Selbstständige KI-Abläufe

Was ist agentische KI?

Agentic AI

Agentische KI bezeichnet Systeme, in denen ein Sprachmodell nicht nur antwortet, sondern ein Ziel selbst in Teilschritte zerlegt, dafür Werkzeuge und Datenquellen aufruft, die Ergebnisse bewertet und den weiteren Ablauf daran anpasst. Die Reihenfolge der Schritte steht dabei nicht vorher fest.

Der Unterschied zum Chatassistenten ist nicht die Antwortqualität, sondern dass das System selbst entscheidet, welchen Schritt es als Nächstes ausführt.

KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt

Kern: Schleife aus Planen, Handeln und Prüfen
Braucht: Werkzeuge, Rechte und ein Abbruchkriterium
Typisch bei: Recherche, Datenpflege, mehrstufigen Abläufen
Verwechselt mit: Chatbot mit festem Ablauf

Die Schleife aus Planen, Handeln, Prüfen

Technisch bekommt das Modell neben der Aufgabe eine Beschreibung der Werkzeuge, die es benutzen darf, etwa eine Datenbankabfrage, einen Kalender oder einen Ticketsystem-Zugang. Es entscheidet, welches Werkzeug mit welchen Parametern aufgerufen wird, das Ergebnis fließt zurück in den Kontext, und daraus folgt der nächste Schritt. Diese Schleife läuft, bis das Ziel erreicht ist oder eine Abbruchbedingung greift.

Genau das unterscheidet einen Agenten von einer Automatisierungsstrecke. In einem festen Ablauf legt jemand vorher fest, dass zuerst A und dann B passiert. Beim Agenten steht nur das Ziel fest, der Weg entsteht zur Laufzeit. Das ist der Gewinn bei Fällen, die sich nicht in ein festes Schema pressen lassen, und gleichzeitig der Grund, warum sich das Verhalten nicht vollständig vorhersagen lässt.

Wo sich der Aufbau lohnt

Sinnvoll wird ein Agent bei Aufgaben mit vielen kleinen, wechselnden Schritten über mehrere Systeme hinweg. Ein eingehendes Ticket lesen, die Kundenhistorie nachschlagen, den passenden Artikel aus der Wissensdatenbank ziehen, einen Antwortentwurf schreiben und bei Unklarheit an einen Menschen übergeben, ist ein typischer Zuschnitt.

Umgekehrt gilt: Wo ein Ablauf immer gleich ist, bleibt ein Skript oder eine klassische Workflow-Strecke die bessere Wahl. Sie ist billiger, schneller und liefert bei gleicher Eingabe immer dasselbe Ergebnis. Ein Agent, der eine feste Abfolge nachbaut, ist ein teurer Umweg.

Kontrolle gehört von Anfang an dazu

Ein Agent handelt mit den Rechten des Kontos, unter dem er läuft. Bekommt er einen Zugang, mit dem sich alles machen lässt, entsteht ein System, das alles kann, auch das Falsche. Deshalb bekommt jeder Agent eigene, eng geschnittene Zugangsdaten, und jeder Werkzeugaufruf wird protokolliert, mit Parametern und Ergebnis.

Der zweite Punkt ist die Wirkung nach außen. Alles, was Geld bewegt, Mails versendet, Daten löscht oder Verträge berührt, gehört hinter eine ausdrückliche Freigabe. Der dritte Punkt sind Grenzen: eine maximale Anzahl Schritte und ein Kostenlimit pro Auftrag, sonst dreht ein Agent bei einem unlösbaren Teilproblem stundenlang im Kreis.

Und eine bekannte Angriffsart wird mit Agenten erst richtig gefährlich. Holt das System Inhalte aus Mails, Webseiten oder Dokumenten, können darin Anweisungen stehen, die an das Modell gerichtet sind. Ein reiner Chat gibt daraufhin eine falsche Antwort, ein Agent löst Aktionen aus. Behandle solche Inhalte als Daten, nicht als Auftrag, und trenne sie im Aufbau klar von den eigenen Anweisungen.

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Nicht verwechseln

Agentische KI und was oft damit gleichgesetzt wird

Agentische KI gegen Chatbot

Ein Chatbot antwortet auf eine Frage und wartet dann. Ein Agent führt zwischen Frage und Antwort selbstständig Schritte aus und verändert dabei Zustände in anderen Systemen.

Agentische KI gegen RAG

Beim Abruf aus einer Wissensbasis holt das System Kontext und antwortet damit. Das kann ein einzelnes Werkzeug innerhalb eines Agenten sein, ist aber für sich genommen noch kein eigenständiges Handeln.

Agentische KI gegen Multi-Agent-System

Dort teilen sich mehrere spezialisierte Agenten eine Aufgabe und stimmen sich ab. Agentische KI beschreibt zuerst die Arbeitsweise eines einzelnen Systems, unabhängig davon, wie viele davon beteiligt sind.

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In der Praxis

Ohne Abbruchkriterium läuft so ein System sehr lange

Weil das System selbst entscheidet, wie viele Schritte es macht, kann es sich verhaken: Es prüft ein Ergebnis, findet es unzureichend, versucht es anders, prüft wieder. Ohne eine Obergrenze für Schritte, Zeit und Kosten merkt das niemand, bis die Abrechnung kommt. Diese Grenzen setzt du vorher und nicht nach dem ersten Vorfall.

Der zweite Punkt sind nicht umkehrbare Aktionen. Eine Recherche kann man wiederholen, eine verschickte Mail, eine gelöschte Datei oder eine ausgelöste Bestellung nicht. Solche Schritte gehören hinter eine Freigabe oder zumindest in eine Umgebung, in der sie sich zurücknehmen lassen.

Und plane Wiederholungen ein. Wenn ein Schritt fehlschlägt und das System ihn erneut ausführt, entstehen sonst doppelte Datensätze und doppelte Nachrichten. Werkzeuge, die denselben Aufruf zweimal verkraften, ohne zweimal zu wirken, ersparen dir genau diese Aufräumarbeit.

Agentische KI lernen

Wie du Werkzeuge anbindest, Rechte eng schneidest und Abläufe protokollierst, zeigen die Kurse zur Automatisierung mit KI-Agenten an lauffähigen Beispielen.

Sobald ein Agent dauerhaft läuft, kommen Überwachung und Versionierung dazu, dafür gibt es die Kurse für den Betrieb produktiver KI-Systeme .

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Kurse, die Agentische KI behandeln

Häufige Fragen

Was unterscheidet einen KI-Agenten von einer normalen Automatisierung?

Die Automatisierung folgt einem Ablauf, den jemand modelliert hat. Der Agent bekommt ein Ziel und entscheidet selbst über die Reihenfolge der Schritte. Das hilft bei Fällen, die sich nicht vollständig vorher beschreiben lassen, und macht Tests aufwendiger.

Wie halte ich die Kosten im Griff?

Über harte Grenzen pro Auftrag: maximale Schrittzahl, Zeitlimit und ein Budget an Modellaufrufen. Dazu gehört Protokollierung je Lauf, damit sichtbar wird, welche Aufgaben teuer sind. Oft ist ein kleineres Modell für Routineschritte die wirksamste Sparmaßnahme.

Kann ein Agent ohne Aufsicht arbeiten?

Für lesende und vorbereitende Tätigkeiten ja. Bei allem, was nach außen wirkt, hat sich eine Freigabe durch einen Menschen bewährt, zumindest so lange, bis genug Läufe belegen, wie zuverlässig das System in dieser Aufgabe arbeitet.

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