Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht – doch bislang agiert sie hauptsächlich als fortschrittliches Werkzeug, das auf menschliche Befehle reagiert. Ein neues Konzept könnte das grundlegend ändern: Agentic AI. Diese Technologie verspricht, KI von einem bloßen Assistenten zu einem eigenständig agierenden Akteur zu machen.
Von Unterstützung zu aktiver Handlung
Sprachmodelle wie ChatGPT oder Googles Gemini haben beeindruckende Fähigkeiten – sie generieren Texte, analysieren Daten oder beantworten komplexe Fragen. Doch sie bleiben reaktiv. Sie antworten auf Eingaben, verarbeiten Informationen und liefern Ergebnisse, solange ein Mensch sie steuert.
Agentic AI geht einen Schritt weiter: Diese Form der KI kann eigenständig agieren, Ziele verfolgen und Aufgaben lösen. Dafür kombiniert sie Large Language Models (LLMs) mit einer Softwarearchitektur, die KI nicht nur als Datenverarbeiter nutzt, sondern als autonom handelnden Agenten mit Werkzeugen ausstattet.
Warum ist Agentic AI so revolutionär?
Während viele KI-Modelle (z. B. ChatGPT) eher reaktiv sind – sie antworten auf Eingaben – verfügt eine Agentic AI über:
- Eigenständiges und zielführendes Handeln: Eine Agentic AI zerlegt komplexe Aufgaben in kleinere Schritte, trifft Entscheidungen und führt sie aus, ohne dass weitere menschliche Eingaben nötig sind. Dabei arbeitet Sie selbstständig auf ein Ziel hin.
- Proaktive Problemlösung: Falls Daten fehlen oder Probleme auftreten, kann die Agentic AI eigenständig reagieren, alternative Lösungen suchen oder fehlende Informationen anfordern. Sie kann Code schreiben, Dateien bearbeiten, E-Mails senden oder Daten sammeln.
- Kollaborative Intelligenz: Durch Multiagency-Modelle können mehrere Agenten zusammenarbeiten, was komplexe Aufgaben effizienter macht.
- Anpassungsfähigkeit & Lernen während der Ausführung: Während einer laufenden Aufgabe kann Agentic AI Fehler erkennen und ihr Vorgehen optimieren. Diese Anpassungsfähigkeit
Das Potenzial ist enorm: Statt sich auf einzelne Anfragen zu beschränken, kann Agentic AI komplexe Prozesse steuern, Aufgaben priorisieren und eigenständig Optimierungen vornehmen. Doch wie funktioniert das genau?
Wie Agentic AI arbeitet: Der Agent und sein Werkzeug
Eine Agentic AI besteht aus zwei Hauptkomponenten:
- Der Agent – Das Gehirn und der Steuermechanismus der KI
Der Agent dient als Schnittstelle zwischen einem LLM und einer Sammlung von Werkzeugen. Er entscheidet, welche Werkzeuge verwendet werden und in welcher Reihenfolge sie zum Einsatz kommen. - Die Werkzeuge (Tools) – Softwaremodule, die spezifische Aufgaben erfüllen
Sie können bspw. Daten aus einer Datenbank abrufen, Berechnungen durchführen oder Webinhalte analysieren. Diese Werkzeuge sind mit Prompts und Programmcodes ausgestattet, die die Eingaben, Funktionen und erwarteten Ergebnisse definieren.
Beispiel:
Ein Agentic AI-System wird für die Finanzanalyse eingesetzt. Dieser Börsen-Analyse-Agent erhält verschiedene Werkzeuge, die:
- Aktienkurse abrufen,
- historische Daten analysieren und Trends prognostizieren,
- die Ergebnisse als Bericht abspeichern.
Gibt man diesem Agenten die Aufgabe, eine Analyse des DAX im Jahr 2024 zu erstellen, arbeitet er selbstständig: Er ruft Kursdaten ab, verarbeitet sie mit Analysetools und speichert die Erkenntnisse in einem Bericht und legt ihn in einem Ordner ab. Dabei benötigt er keine weiteren manuellen Eingaben während des Prozesses.
Multiagency-Systeme: Wenn Agenten zusammenarbeiten
Ein weiterer Vorteil von Agentic AI ist die Fähigkeit, mehrere Agenten in einem System zu orchestrieren. In einem Multiagency-System arbeitet ein Manager-Agent, der andere Agenten steuert, die für spezifische Aufgaben verantwortlich sind.
Beispiel:
Ein Unternehmen möchte Aktienanalysen durchführen und Berichte automatisch auf LinkedIn teilen:
- Der Manager-Agent erhält die Aufgabe: Analysiere den Aktienmarkt und teile die Erkenntnisse.
- Er beauftragt den Börsen-Analyse-Agenten, eine Marktanalyse durchzuführen.
- Sobald die Analyse fertig ist, beauftragt er den Kommunikations-Agenten, den Bericht auf LinkedIn zu posten.
Dieses Prinzip erlaubt komplexe Automatisierungen, die aus mehreren spezialisierten KI-Agenten bestehen, die eigenständig Aufgaben verteilen und ausführen.
Agentic AI: Eine Revolution mit offenen Fragen
Agentic AI verändert nicht nur die Art, wie wir mit Technologie interagieren – sie stellt auch bisherige Denkweisen über Automatisierung, Kontrolle und Entscheidungsfindung infrage. Wenn KI-Systeme eigenständig handeln, wer trägt dann die Verantwortung für ihre Entscheidungen? Wie stellen Unternehmen sicher, dass Agenten im Sinne ihrer Zielsetzung arbeiten? Und welche neuen Herausforderungen entstehen für Cybersicherheit und Compliance?
Diese Fragen sind keine Randnotizen, sondern entscheidend für den Erfolg dieser Technologie. Die Vergangenheit hat gezeigt: Technologische Fortschritte setzen sich nicht allein durch ihre Leistungsfähigkeit durch – sie müssen auch in bestehende Strukturen, Prozesse und regulatorische Rahmenbedingungen integriert werden. Unternehmen und Institutionen, die sich frühzeitig mit diesen Fragen befassen, haben einen klaren Vorteil.