Was ist Agentic AI? Der Leitfaden zu agentenbasierter Künstlicher Intelligenz
Bis 2025 werden 60 % der neuen KI-Einführungen in Unternehmen Agentic AI enthalten, da es Aufgaben um 65–86 % schneller erledigen kann. SaM Solutions erläutert, was Agentic AI ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es für Unternehmen bietet.
Was ist Agentic AI?
Die agentische KI bezeichnet eine Form der Künstlichen Intelligenz, bei der die Systeme eine eigene Handlungsfähigkeit besitzen. Eine solche Systeme kann nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch selbständig Entscheidungen treffen, Zwischenziele setzen und Aktionen ausführen, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen.
Dank des Interesses großer Unternehmen wächst der Markt für Agentic AI laut Emergen Research mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 57 %. Bis 2032 wird er ein Volumen von 48,2 Milliarden US-Dollar erreichen – ein Beleg für die große Bedeutung von Agentic AI.
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Was sind Agentic-AI-Systeme?
Agentic-AI-Systeme sind Software-Systeme, die einen oder mehrere solcher autonomen KI-Agenten beinhalten. Sie kombinieren mehrere Komponenten, um diese Agenten handlungsfähig zu machen. Typischerweise besteht ein agentisches KI-System aus folgenden Bausteinen:
- KI-Modell als Gehirn,
- Gedächtnis,
- Tool-Integration,
- Planungs- und Entscheidungslogik.
Ein agentisches KI-System erhält in der Regel durch Prompting in natürlicher Sprache formulierte Ziele und durchläuft dann autonom einen Zyklus aus Planen, Handeln und Lernen.
So funktionieren AI-Agents
Im Kern folgen sie einem iterativen Prozess aus Zielsetzung, Planung, Aktion und Lernen. Diese Schritte laufen in einem fortlaufenden Regelkreis ab, bis das gesetzte Ziel erreicht oder abgebrochen wird.
Autonomie und Zielinitialisierung
Am Anfang steht die Zielvorgabe. Ein Agentic-AI-System erhält ein übergeordnetes Ziel oder Problem – etwa „Finde die optimalen Maßnahmen zur Verkaufssteigerung im nächsten Quartal“. Anders als traditionelle Systeme braucht der Agent aber keine Schritt-für-Schritt-Anweisungen, sondern definiert selbstständig, wie er dieses Ziel erreichen will. Er formuliert intern Pläne oder Hypothesen, welche Unteraufgaben gelöst werden müssen.
Planung und Entscheidungsfindung
Hier entwirft der Agent konkrete Schritte, um das Ziel zu erreichen. Moderne agentische Systeme nutzen dazu häufig Ketten von Gedankenschritten (Chain-of-Thought), bei denen der Agent intern verschiedene Überlegungen anstellt und Optionen abwägt. Diese Entscheidungsfindung erfolgt anhand von eingebauten Kriterien und Modellen.
Tool-Nutzung und Aktion
Sobald ein Schritt geplant ist, schreitet der Agent zur Aktion. Der Agent kann diverse Tools nutzen und echte Aktionen ausführen, anstatt nur theoretisch zu planen. Zum Beispiel kann er eine Websuche durchführen, eine Datenbankabfrage starten, Code ausführen oder mit einer Unternehmenssoftware interagieren. Die Tool-Nutzung erlaubt dem Agenten eine dynamische Interaktion mit seiner Umgebung – ein wesentlicher Unterschied zu statischen KI-Systemen.
Lernen und Reflexion
Der Agent verbessert sich im Idealfall mit jeder ausgeführten Aufgabe. Einerseits geschieht dies durch Verstärkungslernen – der Agent sammelt Erfahrungen darüber, welche Aktionen erfolgreich waren und welche nicht, und passt seine Strategie entsprechend an. Zum anderen setzen moderne Ansätze auf Selbstreflexion: Der Agent hält inne und analysiert seine eigenen Zwischenergebnisse und Gedankengänge, um Fehler zu erkennen.
Agentic AI vs. Traditionelle KI: Der fundamentale Unterschied
Der zentrale Unterschied zwischen traditioneller und agentischer KI liegt in der Autonomie.
- Klassische Systeme (ML-Modelle oder einfache Chatbots) arbeiten meist reaktiv: Sie liefern Prognosen oder Antworten, die der Mensch in Handlungen umsetzen muss.
- Agentic AI geht weiter und verwandelt Wissen direkt in Aktionen – etwa indem sie einen Wartungstermin plant, Ersatzteile bestellt und den Techniker informiert. Sie arbeitet proaktiv, mehrstufig und interagiert mit ihrer Umgebung, anstatt nur isolierte Outputs zu liefern.
Dadurch können Unternehmen ganze Workflows automatisieren, sich flexibler an Veränderungen anpassen und Prozesse schneller, fehlerärmer und innovativer gestalten.
Paradigmen und Architektur von AI Agents
In der Entwicklung von KI-Agenten haben sich verschiedene Paradigmen und Architekturansätze herausgebildet. Zwei viel diskutierte Vorgehensweisen in der aktuellen Generation von KI-Agenten sind ReAct und ReWOO, die unterschiedliche Philosophien der Planungs- und Ausführungslogik verkörpern.
ReAct (Reasoning + Acting)
Das ReAct-Paradigma kombiniert Reasoning (Schlussfolgern) und Acting (Handeln) in einem wiederholten Schleifenprozess. Ein ReAct-Agent durchläuft iterativ einen Zyklus aus Denken → Handeln → Beobachten, bis die Aufgabe gelöst ist.
Durch diese enge Verzahnung kann der Agent flexibel auf unerwartete Ergebnisse reagieren und seinen Plan bei Bedarf anpassen. ReAct eignet sich besonders für offene, wenig strukturierte Probleme, bei denen man im Voraus nicht alle Schritte planen kann.
ReWOO (Reasoning Without Observation)
ReWOO geht einen anderen Weg: Reasoning Without Observation eliminiert den ständigen Beobachtungsschritt und setzt stattdessen auf einen vorausgeplanten Ablauf. Ein ReWOO-Agent trennt die Verantwortlichkeiten meist in drei Module: einen Planner, der zu Beginn einen umfassenden Plan mit mehreren Schritten erstellt; einen Worker, der diesen Plan Schritt für Schritt ausführt; und einen Solver, der am Ende die Ergebnisse zusammennimmt und die finale Lösung formuliert. Dadurch versucht ReWOO, Iterationen zu minimieren – das System plant vorab so viel wie möglich und führt dann aus. Das kann zu einer höheren Geschwindigkeit führen, da unnötige Zwischenschleifen entfallen und einige Schritte parallel ablaufen können.
Komponenten: Planungsmodul, Gedächtnis, Tools
Unabhängig vom Paradigma teilen agentische KI-Architekturen bestimmte Kernkomponenten, die zusammenwirken, um dem Agenten seine Fähigkeiten zu verleihen. Die wichtigsten Bausteine sind:
- Das Planungs- und Entscheidungsmodul ermöglicht es dem Agenten, die erhaltene Aufgabe in Schritte zu zerlegen und komplexe Handlungssequenzen zu entwerfen.
- Das Gedächtnis funktioniert wie ein Speicher des Agenten. Man unterscheidet oft Kurzzeitgedächtnis (für den aktuellen Task/Durchlauf) und Langzeitgedächtnis (für dauerhaftes Wissen). Das Kurzzeitgedächtnis hält den Verlauf der aktuellen Interaktion fest – z.B. bisherige Teilergebnisse oder zuletzt gelesene Informationen – ähnlich wie der Arbeitsspeicher, der schnell zugänglich ist. Das Langzeitgedächtnis entspricht einer Wissensdatenbank, aus der der Agent bei Bedarf zusätzliche Fakten oder frühere Erfahrungen abrufen kann.
- Die Tools geben Agenten die Fähigkeit, über Schnittstellen auf externe Datenquellen zuzugreifen, Berechnungen durchzuführen oder Aktionen in Anwendungen auszulösen. So kann ein Agent beispielsweise Marktpreise via API abrufen, Termine eintragen oder Berichte erstellen – kontrolliert und ohne manuelles Eingreifen.
Zusammengenommen ermöglichen diese Komponenten einem KI-Agenten, wie ein intelligenter Akteur zu funktionieren: er plant über das Planungsmodul, erinnert sich über das Gedächtnis und wirkt über Tools auf seine Umgebung ein.
Arten und Typen von AI Agents
In der Fachliteratur werden KI-Agenten je nach ihrer Intelligenz und Entscheidungsfähigkeit in unterschiedliche Typen eingeteilt. Die Palette reicht von einfachen, regelbasierten Systemen bis hin zu lernfähigen und stark adaptiven Agenten.
Einfache Reflex-Agenten
Diese Agenten reagieren direkt auf Sensorinformationen nach festen Regeln. Sie folgen starren Wenn-Dann-Anweisungen (condition-action rules) und berücksichtigen keine vergangene Erfahrung.
Modellbasierte Reflex-Agenten
Diese erweitern den einfachen Reflex-Agenten um ein internes Weltmodell. Sie speichern also Informationen über den aktuellen Zustand ihrer Umgebung und können so auch in teilweise beobachtbaren Umgebungen agieren.
Zielorientierte Agenten
Diese Agenten agieren nicht nur nach Regeln, sondern richten ihr Verhalten an klaren Zielen aus. Sie besitzen Mechanismen zur Planung und Suche nach Aktionsfolgen, die zum Erreichen eines definierten Ziels führen.
Nutzenorientierte Agenten
Diese gehen noch einen Schritt weiter, indem sie nicht nur ein Ziel erreichen wollen, sondern dabei einen Nutzenwert optimieren. Jedem möglichen Ergebnis wird ein Utility-Wert zugeordnet, der angibt, wie wünschenswert dieser Zustand ist. Der Agent wählt die Aktion, die den höchsten erwarteten Nutzen bringt. Dies ist nützlich, wenn es Zielkonflikte oder mehrere gleichzeitige Ziele gibt.
Ein autonomes Fahrzeug könnte z.B. Geschwindigkeit, Sicherheit und Spritverbrauch als Nutzenkriterien haben und eine Route wählen, die einen optimalen Kompromiss darstellt. Nutzenorientierte Agenten sind dadurch flexibler als rein zielorientierte, da sie graduelle Bewertungen vornehmen können statt nur Erfolg/Misserfolg
Lernende Agenten
Dies sind die fortschrittlichsten Agententypen. Sie passen ihr Verhalten durch Erfahrung an und verbessern sich im Laufe der Zeit kontinuierlich. Ein lernender Agent verfügt typischerweise über Komponenten wie einen Lernmechanismus, einen Kritiker und einen Problemgenerator. Der Lernmechanismus passt das Wissens- oder Regelwerk des Agenten basierend auf Feedback an; der Kritiker bewertet die Aktionen, und der Problemgenerator regt den Agenten zu neuen Erfahrungen an, um sein Wissen zu erweitern.
Vorteile und Chancen von Agentic AI
Für Unternehmen verspricht Agentic AI eine Reihe von Vorteilen und neuen Chancen. Wenn KI-Agenten richtig eingesetzt werden, können sie ganze Geschäftsprozesse revolutionieren.
Risiken, Limitationen und Herausforderungen
Bei aller Begeisterung dürfen die Risiken und Grenzen von Agentic AI nicht übersehen werden. Autonome KI-Agenten bringen neue Herausforderungen mit sich, die es zu meistern gilt, um einen sicheren und effektiven Einsatz zu gewährleisten.
Sicherheit und Kontrolle
Wenn KI-Agenten eigenständig handeln, muss ihre Kontrolle gewährleistet sein, um fehlerhafte oder unautorisierte Aktionen zu verhindern. Unternehmen sollten klare Rollen und strikte Berechtigungen pro Tool definieren und die Identität jedes Agents an minimalrechtebasierte Rollen koppeln. Zudem bleibt menschliche Aufsicht wichtig, insbesondere in kritischen Bereichen, damit der Mensch als finaler Entscheidungspunkt erhalten bleibt.
Unendliche Schleifen und Fehlkaskaden
Agenten im ReAct-Modus können in Endlosschleifen geraten, wenn ihre Logik nicht optimal abgestimmt ist, etwa beim wiederholten Abrufen nicht vorhandener Informationen. Fehlerkaskaden entstehen, wenn anfängliche Fehler oder falsche Daten alle nachfolgenden Aktionen beeinträchtigen. Abbruchkriterien und Reflexionsmechanismen helfen, die Ergebnisse zu überprüfen, dennoch muss die Zuverlässigkeit agentischer KI in der Praxis sorgfältig überwacht werden, um Schleifen und Eskalationen frühzeitig zu erkennen.
Rechenkomplexität und Kosten
Ein oft unterschätzter Faktor agentischer KI sind die operativen Kosten. Agenten führen viele Modellabfragen und Tool-Nutzungen für eine Aufgabe aus, was Rechenzeit, Speicher und API-Kosten erheblich steigern kann. Unternehmen sollten Nutzen und Kosten abwägen, Effizienz durch optimierte Logik erhöhen und die Skalierbarkeit der Systeme sorgfältig planen, um Performance und ROI zu sichern.
Datenschutz
Agentic-AI-Systeme greifen oft auf vielfältige Daten zu, was Datenschutz- und Compliance-Fragen aufwirft. Unternehmen müssen sicherstellen, dass nur notwendige Daten genutzt, Datenflüsse protokolliert und Datenschutzgesetze wie DSGVO eingehalten werden. Besonders bei externen API-Diensten ist Vorsicht geboten; technische Maßnahmen wie Anonymisierung und Verschlüsselung sowie klare Richtlinien schaffen Vertrauen und minimieren Risiken.
Best Practices für den Einsatz von Agentic AI
Um die Vorteile von agentischen KI-Systemen sicher und effektiv zu nutzen, haben sich einige Best Practices herauskristallisiert.
Menschliche Aufsicht einplanen
Auch der intelligenteste KI-Agent sollte nicht völlig unbeaufsichtigt agieren. Eine Human-in-the-Loop-Strategie erhöht die Sicherheit. Das kann bedeuten, dass kritische Entscheidungen vom Menschen freigegeben werden müssen, oder dass zumindest anfangs jedes Agentenergebnis von einem Mitarbeiter gegengeprüft wird. Wichtig ist, Mechanismen für Monitoring und Eingriff vorzusehen.
Klare Zielvorgaben und Boundaries definieren
Ein Agent ohne klare Grenzen könnte versuchen, Probleme außerhalb seines Zuständigkeitsbereichs zu lösen oder kreative Ansätze wählen, die unerwünscht sind. Daher ist es Best Practice, jedem KI-Agenten ein enger definiertes Aufgabenspektrum zu geben. Dazu gehört, dem Agenten präzise Ziele zu setzen und klare Regeln bzw. Constraints einzugeben.
Umfassende Activity Logs führen
Transparenz ist entscheidend, wenn autonome Agenten im Hintergrund operieren. Daher sollten alle Aktionen und Entscheidungen eines Agenten in Protokollen mitgeschrieben werden. Solche Activity Logs sollten enthalten: welche Eingabe der Agent bekommen hat, welche Planungsschritte er daraus abgeleitet hat, welche Tools mit welchen Parametern er aufgerufen hat und was die Ergebnisse waren.
Anwendungsgebiete und Use Cases
Die Möglichkeiten für den Einsatz von Agentic AI erstrecken sich über zahlreiche Branchen und Funktionsbereiche. Immer dort, wo komplexe Abläufe automatisiert und intelligent gesteuert werden sollen, können KI-Agenten bahnbrechende Verbesserungen bringen. Hier finden Sie einige Agentic-AI-Beispiele.
Autonome Softwareentwicklung
Agentic AI ermöglicht es, dass mehrere spezialisierte Agenten gemeinsam Software entwickeln, testen und dokumentieren. Dabei übernehmen Menschen eher die Rolle von Supervisoren, während die KI-Agenten den Großteil der operativen Arbeit leisten. Das führt zu schnelleren Entwicklungszyklen, weniger Fehlern und reduzierten Kosten.
Wissenschaftliche Forschung und Entdeckung
In Laboren und Forschungsabteilungen kommen KI-Agenten als unermüdliche Assistenten zum Einsatz. Sie können Literatur durchsuchen, Experimente planen oder große Datensätze analysieren. Zum Beispiel könnte ein Forschungsagent alle veröffentlichten Studien zu einem bestimmten Protein durchforsten, Kernergebnisse extrahieren und Vorschläge für neue Experimente ableiten – eine Arbeit, die ein Mensch kaum bewältigen könnte.
Besonders in der Entdeckung neuer Medikamente oder Materialien zeigt Agentic AI großes Potenzial: Ein Agent kann virtuelle Experimente in Simulationen durchführen, Hypothesen generieren und so die Forscher auf vielversprechende Pfade führen.
Revolutionierter Customer Service
Im Kundenservice der Zukunft bearbeiten KI-Agenten Anfragen rund um die Uhr, individuell und kontextbezogen. Anders als herkömmliche Chatbots, die oft an komplexen Anliegen scheitern, können agentische KI-Systeme echte Fallbearbeitung durchführen.
Personalisierte Bildung und Tutoring
Im Bildungsbereich werden KI-Agenten zu jederzeit verfügbaren, personalisierten Tutoren. Sie können sich an den Lernstil und das Wissensniveau eines einzelnen Schülers anpassen und so eine Art individuellen Unterricht bieten.
Die Zukunft von Agentic AI
Blickt man nach vorn, wird klar: Agentic AI steht noch am Anfang, aber die KI-Entwicklung verläuft rasant. Wir können mehrere Trends und Szenarien identifizieren, die die Zukunft dieser Technologie prägen dürften.
Mit der nächsten Generation von LLMs wie GPT-5 oder spezialisierten Großmodellen werden Agenten noch leistungsfähiger. Größere Kontextfenster ermöglichen es ihnen, deutlich mehr Informationen gleichzeitig zu verarbeiten und komplexe Aufgaben umfassender zu bewältigen.
Die Zukunft liegt in der Kombination neuronaler Netze mit symbolischem Wissen und klassischen AI-Methoden. Dadurch können Agenten kreativer, aber zugleich konsistenter arbeiten, Fehler reduzieren und verlässliche Ergebnisse liefern.
Verschiedene spezialisierte Agenten können in Teams zusammenarbeiten, Informationen austauschen und Aufgaben wie in einer virtuellen Organisation verteilen. Solche Agenten-Ökosysteme erfordern neue Architekturkonzepte sowie standardisierte Kommunikations- und Sicherheitsprotokolle.
Mit zunehmender Autonomie von KI-Agenten rücken rechtliche, ethische und organisatorische Fragen in den Vordergrund. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Agenten transparent, kontrollierbar und regelkonform handeln, um Vertrauen und Compliance zu gewährleisten.
Warum SaM Solutions für die Entwicklung von KI-Agenten wählen?
SaM Solutions bietet die Mischung aus Technologiekompetenz, Erfahrung und ganzheitlichem Ansatz, die nötig ist, um KI-Agenten erfolgreich in Ihrem Unternehmen einzuführen. Mit einem solchen Partner an der Seite können Sie schneller erste Ergebnisse sehen und darauf aufbauend Ihre agentische KI-Lösung zur Reife bringen – während Sie sich gleichzeitig darauf verlassen können, dass Best Practices in Sachen Sicherheit und Effizienz eingehalten werden.
Summary
- Definition von Agentic AI
Agentic AI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, bei der Systeme über eigene Autonomie verfügen: Sie reagieren nicht nur auf Eingaben, sondern setzen sich selbst Zwischenziele, treffen Entscheidungen und führen Aktionen aus, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen. - Funktionsweise von Agentic AI
KI-Agenten folgen einem Zyklus aus Zielsetzung → Planung → Handlung (unter Nutzung von Tools und externen APIs) → Lernen und Reflexion. Dadurch agieren sie proaktiv, anstatt lediglich isolierte Antworten wie klassische Modelle zu liefern. - Kernkomponenten und Architektur
Ein typisches Agentic-AI-System umfasst ein Planungs- und Entscheidungsmodul, Speicher (Kurz- und Langzeitgedächtnis), Tool-Integration zur Interaktion mit der Umgebung. Unterschiedliche Paradigmen sind verbreitet, etwa ReAct (iteratives Denken und Handeln) und ReWOO (vorab geplante Abläufe mit minimalen Iterationen). - Agententypen
Man unterscheidet einfache und modellbasierte Reflex-Agenten, zielorientierte Agenten, nutzenorientierte Agenten (Optimierung von Utility-Werten) undlernfähige Agenten (selbstadaptiv durch Erfahrung). - Chancen und Vorteile für Unternehmen
Agentic AI ermöglicht die vollständige Automatisierung komplexer, mehrstufiger Prozesse, steigert Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, verbessert die Qualität von Entscheidungen und eröffnet neue Potenziale – von F&E und Softwareentwicklung bis hin zu Kundenservice und Bildung. - Risiken und Best Practices
Herausforderungen sind u. a. die Kontrolle und Sicherheit der Agenten, die Vermeidung endloser Schleifen, hohe Rechenkosten und Datenschutzfragen. Best Practices umfassen den Einsatz von Human-in-the-Loop, klare Ziel- und Aufgabenabgrenzung sowie umfassendes Logging aller Agentenaktivitäten.
FAQ
