Bisherige KI-Modelle wie ChatGPT funktionieren reaktiv. Sie warten auf eine präzise Anweisung (einen „Prompt“) und führen diese dann aus. Sie beantworten eine Frage, fassen einen Text zusammen oder erstellen ein Bild. Danach ist ihre Aufgabe beendet.

Agentic AI geht einen entscheidenden Schritt weiter. Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das ein übergeordnetes Ziel erhält und selbstständig einen Plan entwickelt, um dieses Ziel zu erreichen. Er kann komplexe Aufgaben in kleinere Schritte zerlegen, Werkzeuge wie das Internet oder andere Programme nutzen, Entscheidungen treffen, aus Feedback lernen und seinen Plan anpassen, bis das Ziel erreicht ist.

Eine einfache Analogie:

Herkömmliche KI ist wie ein Taschenrechner. Sie geben 2+2 ein und er gibt 4 aus. Er tut genau das, was Sie ihm sagen.

Agentic AI ist wie ein Projektmanager. Sie sagen: „Organisiere eine Geburtstagsfeier für 15 Personen am kommenden Samstag mit einem Budget von 300 Euro.“ Der Agent beginnt daraufhin selbstständig zu arbeiten: Er recherchiert online nach Locations, vergleicht Preise für Catering, prüft die Wettervorhersage, erstellt eine Gästeliste und sendet vielleicht sogar Termineinladungen – alles ohne weitere Zwischenanweisungen.

Die Funktionsweise von KI-Agenten basiert auf einem kontinuierlichen Kreislauf aus Wahrnehmung, Planung, Aktion und Lernen. Dieser lässt sich oft in vier Kernkomponenten unterteilen:

• Planung (Planning): Basierend auf dem Hauptziel zerlegt der Agent die Aufgabe in eine logische Abfolge von Einzelschritten. Er überlegt: „Was muss ich zuerst tun? Welche Informationen benötige ich dafür?“
• Gedächtnis (Memory): Der Agent verfügt über ein Kurz- und Langzeitgedächtnis. Er merkt sich, was er bereits erledigt hat, welche Informationen er gesammelt hat und was aus früheren Versuchen gelernt wurde, um Fehler nicht zu wiederholen.
• Werkzeugnutzung (Tool Use): Dies ist eine der wichtigsten Fähigkeiten. Ein KI-Agent kann auf externe Werkzeuge zugreifen. Dazu gehören das Durchsuchen des Internets, das Ausführen von Code, die Nutzung von APIs (Schnittstellen) zu anderen Programmen oder der Zugriff auf eine Datenbank.
• Reflexion & Lernen (Reflection): Nach einer Aktion analysiert der Agent das Ergebnis. War der Schritt erfolgreich? Hat er mich dem Ziel nähergebracht? Basierend auf dieser Selbstkritik passt er seinen weiteren Plan an und optimiert seine Vorgehensweise.

Dieser Zyklus wiederholt sich so lange, bis das übergeordnete Ziel erfolgreich abgeschlossen wurde.

Die potenziellen Einsatzgebiete sind riesig und reichen von kleinen Alltagshelfern bis hin zu komplexen industriellen Prozessen.

Im Alltag:

• Persönlicher Reiseassistent: „Buche mir für das erste Novemberwochenende einen Wochenendtrip nach Lissabon. Finde die günstigsten Flüge ab Hamburg, ein gut bewertetes Hotel in der Innenstadt und schlage mir drei vegetarische Restaurants vor.“ Der Agent erledigt die gesamte Recherche und Buchung.
• Smarter Einkaufshelfer: „Plane die Mahlzeiten für die nächste Woche unter Berücksichtigung meiner Allergie gegen Nüsse und erstelle eine Einkaufsliste. Bestelle die haltbaren Produkte direkt online beim günstigsten Anbieter.“

In der Arbeitswelt:

• Automatisierte Marktanalyse: Ein Marketing-Team gibt das Ziel vor: „Erstelle einen umfassenden Bericht über die Marketingstrategien unserer drei größten Konkurrenten im letzten Quartal.“ Der Agent durchsucht selbstständig Pressemitteilungen, Social-Media-Kanäle, Finanzberichte und Fachartikel, fasst die Ergebnisse zusammen und erstellt eine fertige Präsentation.
• Software-Entwicklung: Ein Entwickler könnte einen Agenten beauftragen: „Entwickle eine einfache Wetter-App für Android, die den aktuellen Standort nutzt und die Temperatur der nächsten 24 Stunden anzeigt.“ Der Agent schreibt den Code, testet ihn auf Fehler (Debugging) und liefert die funktionsfähige Anwendung.
• Wissenschaftliche Forschung: Ein Forscherteam könnte einen KI-Agenten damit beauftragen, Tausende von wissenschaftlichen Studien zu einem bestimmten Thema zu analysieren, Muster zu erkennen und Hypothesen für neue Experimente zu formulieren.

Trotz des enormen Potenzials befindet sich die Technologie noch in einem frühen Stadium und steht vor erheblichen Herausforderungen:

• Zuverlässigkeit und „Halluzinationen“: KI-Modelle können immer noch Fakten erfinden oder Fehler machen. Bei einem autonomen System, das eigenständig handelt (z.B. Buchungen vornimmt), können solche Fehler gravierende Folgen haben.
• Sicherheit: Was passiert, wenn ein KI-Agent mit schädlichen Absichten programmiert wird oder seine Fähigkeiten für kriminelle Zwecke missbraucht werden? Die Kontrolle über autonome Systeme ist eine zentrale ethische und technische Frage.
• Kosten: Die Rechenleistung, die für die Ausführung dieser komplexen, zyklischen Prozesse benötigt wird, ist aktuell noch sehr hoch und teuer.

Ausblick:

Experten sind sich einig, dass Agentic AI der nächste logische Schritt in der Evolution der künstlichen Intelligenz ist. In den kommenden Jahren werden wir wahrscheinlich eine Zunahme von spezialisierten KI-Agenten sehen, die uns repetitive und komplexe digitale Aufgaben abnehmen. Der Fokus wird sich von der reinen Generierung von Inhalten hin zur Automatisierung ganzer Arbeitsabläufe verlagern.

Die Entwicklung von Agentic AI wird die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, fundamental verändern – weg von einzelnen Befehlen, hin zu partnerschaftlichen Dialogen, in denen wir Ziele definieren und die KI den Weg dorthin autonom gestaltet. Dies wird nicht nur unsere Produktivität steigern, sondern auch neue Möglichkeiten für Kreativität und Innovation eröffnen.