Agentenbasierte KI: Definition & Erklärung — Glossar

Was ist agentenbasierte KI?

Agentenbasierte KI bezeichnet KI-Systeme, die aus einem oder mehreren autonomen Agenten bestehen, die eigenständig Aufgaben planen, Entscheidungen treffen und dafür externe Werkzeuge (Tools) nutzen. Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen, die auf eine Eingabe genau eine Ausgabe liefern, können KI-Agenten mehrstufige Abläufe selbstständig koordinieren.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Ein KI-Agent erhält ein übergeordnetes Ziel und zerlegt es eigenständig in Teilaufgaben. Er nutzt dabei Werkzeuge wie Web-Suchen, Code-Ausführung, Datenbankabfragen oder externe APIs. Nach jedem Schritt bewertet er den Fortschritt und passt sein Vorgehen an. Moderne Architekturen wie ReAct (Reasoning + Acting) oder AutoGen kombinieren Sprachmodelle mit strukturiertem Planungsverhalten.

Multi-Agenten-Systeme

Komplexe Aufgaben werden in Multi-Agenten-Systemen auf spezialisierte Agenten verteilt: Ein Recherche-Agent sammelt Informationen, ein Analyse-Agent wertet sie aus, ein Schreib-Agent erstellt den Output. Diese Arbeitsteilung ermöglicht eine deutlich höhere Qualität und Zuverlässigkeit als einzelne Agenten.

Unternehmensanwendungen

Für den Mittelstand eröffnet agentenbasierte KI neue Automatisierungsmöglichkeiten: von der automatischen Bearbeitung eingehender Anfragen über die Analyse von Lieferkettendaten bis zur autonomen Erstellung von Reports. Die Technologie entwickelt sich rasant und stellt gleichzeitig hohe Anforderungen an Qualitätssicherung und menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop).