Agentische KI vs. generative KI

Generative KI erstellt Inhalte, während agentische KI Aufgaben erledigt.

Generative KI reagiert auf Prompts und erstellt daraufhin Texte, Bilder, Code, Audio oder andere Inhalte.

Agentische KI geht einen Schritt weiter: Sie plant, wie ein Ziel erreicht werden kann, nutzt externe Tools, trifft während des Workflows Entscheidungen und passt ihre Aktionen so lange an, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Agentische KI (auch als Agentic AI bekannt) baut auf generativer KI auf. Die meisten agentischen KI-Systeme nutzen Large Language Models, um Anfragen zu verstehen und Inhalte zu generieren. Diese Fähigkeiten werden mit Planung, Speicher und der Nutzung von Tools kombiniert, um mehrstufige Workflows abzuschließen.

Was ist agentische KI?

Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingreifen erledigen können.

Nachdem das System ein Ziel erhalten hat, erstellt es einen Plan, nutzt die benötigten Tools und Informationen, überprüft die Ergebnisse der einzelnen Schritte und arbeitet weiter, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Angenommen, ein Kunde meldet, dass er nicht auf sein Konto zugreifen kann.

Ein agentisches KI-System überprüft die Identität des Kunden und die letzten Anmeldeversuche, setzt gegebenenfalls das Passwort zurück, aktualisiert das Support-Ticket und bestätigt, dass das Problem behoben wurde.

Der Benutzer gibt das Ziel vor, während die KI die erforderlichen Schritte bestimmt und ausführt.

Die meisten agentischen KI-Systeme kombinieren ein Large Language Model (LLM) mit Speicher und externen Tools.

Das Sprachmodell interpretiert die Anfrage und entscheidet über den nächsten Schritt. Der Speicher hält relevante Kontextinformationen fest, während die Tools dem System ermöglichen, das Internet zu durchsuchen, Dokumente abzurufen, Code auszuführen oder mit anderer Software zu interagieren.

LLM-Agenten gehören zu den häufigsten Formen agentischer KI. Sie bilden die Grundlage für Anwendungen wie Coding-Assistenten, Recherche-Tools, Kundendienstsysteme und Plattformen zur Workflow-Automatisierung. Dabei nutzen sie Sprachmodelle, um Anfragen zu verstehen und mit anderer Software zu interagieren.

Unternehmen, die diese Funktionen nutzen möchten, ohne die einzelnen Komponenten selbst zusammenzustellen, können eine Plattform für agentische KI mit einsatzbereiten Agenten verwenden.

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die anhand eines Benutzer-Prompts neue Inhalte erstellt.

Während des Trainings lernt sie Muster aus großen Datensätzen und nutzt dieses Wissen, um Texte, Bilder, Code, Audio, Videos und andere Arten von Inhalten zu generieren.

Generative KI erstellt auf Grundlage der erhaltenen Anweisungen eine Ausgabe, verfolgt jedoch nicht selbstständig ein übergeordnetes Ziel.

Jede Antwort hängt vom Prompt des Benutzers ab. Das Modell wartet auf die nächste Anweisung, bevor es fortfährt.

Zu den bekanntesten Beispielen für generative KI gehören ChatGPT, Claude und Gemini für die Textgenerierung, Bildgeneratoren wie Midjourney und DALL·E sowie Coding-Assistenten wie GitHub Copilot.

Agentische KI vs. generative KI

Der größte Unterschied zwischen generativer und agentischer KI liegt in ihrem Zweck. Generative KI erstellt Inhalte als Reaktion auf Prompts. Agentische KI hingegen nutzt KI, um mit minimalem menschlichem Eingreifen zu planen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu erledigen.

Agentische KI und generative KI im direkten Vergleich:

Generative und agentische KI sind eng miteinander verbunden. Deshalb werden die Begriffe häufig verwechselt.

Die meisten agentischen KI-Systeme nutzen generative KI – in der Regel ein Large Language Model –, um Anfragen zu verstehen, eine Aufgabe zu analysieren und bei Bedarf Inhalte zu generieren.

Der Unterschied zeigt sich darin, was nach der Ausgabe des Modells geschieht. Generative KI beendet ihre Arbeit, nachdem sie eine Ausgabe erstellt hat. Agentische KI arbeitet dagegen weiter: Sie entscheidet über die nächsten Schritte, ruft Informationen ab, nutzt externe Tools und bewertet die Ergebnisse, bis das Ziel erreicht ist.

Kurz gesagt: Generative KI reagiert, agentische KI handelt proaktiv.

Wie generative und agentische KI zusammenarbeiten

Viele moderne KI-Anwendungen kombinieren generative und agentische KI.

Generative KI erstellt Inhalte. Agentische KI entscheidet, wann diese Inhalte benötigt werden, wie sie sich in den gesamten Workflow einfügen und welche Aktionen anschließend erforderlich sind.

Nehmen wir eine Marketingkampagne als Beispiel. Ein agentisches KI-System recherchiert zunächst die Zielgruppe und ermittelt relevante Keywords.

Anschließend nutzt es generative KI, um E-Mail-Texte und Social-Media-Beiträge zu erstellen sowie Anzeigentexte zu entwerfen. Danach kann der Agent die Kampagne planen, ihre Performance überwachen und künftige Inhalte anhand von Engagement-Kennzahlen optimieren.

Dasselbe Prinzip lässt sich auf viele geschäftliche Workflows übertragen. Generative KI erstellt Texte, Code, Bilder oder andere Inhalte, während agentische KI den gesamten Prozess von der Planung bis zum Abschluss koordiniert.

Agentische KI vs. generative KI: Häufige Anwendungsfälle

Generative und agentische KI kommen bei der Content-Erstellung, Softwareentwicklung, im Kundendienst, Marketing, bei der Datenanalyse und in vielen weiteren Unternehmensbereichen zum Einsatz.

Der Unterschied liegt in ihrer jeweiligen Rolle innerhalb dieser Workflows. Generative KI erstellt Inhalte oder beantwortet Fragen, während agentische KI die erforderlichen Schritte zur Erledigung einer Aufgabe koordiniert.

Marketing

Generative KI unterstützt Marketingteams dabei, anhand von Prompts Blogbeiträge, E-Mail-Kampagnen, Social-Media-Beiträge, Anzeigentexte und Bilder zu erstellen.

Jeder Inhalt wird unabhängig erstellt. Planung, Veröffentlichung und Erfolgsmessung der Kampagne müssen daher weiterhin manuell erfolgen.

KI-Agenten für das Marketing automatisieren den gesamten Kampagnen-Workflow. Sie können Keywords recherchieren, Wettbewerber analysieren, Zielgruppen bestimmen, Kampagneninhalte erstellen und veröffentlichen, die Performance überwachen und künftige Kampagnen anhand von Engagement-Daten optimieren.

SEO und Recherche

Generative KI kann Keywords vorschlagen, SEO-Konzepte erklären oder bestehende Inhalte optimieren. Für jede Aufgabe ist ein eigener Prompt erforderlich.

Agentische KI kann Keyword-Recherchen durchführen, Wettbewerber analysieren, Content-Lücken identifizieren, Potenziale priorisieren und anhand von Daten aus mehreren Tools und Quellen eine SEO-Strategie erstellen.

Softwareentwicklung

Generative KI unterstützt Entwickler dabei, Funktionen zu schreiben, Code zu erklären, Tests zu erstellen oder bestimmte Fehler zu beheben.

Agentische KI unterstützt den gesamten Entwicklungs-Workflow. Sie kann eine Codebasis analysieren, betroffene Dateien identifizieren, Codeänderungen erstellen, Tests ausführen, fehlgeschlagene Builds beheben und den Vorgang wiederholen, bis die Implementierung abgeschlossen ist.

Kundendienst

Generative KI erstellt anhand der im Prompt bereitgestellten Informationen Antworten auf Kundenanfragen.

Agentische KI kann Kundendaten abrufen, eine Wissensdatenbank durchsuchen, häufige Probleme beheben, Support-Tickets erstellen, komplexe Anfragen eskalieren und CRM-Datensätze aktualisieren, bevor sie antwortet.

Hostinger Agent löst beispielsweise jeden Monat 75 % der Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen und verkürzt die durchschnittliche Antwortzeit von 28 auf 9 Sekunden.

Datenanalyse

Generative KI fasst Berichte zusammen, erklärt Diagramme oder beantwortet Fragen zu einem Datensatz.

Agentische KI ruft Daten aus mehreren Systemen ab, führt die Ergebnisse zusammen, erkennt Trends, erstellt Berichte und beantwortet Folgefragen anhand der neuesten verfügbaren Informationen.

Kurzübersicht der Anwendungsfälle von agentischer und generativer KI:

Agentische KI vs. generative KI: Welche sollten Sie wählen?

Welche Form von KI die richtige ist, hängt davon ab, welches Ergebnis Sie erreichen möchten.

Wählen Sie generative KI, wenn Sie:

• Inhalte erstellen möchten. Nutzen Sie generative KI, wenn Sie schnell einen ersten Entwurf benötigen. Mit einem einzigen Prompt können Sie einen Blogbeitrag, eine Produktbeschreibung, eine Marketing-E-Mail oder einen Social-Media-Beitrag erstellen, den Sie vor der Veröffentlichung prüfen und bearbeiten können.
• Ideen sammeln möchten. Wenn Ihnen der Einstieg schwerfällt, können Sie generative KI nach Vorschlägen für Blogthemen, Kampagnenkonzepte, E-Mail-Betreffzeilen oder alternative Lösungsansätze für ein Problem fragen.
• Informationen zusammenfassen möchten. Sparen Sie Zeit bei der Durchsicht umfangreicher Dokumente, indem Sie generative KI die wichtigsten Erkenntnisse aus Besprechungstranskripten, Forschungsarbeiten, Finanzberichten oder juristischen Dokumenten extrahieren lassen.
• Texte übersetzen und umschreiben möchten. Passen Sie bestehende Inhalte an eine andere Zielgruppe an. Generative KI kann einen Artikel in eine andere Sprache übersetzen, technische Dokumentation in einfacher Sprache umformulieren oder den Ton einer Kunden-E-Mail professioneller gestalten.
• Unterstützung beim Programmieren benötigen. Nutzen Sie generative KI, um unbekannten Code erklären zu lassen, anhand einer Beschreibung eine Funktion zu erstellen oder Verbesserungsvorschläge für eine bestimmte Implementierung zu erhalten. Die Kontrolle über Tests und Bereitstellung bleibt dabei bei Ihnen.
• Kreative Inhalte erstellen möchten. Verwandeln Sie einen Text-Prompt in eine Illustration, Marketinggrafik, Präsentationsgrafik oder ein Produkt-Mock-up, um Kampagnen, Dokumentationen oder Designprojekte zu unterstützen.

Wählen Sie Agentic AI, wenn Sie:

• Wiederkehrende Workflows automatisieren möchten. Wenn Ihr Team bei jeder neuen Aufgabe dieselbe Abfolge von Schritten durchführt, kann agentische KI den gesamten Prozess automatisieren. Die Registrierung eines neuen Kunden kann beispielsweise die Identitätsprüfung, die Kontoerstellung, den Versand von Willkommens-E-Mails und die Aktualisierung des CRM-Systems auslösen, ohne dass jemand die einzelnen Schritte koordinieren muss.
• Mit mehreren Anwendungen arbeiten müssen. Agentische KI eignet sich, wenn Sie zur Erledigung einer Aufgabe zwischen verschiedenen Geschäftssystemen wechseln müssen. Ein Agent kann Kundendaten aus Ihrem CRM abrufen, ein Support-Ticket erstellen, eine Bestätigungs-E-Mail senden und Ihr Team benachrichtigen, ohne dass Daten manuell eingegeben werden müssen.
• Informationen recherchieren und analysieren möchten. Wenn Mitarbeiter mehrere Stunden damit verbringen, Informationen für eine Entscheidung zusammenzutragen, kann ein Agent Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, die Ergebnisse vergleichen und eine strukturierte Zusammenfassung zur Prüfung erstellen.
• Komplexe Aufgaben erledigen möchten. Nutzen Sie agentische KI, wenn ein einzelner Prompt nicht ausreicht, um eine Aufgabe vollständig abzuschließen. Ein Coding-Agent kann beispielsweise eine Codebasis untersuchen, eine Lösung erstellen, Tests ausführen, Fehler beheben und den Vorgang wiederholen, bis die Implementierung zur Überprüfung bereit ist.
• KI-gestützte Workflows entwickeln möchten. Wenn Ihre Geschäftsprozesse unternehmensinternes Wissen mit mehreren Software-Tools verbinden, können Sie ein LLM an Ihre internen Systeme anbinden. So kann es diese Workflows automatisch ausführen, anstatt lediglich als eigenständiger Chatbot zu dienen.

So setzen Sie agentische KI in Ihrem Unternehmen ein

Identifizieren Sie zunächst wiederkehrende Workflows, die mehrere Schritte, Entscheidungen oder Interaktionen mit anderer Software erfordern.

Kundendienst, Content-Marketing, Vertriebsansprache, internes Wissensmanagement und Berichtserstellung eignen sich gut dafür, da sie Informationsbeschaffung, Content-Erstellung und geschäftliche Aktionen in einem einzigen Prozess verbinden.

Nachdem Sie einen geeigneten Workflow identifiziert haben, müssen Sie entscheiden, ob Sie eine vorgefertigte Lösung einsetzen oder selbst eine entwickeln möchten.

Vorgefertigte KI-Agenten sind der schnellste Weg, um gängige Geschäftsaufgaben zu automatisieren. Ein individuell entwickelter Agent eignet sich besser, wenn Ihr Workflow auf proprietären Daten, spezialisierten Integrationen oder unternehmensspezifischer Logik basiert.

Wenn Sie kein KI-System von Grund auf entwickeln möchten, bietet Hostinger Agent einsatzbereite Spezialisten für SEO, Content-Erstellung, Marketing, Vertrieb, Kundenkommunikation und Geschäftsstrategie.

Jeder Agent ist für einen bestimmten Workflow konzipiert und lässt sich mit gängigen Business-Tools wie Gmail, Notion, GitHub, Google Drive und HubSpot verbinden. So können Sie alltägliche Aufgaben mit minimalem Einrichtungsaufwand automatisieren.

Benötigt Ihr Unternehmen eine individuelle Lösung, können Sie mit den besten KI-Agent-Buildern eine agentische KI-Anwendung erstellen, die auf Ihre eigenen Prozesse zugeschnitten ist.

Nachdem Sie den Workflow definiert, die erforderlichen Tools verbunden und den Agenten getestet haben, benötigen Sie eine Infrastruktur, auf der er zuverlässig ausgeführt werden kann.

Mit dem LLM-VPS-Hosting von Hostinger erhalten Sie dedizierte Ressourcen, um selbst gehostete LLMs und agentische KI-Anwendungen bereitzustellen und zu skalieren. Gleichzeitig behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und Ihre Umgebung.

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

Erstellt von

Vera P.

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Vera ist eine erfahrene Lokalisierungs-Spezialistin bei Hostinger und optimiert erfolgreich Inhalte für globale Zielgruppen. Dank ihres umfassenden SEO-Wissens sorgt sie dafür, dass Hostingers Webhosting-Dienste für ein breites Publikum sichtbar, zugänglich und attraktiv sind. Mit Kreativität und Präzision überwindet sie Sprachbarrieren in ihren Projekten und trägt so dazu bei, Hostingers Reichweite zu vergrößern und Kunden weltweit ein nahtloses Erlebnis zu bieten.

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