Ich bin gerade auf der ITB in Berlin, und kaum ein Thema wird so viel diskutiert wie Künstliche Intelligenz. Doch oft bleiben die Gespräche an der Oberfläche – viele Schlagworte, wenig Substanz. Besonders der Begriff KI-Agenten ist in aller Munde, doch was genau dahintersteckt, bleibt oft unklar. Statt uns mit vagen Erklärungen zufriedenzugeben, schauen wir uns dieses als „Next Big Thing“ gehypte Thema einmal genauer an.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein automatisiertes System, das Informationen verarbeitet, eigenständig Entscheidungen trifft und Aktionen ausführt. Anders als einfache, fest programmierte Abläufe können KI-Agenten flexibel auf neue Informationen reagieren und bei Bedarf externe Werkzeuge nutzen. Das heißt, sie passen ihr Verhalten dynamisch an und können so auch in unerwarteten Situationen sinnvolle Ergebnisse liefern.

Woring liegt nun der Unterschied zu einem LLM (großes Sprachmodell)? Ein LLM generiert Texte basierend auf Wahrscheinlichkeiten in einem statischen, reaktiven Prozess, während ein KI-Agent zusätzlich externe Tools nutzt, Entscheidungen trifft und eigenständig Aktionen ausführt, um Aufgaben zu erledigen.

Was macht einen erfolgreichen KI-Agenten aus?

Einige zentrale Prinzipien für den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten sind:

• Passende Struktur wählen: Für sehr vorhersehbare Routineaufgaben reichen oft einfache regelbasierte Programme. KI-Agenten zeigen ihre Stärken vor allem bei komplexen oder wechselnden Prozessen, wo Flexibilität gefragt ist.
• Aufgaben in Schritte zerlegen: Größere Aufgaben sollte man in kleinere, klar definierte Teilschritte aufteilen (sogenanntes „Prompt Chaining“). So behält der Agent den Überblick und kann jeden Schritt gezielt abarbeiten.
• Mehrere Agenten parallel nutzen: Oft ist es effizient, spezialisierte KI-Agenten für verschiedene Aufgaben einzusetzen. Zum Beispiel könnte ein Agent Texte erstellen, während ein anderer gleichzeitig die Qualität oder Fakten prüft.
• Einen Orchestrator einsetzen: Ein übergeordneter KI-Agent – gewissermaßen als Koordinator – kann das Zusammenspiel mehrerer Agenten steuern. Dieser „Orchestrator“ behält den Gesamtprozess im Blick und sorgt dafür, dass alle Schritte reibungslos ineinandergreifen.
• Die richtigen Tools einbinden: KI-Agenten benötigen oft Zugriff auf externe Software, Schnittstellen (APIs) oder Datenbanken, um ihre Aufgaben erfüllen zu können. Es ist wichtig, ihnen die passenden Werkzeuge und Datenquellen bereitzustellen.

Warum ist das wichtig?

Werden KI-Agenten strategisch und durchdacht eingesetzt, können sie die Effizienz und Qualität in vielen Bereichen steigern. In der Kundenbetreuung beantworten sie Anfragen schnell und rund um die Uhr. Bei der Content-Erstellung helfen sie, Texte oder Medien zügig zu produzieren, und in der Prozessautomatisierung können sie Routineaufgaben übernehmen, sodass Mitarbeiter entlastet werden. Insgesamt ermöglichen KI-Agenten es Unternehmen, schneller auf Herausforderungen zu reagieren und ihren Service zu verbessern.

Use Case: KI-Agenten im Tourismus

KI-Agenten agieren häufig hinter den Kulissen und können beispielsweise den Arbeitsalltag von Destinationsmitarbeitern erleichtern. Bei der Planung von Veranstaltungen kann er zum Beispiel verschiedene organisatorische Aufgaben koordinieren. Er erinnert automatisch an anstehende Termine, verwaltet To-do-Listen und stellt sicher, dass nichts Wichtiges übersehen wird. Dank der Analyse von vergangenen Events weiß der Agent, worauf besonders zu achten ist, und kann dem Team frühzeitig Hinweise geben (etwa genügend Personal einzuplanen, wenn eine Veranstaltung viele Besucher anzuziehen verspricht). Auf diese Weise fungiert der KI-Agent wie ein digitaler Assistent im Hintergrund: Er übernimmt Routinearbeiten, unterstützt bei wichtigen Entscheidungen mit Daten und schafft Freiräume, damit sich die Mitarbeiter auf kreative und komplexe Aufgaben konzentrieren können.

Aktueller Stand der Dinge

​KI-Agenten haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und finden zunehmend Anwendung in verschiedenen Bereichen.Dennoch stehen sie vor Herausforderungen wie der Sicherstellung von Sicherheit, Zuverlässigkeit und ethischer Verantwortung.Die Forschung und Entwicklung schreiten schnell voran, und es ist zu erwarten, dass KI-Agenten in Zukunft eine immer größere Rolle spielen werden. Aktuell sind gute Usecases und komplexere funktionierende KI-Agenten jedoch noch selten zu finden und eher die Ausnahme.

Wer Interesse an einem realen Usecase hat, findet hier ein gutes Beispiel von Anthropic