Was „agentenbasierte KI“ für Unternehmen tatsächlich bedeutet
Der Begriff ist überall präsent und bedeutet in jeder Präsentation etwas anderes. Hier eine praxistaugliche Definition — und was sich tatsächlich ändert, wenn ein System agentenbasiert wird.
Ein Chatbot ist kein Agent
„Agentenbasierte KI“ ist zu einem jener Begriffe geworden, die fast allem angeheftet werden, hinter dem irgendwo ein Sprachmodell steckt. Das macht es schwer zu erkennen, was Sie eigentlich kaufen – oder bauen. Eine nützliche praxistaugliche Definition: Ein Agent ist ein System, das ein Ziel entgegennehmen, in Schritte zerlegen, mithilfe von Tools auf die reale Welt einwirken und seinen Plan je nach Ergebnis anpassen kann – ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt freigibt.
Die drei Merkmale, die ein System agentenbasiert machen
- Planung: Die Fähigkeit, ein Ziel in eine Abfolge von Schritten zu zerlegen – nicht nur auf eine einzelne Anfrage zu reagieren.
- Tool-Nutzung: Die Fähigkeit, reale Systeme anzusprechen – eine Datenbank, eine API, eine interne Software – statt nur Text darüber zu erzeugen.
- Feedbackschleifen: Das System beobachtet das Ergebnis seiner eigenen Aktionen und passt sich an, statt ein starres Skript abzuarbeiten.
Ein System, dem eines dieser drei Merkmale fehlt, kann trotzdem nützlich sein – es handelt sich dann jedoch um Automatisierung mit einer KI-generierten Oberfläche, nicht um einen Agenten.
Warum diese Unterscheidung für eine Bauentscheidung wichtig ist
Agentenbasierte Systeme können mehr, sind aber auch schwerer zu steuern: Mehr Autonomie bedeutet mehr Angriffsfläche dafür, dass etwas auf eine Weise schiefgeht, die niemand explizit programmiert hat. Die richtige Frage lautet nicht „Sollte dies agentenbasiert sein?“, sondern „Wie viel Autonomie braucht diese konkrete Aufgabe tatsächlich, und welche Schutzmechanismen erfordert dieses Maß an Autonomie?“
Manche Arbeitsabläufe profitieren tatsächlich von einem Agenten, der zehn Schritte ohne Aufsicht aneinanderreihen kann. Viele jedoch nicht – sie brauchen ein gut konzipiertes Tool mit einer KI-Schicht, kein autonomes System, das Entscheidungen an Ihrer Stelle trifft. Diesen Unterschied von Anwendungsfall zu Anwendungsfall richtig zu treffen, macht den Großteil der eigentlichen Engineering-Arbeit aus.