Was ist agentische KI? Definition, Beispiele und Funktionsweise

Agentic AI („agentenbasierte KI”) ist eine fortgeschrittene Form der künstlichen Intelligenz, die selbstständig Ziele setzen, planen, argumentieren und Maßnahmen ergreifen kann, um ein bestimmtes Ziel unter minimaler menschlicher Aufsicht zu erreichen.

Im Gegensatz zur traditionellen KI, die reaktiv ist und auf direkte Befehle reagiert, ist agentische KI proaktiv und kann Aufgaben selbstständig initiieren. Sie zeichnet sich durch ihre Autonomie, Zielorientierung, Argumentationsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Kooperationsfähigkeit aus.

Um die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI zu verstehen, betrachten wir im Folgenden, wie Agentic AI plant, argumentiert und handelt und so Ziele erreicht. Entdecken Sie praktische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Wirtschaft, Finanzen und Gesundheitswesen und verstehen Sie, wie sie sich von generativer KI unterscheidet und welches Tool sich für welche Aufgabe eignet.

Was ist Agentic AI?

Agentische KI ist ein Typ künstlicher Intelligenz, die auf Befehle reagiert und aktiv die Initiative ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Während herkömmliche KI-Systeme darauf ausgelegt sind, vordefinierte Aufgaben als Reaktion auf klare Eingaben auszuführen (wie das Beantworten von Fragen oder das Sortieren von Daten), arbeitet die agentische KI mit einem hohen Maß an Autonomie. Sie kann unabhängig funktionieren, ihre Umgebung wahrnehmen, Daten analysieren, über die nächste Aktion „nachdenken” und zielgerichtet handeln, ohne dass ein ständiges Eingreifen durch den Menschen erforderlich ist.

Stellen Sie sich zur Veranschaulichung ein selbstfahrendes Auto vor. Herkömmliche KI würde einfach vorprogrammierte Befehle befolgen, wie beispielsweise „von Punkt A nach Punkt B navigieren“.

Agentische KI-Systeme gehen noch einen Schritt weiter. Sie sind in der Lage, Veränderungen in der Umgebung (z. B. Straßenverhältnisse oder Verkehrsmuster) zu analysieren, potenzielle Hindernisse zu erkennen und ihr Verhalten anzupassen (z. B. Umleitung oder Verlangsamung), um das Ziel sicher zu erreichen.

Dieser Wandel von einem reaktiven Modell (bei dem KI nur auf Eingaben reagiert) zu einem proaktiven Modell (bei dem KI eigenständig Maßnahmen ergreift, um ein Ergebnis zu erzielen) ist eines der charakteristischen Merkmale der Agentic AI.

Ob bei der Optimierung von Geschäftsprozessen oder der Verwaltung eines Smart Homes – agentische KI folgt nicht nur Anweisungen, sondern antizipiert Bedürfnisse, löst komplexe Probleme und lernt aus Erfahrungen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wie funktioniert agentische KI?

Agentische KI kann als Kreislauf aus Wahrnehmung, Schlussfolgerung, Handlung und Lernen betrachtet werden. Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es der KI, autonom zu funktionieren, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, die sie ihrem Ziel näherbringen. Sehen wir uns die einzelnen Phasen im Detail an:

1. Wahrnehmung

Dies ist die erste Stufe, in der die KI ihre Umgebung „wahrnimmt“, indem sie Daten aus ihrer Umgebung sammelt. Sie verwendet dabei beispielsweise Hardware oder ruft Daten aus externen Systemen ab, indem sie das Model Context Protocol (MCP) und das Application Programming Interface (API) einrichtet.

In einer intelligenten Fabrik könnte die KI beispielsweise Echtzeitdaten zum Zustand der Maschinen erfassen. In einem selbstfahrenden Auto sammelt die Agentic AI hingegen Daten über Kameras, LiDAR und Radar, um die Straße und ihre Umgebung wahrzunehmen.

2. Schlussfolgerung

Sobald die Daten erfasst sind, verarbeitet die KI sie, um die Situation zu verstehen. Sie zerlegt komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Aufgaben.

Beispielsweise könnte eine KI, die mit der Optimierung einer Lieferkette beauftragt ist, Daten über aktuelle Lagerbestände, Lieferverzögerungen und Kundennachfrage erlangen. Die KI analysiert diese Informationen und ermittelt die beste Vorgehensweise, beispielsweise die Anpassung von Produktionsplänen oder die Suche nach alternativen Lieferanten.

Eine agentische KI in einem selbstfahrenden Auto kann hingegen Daten über die aktuelle Verkehrslage, die Straßenverhältnisse und das Wetter nutzen.

3. Handlung

Nachdem die Daten ausgewertet wurden, ergreift die KI Maßnahmen, um das Ziel zu erreichen. Im Beispiel der Lieferkette könnte dies die Umleitung einer Sendung, eine Empfehlung an die Nutzer oder die Aktivierung eines Systems (z. B. das Einschalten einer Maschine oder die Einstellung eines Thermostats) sein.

In einem autonomen Fahrzeug umfasst diese Phase hingegen die Anpassung der Geschwindigkeit, Richtungsänderungen und das Anhalten, wenn dies erforderlich ist.

4. Lernen

Die letzte Phase des Agentic AI-Zyklus umfasst das Lernen aus den Ergebnissen früherer Handlungen. Dabei werden Fragen wie die folgenden gestellt:

• Hat die Handlung der KI geholfen, ihr Ziel zu erreichen?
• Wenn nicht, was kann verbessert werden?
• Würde ich das Ziel erreichen, wenn ich A statt B tun würde?

Die KI passt ihr Verhalten auf Grundlage dieses Feedbacks an und wird mit der Zeit immer effektiver und effizienter. Beispielsweise lernt eine KI, die in einem Lager eingesetzt wird und einen Engpass in der Lieferkette erkennt, auf diese Verzögerung besser zu reagieren und optimiert ihre zukünftigen Maßnahmen, indem sie die Routenplanung oder Terminierung anpasst.

Dieser kontinuierliche Zyklus aus Feedback und Verfeinerung ermöglicht es der agentischen KI, immer effizienter und autonomer zu arbeiten. Mit jeder Iteration verbessert sie ihr Verständnis komplexer Situationen und optimiert ihre Handlungen zum Erreichen der Ziele.

Wesentliche Merkmale der Agentic AI

Im Folgenden finden Sie die Kernmerkmale, die agentische KI auszeichnen und ihre effiziente und unabhängige Funktion ermöglichen:

Autonomie

Als Grundpfeiler der agentischen KI bezeichnet Autonomie die Fähigkeit des Systems, nahezu vollständig unabhängig zu arbeiten. Dadurch kann es Aufgaben ohne ständige menschliche Eingriffe ausführen.

In einem Smart Home könnte beispielsweise ein autonomer Assistent den Energieverbrauch überwachen, Abweichungen erkennen und die Thermostateinstellungen entsprechend anpassen, um optimalen Komfort und Effizienz zu gewährleisten. Das System ergreift die Initiative und benötigt keine manuelle Anpassung der Einstellungen durch den Menschen.

Zielorientiert

Agentische KI wurde speziell dafür entwickelt, Ziele zu erreichen, statt lediglich auf Befehle zu reagieren. Sobald sie ihre Ziele verstanden hat, zerlegt sie diese in umsetzbare Aufgaben und führt sie autonom aus.

Beispielsweise könnte eine KI im Kundensupport darauf abzielen, Probleme effizient zu lösen. Sie würde zunächst die Anfrage des Kunden bewerten, die beste Antwort oder Maßnahme auswählen (z. B. Schritte zur Fehlerbehebung bereitstellen oder an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten) und diese dann automatisch ausführen.

Schlussfolgerung und Planung

Agentische KI handelt nicht einfach blindlings, sondern überlegt komplexe Probleme und plant ihre Handlungen. Durch die Analyse mehrerer Szenarien und die Abwägung möglicher Ergebnisse formuliert sie eine Strategie, um ihre Ziele zu erreichen.

Ein KI-Agent, der mit der Optimierung einer Lieferkette beauftragt ist, würde beispielsweise nicht einfach einer voreingestellten Routine folgen. Er würde dynamische Bestandsdaten analysieren, die aktuelle Nachfrage bewerten und den zukünftigen Bedarf prognostizieren, um Verzögerungen zu planen, Ressourcen neu zuzuweisen oder Abläufe zu optimieren und so Ineffizienzen zu minimieren.

Anpassungsfähigkeit

In realen Szenarien laufen Dinge selten nach Plan, und die agentische KI muss sich an neue Informationen oder sich ändernde Bedingungen anpassen.

Beispielsweise kann ein KI-gesteuerter Roboter in einem Lagerhaus mit unerwarteten Verzögerungen oder Änderungen der Lagerbestände konfrontiert werden. Er muss sich anpassen, indem er eine alternative Route findet oder seine Aufgabenprioritäten anpasst, um sicherzustellen, dass der Betrieb auch angesichts von Unsicherheiten reibungslos weiterläuft.

Proaktive Natur

Einer der leistungsstärksten Aspekte der agentischen KI ist ihre Fähigkeit, proaktiv zu sein. Anstatt auf Anweisungen zu warten, kann die agentische KI Probleme vorausahnen und Maßnahmen ergreifen, bevor sie eskalieren.

Nehmen wir das Beispiel eines vorausschauenden Wartungssystems in einer Produktionsstätte: Die KI überwacht die Maschinenleistung und plant proaktiv Wartungsarbeiten, bevor es zu einem Ausfall kommt, wodurch Zeit gespart und Kosten gesenkt werden.

Zusammenarbeit

Ein agentisches KI-System kann in Zusammenarbeit mit anderen KI-Systemen oder menschlichen Teams arbeiten. Dies ermöglicht eine effektivere Problemlösung und Entscheidungsfindung.

Beispielsweise könnte eine KI im Finanzsektor gemeinsam mit menschlichen Analysten betrügerische Transaktionen identifizieren und so die Genauigkeit und Effizienz verbessern. Sie könnte verdächtige Aktivitäten selbstständig melden, während sich das menschliche Team auf komplexere Fälle konzentrieren kann.

Beispiele für Agentic AI

Agentische KI verändert bereits ganze Branchen, indem sie komplexe, mehrstufige Aufgaben übernimmt, die zuvor zeitaufwändig waren oder menschliches Eingreifen erforderten. Sehen wir uns einige Beispiele aus der Praxis an, wie agentische KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird:

Automatisierung von Geschäftsprozessen

Die wichtigste Rolle der KI in Unternehmen besteht in der Automatisierung administrativer und operativer Aufgaben, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können. Zum Beispiel:

• Rechnungsbearbeitung. KI-Agenten können den gesamten Rechnungsstellungsprozess übernehmen, beispielsweise das Erstellen von Rechnungen, das Versenden von Mahnungen für überfällige Zahlungen und sogar die Aktualisierung von Buchhaltungsunterlagen. Dadurch werden menschliche Fehler vermieden und Zahlungszyklen beschleunigt.
• Kundenservice. KI-gesteuerte Chatbots können Kundenanfragen beantworten, Beschwerden lösen und personalisierte Produktempfehlungen geben. Hostinger ist eines von vielen Unternehmen, die bereits KI-Systeme einsetzen, um Anfragen sofort zu beantworten oder produktbezogene Probleme zu beheben und so die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Fertigung

Der Fertigungssektor profitiert in hohem Maße von agentischer KI, insbesondere bei der Optimierung von Abläufen und der Reduzierung von Ausfallzeiten. Sie kann folgende Aufgaben unterstützen:

• Vorausschauende Wartung („Predictive Maintenance”). KI-Agenten können Anlagen in Echtzeit überwachen, Sensordaten analysieren und vorhersagen, wann eine Maschine ausfallen könnte. Bevor es zu einem Ausfall kommt, kann der Agent Wartungsarbeiten planen, Ersatzteile bestellen und sogar die Produktion umleiten, um Ausfallzeiten zu minimieren und einen reibungslosen Betrieb der Fabrik zu gewährleisten.
• Optimierung der Lieferkette: Agentische KI kann Schwankungen in Angebot und Nachfrage vorhersagen, sodass Unternehmen ihre Produktionspläne entsprechend anpassen können. Außerdem kann sie Aufgaben wie die Verwaltung von Lagerbeständen, die Bestellung von Materialien und die Koordination von Lieferungen ohne menschliche Aufsicht übernehmen.

Finanzdienstleistungen

Auch der Finanzsektor spürt die enormen Auswirkungen der agentischen KI, insbesondere in den Bereichen Risikomanagement und Handel. Beispiele hierfür sind:

• Betrugserkennung. KI-Agenten überwachen Transaktionsdaten in Echtzeit und verwenden dabei fortschrittliche Algorithmen, um Muster zu erkennen, die auf betrügerisches Verhalten hindeuten. Wenn verdächtige Aktivitäten festgestellt werden, kann das System selbstständig Konten sperren, Kunden benachrichtigen und sogar weitere Untersuchungen einleiten.
• Automatisierter Handel. KI-Agenten können autonom auf der Grundlage der Marktbedingungen Handelsgeschäfte ausführen und dabei kontinuierlich riesige Mengen an Finanzdaten analysieren, um Anlagestrategien zu optimieren. Im Hochfrequenzhandel kann agentische KI Entscheidungen in Millisekunden treffen, viel schneller als ein menschlicher Händler reagieren könnte.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird agentische KI eingesetzt, um sowohl Diagnoseaufgaben als auch Behandlungspläne zu unterstützen und so Ergebnisse und Effizienz zu steigern. Beispiele hierfür sind:

• Diagnoseunterstützung. KI-Systeme können medizinische Unterlagen und Bilddaten (z. B. Röntgenbilder, MRT-Aufnahmen) selbstständig analysieren, um Krankheiten oder Anomalien zu erkennen. So kann ein KI-System beispielsweise eine Mammographie scannen und frühe Anzeichen von Brustkrebs erkennen, woraufhin sie einen Arzt benachrichtigt, damit dieser den Fall überprüft.
• Personalisierte Behandlungspläne. Agentische KI kann die Krankengeschichte, genetische Daten und den aktuellen Gesundheitszustand eines Patienten analysieren, um personalisierte Behandlungsoptionen zu empfehlen. Sie kann eigenständig Medikamente, Änderungen des Lebensstils oder Therapiepläne vorschlagen und die Behandlung anpassen, sobald neue Informationen verfügbar werden.

Agentische KI vs. generative KI

Agentic AI und generative KI sind zwei unterschiedliche Typen künstlicher Intelligenz, die jeweils einem anderen Zweck dienen. Obwohl sie manchmal zusammenarbeiten, sind sie für unterschiedliche Aufgaben konzipiert.

Das Hauptziel von generativer KI ist die Erstellung neuer Inhalte. Dazu gehören beispielsweise die Generierung von Texten, die Erstellung von Bildern, das Komponieren von Musik oder sogar das Schreiben von Code. Generative KI-Systeme analysieren große Datensätze, um Muster zu lernen und auf der Grundlage dieser Daten neue, originelle Inhalte zu generieren. Zum Beispiel:

• Chatbots (wie ChatGPT) generieren Antworten auf Benutzeranfragen basierend auf dem Kontext und bieten personalisierte Unterhaltungen.
• DALL-E generiert Bilder aus Textbeschreibungen und erstellt auf der Grundlage der eingegebenen Daten originelle Kunstwerke.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich Agentic AI auf autonomes Handeln, um bestimmte Ziele zu erreichen. Während generative KI Inhalte erstellt, ist agentische KI darauf ausgelegt, Maßnahmen zu ergreifen und Entscheidungen zu treffen, die zur Erreichung eines Ziels beitragen. Sie nimmt ihre Umgebung wahr, überlegt sich die beste Vorgehensweise und führt zielführende Aufgaben aus, ohne dass eine ständige Überwachung durch den Menschen erforderlich ist. Beispiele hierfür sind:

• Autonome Fahrzeuge, die auf Straßen navigieren, Hindernissen ausweichen und anhand von Echtzeitdaten Fahrentscheidungen treffen, um von einem Ort zum anderen zu gelangen.
• Vorausschauende Wartungssysteme in Fabriken, die Verschleiß an Maschinen erkennen und Reparaturen automatisch planen, um Ausfallzeiten zu vermeiden.

Aspekt	Generative KI	Agentic AI
Zweck	Neue Inhalte erstellen (Text, Bilder, Musik)	Spezifische Ziele durch Handeln erreichen
Prozess	Reaktiv (generiert basierend auf Eingaben)	Proaktiv (wahrnehmen, überlegen, handeln)
Primäres Ziel	Inhalte auf der Grundlage von Datenmustern erstellen	Aufgaben selbstständig erledigen, um ein Ergebnis zu erzielen
Beispiele	ChatGPT, DALL-E, Claude	Autonome Fahrzeuge, vorausschauende Wartung, intelligente Assistenten

Warum ist agentische KI wichtig?

Agentische KI ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie komplexe, mehrstufige Aufgaben automatisiert, die Effizienz steigert und den Bedarf an menschlichem Eingreifen reduziert. Sie ermöglicht das autonome Arbeiten von Systemen, wodurch Zeit gespart und Fehler minimiert werden.

In Branchen wie der Fertigungsindustrie und dem Gesundheitswesen optimiert agentische KI Betriebsabläufe, prognostiziert Wartungsbedarf und unterstützt die Entscheidungsfindung, sodass sich Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Über die betriebliche Effizienz hinaus treibt agentische KI Innovationen voran, indem sie Erkenntnisse liefert und Prozesse automatisiert, die zuvor zu komplex waren, um sie zu verwalten. Ihr kontinuierliches Lernen und ihre Anpassungsfähigkeit sorgen dafür, dass Systeme im Laufe der Zeit verbessert werden. Sie ist somit ein leistungsstarkes Werkzeug in sich schnell verändernden Bereichen, wie z.B. in der Finanzbranche.

Mit ihrer Weiterentwicklung birgt die KI ein immenses Potenzial zur Neugestaltung von Branchen, zur Schaffung neuer Geschäftsmodelle und zur Eröffnung von Wachstumschancen.

Trends und Zukunftsaussichten für agentische KI

Laut den neuesten KI-Statistiken wird KI bis 2030 voraussichtlich über 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen.

Dieser Anstieg spiegelt die zunehmende Verbreitung von KI in verschiedenen Branchen wider, vom Finanzwesen bis hin zum Gesundheitswesen. Unternehmen setzen auf agentische KI, um ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und ihre Abläufe neu auszurichten. In Branchen wie dem Finanzwesen automatisieren KI-Systeme bereits Aufgaben wie Betrugserkennung und Handel, verbessern die Leistung und reduzieren die Abhängigkeit von menschlicher Aufsicht.

Ein wichtiger Trend, der dieses Wachstum vorantreibt, ist die Integration von großen Sprachmodellen (LLMs). Ursprünglich für die Generierung von Inhalten verwendet, ermöglichen LLMs der agentischen KI nun die Argumentation und Entscheidungsfindung, wodurch ihre Fähigkeit zu autonomem Verhalten verbessert wird. Diese Veränderung macht agentische KI intelligenter und leistungsfähiger, insbesondere in Entscheidungsprozessen, die eine Anpassung an neue Daten oder unvorhergesehene Umstände erfordern.

In Zukunft werden Automatisierungsplattformen wie Hostinger Horizons und n8n es Unternehmen erleichtern, agentische KI zu implementieren, und damit den Zugang zu dieser leistungsstarken Technologie demokratisieren. Da immer mehr Branchen diese Systeme einsetzen, wird Agentic AI weiterhin Wachstum, Effizienz und Innovation in verschiedenen Sektoren vorantreiben.

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