1. Überblick
Nachdem Generative KI mittlerweile in der Mitte der Gesellschaft angekommen ist, rückt etwas Neues ins Blickfeld: Agentische KI-Systeme. Während Tools wie ChatGPT beeindruckende Texte oder Bilder liefern, gehen agentische Systeme einen entscheidenden Schritt weiter – sie übernehmen komplexe Aufgaben eigenständig, analysieren Probleme aus verschiedenen Perspektiven und entwickeln Lösungen.
Der Kernunterschied: Generative KI reagiert auf deine Anfragen mit direkten Antworten – du fragst, sie liefert einen Text, ein Bild oder eine Zusammenfassung.
Agentische KI geht weiter: Sie reagiert auf deine Anfrage mit eigenständigen Handlungsketten. Statt einer einfachen Antwort zerlegt sie dein Ziel in Teilaufgaben, plant die notwendigen Schritte, sucht sich Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, entwickelt Hypothesen, überprüft diese und passt ihr Vorgehen dynamisch an, bis sie das gewünschte Ergebnis erreicht hat.
Für Unternehmen bedeutet das: Was früher die Wochenarbeit mehrerer Analysten erforderte, erledigen intelligente Agenten heute in wenigen Stunden. Ob in der Produktion, im Bereich Business Intelligence oder in der Forschung – agentische Systeme eröffnen dir neue Wege, um aus deinen Daten echten Mehrwert zu ziehen.
2. Was sind Agentische Systeme?
Agentische Systeme sind KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, mehrschrittige Pläne entwickeln und aktiv handeln können.
Der Unterschied zu bisheriger KI: Klassische KI (z.B. Bildklassifizierer): Reagiert direkt auf Eingaben – Foto rein, Ergebnis raus. Generative KI (z.B. ChatGPT): Antwortet auf deine Anfragen mit Texten oder Bildern. Agentische KI: Plant eigenständig über mehrere Schritte, nutzt verschiedene Tools und verändert aktiv die digitale Welt. Während ChatGPT dir einen E-Mail-Entwurf liefert, kann ein agentisches System diese E-Mail selbst schreiben, versenden, Antworten verarbeiten und Folgemaßnahmen einleiten.
Ein konkretes Beispiel
| System-Typ | Antwort auf: „Warum ist unsere Produktionseffizienz gesunken?“ |
|---|---|
| Klassisches BI-Tool | Zeigt dir Dashboards mit Kennzahlen |
| ChatGPT (Generative KI) | Erklärt dir, welche Faktoren generell relevant sein könnten |
| Agentisches System | Identifiziert selbstständig relevante Datenquellen, fragt Produktionsdaten ab, durchsucht Wartungsprotokolle, analysiert Muster, stellt Hypothesen auf, überprüft diese statistisch und liefert dir einen strukturierten Bericht mit konkreten Handlungsempfehlungen |
3. Wie funktionieren agentische Systeme?
Der Perception-Reasoning-Action-Zyklus
Ein agentisches System arbeitet in einem kontinuierlichen Kreislauf:
1. Wahrnehmung (Perception) Der Agent nimmt Informationen auf – durch Lesen von Daten, Abrufen von APIs oder Analysieren von Dokumenten.
2. Denken & Planen (Reasoning) Basierend auf den Informationen plant der Agent die nächsten Schritte. Hierfür nutzen moderne Agenten Large Language Models (LLMs) mit beeindruckenden Reasoning-Fähigkeiten.
3. Handeln (Action) Der Agent führt die geplante Aktion aus – Datenbankabfrage, Berechnung, Berichterstellung. Dies muss nicht vollständig autonom geschehen: Je nach Konfiguration kann der Agent seine geplanten Schritte zunächst zur Prüfung vorlegen, bevor er tatsächlich handelt.
4. Reflexion Fortgeschrittene Agenten bewerten ihre Ergebnisse und passen bei Bedarf die Strategie an.
Dieser Zyklus wiederholt sich, bis das Ziel erreicht ist.
4. Tool-Use: Der Schlüssel zur Flexibilität
Ein weiterer entscheidender Unterschied zu klassischer und generativer KI:
Agenten können externe Tools nutzen und so die digitale Welt gestalten.
Ein Agent zur Datenanalyse könnte:
Datenbanken abfragen
Code für statistische Analysen ausführen
Visualisierungen erstellen
Externe APIs nutzen
E-Mail Kommunikation abwickeln
Auswertungen generieren
Andere spezialisierte KI-Modelle bzw. Agenten aufrufen
5. Ausblick: Von der Theorie zur Praxis
Die theoretischen Grundlagen agentischer KI-Systeme haben wir nun beleuchtet. Doch wie setzt man solche Systeme in der Realität um?
Wenn Du mehr über die praktische Anwendung agentischer Systeme erfahren möchtest, empfehle ich Dir den zweiten Teil dieses Artikels. Dort erläutere ich eines unserer vergangenen Projekte im Detail und stelle weitere konkrete Anwendungsmöglichkeiten vor.
Was Dich im zweiten Teil erwartet: Ein reales Projektbeispiel, technische Implementierungsdetails und bewährte Strategien aus unserer Arbeit bei RAUSCH Technology.
