ChatGPT eine Frage stellen, Antwort erhalten, fertig. So haben viele Menschen Künstliche Intelligenz kennengelernt. Doch: Was ist ein KI-Agent? – Wenn Künstliche Intelligenz selbstständig Aufgaben erledigt.
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Die Entwicklung geht längst einen Schritt weiter. Moderne KI-Systeme können nicht nur Texte erzeugen, sondern auch Aufgaben planen, Informationen beschaffen, Werkzeuge verwenden und mehrere Arbeitsschritte nacheinander ausführen.
Hier kommen sogenannte KI-Agenten ins Spiel.
Ein KI-Agent könnte beispielsweise nicht nur erklären, welche Hotels für eine Geschäftsreise infrage kommen. Ein entsprechend ausgestattetes System könnte Informationen recherchieren, Angebote vergleichen, Termine berücksichtigen und die Ergebnisse strukturiert aufbereiten.
Oder ein Agent erhält die Aufgabe:
„Analysiere die Verkaufszahlen des vergangenen Monats und erstelle daraus einen Bericht.“
Statt lediglich zu erklären, wie man das machen könnte, kann ein geeignetes Agentensystem verschiedene Arbeitsschritte selbst ausführen: Daten abrufen, Berechnungen durchführen, Auffälligkeiten erkennen und schließlich einen Bericht erstellen.
Doch was genau unterscheidet einen KI-Agenten von einem normalen Chatbot? Und wie selbstständig sind solche Systeme tatsächlich?
Was ist ein KI-Agent?
Eine einheitliche Definition des Begriffs gibt es nicht. Im Zusammenhang mit generativer KI bezeichnet man damit üblicherweise ein System, das ein vorgegebenes Ziel verfolgt und dafür mehrere Aktionen weitgehend selbstständig auswählen und ausführen kann.
Ein klassischer Chatbot arbeitet vereinfacht nach diesem Prinzip:
Eingabe → Verarbeitung → Antwort
Ein KI-Agent arbeitet eher nach folgendem Muster:
Ziel → Planen → Handeln → Ergebnis prüfen → nächsten Schritt bestimmen
Dieser Kreislauf kann sich mehrfach wiederholen.
Das ist der entscheidende Unterschied.
Der Agent bekommt nicht unbedingt jeden einzelnen Arbeitsschritt vorgeschrieben. Stattdessen erhält er ein Ziel und entscheidet innerhalb seiner Möglichkeiten, welche Schritte zur Erreichung dieses Ziels notwendig sind.
Ein einfaches Beispiel
Sie möchten wissen, welches Smartphone für Ihre Anforderungen geeignet ist.
Bei einem normalen Chatbot könnten Sie schreiben:
„Welches Smartphone würdest du mir empfehlen?“
Die KI erstellt daraufhin eine Antwort auf Grundlage der verfügbaren Informationen.
Ein entsprechend ausgestatteter KI-Agent könnte dagegen eine umfangreichere Aufgabe erhalten:
„Finde drei Smartphones bis 600 Euro mit guter Kamera und langer Akkulaufzeit und vergleiche sie.“
Der Agent könnte dann beispielsweise:
- aktuelle Modelle recherchieren,
- technische Daten sammeln,
- Preise vergleichen,
- Testberichte berücksichtigen,
- die Modelle anhand Ihrer Kriterien bewerten,
- eine Vergleichstabelle erstellen,
- eine Empfehlung formulieren.
Der wesentliche Unterschied:
Die KI beantwortet nicht nur eine Frage, sondern bearbeitet eine Aufgabe.
Das Sprachmodell als Gehirn des Agenten
Im Zentrum vieler moderner KI-Agenten befindet sich ein Large Language Model (LLM).
Ein LLM kann Sprache verstehen und erzeugen. Es kann Aufgaben analysieren, Informationen zusammenfassen und aus einem gegebenen Kontext ableiten, was als Nächstes sinnvoll sein könnte.
Allein ist ein Sprachmodell jedoch zunächst stark eingeschränkt.
Es kann beispielsweise nicht automatisch:
- auf Ihre Unternehmensdatenbank zugreifen,
- eine Tabellenkalkulation öffnen,
- einen Kalendereintrag erstellen,
- eine E-Mail versenden,
- eine Bestellung auslösen,
- eine Datei verändern.
Dafür benötigt es zusätzliche Werkzeuge.
Diese werden häufig als Tools bezeichnet.
KI-Agent = LLM + Werkzeuge + Steuerung
Ein moderner KI-Agent lässt sich stark vereinfacht mit einer Formel beschreiben:
KI-Agent = Sprachmodell + Kontext + Werkzeuge + Steuerungslogik
Das Sprachmodell interpretiert die Aufgabe.
Der Kontext liefert relevante Informationen.
Die Werkzeuge ermöglichen konkrete Aktionen.
Die Steuerungslogik entscheidet, wann welche Schritte durchgeführt werden und wann die Aufgabe beendet ist.
Was sind Tools bei einem KI-Agenten?
Tools sind Funktionen oder externe Systeme, auf die eine KI zugreifen darf.
Ein Agent könnte beispielsweise Zugriff erhalten auf:
- Websuche
- Taschenrechner
- Datenbanken
- Kalender
- CRM-Systeme
- Warenwirtschaft
- Dateisysteme
- Programmierschnittstellen
- Unternehmenssoftware
Dadurch wird aus einem reinen Sprachmodell ein System, das mit seiner digitalen Umgebung interagieren kann.
Ein Beispiel aus dem Vertrieb
Stellen Sie sich einen Vertriebsmitarbeiter vor, der morgens wissen möchte:
„Welche Kunden sollte ich heute kontaktieren?“
Ein klassischer Chatbot könnte allgemeine Tipps geben.
Ein KI-Agent mit Zugriff auf das CRM könnte dagegen:
- offene Verkaufschancen analysieren,
- letzte Kundenkontakte prüfen,
- überfällige Wiedervorlagen erkennen,
- wichtige Kunden priorisieren,
- passende Gesprächsanlässe zusammenstellen,
- eine Kontaktliste erstellen.
Das Ergebnis wäre nicht nur eine allgemeine Empfehlung, sondern eine konkrete Arbeitsgrundlage.
Ein Beispiel aus dem Kundenservice
Ein Kunde schreibt:
„Meine Bestellung ist noch nicht angekommen.“
Ein einfacher Chatbot könnte antworten:
„Bitte prüfen Sie den Versandstatus.“
Ein entsprechend angebundener Agent könnte theoretisch:
- die Bestellnummer identifizieren,
- das Bestellsystem abfragen,
- den Versandstatus prüfen,
- die Trackinginformationen abrufen,
- feststellen, dass das Paket verspätet ist,
- die erlaubten nächsten Schritte auswählen,
- dem Kunden eine passende Antwort geben.
Je nach Berechtigungen könnte er weitere Aktionen vorbereiten oder ausführen.
Genau hier zeigt sich das Potenzial agentischer Systeme.
Was bedeutet „agentisch“?
Im Zusammenhang mit moderner KI taucht häufig der Begriff Agentic AI beziehungsweise agentische KI auf.
Damit ist keine völlig neue Form der Künstlichen Intelligenz gemeint.
Der Begriff beschreibt vielmehr Systeme, die stärker auf Ziele, Entscheidungen und Aktionen ausgerichtet sind.
Ein agentisches System wartet also nicht zwangsläufig auf jede einzelne Anweisung.
Es kann innerhalb definierter Grenzen selbst entscheiden:
„Was muss ich als Nächstes tun, um das Ziel zu erreichen?“
Wie arbeitet ein KI-Agent?
Der genaue Aufbau unterscheidet sich von System zu System. Vereinfacht lässt sich der Ablauf aber in mehrere Phasen unterteilen.
1. Der Agent erhält ein Ziel
Zum Beispiel:
„Erstelle eine Marktübersicht über die wichtigsten Wettbewerber.“
2. Der Agent zerlegt die Aufgabe
Das System erkennt möglicherweise folgende Teilaufgaben:
- Wettbewerber identifizieren
- Produkte vergleichen
- Preise recherchieren
- Marktposition untersuchen
- Unterschiede zusammenfassen
3. Der Agent wählt Werkzeuge
Für aktuelle Informationen könnte eine Websuche notwendig sein.
Für interne Zahlen vielleicht eine Datenbank.
Für Berechnungen ein entsprechendes Rechenwerkzeug.
4. Der Agent führt Aktionen aus
Er ruft Informationen ab und verarbeitet die Ergebnisse.
5. Der Agent bewertet das Zwischenergebnis
Fehlen noch Informationen?
Sind Daten widersprüchlich?
Muss eine weitere Quelle geprüft werden?
6. Der nächste Schritt wird gewählt
Der Agent führt weitere Aktionen aus, bis das Ziel erreicht oder eine definierte Grenze erreicht ist.
7. Das Ergebnis wird ausgegeben
Am Ende könnte beispielsweise ein strukturierter Marktbericht entstehen.
Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Workflow?
Diese Unterscheidung ist besonders wichtig.
Bei einem klassischen Workflow sind die einzelnen Schritte weitgehend vorher festgelegt.
Beispiel:
Formular erhalten → Daten speichern → E-Mail versenden → Aufgabe erstellen
Der Ablauf steht bereits vorher fest.
Bei einem agentischen System kann die KI innerhalb definierter Grenzen selbst entscheiden, welcher Schritt als Nächstes sinnvoll ist.
Das macht Agenten flexibler.
Gleichzeitig macht es sie schwerer vorhersehbar.
Sind Automatisierungen also keine KI-Agenten?
Nicht automatisch.
Ein System, das jeden Montag um 8 Uhr einen Bericht verschickt, ist zunächst eine Automatisierung.
Auch wenn dabei KI zum Zusammenfassen verwendet wird, muss daraus noch kein autonomer Agent werden.
Der entscheidende Punkt ist der Entscheidungsspielraum.
Je stärker das System selbst bestimmen kann,
- welche Informationen es benötigt,
- welches Werkzeug es verwendet,
- welche Aktion als Nächstes folgt,
desto eher spricht man von agentischem Verhalten.
Die Grenzen zwischen Workflow, KI-Assistent und KI-Agent sind allerdings fließend.
Was unterscheidet einen KI-Agenten von ChatGPT?
Die Begriffe werden häufig durcheinandergebracht.
Ein Chatbot konzentriert sich traditionell auf den Dialog.
Ein KI-Agent konzentriert sich stärker auf die Erledigung eines Ziels.
Allerdings verschwimmt diese Grenze zunehmend.
Moderne KI-Assistenten können selbst Werkzeuge verwenden, Informationen suchen, Dateien analysieren und Aktionen ausführen.
Ein Chat-System kann deshalb durchaus agentische Funktionen besitzen.
Warum sind KI-Agenten derzeit so interessant?
Der Grund liegt im wirtschaftlichen Nutzen.
Generative KI war zunächst vor allem beeindruckend, weil sie Texte erzeugen konnte.
Unternehmen interessieren sich jedoch weniger dafür, ob eine KI ein schönes Gedicht schreiben kann.
Sie wollen wissen:
Kann die KI Arbeit erledigen?
Genau hier setzen Agenten an.
Sie sollen nicht nur Informationen liefern, sondern Arbeitsprozesse unterstützen oder teilweise automatisieren.
Wo können KI-Agenten eingesetzt werden?
Die potenziellen Einsatzbereiche sind enorm.
Vertrieb
Ein Agent könnte:
- Leads recherchieren,
- Kundendaten zusammenfassen,
- Verkaufschancen priorisieren,
- Gesprächsvorbereitungen erstellen,
- Follow-ups vorbereiten.
Marketing
Ein Agent könnte:
- Wettbewerber beobachten,
- Themen recherchieren,
- Content-Ideen entwickeln,
- Kampagnendaten analysieren,
- Berichte erstellen.
Personalwesen
Mögliche Aufgaben sind:
- Bewerbungsunterlagen strukturieren,
- Informationen zusammenfassen,
- Interviewunterlagen vorbereiten,
- interne Wissensbestände durchsuchen.
Gerade bei personenbezogenen Daten sind dabei Datenschutz und menschliche Kontrolle besonders wichtig.
Kundenservice
Ein Agent kann verschiedene Systeme verbinden.
Beispielsweise:
Kundenanfrage → Bestellung prüfen → Wissensdatenbank durchsuchen → Antwort vorbereiten
Dadurch könnten viele Standardanfragen schneller bearbeitet werden.
Softwareentwicklung
Auch Programmierer arbeiten zunehmend mit agentischen Systemen.
Ein Agent kann beispielsweise:
- Code analysieren,
- Dateien durchsuchen,
- Fehler lokalisieren,
- Änderungen vorschlagen,
- Tests ausführen,
- Ergebnisse kontrollieren.
Was hat RAG mit KI-Agenten zu tun?
RAG und KI-Agenten sind unterschiedliche Technologien, ergänzen sich aber hervorragend.
Bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) sucht die KI relevante Informationen aus einer Wissensquelle.
Ein Agent kann RAG als Werkzeug verwenden.
Beispielsweise erhält er die Aufgabe:
„Prüfe, ob dieser Kundenwunsch laut unseren Garantiebedingungen abgedeckt ist.“
Der Agent könnte zunächst die Kundendaten prüfen und anschließend über ein RAG-System die aktuellen Garantiebedingungen durchsuchen.
Danach kann er beide Informationen miteinander verbinden.
RAG liefert also Wissen.
Der Agent nutzt dieses Wissen für eine Aufgabe oder Entscheidung.
Haben KI-Agenten ein Gedächtnis?
Das kommt auf das jeweilige System an.
Manche Agenten arbeiten ausschließlich mit dem aktuellen Kontext.
Andere Systeme können Informationen über längere Zeit speichern.
Dabei muss zwischen verschiedenen Arten von „Gedächtnis“ unterschieden werden.
Kurzfristige Informationen können beispielsweise innerhalb des aktuellen Kontextfensters verfügbar sein.
Langfristige Informationen können dagegen extern gespeichert und später wieder abgerufen werden.
Das Sprachmodell selbst besitzt dadurch aber nicht automatisch ein menschliches Gedächtnis.
Können mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten?
Ja.
Man spricht dann häufig von Multi-Agent-Systemen.
Dabei können verschiedene Agenten unterschiedliche Rollen übernehmen.
Zum Beispiel:
Agent 1: recherchiert Informationen.
Agent 2: analysiert Daten.
Agent 3: überprüft das Ergebnis.
Agent 4: erstellt den Bericht.
Das klingt zunächst nach einer digitalen Arbeitsgruppe.
Ob mehrere Agenten tatsächlich besser sind als ein einzelnes gut konstruiertes System, hängt jedoch stark von der Aufgabe ab.
Mehr Agenten bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse.
Sie erhöhen auch Komplexität, Kosten und Fehlerquellen.
Können KI-Agenten Fehler machen?
Selbstverständlich.
Ein Agent basiert häufig auf einem LLM – und Sprachmodelle können halluzinieren.
Bei einem normalen Chatbot führt eine falsche Antwort möglicherweise nur zu einer falschen Information.
Bei einem Agenten können die Folgen schwerwiegender sein.
Denn ein Agent kann möglicherweise Aktionen ausführen.
Das ist ein entscheidender Unterschied.
Das Problem der Fehlerkette
Nehmen wir an, ein Agent erhält eine komplexe Aufgabe mit zehn Arbeitsschritten.
Bereits im zweiten Schritt interpretiert er eine Information falsch.
Auf dieser falschen Annahme baut er Schritt drei auf.
Danach Schritt vier.
Und anschließend Schritt fünf.
Ein kleiner Fehler am Anfang kann sich dadurch durch den gesamten Prozess ziehen.
Bei autonomen Systemen müssen deshalb Kontrollmechanismen eingebaut werden.
Berechtigungen sind entscheidend
Ein Agent sollte nur Zugriff auf die Systeme erhalten, die er tatsächlich benötigt.
Das Prinzip kennt man aus der IT-Sicherheit als Least Privilege.
Ein Agent, der lediglich Termine lesen muss, benötigt nicht automatisch die Berechtigung, Termine zu löschen.
Ein Agent, der Rechnungen analysiert, sollte nicht automatisch Zahlungen freigeben dürfen.
Je größer die Handlungsmöglichkeiten, desto größer das mögliche Schadenspotenzial.
Human in the Loop
Eine wichtige Sicherheitsstrategie lautet:
Human in the Loop
Dabei darf die KI Aufgaben vorbereiten, bestimmte kritische Aktionen aber erst nach menschlicher Freigabe durchführen.
Beispiel:
Der Agent erstellt eine E-Mail.
Der Mensch prüft sie.
Erst danach wird sie versendet.
Oder:
Der Agent bereitet eine Bestellung vor.
Ein Mitarbeiter bestätigt sie.
Erst dann wird tatsächlich bestellt.
Gerade bei finanziellen, rechtlichen oder sicherheitskritischen Entscheidungen ist dieses Prinzip besonders wichtig.
Können KI-Agenten Menschen ersetzen?
In einzelnen Tätigkeiten: durchaus.
In kompletten Berufen ist die Antwort wesentlich komplizierter.
Viele Arbeitsplätze bestehen aus zahlreichen unterschiedlichen Aufgaben.
Ein Vertriebsmitarbeiter beispielsweise:
- recherchiert,
- telefoniert,
- verhandelt,
- baut Beziehungen auf,
- beurteilt Situationen,
- dokumentiert,
- plant,
- entscheidet.
KI-Agenten könnten einige dieser Tätigkeiten automatisieren oder erheblich beschleunigen.
Das bedeutet aber nicht automatisch, dass die gesamte Tätigkeit verschwindet.
Wahrscheinlicher ist zumindest kurzfristig, dass sich viele Berufsbilder verändern.
Menschen werden zunehmend mit KI-Systemen zusammenarbeiten.
Der Unterschied zwischen Assistent und Agent
Eine einfache Eselsbrücke lautet:
Ein KI-Assistent hilft Ihnen bei der Arbeit.
Ein KI-Agent erledigt Teile der Arbeit für Sie.
Diese Definition ist technisch nicht perfekt, macht den Unterschied aber anschaulich.
Der Assistent wartet überwiegend auf Ihre Anweisungen.
Der Agent erhält ein Ziel und besitzt einen gewissen Handlungsspielraum, um dieses Ziel zu erreichen.
Braucht ein KI-Agent immer ein LLM?
Nein.
Software-Agenten gibt es schon wesentlich länger als moderne Sprachmodelle.
Auch klassische Programme können autonom auf Ereignisse reagieren und bestimmte Ziele verfolgen.
Der aktuelle Boom rund um KI-Agenten hängt jedoch stark mit Large Language Models zusammen.
LLMs ermöglichen Agenten, natürliche Sprache zu verstehen und sehr unterschiedliche Aufgaben flexibel zu bearbeiten.
Dadurch lassen sich Systeme entwickeln, die nicht für jeden einzelnen Fall vollständig vorprogrammiert werden müssen.
Was sind die Grenzen heutiger KI-Agenten?
Die Vorstellung eines vollkommen autonomen digitalen Mitarbeiters klingt faszinierend.
In der Praxis bestehen jedoch erhebliche Grenzen.
Fehler und Halluzinationen
Agenten können falsche Informationen erzeugen oder Entscheidungen auf falschen Annahmen aufbauen.
Fehlinterpretationen
Ein Agent kann das Ziel des Nutzers falsch verstehen.
Kosten
Jeder Verarbeitungsschritt benötigt Rechenleistung. Komplexe Agenten können zahlreiche Modellaufrufe durchführen.
Geschwindigkeit
Mehrstufige Aufgaben benötigen Zeit.
Sicherheit
Der Zugriff auf externe Systeme schafft zusätzliche Risiken.
Datenschutz
Agenten können mit sensiblen Unternehmens- oder Kundendaten arbeiten.
Kontrolle
Je autonomer ein System arbeitet, desto schwieriger kann es werden, jeden einzelnen Schritt vorherzusehen.
Soll man einem KI-Agenten vollständig vertrauen?
Nein.
Zumindest nicht blind.
Ein guter KI-Agent sollte nicht dadurch auffallen, dass er möglichst autonom ist.
Viel wichtiger ist, dass er kontrollierbar, nachvollziehbar und zuverlässig arbeitet.
Für Unternehmen bedeutet das:
Automatisierung sollte dort eingesetzt werden, wo das Risiko überschaubar ist.
Bei kritischen Entscheidungen sollte ein Mensch eingebunden bleiben.
Wie könnten KI-Agenten unseren Arbeitsalltag verändern?
Der wahrscheinlich wichtigste Effekt liegt nicht darin, dass wir künftig ständig mit humanoiden Robotern arbeiten.
Die Veränderung wird zunächst wesentlich unspektakulärer aussehen.
Software könnte immer mehr Routineaufgaben selbst übernehmen.
Statt fünf verschiedene Programme zu bedienen, könnte ein Mitarbeiter beispielsweise sagen:
„Bereite mir alles für das Kundengespräch um 14 Uhr vor.“
Ein Agent könnte dann Informationen aus verschiedenen erlaubten Quellen zusammentragen und strukturiert bereitstellen.
Die Bedienung von Software verschiebt sich dadurch möglicherweise von:
„Welche Schaltflächen muss ich anklicken?“
zu:
„Welches Ergebnis möchte ich erreichen?“
Das wäre eine fundamentale Veränderung der Mensch-Computer-Interaktion.
Vom Chatbot zum digitalen Mitarbeiter?
Der Begriff „digitaler Mitarbeiter“ wird im Marketing gerne verwendet.
Technisch sollte man damit vorsichtig sein.
Heutige Agentensysteme besitzen weder menschliches Verständnis noch Verantwortungsbewusstsein.
Sie können jedoch immer komplexere digitale Aufgabenketten übernehmen.
Der Unterschied ist wichtig.
Ein KI-Agent ist kein Mitarbeiter im menschlichen Sinne.
Er ist ein Softwaresystem mit unterschiedlich weitreichenden Fähigkeiten und Berechtigungen.
Warum KI-Agenten für Unternehmen besonders interessant sind
Der größte wirtschaftliche Nutzen generativer KI könnte langfristig weniger in der reinen Texterstellung liegen als in der Automatisierung wissensbasierter Arbeitsprozesse.
Viele Unternehmen besitzen zahlreiche Prozesse, bei denen Mitarbeiter Informationen aus mehreren Systemen zusammensuchen müssen.
Zum Beispiel:
- E-Mail lesen.
- Kundendaten nachschlagen.
- Dokument öffnen.
- Informationen vergleichen.
- Entscheidung vorbereiten.
- Antwort verfassen.
- Vorgang dokumentieren.
Genau solche Prozesse sind für agentische Systeme interessant.
Nicht unbedingt, weil die KI den gesamten Prozess alleine übernehmen soll.
Sondern weil sie mehrere Arbeitsschritte miteinander verbinden kann.
Die Zukunft der KI könnte agentisch sein
Die erste Phase generativer KI war geprägt von einer einfachen Frage:
„Was kann die KI schreiben?“
Die nächste Phase stellt eine andere Frage:
„Was kann die KI erledigen?“
Genau deshalb gehören KI-Agenten zu den wichtigsten Entwicklungen der aktuellen KI-Landschaft.
Sprachmodelle werden dabei zunehmend mit Werkzeugen, Datenquellen und Software verbunden.
Aus einem System, das hauptsächlich Antworten generiert, entsteht dadurch ein System, das innerhalb definierter Grenzen handeln kann.
Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatbot.
Während ein klassischer Chatbot hauptsächlich auf Eingaben reagiert und Antworten erzeugt, kann ein Agent ein Ziel verfolgen, Aufgaben in einzelne Schritte zerlegen, Werkzeuge verwenden und abhängig von Zwischenergebnissen weitere Aktionen auswählen.
Die Kombination aus Large Language Models, externen Tools, Datenquellen und Automatisierung eröffnet enorme Möglichkeiten.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Sicherheit und Kontrolle.
Denn sobald eine KI nicht nur etwas sagt, sondern tatsächlich etwas tut, bekommen Fehler eine völlig neue Bedeutung.
Die entscheidende Frage der kommenden Jahre wird deshalb nicht nur lauten:
Wie intelligent werden KI-Agenten?
Sondern auch:
Wie viel Entscheidungsfreiheit wollen wir ihnen geben?
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist ein KI-Agent einfach erklärt?
Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das ein Ziel erhält und innerhalb bestimmter Grenzen selbstständig Schritte auswählen und Werkzeuge einsetzen kann, um dieses Ziel zu erreichen.
Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und einem KI-Agenten?
Ein klassischer Chatbot beantwortet hauptsächlich Fragen. Ein KI-Agent kann darüber hinaus Aufgaben planen, externe Werkzeuge nutzen und mehrere Aktionen nacheinander durchführen. Moderne KI-Assistenten können allerdings ebenfalls agentische Funktionen besitzen.
Was bedeutet Agentic AI?
Agentic AI beziehungsweise agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die zielorientiert handeln und innerhalb definierter Grenzen selbst entscheiden können, welche Schritte oder Werkzeuge zur Bearbeitung einer Aufgabe erforderlich sind.
Können KI-Agenten selbstständig arbeiten?
Bis zu einem gewissen Grad ja. Wie autonom ein Agent tatsächlich arbeiten kann, hängt von seiner Software, seinen Werkzeugen, Berechtigungen und den eingebauten Sicherheitsmechanismen ab.
Sind KI-Agenten gefährlich?
Nicht grundsätzlich. Risiken entstehen insbesondere dann, wenn ein Agent weitreichende Berechtigungen besitzt und fehlerhafte Entscheidungen reale Aktionen auslösen können. Deshalb sind Zugriffsbeschränkungen und menschliche Freigaben bei kritischen Vorgängen wichtig.
Was ist ein Multi-Agent-System?
Bei einem Multi-Agent-System arbeiten mehrere spezialisierte Agenten an einer Aufgabe. Ein Agent könnte beispielsweise recherchieren, ein anderer analysieren und ein dritter Ergebnisse überprüfen.
Werden KI-Agenten Arbeitsplätze ersetzen?
KI-Agenten können bestimmte Tätigkeiten automatisieren. Wahrscheinlicher als die vollständige Automatisierung vieler Berufe ist zunächst, dass einzelne Aufgaben innerhalb dieser Berufe von KI übernommen oder unterstützt werden.
