt auf der Hand: Sie kann eine Aufgabe selbstständig bearbeiten, anstatt bei jedem Schritt auf eine Aufforderung warten zu müssen.

Für mehrstufige digitale Arbeitsprozesse ist das eine bedeutende Veränderung. Anstatt dass eine Person zwischen fünf verschiedenen Systemen jongliert, kann ein Agent diese Koordination automatisch übernehmen und ein Ergebnis zur Überprüfung bereitstellen, anstatt dass jemand den gesamten Prozess steuern muss.

In den richtigen Kontexten besteht zudem echtes Potenzial für Produktivitätssteigerungen. Wenn ein Agent die routinemäßigen, prozessintensiven Teile eines Arbeitsablaufs übernehmen kann, können sich die Beteiligten stärker auf Beurteilungen, Ausnahmen und Entscheidungen konzentrieren, die tatsächlich menschliches Urteilsvermögen erfordern.

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Die Grenzen und Risiken agentenbasierter KI

Dieser Aspekt findet nicht immer genügend Beachtung, insbesondere in der enthusiastischeren Berichterstattung über das Thema.

• Halluzinationen und Fehlerfortpflanzung: Agentische KI-Systeme können plausibel klingende, aber ungenaue Informationen generieren. In einem mehrstufigen agentischen Workflow beschränkt sich eine falsche Annahme nicht nur auf eine einzelne Antwort. Sie wird umgesetzt und kann sich in mehrere Arbeitsschritte einschleichen. Das ist schwerer zu erkennen als ein einzelner fehlerhafter Satz in einer Chat-Antwort.
• Kosten und technische Komplexität: Der Aufbau und die Wartung eines zuverlässigen agentenbasierten Systems erfordern einen erheblichen Entwicklungsaufwand. Selbst bei Verwendung eines vorkonfigurierten AI Agent können die Kosten für die Ausführung einer einzelnen Aufgabe überraschend hoch ausfallen.
• Menschliche Aufsicht ist weiterhin unerlässlich: Eine vollständig autonome, handlungsfähige KI ist nach wie vor Science-Fiction. Man wird ihre Aktionen weiterhin überwachen und gegebenenfalls eingreifen müssen. Und risikoreiche Aktionen, irreversible Entscheidungen und alles, was sensible Daten betrifft, sollte fast immer eine explizite Genehmigung und Überprüfung erfordern, nicht nur eine autonome Ausführung.

Was man tatsächlich mitnehmen sollte

Die einfachste Art, dies weiterzuführen, ist folgende: Agentische KI ist KI, die nicht nur Ergebnisse generiert – sie verfolgt Ziele. Sie plant, nutzt Werkzeuge, merkt sich bereits erledigte Aufgaben und arbeitet so lange, bis die Aufgabe abgeschlossen ist oder ein Mensch eingreift.

Dadurch eignet es sich für bestimmte Aufgabenbereiche deutlich besser als ein einmaliger Chatbot. Mehrstufige Aufgaben, die Koordination über verschiedene Systeme hinweg, Arbeitsabläufe, die das Abrufen von Informationen aus mehreren Quellen erfordern – hier können agentenbasierte Ansätze echten Mehrwert bieten.