Ein KI-Agent ist Software, die auf ein Ziel hinarbeitet und dafür mehrere Entscheidungen und Aktionen verbindet. Bei einem Agenten mit Sprachmodell hilft das Modell, den Auftrag zu verstehen und den nächsten Schritt zu wählen. Über Werkzeuge kann das System Informationen außerhalb des Gesprächs lesen und, falls erlaubt, andere Systeme verändern. Nach jedem Schritt prüft es das Ergebnis und entscheidet, ob es fortfährt, erneut versucht oder einen Menschen einbezieht. Lilian Wengs Überblick über autonome Agenten beschreibt Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung als häufige Bausteine. Auch die Definitionen der AWS Agentic AI Lens betonen Kontext, mehrstufiges Handeln und Anpassung an ein klares Ziel.
Ein konkretes Beispiel
Sie bitten einen Assistenten, nächste Woche einen 30-minütigen Besprechungstermin zu finden. Eine Chatoberfläche könnte erklären, wie man Kalender vergleicht. Ein Agent mit erlaubtem Kalenderzugriff könnte freie Zeiten lesen, zwei Vorschläge machen, Konflikte prüfen und eine Einladung vorbereiten. Für das tatsächliche Versenden sollte weiterhin die passende Freigabe gelten. Entscheidend ist nicht, ob die Oberfläche wie ein Chat aussieht, sondern auf welche Werkzeuge der Assistent zugreifen darf und welche Aktionen er ausführen kann.
So läuft eine Aufgabe ab
- Ziel und Kontext verstehen: Auftrag, Grenzen und freigegebene Informationen erfassen.
- Nächsten Schritt wählen: Eine größere Aufgabe aufteilen, fehlende Daten beschaffen oder nachfragen.
- Werkzeug nutzen: Je nach Berechtigung suchen, Dateien lesen, eine API aufrufen oder eine Änderung vorbereiten.
- Ergebnis prüfen: Die Antwort mit dem Ziel vergleichen, Fehler korrigieren oder vor einer Entscheidung anhalten.
Dieser Ablauf ist ein hilfreiches Denkmodell, aber keine Garantie für zuverlässige Planung oder Selbstkorrektur. Manche Produkte verwenden ein Modell nur an einer Stelle eines festen Ablaufs; andere lassen es wiederholt Werkzeuge wählen. Die Bezeichnung „Agent“ sagt allein wenig über Berechtigungen oder Zuverlässigkeit aus.
Agent, Chatbot oder feste Automatisierung?
„Chatbot“ beschreibt zunächst die Bedienoberfläche: Man tauscht Nachrichten aus. Auch ein Chatbot kann Werkzeuge aufrufen; Chatbot und Agent schließen sich also nicht aus. Eine feste Automatisierung folgt vorgegebenen Regeln, etwa einem Bericht an jedem Montag. Ein Agent kann helfen, wenn das Ziel klar ist, der Weg dorthin aber von neuen Informationen abhängt. Für wiederkehrende Aufgaben mit stabilen Regeln lässt sich ein fester Ablauf oft einfacher testen und warten.
Fragen Sie vor der Einführung, welche Daten das System lesen und ändern darf, woran es den Abschluss erkennt und wo ein Mensch eingreifen kann. Ein Assistent, der nur Termine vorschlägt, braucht andere Kontrollen als einer, der Einladungen verschickt oder Buchungen ändert.
Sinnvolle Aufgaben und mögliche Fehler
Geeignet sind begrenzte, mehrstufige Tätigkeiten: Informationen aus freigegebenen Quellen sammeln, daraus einen Entwurf mit Quellen erstellen, Datensätze abgleichen oder einen Routineprozess koordinieren. Ein überprüfbares Ziel wie „Entwurf mit Quellenlinks erstellen“ oder „Konflikte finden, aber keine Einladung senden“ erleichtert die Bewertung.
Agenten können Anweisungen missverstehen, falschen Quellen vertrauen, das falsche Werkzeug wählen oder einen erfolglosen Schritt wiederholen. Eine flüssige Erklärung beweist noch keinen gelungenen Vorgang. Prüfen Sie bei folgenreichen Aufgaben das tatsächliche Ergebnis und gegebenenfalls die Werkzeugprotokolle. Vor irreversiblen Aktionen sollte ein Mensch entscheiden. Beginnen Sie mit Leserechten und repräsentativen Tests; erweitern Sie Berechtigungen erst, wenn die Fehlerfälle bekannt sind.
Checkliste für die Auswahl
- Ist das Ziel klar und das Ergebnis überprüfbar?
- Braucht die Aufgabe Entscheidungen in mehreren Schritten, oder reicht ein fester Ablauf?
- Welche Werkzeuge und Daten sind nötig, und welche Aktionen erfordern Freigabe?
- Was geschieht bei Werkzeugfehlern, widersprüchlichen Daten oder Unsicherheit?
- Lassen sich Quellen und Endergebnis vor der Nutzung kontrollieren?
Wichtiger als das Etikett „Agent“ ist, welche konkrete Aufgabe das System mit den eingeräumten Rechten zuverlässig erledigt. Prüfen Sie das zuerst an einer begrenzten eigenen Aufgabe.