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AI Agents (KI-Agenten)

KI, die Aufgaben plant und Tools autonom nutzt.
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AI Agents (KI-Agenten) sind KI-Systeme, die Ziele verstehen, Aufgaben eigenständig planen und dafür Tools (z. B. APIs, Datenbanken, Browser oder Automations-Workflows) autonom nutzen, um ein Ergebnis zu liefern. Im Unterschied zu reinen Chatbots beschränken sie sich nicht auf Textantworten, sondern führen Schritte aus, treffen Zwischenentscheidungen und iterieren, bis das Ziel erreicht ist.

Was bedeutet „AI Agents“ (KI-Agenten)?

„Agent“ bedeutet in der Informatik ein handelndes Software-System. Bei AI Agents übernimmt ein KI-Modell (häufig ein Large Language Model) die Rolle eines „Planers“: Es interpretiert eine Aufgabe („Erstelle einen Report“, „Buche Termine“, „Überwache Leads“) und koordiniert die nötigen Aktionen. Ein KI-Agent kann dabei Informationen sammeln, Daten verarbeiten, Entscheidungen begründen und Aktionen in externen Systemen auslösen.

Wie funktioniert ein KI-Agent? (typischer Ablauf)

  • 1) Ziel & Kontext aufnehmen: Der Agent erhält eine Aufgabe, Randbedingungen (Deadline, Format, Budget) und ggf. Zugriff auf Unternehmenswissen.
  • 2) Plan erstellen: Er zerlegt das Ziel in Teilaufgaben (Recherche, Datenabruf, Auswertung, Ausgabe).
  • 3) Tools auswählen & nutzen: Je nach Teilaufgabe ruft er Tools auf (z. B. Websuche, CRM-API, Tabellenkalkulation, E-Mail-Versand, Automationsplattformen wie n8n).
  • 4) Ergebnisse prüfen: Der Agent bewertet Zwischenergebnisse (Plausibilität, Vollständigkeit, Format) und korrigiert bei Bedarf.
  • 5) Output liefern & dokumentieren: Er gibt das Ergebnis aus (z. B. Bericht, Ticket, E-Mail) und protokolliert Schritte für Nachvollziehbarkeit.

Beispiele aus der Praxis (Automation & Business)

  • Support-Agent: Liest ein Ticket, fragt fehlende Informationen nach, durchsucht eine Wissensdatenbank, erstellt eine passende Antwort und legt bei Bedarf einen Bug im Issue-Tracker an.
  • Sales-/CRM-Agent: Qualifiziert Leads, reichert Daten aus Quellen an, erstellt personalisierte Outreach-Mails und plant Follow-ups in Kalender/CRM.
  • Ops-/Monitoring-Agent: Überwacht Metriken, erkennt Anomalien, startet Runbooks (z. B. Neustart eines Services) und informiert das Team mit einem Incident-Report.
  • Content-Agent: Erstellt Briefings, sammelt Quellen, generiert Entwürfe, überprüft Tonalität/SEO-Vorgaben und legt Aufgaben im Projektmanagement-Tool an.

Warum sind KI-Agenten wichtig?

KI-Agenten bringen KI von „Antworten geben“ zu „Arbeit erledigen“. Sie steigern Geschwindigkeit und Konsistenz, reduzieren manuelle Routinearbeit und ermöglichen End-to-End-Automation über mehrere Systeme hinweg. Besonders in Kombination mit klaren Prozessen, Tool-Zugriffen und Guardrails (z. B. Freigaben, Rollen, Logging) können sie wiederkehrende Aufgaben zuverlässig übernehmen.

Grenzen & Risiken (kurz, aber entscheidend)

  • Fehler & Halluzinationen: Ein Agent kann falsche Annahmen treffen – daher sind Validierung, Tests und ggf. Human-in-the-Loop wichtig.
  • Sicherheit: Tool-Zugriffe brauchen Rechtekonzepte, Rate-Limits und Schutz vor Prompt Injection.
  • Compliance & Daten: Sensible Daten erfordern Datenschutz, Protokollierung und klare Aufbewahrungsregeln.

Was kostet ein KI-Agent?

Die Kosten hängen von Modell-/API-Nutzung (Tokens), Tool-Integrationen, Hosting, Monitoring und Entwicklungsaufwand ab. Einfache Agenten-Workflows starten oft im niedrigen dreistelligen Bereich pro Monat (API/Automation), während unternehmensweite Agenten mit Rollen, Audits und Integrationen deutlich höher liegen können.