Agent: KI-Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

Ein KI-Agent ist ein System, das über einfaches Frage-Antwort hinausgeht. Es kann eigenständig planen, Tools nutzen und mehrstufige Aufgaben lösen. Der entscheidende Unterschied zu einem Chatbot: Ein Agent handelt, statt nur zu antworten.

Die Fähigkeit, Tools zu nutzen – Websuche, Code-Ausführung, Datenbankabfragen, API-Aufrufe – macht Agenten zu einem Paradigmenwechsel in der KI-Nutzung. Statt “Was ist X?” kann man fragen “Erledige Y” und der Agent plant und führt die notwendigen Schritte selbstständig aus. Das bringt aber auch neue Herausforderungen: Agenten können in Schleifen geraten, falsche Entscheidungen treffen oder unbeabsichtigte Nebenwirkungen haben. Es kann eigenständig planen, Tools nutzen und mehrstufige Aufgaben lösen.

Agent vs. Chatbot:

Aspekt	Chatbot	Agent
Interaktion	Frage → Antwort	Aufgabe → Plan → Aktionen → Ergebnis
Tools	Keine	Websuche, Code, APIs, Dateien
Planung	Keine	Plant und priorisiert Schritte
Iteration	Einmalig	Prüft Ergebnis, korrigiert sich
Autonomie	Passiv	Aktiv handelnd

Der Agent-Loop:

Aufgabe → Planen → Tool wählen → Ausführen → Ergebnis prüfen → Fertig?
                                                    ↓ Nein
                                              Nächster Schritt ←

Technischer Deep Dive

Architektur-Patterns

ReAct (Reasoning + Acting): Agent denkt laut nach (Reasoning), wählt eine Aktion (Acting), beobachtet das Ergebnis und wiederholt.

Plan-and-Execute: Agent erstellt zuerst einen vollständigen Plan, führt ihn dann Schritt für Schritt aus.

Reflexion: Agent bewertet seine eigenen Ergebnisse und verbessert sich iterativ.

Tool Integration

Agenten können verschiedene Tools nutzen:

Code Interpreter: Python-Code schreiben und ausführen
Web Search: Aktuelle Informationen aus dem Internet
File Access: Dateien lesen, schreiben und analysieren
API Calls: Externe Dienste aufrufen
Database: Datenbanken abfragen

Herausforderungen

Reliability: Agenten können in Endlosschleifen geraten
Cost: Viele LLM-Aufrufe pro Aufgabe
Safety: Agenten mit Schreibzugriff brauchen strenge Guardrails
Evaluation: Schwer zu messen, wie gut ein Agent ist

ANALOGIE

Ein KI-Agent ist wie ein persönlicher Assistent, der nicht nur Fragen beantwortet, sondern eigenständig recherchiert, E-Mails schreibt, Termine bucht und Aufgaben erledigt – er plant und handelt selbstständig.

WICHTIGSTE PUNKTE

Kann eigenständig planen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen

Nutzt Tools (Websuche, Code-Ausführung, APIs) zur Aufgabenlösung

Geht über einfache Chat-Interaktion hinaus – iteriert und korrigiert sich selbst

ANWENDUNGSFÄLLE

Code-Assistenten

Agenten wie Cursor oder GitHub Copilot Workspace, die Code schreiben, testen und debuggen

Recherche-Agenten

Automatische Webrecherche, Zusammenfassung und Berichterstellung

Kundenservice

Agenten, die Kundenanfragen bearbeiten, Bestellungen prüfen und Tickets erstellen

Datenanalyse

Agenten, die Daten laden, analysieren, visualisieren und Berichte erstellen

HÄUFIGE FRAGEN

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem Agenten?

Ein Chatbot antwortet auf Fragen. Ein Agent plant eigenständig, nutzt Tools, führt Aktionen aus und iteriert, bis die Aufgabe erledigt ist. Ein Agent kann z.B. eine Websuche durchführen, Code schreiben und ausführen, und basierend auf dem Ergebnis weitere Schritte planen.

Sind KI-Agenten zuverlässig?

Noch nicht vollständig. Agenten können in Schleifen geraten, falsche Tools wählen oder Halluzinationen folgen. Guardrails, menschliche Überprüfung und klare Grenzen sind wichtig. Die Technologie entwickelt sich aber schnell weiter.

Was sind Multi-Agent-Systeme?

Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen: Ein Agent recherchiert, ein anderer schreibt, ein dritter prüft. Wie ein Team mit verschiedenen Rollen. Frameworks wie CrewAI und AutoGen ermöglichen dies.

TOOLS & RESSOURCEN

LangGraph

Framework für die Erstellung komplexer KI-Agenten mit Zustandsmanagement

CrewAI

Framework für Multi-Agent-Systeme mit Rollenverteilung

AutoGen

Microsofts Framework für konversationsbasierte Multi-Agent-Systeme

OpenAI Assistants API

Managed Agent-Plattform mit Tool Use und Datei-Zugriff

VERWANDTE BEGRIFFE

LLM Praxis

Tool Use / Function Calling

Die Fähigkeit von Sprachmodellen, externe Werkzeuge und Funktionen aufzurufen – von Websuche über Code-Ausführung bis zu API-Aufrufen.

LLM Grundlagen

Large Language Model (LLM)

Ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und menschenähnliche Sprache verstehen und generieren kann.

LLM Praxis

Prompt Engineering

Die Kunst und Technik, Anweisungen für KI-Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie optimale und zielgerichtete Ergebnisse liefern.

LLM Daten

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Eine Technik, die Large Language Models mit externen Wissensdatenbanken verbindet, um präzisere und faktenbasierte Antworten zu generieren.

LLM Sicherheit

Guardrails

Sicherheitsmechanismen und Regeln, die das Verhalten von KI-Systemen einschränken und sicherstellen, dass Ausgaben sicher, korrekt und angemessen sind.