KI-Agenten: Die Zukunft intelligenter Automatisierung

Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen cleveren Assistenten, der nicht nur Ihre Anweisungen versteht, sondern auch selbstständig denkt und handelt. Genau das sind KI-Agenten – Ihre neuen digitalen Verbündeten in der Welt der Künstlichen Intelligenz!

KI-Agenten sind wie hochintelligente digitale Mitarbeiter. Sie analysieren blitzschnell riesige Datenmengen, treffen eigenständige Entscheidungen und führen Aufgaben für Sie aus. Das Besondere: Sie lernen ständig dazu und werden immer besser darin, Ihre Ziele zu erreichen.

Keine Lust zu lesen? In unserem YouTube-Video haben wir das Wichtigste in 5 Minuten für Sie zusammengefasst:

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind Software-Systeme, die darauf ausgelegt sind, ihre Umwelt wahrzunehmen, Informationen zu verarbeiten und auf Basis dieser Daten gezielt zu handeln.

Sie können Aufgaben eigenständig erledigen, ohne dass ein Mensch ständig eingreifen oder sie überwachen muss. Das Besondere dieser Agenten ist ihre Fähigkeit, sich weiterzuentwickeln, aus Erfahrungen zu lernen und sich mit anderen Tools zu vernetzen.

Typen von KI-Agenten

Grundsätzlich lassen sich Agenten in zwei Hauptkategorien unterteilen:

1. Regelbasiert
   Diese Agenten arbeiten nach festen, vordefinierten Regeln und sind ideal für sich wiederholende Aufgaben. Ein klassisches Beispiel ist ein Chatbot, der Kundenanfragen mit vordefinierten Antworten bearbeitet. Regelbasierte Agenten eignen sich besonders für strukturierte Prozesse, sind aber bei komplexeren Anforderungen schnell limitiert.
2. Lernbasiert
   Durch maschinelles Lernen sind diese KI-Agenten in der Lage, aus vergangenen Interaktionen zu lernen und ihre Entscheidungen stetig zu verbessern. Ein bekanntes Beispiel sind Recommender-Systeme wie die von Spotify oder Netflix, die das Nutzerverhalten analysieren und personalisierte Inhalte ausspielen.

Die wahre Stärke liegt jedoch in der Kombination beider Ansätze: Hybride LLM-Agenten.

Diese Agenten vereinen regelbasierte Entscheidungslogiken mit datengetriebenem maschinellem Lernen.

Was macht die KI-Agenten so besonders?

• Sie können komplexe, datengetriebene Aufgaben rund um die Uhr lösen.
• Sie reduzieren menschliche Fehler durch Automatisierung.
• Sie ermöglichen eine dynamische Anpassung an neue Anforderungen.

AI-Agenten sind nicht mehr nur passive Werkzeuge, sondern entwickeln eigene Lösungswege und steigern so die Effizienz von Arbeitsabläufen enorm.

Die drei wichtigsten Fähigkeiten der intelligenten Assistenten sind:

1. Zugriff auf Tools: KI-Agenten können externe Programme nutzen, z. B. zur Klassifikation von Daten oder zur Anbindung an Unternehmenssoftware.
2. Memory-Funktion: Sie können sich Informationen merken und kontextbezogen abrufen – ein entscheidender Vorteil gegenüber Standard-Sprachmodellen wie ChatGPT.
3. Planning-Fähigkeit: KI-Agenten verstehen, welche Schritte notwendig sind, um eine Aufgabe zu lösen, und können eigenständig eine Strategie entwickeln.

Während klassische LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT oder BERT bereits beeindruckende Ergebnisse liefern, stoßen sie an ihre Grenzen, wenn es um komplexe, vernetzte Aufgaben geht.

Die meisten KI-Modelle sind für spezifische Einzelfunktionen optimiert – beispielsweise für die Sentiment-Analyse in der E-Mail-Kommunikation oder das Generieren von Texten.

Auch lesen: Anwendungsbeispiele Large Language Modell

Was aber, wenn mehrere intelligente Assistenten zusammenarbeiten, um komplexe Arbeitsprozesse autonom zu steuern?

An dieser Stelle kommt das Konzept des „Agent Swarm“ ins Spiel, das wir an dieser Stelle nur kurz skizzieren wollen.

Das KI-Agenten-Netzwerk: Ein intelligenter Schwarm

Anstatt eine einzelne KI mit allen Aufgaben zu betrauen, können Sie ein Netzwerk aus spezialisierten KI-Agenten aufbauen, das autonom Aufgaben verteilt und verarbeitet.

Jeder Agent hat dabei eine spezifische Rolle, z. B.:

• Sentiment Analysen im E-Mail-Verkehr
• Personalisierte Empfehlungen
• FAQ-Bot
• Unternehmensspezifische Wissensdatenbank

Diese Agenten arbeiten wie ein intelligentes, dynamisches Prompt-System, das automatisch Aufgaben in kleinere Teilbereiche zerlegt. Das Ergebnis: höhere Effizienz, bessere Antworten und eine deutliche Qualitätssteigerung der Arbeitsabläufe.

Technologiekonzerne wie OpenAI, Microsoft und Google setzen bereits auf KI-Agenten. OpenAI hat vor kurzem eine erste Open-Source-Testumgebungen für Agenten-Swarms veröffentlicht.

Wie funktionieren LLM-Agenten?

LLM-Agenten bauen auf Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) auf, insbesondere auf großen Sprachmodellen (LLMs). Sie sind daher in der Lage zu lernen und Anfragen in menschlicher Sprache zu verstehen.

Ihre Fähigkeit, selbständig Entscheidungen zu treffen und geeignete Werkzeuge zur Bewältigung von Aufgaben auszuwählen, unterscheidet sie jedoch von einfachen LLMs wie ChatGPT.

Die Kernbestandteile eines KI-Agenten

Ein KI-Agent besteht aus mehreren zentralen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Anfragen zu verarbeiten, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen.

Das Sprachmodell als Entscheidungszentrum

Das Sprachmodell (Language Model, LM) bildet das Herzstück des KI-Agenten und fungiert als zentrale Entscheidungseinheit.

Es kann Anweisungen befolgen, logische Schlussfolgerungen ziehen und existiert in verschiedenen Größen und Varianten – von allgemeinen Modellen bis hin zu maßgeschneiderten, multimodalen Lösungen, die speziell auf die Anforderungen der Agentenarchitektur zugeschnitten sind.

Zudem lässt sich das Modell durch Beispiele weiter verfeinern und optimieren, um spezifische Aufgaben noch präziser zu erfüllen.

Die Orchestrierung: Steuerzentrale des Agenten

Die Orchestrierungsschicht sorgt für die koordinierten Abläufe innerhalb des Agenten, indem sie den kontinuierlichen Kreislauf aus Informationsaufnahme, interner Verarbeitung und Entscheidungsfindung steuert.

Sie umfasst wichtige Funktionen wie:

• Speicherverwaltung (Memory): Kurz- und Langzeitspeicher für kontextbezogene Interaktionen
• Zustandsverwaltung: Beibehaltung von relevanten Informationen über den Gesprächsverlauf hinweg
• Planung & Steuerung: Logische Verkettung von Aktionen zur zielgerichteten Problemlösung

Durch den Einsatz von Prompt-Engineering-Frameworks kann das Verhalten des Agenten gezielt gesteuert werden. Je nach Komplexität reicht die Orchestrierung von einfachen Berechnungen bis hin zu dynamischen Entscheidungsprozessen, die komplexe logische Zusammenhänge berücksichtigen.

Grundlage für ein robustes und zuverlässiges bildet die LLM-Feinabstimmung: Best Practices. Wie Ihnen das gelingt zeigen wir in unserem Blog.

Tools: Die Erweiterung der Agenten-Fähigkeiten

Während das Sprachmodell für Analyse und Textgenerierung zuständig ist, ermöglichen Tools dem LLM-Agenten die Interaktion mit der Außenwelt.

Sie erweitern seine Fähigkeiten über die reine Sprachverarbeitung hinaus, indem sie den Zugriff auf externe Datenquellen, Dienste und Funktionen erlauben. Dazu gehören:

• Erweiterungen & API-Schnittstellen für spezialisierte Aufgaben
• Datenbanken & Wissensspeicher, die dem Agenten zusätzliche Informationen liefern
• Spezialisierte Funktionen, die über die ursprünglichen Möglichkeiten des Sprachmodells hinausgehen

Dank dieser Kombination aus Modell, Orchestrierung und Tools sind moderne KI-Agenten in der Lage, intelligente, dynamische und anpassungsfähige Lösungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle bereitzustellen. 

Wo werden KI-Agenten eingesetzt?

Der Einsatz von intelligenten Tools ist nahezu unendlich, überall dort wo Menschen im digitalen Raum entlastet werden möchten. Hier ein paar Anwendungsbeispiele der AI-Agents.

In der Software- und Code-Entwicklung sowie der Datenanalyse erleichtern KI-Agenten den Entwicklungsprozess, indem sie Code optimieren, Fehler frühzeitig erkennen und komplexe Datensätze auswerten.

Weitere Beispiele nach Branchen:

Telekommunikation

• Netzwerkoptimierung: KI-Agenten analysieren Netzwerkauslastung in Echtzeit und passen Ressourcen dynamisch an, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.
• Betrugserkennung: Durch die Analyse von Nutzungsverhalten erkennen KI-Agenten ungewöhnliche Aktivitäten und verhindern Betrug bei Mobilfunk- und Internetanbietern.
• Automatische Fehlerbehebung: KI-Agenten diagnostizieren Netzwerkausfälle, leiten Lösungen ein und informieren Techniker bei komplexeren Problemen.
• Personalisierte Tarifempfehlungen: Durch die Analyse des Nutzerverhaltens schlagen KI-Agenten individuelle Mobilfunk- oder Internetverträge vor.

Kundenservice

• Chatbots & virtuelle Assistenten: KI-Agenten beantworten häufig gestellte Fragen, leiten Kundenanfragen weiter und bieten rund um die Uhr Support.
• Automatisierte E-Mail-Analyse: KI-Agenten priorisieren eingehende Kundenanfragen nach Dringlichkeit und ordnen sie den richtigen Ansprechpartnern zu.
• Sprachanalyse & Sentiment-Erkennung: Kundenanrufe werden in Echtzeit analysiert, um Emotionen zu erkennen und die Gesprächsführung anzupassen.
• Self-Service-Portale: KI-Agenten unterstützen Kunden bei der eigenständigen Lösung von Problemen, z. B. durch interaktive FAQs oder automatisierte Diagnose-Tools.

Marketing & Vertrieb

• Personalisierte Werbung: KI-Agenten analysieren Kundenverhalten und erstellen individuelle Werbekampagnen auf Basis von Nutzerpräferenzen.
• Lead-Generierung: KI-Agenten identifizieren potenzielle Kunden, analysieren deren Bedürfnisse und schlagen optimierte Vertriebsstrategien vor.
• Automatisierte Kundensegmentierung: Marketing-Teams nutzen KI-Agenten, um Zielgruppen in Echtzeit zu clustern und spezifische Inhalte auszuspielen.
• Dynamische Preisgestaltung: Basierend auf Marktdaten und Nachfrage passen KI-Agenten Preise in Echtzeit an.

Logistik & Supply Chain

• Optimierung von Lieferketten: KI-Agenten analysieren Bestellmengen, Lieferzeiten und Lagerbestände, um Lieferprozesse zu optimieren.
• Routenplanung für Lieferdienste: Durch Echtzeit-Verkehrsdaten berechnen KI-Agenten die effizientesten Routen für Lieferungen.
• Vorausschauende Wartung: In Lagerhäusern und bei Transportfahrzeugen identifizieren KI-Agenten potenzielle Ausfälle und ermöglichen präventive Wartung.
• Automatisierte Warensortierung: KI-Agenten steuern Roboter in Lagerhäusern, um Bestellungen schneller und fehlerfrei zusammenzustellen.

Wo lohnt sich der Einsatz und die Komplexität und wo reicht eine Automatisierung aus?

KI-Agent vs. KI-Workflow vs. Automatisierung

Wenn es um die Automatisierung von Geschäftsprozessen geht, fragen uns viele Kunden: Lohnt sich die Investition in KI-Agenten obwohl es KI-Workflows oder Automatisierungen gibt?

Eine klare Antwort darauf zu finden, ist nicht immer einfach. Deshalb lohnt sich ein genauer Blick auf den Unterschied zwischen Workflows und KI-Agenten und Automatisierungen.

Eigenschaft	Automatisierung	Workflows	Agent
Kern	Einfach, basierend auf Boolscher Logik	Komplexere Berechnungslogik mit LLM oder ML-Modell zwischen In- und Output	LLM oder ML-Modell plus Tools und Orchestrierung
Stärken	Schnell ausführbar, gute Ergebnisse	Flexibilität, Mustererkennung	Selbstständiger Entscheidungsprozess, leicht anpassbar
Schwächen	Nicht anpassbar	Intensives Training erforderlich	Zeitaufwendig und höhere Latenz
Beispiel	E-Mail Workflow aktiviert bei Newsletter Anmeldung	E-Mail Workflow plus automatische Priorisierung der eingehenden Mails	Workflow plus Automatisierung plus Kundenfragen beantworten

Automation

Automation bezeichnet die automatische Ausführung von Prozessen ohne manuelles Eingreifen. Sie basiert auf einer einfachen Boolschen Rechnung.

Der Prozess beginnt mit einer Eingabe (In), die in die Berechnungs- oder Verarbeitungseinheit gelangt. Dort findet eine automatische Verarbeitung oder Berechnung anhand vordefinierter Regeln oder Algorithmen statt. Anschließend wird das Ergebnis als Ausgabe (Out) bereitgestellt.

Workflows

Workflows sind regelbasierte Prozesse, die einen definierten Input (z. B. eine Nutzeranfrage oder strukturierte Daten) verarbeiten und durch eine festgelegte Logik zu einem bestimmten Output führen.

Sie können Machine Learning-Modelle enthalten, um Muster zu erkennen oder Entscheidungen zu treffen, bleiben aber letztlich in ihrem Ablauf vorhersehbar.

Das bedeutet: Änderungen an den Rahmenbedingungen erfordern oft eine Anpassung der zugrundeliegenden Logik oder der Modelle.

KI-Agenten

KI-Agenten hingegen agieren autonomer und flexibler. Sie entscheiden innerhalb eines definierten Handlungsspielraums selbstständig, welche Aufgaben wie priorisiert werden, und können sich dynamisch an neue Anforderungen anpassen.

Während ein Workflow beispielsweise Leads automatisch nach bestimmten Kriterien bewertet, könnte ein KI-Agent zusätzlich Kontextinformationen aus externen Datenquellen zusammentragen, individuelle Empfehlungen aussprechen oder situativ reagieren.

Wir empfehlen Ihnen den Beitrag von Anthropic, wenn Sie mehr über die Entwicklung der Agents erfahren möchten: Building effective agents

Dadurch bieten KI-Agenten mehr Anpassungsfähigkeit, allerdings auf Kosten einer höheren Latenz und eines komplexeren Trainings.

Die Entscheidung zwischen Workflows und KI-Agenten hängt also stark von den Anforderungen ab: Soll ein Prozess effizient und deterministisch ablaufen, sind Workflows oft die bessere Wahl.

Geht es jedoch um Flexibilität und dynamische Anpassung an veränderte Bedingungen, können KI-Agenten einen echten Mehrwert bieten.

Wir werden häufig von unseren Kunden gefragt: Lohnt sich die Investition in KI-Agenten obwohl es KI-Workflows gibt. Eine klare Antwort auf die Frage zu finden ist nicht leicht, deswegen schauen wir uns den Vergleich im Detail an.

Workflow vs. Agent: Kompaktes Wissen in nur 5 Minuten:

Ein Unternehmen welches sich mit den Agenten genauer beschäftigt ist unser Technologiepartner Databricks.

Wie Databricks leistungsstarke KI-Agenten entwickelt – und was das für unsere Kunden bedeutet

Unser Technologiepartner Databricks zeigt, wie Unternehmen maßgeschneiderte KI-Anwendungenentwickeln können, die echte Mehrwerte liefern. Anstatt sich nur auf generelle LLM-Kenntnisse zu verlassen, ermöglicht Databricks die Integration von sensitiven und unternehmensspezifischen Daten in intelligente KI-Agenten.

Diese Agenten nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder andere Suchtechnologien, um hochwertige, kontextbezogene Antworten zu liefern. Der gesamte Entwicklungsprozess wird durch MLflow Evaluate überwacht, das mit LLM Judges Verbesserungspotenziale identifiziert und eine kontinuierliche Optimierung ermöglicht. Anschließend kann der optimierte Agent über Mosaic AI Model Serving bereitgestellt und mit Unity Catalog verwaltet werden.

Für unsere Kunden bedeutet das: Modernste KI, die sich flexibel in bestehende Unternehmensprozesse integriert, sich kontinuierlich verbessert und echte Wettbewerbsvorteile schafft. Gemeinsam mit uns als Partner können Unternehmen KI-Agenten gezielt für ihre eigenen Herausforderungen und Use Cases entwickeln und nahtlos in ihre Infrastruktur einbinden – mit den leistungsstarken Tools von Databricks als Basis.

Fazit: Die Zukunft gehört den AI-Agents

KI-Agenten sind mehr als nur ein Trend – sie markieren den nächsten Evolutionsschritt in der Künstlichen Intelligenz. Durch ihre Fähigkeit, autonom zu lernen, sich zu vernetzen und komplexe Aufgaben zu bewältigen, revolutionieren sie zahlreiche Branchen.

Unternehmen, die frühzeitig auf AI-Agents setzen, werden enorme Wettbewerbsvorteile haben, da sie Effizienz steigern, Prozesse automatisieren und menschliche Ressourcen entlasten.

Der Übergang von einfachen LLMs hin zu vernetzten, intelligenten Agentensystemen hat bereits begonnen – und die Möglichkeiten sind nahezu grenzenlos.

Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um KI-Agenten in Ihrem Unternehmen einzuführen und von der Zukunft der Automatisierung zu profitieren!