{"id":14948,"date":"2026-09-11T20:07:24","date_gmt":"2026-09-11T13:07:24","guid":{"rendered":"\/de\/tutorials\/?p=14948"},"modified":"2026-09-11T20:21:00","modified_gmt":"2026-09-11T13:21:00","slug":"agentische-ki-vs-generative-ki","status":"publish","type":"post","link":"\/de\/tutorials\/agentische-ki-vs-generative-ki\/","title":{"rendered":"Agentische KI vs. generative KI"},"content":{"rendered":"

Generative KI erstellt Inhalte, während agentische KI Aufgaben erledigt.<\/strong><\/p>

Generative KI reagiert auf Prompts und erstellt daraufhin Texte, Bilder, Code, Audio oder andere Inhalte.<\/p>

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.<\/p>

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.<\/p>

Was ist agentische KI?<\/h2>

Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingreifen erledigen können.<\/strong><\/p>

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.<\/p>

Angenommen, ein Kunde meldet, dass er nicht auf sein Konto zugreifen kann.<\/p>

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.<\/p>

Der Benutzer gibt das Ziel vor, während die KI die erforderlichen Schritte bestimmt und ausführt.<\/p>

Die meisten agentischen KI-Systeme<\/a> kombinieren ein Large Language Model (LLM) mit Speicher und externen Tools.<\/p>

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.<\/p>

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.<\/p>

Unternehmen, die diese Funktionen nutzen möchten, ohne die einzelnen Komponenten selbst zusammenzustellen, können eine Plattform für agentische KI<\/a> mit einsatzbereiten Agenten verwenden.<\/p>

Was ist generative KI?<\/h2>

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die anhand eines Benutzer-Prompts neue Inhalte erstellt.<\/strong><\/p>

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.<\/p>

Generative KI erstellt auf Grundlage der erhaltenen Anweisungen eine Ausgabe, verfolgt jedoch nicht selbstständig ein übergeordnetes Ziel.<\/p>

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

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

Agentische KI vs. generative KI<\/h2>

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.<\/p>

Agentische KI und generative KI im direkten Vergleich:<\/p>

Merkmal<\/strong><\/th>Generative KI<\/strong><\/th>Agentische KI<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
Hauptzweck<\/strong><\/td>Inhalte erstellen<\/td>Aufgaben erledigen<\/td><\/tr>
Benutzerinteraktion<\/strong><\/td>Reagiert auf Prompts<\/td>Arbeitet auf ein Ziel hin<\/td><\/tr>
Entscheidungsfindung<\/strong><\/td>Generiert eine Antwort auf Grundlage des aktuellen Prompts<\/td>Entscheidet während des Workflows, welche Aktionen ausgeführt werden<\/td><\/tr>
Planung<\/strong><\/td>Nein<\/td>Ja<\/td><\/tr>
Nutzung von Tools<\/strong><\/td>Optional<\/td>Zentrale Funktion<\/td><\/tr>
Speicher<\/strong><\/td>Nutzt die aktuelle Unterhaltung als Kontext<\/td>Nutzt Arbeits- und Langzeitspeicher, um relevante Informationen zu speichern<\/td><\/tr>
Ausgabe<\/strong><\/td>Texte, Bilder, Code, Audio und Videos<\/td>Abgeschlossene Workflows, Aktionen und Entscheidungen<\/td><\/tr>
Menschliches Eingreifen<\/strong><\/td>Erfordert für jeden Schritt einen Prompt<\/td>Arbeitet nach Erhalt eines Ziels mit minimaler Anleitung<\/td><\/tr>
Beispiele<\/strong><\/td>ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney<\/td>Coding-Agenten, Recherche-Agenten, Kundendienst-Agenten, KI-Assistenten<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Generative und agentische KI sind eng miteinander verbunden. Deshalb werden die Begriffe häufig verwechselt.<\/p>

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

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.<\/p>

Kurz gesagt: Generative KI reagiert, agentische KI handelt proaktiv.<\/p>

Wie generative und agentische KI zusammenarbeiten<\/h2>

Viele moderne KI-Anwendungen kombinieren generative und agentische KI.<\/p>

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.<\/p>

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