Was ist Agentic AI?
Agentic AI ist ein Ansatz in der KI-Entwicklung, bei dem Systeme nicht nur auf Befehle reagieren, sondern eigenständig Ziele verfolgen. Die agentische KI agiert proaktiv, plant Schritte selbstständig und passt Entscheidungen dynamisch an neue Situationen an.
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Was ist Agentic AI? – Definition
Agentic AI bezeichnet eine Architektur von KI-Systemen, die mit einer gewissen Form von Handlungsfähigkeit ausgestattet sind. Diese Systeme verfolgen vorab definierte Ziele autonom, ohne dass jeder einzelne Schritt im Detail vorgegeben wird. Sie analysieren ihre Umgebung, planen Aktionen und evaluieren Ergebnisse, um sich kontinuierlich zu verbessern. Dabei sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben in kleinere Unteraufgaben zu zerlegen.
Die agentische KI unterscheidet sich von traditionellen KI-Modellen durch ihre Fähigkeit, langfristig zu handeln, statt lediglich Eingaben in Ausgaben zu verwandeln. Solche Systeme kombinieren Natural Language Processing, Planung und logische Entscheidungsmechanismen. Agentic AI gilt als nächster Entwicklungsschritt nach reinen Large Language Models, da sie näher an eine digital arbeitende Assistenzkraft heranreichen, und bildet die Grundlage für KI-Agenten.
Agentische KI ist nicht mit den ebenfalls fortschrittlichen Modellen im Bereich generativer KI zu verwechseln. Im direkten Vergleich von generativer KI und Agentic AI lässt sich feststellen, dass generative Modelle vor allem Inhalte erzeugen, während Agentic AI darüber hinaus eigenständig plant, entscheidet und Handlungen ausführt.
Wie funktioniert Agentic AI?
Die agentische KI folgt einem mehrstufigen Prozess, der es der Technologie ermöglicht, eigenständig Strategien zu entwickeln und umzusetzen. Diese Schritte greifen nahtlos ineinander und bilden den Kern der autonomen Handlungsfähigkeit.
Schritt 1: Umgebung erfassen
Am Anfang steht die Aufnahme aller relevanten Informationen. Agentic AI nutzt dafür verschiedene Datenquellen wie beispielsweise Sensoren, interne Systeme oder externe Schnittstellen. Auf diese Weise erstellt sie ein aktuelles, möglichst exaktes Abbild der Situation. Dabei werden sowohl strukturierte Daten als auch unstrukturierte Signale verarbeitet. Die umfassende Datengrundlage ist entscheidend, damit die KI ihre Umgebung korrekt einschätzt.
Schritt 2: Analysieren und planen
Im nächsten Schritt interpretiert Agentic AI die erfassten Informationen und leitet daraus Handlungsoptionen ab. Hier kommen zuvor gespeichertes Wissen, erlernte Muster und komplexe Entscheidungsmechanismen zusammen. Die KI bewertet mögliche Szenarien, priorisiert Ziele und erstellt einen strukturierten Plan. Dieser Prozess läuft oft in Millisekunden ab und wird kontinuierlich aktualisiert.
Schritt 3: Zielgerichtete Aktionen ausführen
Steht ein Plan fest, setzt die agentische KI ihn durch konkrete Aktionen um. Dafür greift sie auf definierte Funktionen oder Werkzeuge zurück, die ihr systemseitig zur Verfügung stehen. Diese Aktionen sind bereits im Vorfeld klar definiert. Das Besondere: Die KI legt selbstständig fest, welche Handlungsschritte in welcher Reihenfolge sinnvoll sind, um das gewünschte Resultat zu erreichen.
Schritt 4: Lernen und optimieren
Nach jeder Aktion wertet die KI aus, wie erfolgreich ihre Entscheidungen waren. Dieses Feedback stammt entweder von Nutzerinnen und Nutzern, aus Systemdaten oder aus den eigenen Feedback-Loops während des Prozesses. Die KI vergleicht Ziel und Ergebnis, analysiert Abweichungen und passt basierend darauf Strategien für zukünftige Situationen an. Dadurch entwickelt sich Agentic AI kontinuierlich weiter, erkennt Muster schneller und findet mit der Zeit immer effizientere Lösungswege. Das ist vergleichbar mit einer dauerhaften Trainingsschleife, in der die KI sowohl aus Fehlern als auch aus guten Entscheidungen lernt.
Vorteile und Nachteile von Agentic AI
Die agentische KI eröffnet neue Möglichkeiten für Automatisierung, Effizienz und Problemlösung. Gleichzeitig entstehen Risiken, da autonome Entscheidungen besondere Anforderungen an Kontrolle, Transparenz und Sicherheit mit sich bringen.
Vorteile von Agentic AI
Agentic AI kann komplexe Aufgaben vollständig automatisieren und dadurch menschliche Arbeitslast deutlich reduzieren. Sie arbeitet besonders effizient, da sie selbstständig Probleme identifiziert und löst. Durch ihre Fähigkeit, kontinuierlich aus Erfahrungen zu lernen, verbessert sie Prozesse über die Zeit hinweg. Durch den Einsatz von Agentic RAG kann die KI nicht nur bestehende Daten nutzen, sondern fehlende Informationen aktiv recherchieren, wodurch Entscheidungen deutlich fundierter ausfallen. Auch Unternehmen profitieren von schnelleren Abläufen und präziseren Ergebnissen. Zudem ermöglicht die agentische KI, sich flexibel an veränderte Bedingungen anpassen, was in dynamischen Märkten entscheidend ist. Ein weiterer Vorteil ist die Unterstützung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, indem die Agentic AI repetitive oder zeitintensive Aufgaben übernimmt und so Raum für strategischere Tätigkeiten schafft.
Nachteile von Agentic AI
Autonome Entscheidungen bergen das Risiko mangelnder Transparenz, da sich Handlungsabläufe nicht immer vollständig nachvollziehen lassen. Ohne klare Sicherheitsvorkehrungen könnte die KI Fehlentscheidungen treffen oder unerwünschte Aktionen ausführen, die nicht mehr nachvollzogen werden können. Die Integration von agentischen KI-Systemen erfordert technisches Verständnis und kann komplex und kostenintensiv sein. Darüber hinaus besteht die Gefahr einer zu starken Automatisierung, bei der menschliche Expertise in wichtigen Bereichen verloren geht.
Agentic AI kann bestehende Datenfehler übernehmen oder verstärken, wenn Kontrollmechanismen fehlen. Zudem entstehen neue ethische Fragestellungen, etwa in Bezug auf Haftung, Datenschutz und DSGVO-Konformität sowie Verantwortlichkeit.
Vor- und Nachteile von Agentic AI auf einen Blick
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| ✓ Vollständige Automatisierung komplexer Aufgaben | ✗ Mangelnde Transparenz bei Entscheidungen |
| ✓ Effizienzsteigerung | ✗ Potenzial für Fehlentscheidungen |
| ✓ Kontinuierliche Verbesserung | ✗ Hoher Implementierungsaufwand |
| ✓ Flexible Anpassung an neue Bedingungen | ✗ Gefahr der übermäßigen Automatisierung |
| ✓ Entlastung von Mitarbeitenden | ✗ Übernahme fehlerhafter Daten |
| ✓ Präzise und konsistente Ergebnisse | ✗ Ethische und rechtliche Herausforderungen |
Use Cases von Agentic AI
Agentic AI findet in einer Vielzahl verschiedener Branchen Anwendung, da sie selbstständig Ziele verfolgen und Abläufe automatisieren kann. Besonders geeignet ist sie für Anwendungsfälle, in denen viele Arbeitsschritte koordiniert, überwacht oder optimiert werden müssen.
IT-Automatisierung und DevOps
Agentic AI kann komplexe IT-Prozesse selbstständig planen und ausführen. Sie überwacht Systeme, identifiziert Probleme und leitet proaktiv Gegenmaßnahmen ein. Wiederkehrende Abläufe wie Deployments oder Infrastrukturmanagement lassen sich mit ihrer Unterstützung quasi vollständig automatisieren. Dadurch sinken Fehlerquoten und Teams können sich stärker auf Innovationsarbeit konzentrieren.
Kundenservice und Support
Im Support-Bereich übernimmt die agentische KI nicht nur das Beantworten einfacher Anfragen, sondern führt ganze Problemlösungsprozesse eigenständig durch. Sie analysiert Kundeninformationen, identifiziert die Ursache eines Problems und schlägt konkrete Lösungen vor. Bei Bedarf interagiert sie mit externen Systemen, um beispielsweise Bestellungen zu überprüfen oder Konten zu aktualisieren. Dadurch erhöht sich sowohl die Servicegeschwindigkeit als auch die Zufriedenheit der Kundinnen und Kunden.
Forschung und Datenanalyse
Agentic AI unterstützt Forschende, indem sie Hypothesen generiert, Daten sammelt und eigenständig Analysen durchführt. Sie kann relevante Quellen identifizieren, Ergebnisse strukturieren und direkt erste Interpretationen anbieten. Routineaufgaben im Forschungsprozess werden auf diese Weise stark beschleunigt. Dies ermöglicht es Forschungsteams, sich intensiver auf strategische Fragestellungen zu konzentrieren.
Geschäftsprozesse
Auch in administrativen Workflows bietet Agentic AI enormes Potenzial. Sie optimiert Lieferketten, analysiert Engpässe und führt Anpassungen in Echtzeit durch. Geschäftsberichte, Planungen oder interne Abstimmungen können automatisiert erstellt werden. Unternehmen profitieren dadurch von zuverlässigeren Entscheidungen und effizienteren Abläufen.
Autonomes Fahren
Im Bereich des autonomen Fahrens spielt die agentische KI ebenfalls eine wichtige Rolle, da Fahrzeuge hier kontinuierlich komplexe Entscheidungen treffen müssen. Die KI analysiert in Echtzeit Daten aus Kameras, Sensoren und Navigationssystemen, und plant darauf basierend die nächsten Schritte. Sie erkennt Verkehrssituationen, bewertet Risiken und entscheidet selbstständig, wie sie sicher und effizient reagieren soll. Gleichzeitig koordiniert sie zahlreiche Teilaufgaben wie Spurhaltung, Abstandsregelung oder das Navigieren durch komplexe Verkehrssituationen.