Was sind KI-Agenten und wie funktionieren sie? Mit Beispielen

KI-Agenten, auch bekannt als autonome Softwaresysteme oder intelligente digitale Assistenten, sind Programme, die dazu entwickelt wurden, Aufgaben selbstständig auszuführen und Entscheidungen zu treffen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die oft andauernde menschliche Eingaben erfordern, arbeiten KI-Agenten autonom und übernehmen alles von einfachen Aufgaben bis hin zu einer Reihe von Vorgängen.

Ob im Kundenservice als virtuelle Assistenten oder in der Robotik für die automatisierte Produktion – KI-Agenten haben sich als vielseitig und zuverlässig erwiesen. Untersuchen wir also die wichtigsten Merkmale von KI-Agenten, ihre Funktionsweise, Beispiele für KI-Agenten in der Praxis und die Vorteile, die sie Unternehmen bieten.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind intelligente Systeme, die in der Lage sind, autonom zu arbeiten, also keine kontinuierliche menschliche Intervention benötigen, um Aufgaben zu erledigen. Dank ihrer Denkfähigkeiten lernen sie aus früheren Interaktionen, treffen datengestützte Entscheidungen und führen reale Aktionen durch, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Typische KI-Tools wie Modelle für maschinelles Lernen (ML) analysieren Muster und sagen Ergebnisse auf der Grundlage von Daten voraus, sie ergreifen jedoch keine direkten Maßnahmen und entwickeln sich nicht weiter, solange die Eingaben gleich bleiben.

Mittlerweile sind KI-Agenten mehr als nur Datenverarbeitungswerkzeuge. Sie integrieren externe Tools, Anwendungsprogrammierschnittstellen („APIs”) und Rechenplattformen in ihre Argumentationskette und überwinden so die Grenzen traditioneller KI-Modelle.

Kundenservice-Chatbots und persönliche Assistenten wie Siri oder Google Assistant sind Beispiele für KI-Agenten. Diese Systeme übernehmen Aufgaben wie die Beantwortung von Anfragen, das Sammeln von Daten aus anderen Quellen und das Einrichten von Erinnerungen ohne manuelles Eingreifen durch Menschen.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI ist ein komplexes System, bei dem mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um umfassendere, dynamischere Ziele zu erreichen. Sie zeichnet sich durch ihre Proaktivität aus – ob bei der Koordination von Systemen, der Verwaltung komplexer Workflows oder dem Lernen aus ihren eigenen Handlungen – und strebt danach, sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

Obwohl sie ähnlich und miteinander verwandt sind, handelt es sich bei KI-Agenten und Agentic AI um unterschiedliche Systeme.

KI-Agenten sind darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben auszuführen und dabei eigenständig zu handeln, indem sie ihre eigenen Schlussfolgerungen ziehen. Sie verfügen außerdem über weniger ausgeprägte Lernfähigkeiten, die hauptsächlich auf Rückkopplungsschleifen, Heuristiken oder aktualisierten Kontextpuffern basieren.

Der Aufgabenbereich von KI-Agenten ist enger gefasst und beschränkt sich auf ein bestimmtes Ziel innerhalb des gegebenen Kontexts. Ein KI-Agent im Kundensupport beantwortet beispielsweise nur Fragen oder erledigt einfache Aufgaben wie die Bereitstellung von Rechnungen. Agentic AI ist hingegen dazu fähig, ein Benutzerproblem zu analysieren und den dafür zuständigen Verantwortlichen zu benachrichtigen.

Wichtige Merkmale von KI-Agenten

KI-Agenten zeichnen sich durch mehrere wesentliche Merkmale aus, die sie von herkömmlichen Softwaresystemen unterscheiden. Diese Eigenschaften ermöglichen es ihnen, Aufgaben autonom auszuführen und sich an neue Anforderungen anzupassen.

• Autonomie und Unabhängigkeit. KI-Agenten sind autonom, d. h. sie können Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen, ohne ständig von Menschen überwacht zu werden. Beispielsweise kann ein Kundendienst-Bot Nutzeranfragen autonom beantworten oder Bestellungen ohne menschliches Zutun bearbeiten.
• Zielorientiertes Verhalten. KI-Agenten sind darauf ausgelegt, ein bestimmtes Ziel zu erreichen, indem sie strukturierte Eingaben wahrnehmen, diese bewerten und eine direkte Aktion ausführen, um das Ziel zu erreichen. Ein Task-Manager-Bot bearbeitet beispielsweise Terminanfragen, indem er den Zeitplan eines Benutzers bewertet, Aufgaben priorisiert und die erforderlichen Maßnahmen ergreift.
• Lernen und Anpassung. KI-Agenten können anhand von Techniken des maschinellen Lernens lernen und adaptieren, indem sie Daten aus früheren Aufgaben nutzen. Beispielsweise lernt ein Empfehlungssystem in einer Online-Shopping-Plattform Nutzervorlieben und passt zukünftige Vorschläge entsprechend an.
• Bewältigung komplexer Aufgaben. Durch die Verarbeitung großer Datensätze, die Durchführung mehrstufiger Vorgänge und die Interaktion mit externen Systemen können KI-Agenten komplexe Aufgaben bewältigen. Ein gutes Beispiel hierfür ist ein KI-gestütztes Betrugserkennungssystem im Bankwesen, das Muster in Transaktionsdaten identifiziert, um verdächtiges Verhalten zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.

Wie funktionieren KI-Agenten?

KI-Agenten arbeiten nach einem Prozess aus Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Handlung. Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es ihnen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Situationen zu bewerten und Aufgaben auszuführen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

1. Wahrnehmung

Die erste Phase der Funktionsweise eines KI-Agenten besteht darin, seine Umgebung „wahrzunehmen“. Auf diese Weise „sieht“, „liest“ oder „hört“ der Agent Benutzereingaben wie Text, Bilder, Sprachbefehle und Echtzeitdaten aus externen Quellen.

Ein Sprachassistent nutzt beispielsweise Spracherkennung, um die Befehle eines Benutzers zu verstehen, z. B. „Stelle den Wecker auf 7 Uhr morgens“. Die Fähigkeit eines KI-Agenten, seine Umgebung „wahrzunehmen“, ermöglicht es ihm, reaktiv zu sein und auf dynamische Situationen zu antworten.

Die Eingabequalität ist für KI-Agenten von großer Bedeutung. Durch die Optimierung Ihrer Prompts helfen Sie ihm, durch zusätzliche Informationen, Details und Kontext genauer zu „überlegen“, welche Maßnahmen er ergreifen sollte.

2. Schlussfolgerung

Der KI-Agent verarbeitet die gesammelten Daten und bewertet die Maßnahmen, die er ergreifen muss, um sein Ziel zu erreichen. In der Regel verwendet er ein großes Sprachmodell (LLM) als Entscheidungsengine, um Anfragen zu interpretieren, mehrstufige Lösungen zu planen und zu reagieren.

Die Fähigkeit des Agenten, logisch zu denken, ermöglicht es ihm, über einfache, einstufige Befehle hinauszugehen und komplexere Aufgaben auszuführen.

In einem selbstfahrenden Auto erfasst ein KI-Agent Daten wie die Geschwindigkeit des Autos, die Bremstemperatur, die Straßenverhältnisse und den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug. Auf Grundlage dieser Daten entscheidet er, ob die Bremsen betätigt werden sollen, wie viel Druck ausgeübt werden soll und wann sie wieder gelöst werden sollen.

3. Handlung

Nachdem der Agent die Informationen durchdacht hat, trifft er eine fundierte Entscheidung und ergreift Maßnahmen in der realen Welt.

Die Maßnahmen, die ein KI-Agent ergreift, hängen vollständig von seinem Ziel ab. Beispielsweise kann ein Terminplanungsassistent eine Einladung zu einer Besprechung an mehrere Teilnehmer senden, während ein Datenberichtsagent auf der Grundlage seiner Analyse einen automatisierten Bericht erstellt.

Aufgrund ihres begrenzten Anwendungsbereichs variieren die Aktionen von KI-Agenten je nachdem, wie Sie Ihren Prompt gestalten. Sie können einen chronologischen Ablauf befolgen, wenn Sie Schritt-für-Schritt-Anweisungen geben, haben jedoch möglicherweise Schwierigkeiten, eine Reihe von Aktionen auszuführen, wenn Sie nur einen einfachen Befehl eingeben.

Diese Fähigkeit, Aufgaben in der realen Welt zu initiieren und auszuführen, unterscheidet KI-Agenten von herkömmlichen generativen KI-Tools, und ist ausschlaggebend für die Automatisierung komplexer Prozesse und die Verwaltung mehrstufiger Workflows.

Beispiele für KI-Agenten

KI-Agenten werden branchenübergreifend eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und innovative Lösungen anzubieten. Sehen wir uns einige Beispiele für KI-Agenten in der Praxis an:

Kundendienstmitarbeiter

Chatbots werden häufig im Kundenservice eingesetzt, um sofortigen Support rund um die Uhr zu bieten. Diese Agenten können allgemeine Anfragen bearbeiten, Probleme lösen und Benutzer sogar durch Fehlerbehebungsprozesse führen.

Ein fortschrittlicherer KI-Assistent wie Hostingers Kodee geht noch einen Schritt weiter, indem er das Model Context Protocol (MCP) integriert, um auf Daten aus externen Quellen zuzugreifen.

Dadurch können Hostinger-Benutzer ihre virtuellen privaten Server (VPS) und WordPress-Websites allein durch Chatten mit dem Assistenten verwalten.

Persönliche Assistenten

Persönliche Assistenten wie Siri, Google Assistant und Amazon Alexa sind KI-Agenten, die verschiedene Aufgaben verwalten, vom Einrichten von Erinnerungen bis zur Steuerung von Smart-Home-Geräten.

Sie helfen Nutzern, indem sie Aktionen auf der Grundlage von Befehlen in natürlicher Sprache ausführen, und so Effizienz und Bequemlichkeit bieten. Diese Agenten lernen ständig aus den Interaktionen mit ihren Nutzern, verbessern ihre Antworten und erweitern im Laufe der Zeit ihre Funktionalität.

Datenanalyse-Agenten

KI-Agenten werden auch in der Datenanalyse eingesetzt, um Trends und Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Beispielsweise verfolgen Börsenanalyse-Bots Marktschwankungen und geben in Echtzeit Empfehlungen für Investitionsentscheidungen.

Diese Agenten verwenden komplexe Algorithmen, um riesige Mengen an Finanzdaten zu analysieren, und liefern Erkenntnisse, die für Menschen manuell nur schwer zu verarbeiten wären. Außerdem passen sie ihr zukünftiges Verhalten auf der Grundlage vergangener Erkenntnisse an, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Robotik und Automatisierung

KI-gestützte Roboter werden in der Fertigung eingesetzt, um Aufgaben wie Montage, Inspektion und Verpackung zu automatisieren. Beispiele solcher Roboter sind Fabrikroboter, die für die Montage von Produkten oder die Qualitätskontrolle in Produktionslinien zuständig sind.

Diese Roboter können komplexe Aufgaben präzise ausführen, wodurch Unternehmen effizienter arbeiten, menschliche Fehler reduzieren und die Produktivität steigern.

Coding-Copiloten und Entwicklerassistenten

KI-Agenten helfen Entwicklern dabei, schneller und intelligenter zu programmieren, indem sie Verbesserungsvorschläge machen, Code-Snippets generieren und Fehler identifizieren. Ein Coding-Copilot kann beispielsweise Funktionen debuggen, Boilerplate-Code erstellen oder sich wiederholende Aufgaben automatisieren und dabei aus den Mustern des Entwicklers lernen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

KI-Codierungsplattformen wie Hostinger Horizons erleichtern die Integration dieser KI-Assistenten in Workflows und helfen Entwicklern dabei, Zeit zu sparen, Einheitlichkeit zu gewährleisten und sich auf die Lösung komplexerer Probleme zu konzentrieren.

Warum KI-Agenten für die Zukunft wichtig sind

Unternehmen suchen immer weiter nach Möglichkeiten, um ihre Effizienz zu steigern und ihre Betriebskosten zu senken. Daher werden KI-Agenten zukünftig mit hoher Wahrscheinlichkeit eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Routineaufgaben, der Optimierung von Workflows und der Bereitstellung intelligenter Entscheidungsfindungsprozesse spielen.

Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Agenten werden sie immer komplexere Aufgaben bewältigen können. Statt als bloße Assistenten am Arbeitsplatz zu dienen, werden sie zu Schlüsselkomponenten zukünftiger KI-Ökosysteme und Geschäftsabläufe in verschiedenen Branchen, wie beispielsweise der Robotik, werden.

KI-Agenten werden nicht nur „smarter“, sondern auch immer zugänglicher. Beispielsweise verwenden viele Entwickler KI-gestützte Codierungstools, um komplexe Aufgaben wie das Debugging zu optimieren.

Einzelpersonen können auch ganz einfach mit n8n – einer Low-Code Open-Source-Automatisierungsplattform – einen KI-Agenten erstellen. So erhalten sie einen persönlichen Assistenten für ihre täglichen Aufgaben, wie zum Beispiel zur Terminplanung und zur Einrichtung von Erinnerungen.

Plattformen wie Hostinger Horizons machen es für Privatpersonen und kleine Unternehmen noch einfacher, KI-Agenten für alltägliche Aufgaben wie die Planung von Besprechungen, das Versenden von Erinnerungen oder die Automatisierung der routinemäßigen Website-Verwaltung zu erstellen und anzupassen, ohne dass dafür fortgeschrittene technische Kenntnisse erforderlich sind.

Alle Tutorial-Inhalte auf dieser Website unterliegen Hostingers strengen redaktionellen Standards und Normen.