Agentic AI vs. Generative AI im direkten Vergleich

Vor allem zwei Konzepte prägen die Entwicklung moderner KI-Systeme: Generative KI erzeugt Inhalte auf Grundlage von Eingaben, während Agentic AI Aufgaben eigenständig verfolgt, Entscheidungen trifft und aktiv handelt. Wir erklären Ihnen die Unterschiede und Einsatzbereiche im Vergleich Agentic AI vs. Generative AI.

Was ist Generative AI?

Generative AI steht für KI-Systeme, die aus bestehenden Daten neue Inhalte erzeugen. Dazu gehören unter anderem Sprachmodelle wie GPT-4, KI-Bildgeneratoren wie DALL-E oder Code-Systeme wie GitHub Copilot. Die Ausgabe erfolgt reaktiv: Die KI gibt ein Ergebnis als Antwort auf eine konkrete Eingabe aus. Die Stärke generativer Modelle liegt in ihrer Vielseitigkeit. Allerdings fehlt ihnen die Fähigkeit zur eigenständigen Zielverfolgung.

Was ist Agentic AI?

Anders als rein generative Systeme führt Agentic AI Aufgaben über mehrere Schritte hinweg aus und passt Strategien im laufenden Prozess an.

Beispiele für agentische Systeme sind:

• AutoGPT: Erstellt selbstständig To-do-Listen aus Zielvorgaben, greift auf Suchmaschinen zu und dokumentiert Fortschritte schrittweise
• LangGraph: Unterstützt modulare, zustandsbasierte Agentenstrukturen mit wiederverwendbaren Komponenten für komplexe Abläufe
• ReAct-Agenten: Kombinieren logisches Schlussfolgern (Reasoning) mit konkretem Handeln (Acting), um Entscheidungen dynamisch auf Basis von Rückmeldungen zu treffen
• Multi-Agent-Systeme: Koordinieren mehrere spezialisierte Agenten, die Informationen austauschen und Teilaufgaben arbeitsteilig lösen

Systeme, die auf Agentic AI beruhen, nutzen APIs, Datenquellen und externe Tools aktiv, um Informationen einzubinden. Sie können dadurch Entscheidungen fällen und Aufgaben bis zum definierten Ziel eigenständig abschließen.

Agentic AI vs. Generative AI: Direkte Gegenüberstellung

Was sind die Stärken und Schwächen von Agentic AI und Generative AI?

Die Entscheidung für ein KI-System hängt stark davon ab, welche Aufgaben es lösen soll. Generative AI und Agentic AI verfolgen unterschiedliche Konzepte und bringen entsprechend verschiedene Stärken und Schwächen mit.

Generative AI im Detail

Generative AI eignet sich besonders gut für Aufgaben, die auf konkrete Eingaben folgen. Solche Systeme erzeugen Inhalte schnell, flexibel und qualitativ hochwertig.

Vorteile generativer Systeme:

• Schnelle Inhaltserzeugung: Texte, Bilder oder Code lassen sich innerhalb von Sekunden generieren
• Hohe Skalierbarkeit: Modelle sind leicht in Systeme integrierbar und für viele Nutzerinnen und Nutzer parallel einsetzbar
• Intuitive Steuerung über Prompts: Die Bedienung erfolgt einfach über Texteingaben
• Breites Anwendungsspektrum: Einsatzgebiete befinden sich unter anderem in Marketing, Redaktion, Kundenservice und Softwareentwicklung
• Wenig Infrastrukturaufwand: Es ist kein komplexes Zielmanagement oder externe Steuerung notwendig

Trotz dieser Vorteile bleiben generative Modelle auf die Eingabe angewiesen.

Nachteile im Überblick:

• Keine Zielverfolgung: Das Modell reagiert, es plant nicht
• Keine Prozesssteuerung: Längere Abläufe lassen sich nicht autonom organisieren
• Keine klassische Zustandsüberwachung: Jeder neue Prompt wird unabhängig verarbeitet (außer bei einer laufenden Konversation, wo der Verlauf mitgegeben wird)
• Fehlende Selbstkontrolle: Fehlerkorrektur und Bewertung müssen extern erfolgen

Agentic AI im Detail

Agentic AI geht im Gegensatz zu Generative AI einen Schritt weiter. Sie handelt nicht nur auf Anfrage, sondern verfolgt definierte Ziele und plant eigenständig, wie diese erreicht werden können.

Vorteile agentischer Systeme:

• Autonome Zielverfolgung: Die KI arbeitet selbständig auf ein Ziel hin, ohne neue Nutzereingaben.
• Kontextbezogene Entscheidungen: Agentic AI bewertet Ergebnisse, zieht Schlussfolgerungen und passt sich an.
• Integration von Tools und APIs: Agentic-Systeme verwenden Browser, Datenbanken oder Shell-Kommandos aktiv.
• Zustandsverwaltung: Das System erinnert sich an vorherige Schritte und nutzt diese Informationen.
• Fehleranalyse und Anpassung: Bei Problemen ändert die KI ihren Plan selbständig.

Diese zusätzlichen Fähigkeiten bringen aber auch technische und organisatorische Herausforderungen mit sich.

Nachteile agentischer Systeme:

• Höhere Komplexität: Planung, Tool-Integration und Speicherlogik müssen koordiniert werden.
• Mehr Rechenressourcen: Agentische Systeme sind oft ressourcenintensiver.
• Erhöhter Sicherheitsbedarf: Zugriff auf externe Systeme erfordert Zugriffsregeln und Monitoring.
• Zielmodellierung: Das System benötigt klar definierte Erfolgskriterien.
• Höhere Entwicklungsaufwände: Architektur und Tests sind aufwendiger als bei generativen Modellen.

Wann eignet sich welches System?

Die konkreten Einsatzmöglichkeiten von Generative AI vs. Agentic AI unterscheiden sich. Beide Systeme entfalten ihre Stärken in spezifischen Anwendungsfeldern, abhängig vom Komplexitätsgrad, der gewünschten Automatisierungstiefe und den Anforderungen an Kontrolle und Kontextverständnis.

Einsatzbereiche von Generative AI

Generative AI bietet sich überall dort an, wo Sie Inhalte in kurzer Zeit, konsistent und in großer Menge produzieren möchten.

Typische Einsatzszenarien im Überblick:

• Content-Erstellung im Marketing: Generative KI hilft Ihnen dabei, Werbetexte, Beiträge für Social Media und Produktbeschreibungen schnell und treffend zu formulieren. Die Texte lassen sich leicht an Stil und Zielgruppe anpassen.
• Texte überarbeiten und kürzen: Redakteurinnen und Redakteure verbessern mit KI ihre Entwürfe, erweitern Inhalte oder kürzen Texte gezielt auf das Wesentliche.
• Code schreiben und ergänzen: Entwicklerinnen und Entwickler nutzen Tools wie GitHub Copilot, um sich beim Programmieren unterstützen zu lassen. Die KI schlägt Code, Tests oder Dokumentationen direkt vor.
• Kundenservice verbessern: KI-gestützte Chatbots beantworten häufige Fragen, ordnen Anfragen sinnvoll ein und bieten passende Lösungen an. So bekommen Kundinnen und Kunden schneller Hilfe.
• Kreative Ideen entwickeln: Kreative verwenden generative KI, um neue Ideen zu finden. Die KI liefert erste Skizzen, Texte oder Melodien als Ausgangspunkt für eigene Projekte.

Diese Einsatzfelder profitieren davon, dass Generative AI schnell und ohne komplexe Konfiguration einsatzbereit ist. Sie ergänzt bestehende Workflows, ohne diese vollständig zu ersetzen oder umzubauen.

Einsatzbereiche von Agentic AI

Agentic AI eignet sich für komplexe Aufgaben mit Zielverfolgung, Abhängigkeiten oder Prozessverantwortung. Diese Systeme arbeiten nicht nur reaktiv, sondern bewerten Informationen und ändern ihren Kurs eigenständig.

Ein besonders leistungsfähiger Anwendungsansatz ist Agentic RAG. Dabei kombiniert ein agentisches System seine Planungs- und Entscheidungskompetenz mit einem Retrieval-Modul. Die KI greift dynamisch auf externe Wissensquellen zu, bewertet die Ergebnisse im Kontext ihres Ziels und integriert relevante Informationen direkt in ihre Strategie. Dadurch lassen sich Inhalte abrufen, gezielt einsetzen und weiterverarbeiten.

Typische Einsatzszenarien im Überblick:

• Automatisierte Recherche: Agenten können Quellen prüfen, Informationen strukturieren und die Relevanz für ein Zielthema bewerten.
• Datenverarbeitung und Analyse: Agentic-Systeme führen ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) aus, prüfen Zwischenergebnisse und erstellen Berichte.
• Technischer Support: Die Agentische KI diagnostiziert Probleme, schlägt Lösungen vor und eskaliert bei Bedarf automatisiert.
• IT-Automatisierung: Agentic AI steuert Build-Prozesse, testet Komponenten, koordiniert Deployments und rollt bei Fehlern selbstständig zur letzten stabilen Version zurück.
• Verwaltung von Workflows: In Unternehmen übernimmt die KI das Monitoring von Aufgaben, weist Ressourcen zu und passt Projektpläne an.
• Personalisierte Bildungssysteme: Lernagenten analysieren Fortschritte, erkennen Schwächen und schlagen Lernwege vor.

Diese Anwendungsbereiche erfordern Systeme, die mit Unsicherheiten umgehen, aus Erfahrungen lernen und auf neue Situationen reagieren. Agentic AI bietet viele Chancen und Möglichkeiten, bringt aber höhere Anforderungen an Datenqualität, Zielmodellierung und Systemintegration mit sich.