{"id":7602,"date":"2025-12-13T22:52:52","date_gmt":"2025-12-13T22:52:52","guid":{"rendered":"\/de\/tutorials\/?p=7602"},"modified":"2026-01-15T03:42:57","modified_gmt":"2026-01-15T03:42:57","slug":"was-ist-agentic-ai","status":"publish","type":"post","link":"\/de\/tutorials\/was-ist-agentic-ai","title":{"rendered":"Was ist agentische KI? Definition, Beispiele und Funktionsweise"},"content":{"rendered":"

Agentic AI<\/strong> („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.<\/p>

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.<\/p>

Um die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI zu verstehen, betrachten wir im Folgenden, wie Agentic AI<\/strong> 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.<\/p>

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Was ist Agentic AI?<\/strong><\/h2>

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

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<\/strong>. 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.<\/p>

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“.<\/p>

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.<\/p>

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🤖 Agentic AI vs. KI-Agent<\/h4>\n

Trotz ihrer ähnlichen Bezeichnungen unterscheiden sich Agentic AI<\/strong> von KI-Agenten<\/strong>. KI-Agenten basieren auf reaktiver KI und sind so konzipiert und trainiert, dass sie eine bestimmte, genau definierte Aufgabe ausführen. Sie sind nicht in der Lage, dynamische Daten zu analysieren oder ihre Handlungen autonom an das Ergebnis anzupassen.<\/p>\n <\/div>\n\n\n\n<\/p>

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

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

Wie funktioniert agentische KI?<\/strong><\/h2>

Agentische KI kann als Kreislauf aus Wahrnehmung, Schlussfolgerung, Handlung<\/strong> und Lernen<\/strong> 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:<\/p>

1. Wahrnehmung<\/strong><\/h3>

Dies ist die erste Stufe, in der die KI ihre Umgebung „wahrnimmt“, indem sie Daten<\/strong> 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.<\/p>

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.<\/p>

2. Schlussfolgerung<\/strong><\/h3>

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

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.<\/p>

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

3. Handlung<\/strong><\/h3>

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.<\/p>

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

4. Lernen<\/strong><\/h3>

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