TL; DR: Agentische KI ist künstliche Intelligenz, die ein Ziel autonom verfolgt, indem sie es in Schritte unterteilt, Aktionen plant, externe Tools nutzt und sich dabei anpasst – und das mit minimaler menschlicher Aufsicht. Der entscheidende Unterschied: Generative KI ist reaktiv (sie beantwortet eine Anfrage und stoppt dann), während agentische KI innerhalb eines spezifischen Prozesses autonom agiert (sie plant und handelt). Dies wird durch KI-Agenten erreicht – einzelne Softwareeinheiten, die jeweils eine Aufgabe ausführen. Die Technologie entwickelt sich rasant: Gartner prognostiziert, dass bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentische KI enthalten werden, gegenüber weniger als 1 % im Jahr 2024, wobei mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden. Dieselben Daten mahnen jedoch zur Vorsicht – Gartner erwartet mehr als 40% Bis Ende 2027 werden voraussichtlich zahlreiche Projekte im Bereich agentenbasierter KI aufgrund von Kosten, unklarem Nutzen und Risikokontrollen eingestellt. Dieser Leitfaden erklärt, was agentenbasierte KI ist, wie sie sich von generativer KI und KI-Agenten unterscheidet und wo Unternehmen sie tatsächlich einsetzen.
Gerade als wir uns an generative KI gewöhnt hatten (die Texte schreibt und bearbeitet, Bilder und Videos erstellt, bei der Datenanalyse hilft und intelligente Suchvorgänge durchführt), ist eine neue Form der künstlichen Intelligenz entstanden: agentenbasierte KI. Und sie entwickelt sich rasant. Das prognostiziert Gartner Bis 2028 werden 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen wird agentenbasierte KI beinhaltenIm Vergleich zu weniger als 1 % im Jahr 2024 werden mindestens 15 % der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen. Pitch Avatar Das Team hat diesen Leitfaden erstellt, um zu erklären, was Agenten-KI ist, wie sie sich von anderen KI-Modellen unterscheidet und wie Unternehmen sie tatsächlich einsetzen. Außerdem werden die häufigsten Fragen zu diesem Thema beantwortet.
Generative KI vs. agentenbasierte KI: Was ist der Unterschied?
Generative KI, aufgebaut auf große Sprachmodelle (LLMs) funktioniert nach einem einfachen Prinzip: Anfrage → Antwort. Es reagiert auf die Anfrage eines Nutzers, sucht dann nach Informationen und generiert Inhalte. Es führt keine eigenständigen Aktionen außerhalb eines Dialogs aus (weitere Informationen dazu finden Sie in unserem Leitfaden zur Verwendung generativer KI).
Agentische KI ist anders. Es handelt sich um ein System, das autonom handeln und Handlungsabläufe ausführen sowie menschenähnlich schlussfolgern kann. Üblicherweise sind dies spezialisierte Werkzeuge.
Im Rahmen der ihnen zugewiesenen Aufgaben können sie:
- Legen Sie ein konkretes Ziel fest.
- Zerlege es in einzelne Schritte.
- Maßnahmen planen.
- Externe Tools verwenden.
- Interagiere mit Menschen, anderen Systemen und anderen Akteuren.
- Passen Sie Ihr Vorgehen an, während sie die Aufgabe erledigen.
Einfach gesagt:
- Generative KI ist ein „passiver digitaler Berater“ oder „Ideengenerierungsassistent“, der darauf wartet, angesprochen zu werden.
- Agentic AI ist ein „aktiver digitaler Ausführender“, der innerhalb eines gegebenen Prozesses oder einer Aufgabe selbstständig agiert.
| Generative KI | Agentische KI | |
|---|---|---|
| Model | Reagiert auf Eingabeaufforderungen | Maßnahmen zur Erreichung des Ziels |
| Ausgang | Inhalt (Text, Bilder, Code) | Aktionen (abgeschlossene Schritte) |
| Autonomy | Niemand außerhalb des Dialogs | Mehrstufig, unabhängig |
| Analogie | Passiver digitaler Berater | Aktiver digitaler Ausführender |
Terminologie und Definitionen entwickeln sich noch weiter, aber in einem Punkt sind sich fast alle Experten einig: Das bestimmende Merkmal agentenbasierter KI ist ein hohes Maß an Autonomie und die Fähigkeit, mehrstufige Prozesse Schritt für Schritt auszuführen.
Wie funktioniert agentenbasierte KI?
Die meisten agentenbasierten KI-Systeme arbeiten in einer kontinuierlichen Schleife, die aus vier Schritten besteht:
- Wahrnehmen. Das System erfasst Informationen aus Dokumenten, Anwendungen, APIs, Datenbanken oder Sensoren, um die aktuelle Situation zu verstehen. Dabei wird nicht nur eine einzelne Anfrage verarbeitet – der Agent extrahiert den notwendigen Kontext aus allen verfügbaren Systemen, beispielsweise durch Überprüfung des CRM-Datensatzes, der Bestandsdatenbank und des letzten E-Mail-Verlaufs, bevor er eine Entscheidung trifft.
- Logisches Denken und Planen. Es definiert ein Ziel (basierend auf einer Benutzeranweisung oder einer vordefinierten Aufgabe) und unterteilt dieses Ziel anschließend in eine geordnete Abfolge von Schritten. Eine so einfache Anfrage wie „Follow-up-Leads haben diese Woche die Kommunikation eingestellt“ wird zu einem mehrstufigen Plan: Abfrage des CRM-Systems nach inaktiven Leads, Segmentierung nach Deal-Phase, Erstellung einer personalisierten Nachricht für jedes Segment und Planung des Versands.
- Aktion. Diese Schritte werden mithilfe externer Tools ausgeführt – und genau das unterscheidet agentenbasierte KI. Anstatt zu beschreiben, was geschehen soll, versendet sie tatsächlich eine E-Mail, aktualisiert einen Datensatz, ruft eine Datei ab oder startet einen Workflow auf einem laufenden System. Die Fähigkeit, Aktionen in externer Software auszuführen, anstatt nur darüber Text zu generieren, ist ein entscheidendes Merkmal.
- Training und Anpassung. Es wertet das Ergebnis aus, berücksichtigt Feedback und passt seine Vorgehensweise für den nächsten Schritt an. Wenn ein Geplanter Schritt schlägt fehl (Wenn eine API ein Timeout verursacht oder ein Datensatz ein erforderliches Feld nicht enthält), stoppt ein gut programmierter Agent nicht einfach; er protokolliert das Problem und versucht entweder einen alternativen Weg oder leitet die Anfrage an einen Menschen weiter.
Um den Ablauf anhand eines Beispiels zu verdeutlichen: Ein Sachbearbeiter, der mit der Bearbeitung eines Spesenberichts beauftragt ist, prüft den eingereichten Beleg und die zugehörige Police, stellt fest, dass der Betrag den Schwellenwert für die automatische Genehmigung überschreitet, plant den korrekten Bearbeitungsweg, leitet den Bericht mit einer Zusammenfassung an den zuständigen Manager weiter und optimiert anschließend, je nachdem, ob dieser den Bericht genehmigt oder abgelehnt hat. Dieser Ablauf unterscheidet eine Agenten-KI von einem Chatbot. Ein Chatbot antwortet; ein Agentensystem erfasst Informationen, trifft Entscheidungen, handelt und verbessert sich kontinuierlich.
Was ist ein KI-Agent und wie unterscheidet er sich von agentischer KI?
Zunächst wurden die beiden Begriffe synonym verwendet. In jüngerer Zeit haben sie sich jedoch als unterschiedlich herausgestellt:
KI-Agent – ein einzelnes System, das innerhalb einer bestimmten Aufgabe autonom arbeitet. Beispiele:
- Ein KI-Agent, der eingehende Anfragen automatisch sortiert und weiterleitet.
- Ein KI-Agent, der Daten von Sensoren des Steuerungssystems sammelt und Berichte generiert.
- Ein KI-Agent, der Werbekampagnen auf Basis der Reaktionen potenzieller Kunden steuert.
Agentische KI – das umfassendere Konzept. Heute bezeichnet es häufiger eine Infrastruktur, die mehrere KI-Agenten kombiniert, die miteinander, mit Menschen sowie mit internen und externen Diensten interagieren. Zum Beispiel ein komplettes System zur Steuerung von automatisierter Fertigung, Logistik, Stromverteilung und anderen komplexen Prozessen.
In einfachen Worten:
- KI-Agent – „ein individueller digitaler Mitarbeiter“.
- Agentic AI – „eine Abteilung oder Organisation digitaler Mitarbeiter“.
Eine nützliche Methode, um diese Unterscheidung zu verdeutlichen: KI Agent ist ein Substantiv (man baut Agenten, man setzt drei davon ein), während Agenten Agentenfähigkeit beschreibt das Verhalten eines Systems (man macht die Software dadurch handlungsfähiger). Ein Agent ist die Einheit, die Aufgaben ausführt; agentenbasierte KI ist das koordinierte Verhalten eines oder mehrerer Agenten, die planen und handeln, um ein Ziel zu erreichen. In der Praxis verschwimmt die Grenze (ein einzelner komplexer Agent kann als agentenbasiert bezeichnet werden, und die meisten realen Implementierungen bewegen sich irgendwo zwischen einem einzelnen skriptgesteuerten Agenten und einem koordinierten Ökosystem), aber die Grundidee bleibt dieselbe: Agenten sind Bausteine, und agentenbasierte KI entsteht, wenn diese Bausteine planen, Entscheidungen treffen und mit begrenzter Kontrolle handeln.
Was benötigt man zur Erstellung eines KI-Agenten?
Die Erstellung eines KI-Agenten erfordert die Kombination und Konfiguration mehrerer Komponenten:
- KI-Modell. In der Regel ein LLM, zuständig für das Verständnis von Aufgaben und die Planung von Maßnahmen.
- Ihre Daten. Verifizierte Informationen wurden geladen, außerdem Zugriff auf interne Datenbanken, Dokumente, CRM-, ERP- und andere Systeme.
- Integrationen. APIs und Verbindungen zu externen Diensten ermöglichen es dem Agenten, sowohl zu agieren als auch zu analysieren – E-Mails zu versenden, Datensätze zu aktualisieren, Prozesse zu starten und auf Anfragen von Kunden, Mitarbeitern oder Auftragnehmern zu reagieren.
- Regeln und Einschränkungen. Klare Definitionen dessen, was der Beauftragte tun darf, welche Entscheidungen und Handlungen einer Genehmigung bedürfen und welche Handlungen verboten sind.
- Kontrollsystem. Überwachung, Protokollierung von Aktionen sowie Zugriffs- und Risikomanagement.
Die ersten drei Komponenten bestimmen, was ein Agent ist. können. Die letzten beiden entscheiden, was es tut. sollte Teams, die die Modellerstellung und -integration überstürzen, dabei aber an Regeln und Kontrollen sparen, stellen später fest, dass der Agent über seine beabsichtigten Fähigkeiten hinaus agiert (71% der Organisationen Sie sagen, dass sie autonomen Agenten für den Unternehmenseinsatz nicht vollständig vertrauen können) – deshalb sind Einschränkungs- und Kontrollniveaus genauso wichtig wie Fähigkeitsniveaus.
Lässt sich der Prozess der Entwicklung von KI-Agenten vereinfachen?
Ja. Eine wachsende Zahl von Plattformen und KI-Agentenentwicklern bietet Folgendes an:
- Vorgefertigte Lösungsvorlagen.
- Vorkonfigurierte Agentenrollen.
- Integrierte Anbindungen an gängige digitale Dienste.
- Bibliotheken mit vorgefertigten Erscheinungsbildern und Stimmen, damit Agenten die Form von „digitale Menschenoder „digitale Charaktere“.
Mithilfe dieser Tools können Sie KI-Agenten schnell erstellen, trainieren und einsetzen, ohne alles von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Pitch Avatar ist eine solche Option für einen benutzerdefinierten Avatar und eine benutzerdefinierte Sprachausgabe.
Ein kleiner Hinweis: Der Markt ist unruhig. Gartner hat vor „Agent Washing“ gewarnt. Anbieter vermarkten gewöhnliche Chatbots, Assistenten oder RPA-Tools als „agentisch“. Schätzungen zufolge sind nur etwa 130 der Tausenden Anbieter von agentischer KI wirklich seriös. Wählen Sie Ihre Tools mit Bedacht und testen Sie sie auf tatsächliche Autonomie, nicht nur auf Marketingversprechen.
Sollten KI-Agenten menschliche Eigenschaften erhalten?
Diese Frage stellt sich üblicherweise dann, wenn die Schnittstelle des Agenten ein „digitaler Mensch“ ist (ein virtueller Avatar) oder eine digitale Stimme. Ist es sinnvoll, ihr eine „Persönlichkeit“ und ein „Verhalten“ zu geben, oder sollte sie neutral und teilnahmslos bleiben?
Ja – in den meisten Fällen ist eine gewisse Persönlichkeit hilfreich. Sie sorgt für eine reibungslosere Interaktion zwischen dem Agenten und den Kunden und hilft, Missverständnisse zu vermeiden. „Uncanny Valley“-EffektDie „Vermenschlichung“ eines Agenten ist jedoch kein Selbstzweck. Sie dient dazu, Vertrauen aufzubauen, Interaktionen zu vereinfachen und die Teameffektivität zu steigern. Wenn die Benutzeroberfläche einem „digitalen Menschen“ gleicht, sind Avatar und Stimme das, was die Nutzer tatsächlich erleben.
Ein typischer Agent ist wie folgt konfiguriert:
- Kommunikationsstil (formal, freundlich, fachkundig).
- Verhaltensmerkmale (vorsichtig, proaktiv, analytisch).
- Grad der Proaktivität.
- Interaktionston mit Nutzern.
Die „Persönlichkeit“ eines Agenten ist lediglich ein Schnittstellenelement und eine vorprogrammierte Rolle – keine echten Emotionen oder Bewusstsein. Ihr Zweck ist es, dem Entwickler bei der Lösung seiner Probleme zu helfen und nicht die Illusion eines bewussten Wesens zu erzeugen. Personen, die mit einem Agenten interagieren, sollten sich stets darüber im Klaren sein, dass sie es mit künstlicher Intelligenz und nicht mit einem Menschen zu tun haben.
Wie schwierig ist die Implementierung von agentenbasierter KI in einem Unternehmen?
Der Schwierigkeitsgrad hängt üblicherweise vom Umfang der Aufgabe ab. Kleine, monofunktionale Lösungen lassen sich relativ schnell implementieren. Komplexe Agentensysteme erfordern mehr Aufwand:
- Überprüfung von Geschäftsprozessen.
- Integration mit mehreren Systemen.
- Sicherheitskonfiguration.
- Verantwortungsbereiche definieren.
- Entwicklung von Leistungsindikatoren (KPIs) und Kontrollmechanismen.
Die größte Herausforderung liegt selten in der Technologie selbst. Implementierungsprobleme entstehen meist durch organisatorische Veränderungen und nicht durch die Funktionalität. Die Daten bestätigen dies auf zwei Ebenen. Gartner erwartet mehr als 40% von agentenbasierten KI-Projekten, die bis Ende 2027 eingestellt werden sollenunter Berufung auf steigende Kosten, unklaren Geschäftswert und schwache Risikokontrollen. McKinseys Stand der KI 2025 Die Studie zeigt, dass zwar 62 % der Unternehmen zumindest mit KI-Agenten experimentieren, aber nur 23 % diese unternehmensweit skalieren und lediglich 10 % die Agenten in einzelnen Geschäftsbereichen einsetzen. Die Lehre daraus: Beginnen Sie dort, wo der Nutzen klar ist und die Risiken minimiert werden.
Sind alle KI-Agenten gleich komplex?
Natürlich nicht. Wie die meisten Technologien kommen auch KI-Agenten in einer bestimmten Reihenfolge vor. verschiedene Level:
- Basisagenten – eine Aufgabe gemäß einem vorgegebenen Szenario ausführen.
- Mehrstufige Agenten – Abfolgen von Aktionen planen.
- Kollaborative Agenten (Multiagentensysteme) – miteinander interagieren, Aufgaben verteilen und mit anderen Systemen und Personen zusammenarbeiten.
- Unternehmensagenten-Ökosysteme – die Steuerung komplexer Prozesse auf Abteilungs- oder Unternehmensebene.
Je höher die Autonomie und je umfassender der Zugriff eines Agenten auf Systeme ist, desto strenger sind die Anforderungen an Kontrolle und Risikomanagement.
Anwendungsfälle für agentenbasierte KI: Wo sie eingesetzt wird
Einer der häufige Missverständnisse Ein häufig geäußerter Kritikpunkt an KI-Agenten ist, dass ihre Anwendungsmöglichkeiten begrenzt seien – dass Agenten lediglich als Chatbots für Support oder Vertrieb taugen. Tatsächlich sind die Einsatzmöglichkeiten jedoch viel vielfältiger. Einige Beispiele:
- Geschäftsprozessmanagement – Automatisierung des Dokumentenflusses, Antragsbearbeitung, Vertragsgenehmigung, Berichtswesen.
- Finanz- und Risikomanagement – Transaktionsanalyse, Anomalieerkennung, Vorbereitung von Investitionsanalysen, Budgetverwaltung.
- Verkauf und Marketing – Verwaltung von Werbekampagnen, Personalisierung von Angeboten, Kundensegmentierung, automatische Leistungsanalyse. Gartner geht davon aus, dass bis 2028 60 % der Marken agentenbasierte KI für personalisierte Kundeninteraktionen einsetzen werden., wodurch das Marketing von kanalbasierten Kampagnen hin zu personalisierter, autonomer Interaktion verlagert wird.
- Personalmanagement – Vorauswahl der Lebensläufe, Schulungsplanung, Automatisierung des Mitarbeiter-Onboardings, Engagement-Analysen.
- Kundendienst – automatische Bearbeitung von Anfragen Lösung von Routineproblemenund die Weiterleitung komplexer Fälle an Spezialisten.
- Logistik und Fertigung – Bedarfsplanung, automatisierte Produktionssteuerung, Bestandsmanagement, Routenoptimierung, Geräteüberwachung.
- Analytik und Forschung – Datenerfassung und -strukturierung, analytische Berichterstattung, Markt- und Wettbewerbsbeobachtung.
- Projektmanagement – Planungsphasen, Terminkontrolle, Ressourcenzuweisung, Risikoidentifizierung.
Dies ist bei Weitem keine vollständige Liste. Agentische KI ist besonders effektiv überall dort, wo mehrstufige Prozesse Analysen, Entscheidungsfindung und systemübergreifende Interaktion erfordern.
Das Hauptprinzip: Agentische KI ist ein Werkzeug für den Menschen.
Das wichtigste Prinzip bei der Arbeit mit agentenbasierter KI: Sie sollte ein Werkzeug sein, kein Allheilmittel. Ersatz für Menschen.
Das Modell, das am besten funktioniert, sieht folgendermaßen aus:
- Die Agenten werden von den Nutzern erstellt und konfiguriert, wobei Ziele und Aufgaben definiert werden.
- Agenten entwickeln Pläne und führen Aktionen durch.
- Menschen überwachen den Prozess.
- Die Ergebnisse werden von anderen Personen überprüft.
- Die Verantwortung bleibt bei den Menschen.
Mit diesem Ansatz bleibt die Kontrolle zuverlässig, Risiken (einschließlich rechtlicher Risiken) werden minimiert, das System bleibt überschaubar und es ist klar, wer für die Qualität der Entscheidungen verantwortlich ist.
Agentenbasierte KI kann die Produktivität steigern und den operativen Aufwand reduzieren. Strategische Entscheidungen, die abschließende Überprüfung und die Verantwortung müssen jedoch weiterhin beim Menschen liegen.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
