Agentic AI
Agentic AI ist eine besondere Form von Künstlicher Intelligenz, bei der sogenannte «Agenten» selbstständig Aufgaben übernehmen, Entscheidungen treffen und auf Situationen reagieren – fast wie ein digitaler Kollege. Im Unterschied zu klassischen Systemen wartet Agentic AI nicht auf Befehle, sondern arbeitet aktiv an einem Ziel. Dabei verfügt der Agent über folgende wichtige Eigenschaften:
- Zielorientiert: Der Agent arbeitet auf ein bestimmtes Ergebnis hin.
- Aufmerksam: Er erkennt, was gerade passiert, und passt sich an.
- Eigenständig: Er weiss, was zu tun ist, und kann Aufgaben direkt erledigen.
Worin liegt der Unterschied zwischen klassischen KI-Systemen und Agentic AI?
Bisherige KI-Systeme führen Aufgaben nur dann aus, wenn sie eine konkrete Eingabe erhalten. Sie reagieren – und das meist nach festen Regeln oder trainierten Mustern. Agentic KI geht deutlich weiter:
Sie denkt mit, bleibt aktiv, plant eigenständig Schritte und verfolgt Ziele. Dadurch kann sie komplexe Abläufe übernehmen – besonders dann, wenn Flexibilität gefragt ist oder mehrere Schritte aufeinander aufbauen.
Beispiel aus dem Kundenservice:
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Klassisch (reaktiv): Ein Chatbot beantwortet einfache Fragen wie «Wie ändere ich mein Passwort?» oder «Wo ist mein Paket?». Er reagiert nur auf Anfragen und folgt vordefinierten Regeln.
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Agentic (zielgerichtet): Ein intelligenter KI-Agent erkennt das eigentliche Anliegen, sucht im CRM nach Informationen, stellt Rückfragen, startet eine Retoure, bucht einen Ersatzartikel – oder leitet bei Bedarf direkt an den Support weiter. Und das alles in einem flüssigen Ablauf – ohne separate Anweisungen.
Wie funktioniert Agentic AI?
Damit ein KI-Agent eigenständig arbeiten kann, benötigt er mehrere Bausteine, die miteinander verbunden sind:
- Ein Ziel oder eine Aufgabe
Der Agent kennt das gewünschte Ergebnis, z. B. „Rechnung prüfen“ oder „Kundentermin planen“. - Einen Kontext
Der Agent erkennt, in welcher Situation er sich befindet: Welche Informationen liegen vor? Gibt es Einschränkungen oder Regeln? - Datenquellen und Werkzeuge
Der Agent greift auf interne Datenbanken, E-Mails, Kalender, APIs oder andere Systeme zu, um Aufgaben zu erledigen. - Eigenständige Entscheidungslogik
Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (z. B. LLMs wie GPT) analysiert der Agent Inhalte, trifft Entscheidungen oder fragt gezielt nach. - Koordination und Zusammenarbeit
Oft arbeiten mehrere Agenten zusammen. Ein „Supervisor-Agent“ koordiniert die Abläufe, ein „Task-Agent“ führt Aufgaben aus und ein „Memory-Agent“ merkt sich wichtige Informationen. - Lernen und Anpassen
Einige Agenten können aus Erfahrungen lernen und zukünftige Entscheidungen verbessern. Sie passen sich an neue Situationen an, ohne neu programmiert zu werden.
Agentic AI ist also kein einzelnes Tool, sondern ein Zusammenspiel aus Zielverfolgung, Wahrnehmung, Entscheidung und Handlung.
Welche Vorteile hat Agentic AI
Agentic AI ist für Unternehmen, Behörden und Teams interessant, weil sie über das hinausgeht, was klassische Automatisierung leisten kann. Die Agenten handeln flexibel, denken mit und passen sich neuen Situationen an – ohne dass ständig jemand eingreifen muss. Das macht sie besonders wertvoll in dynamischen Umgebungen – also überall dort, wo Abläufe sich oft ändern, neue Informationen spontan auftauchen oder schnelle Entscheidungen gefragt sind oder bei komplexen Aufgaben.
- Spart Zeit: Viele Arbeitsschritte laufen automatisch
- Ist flexibel: Auch Sonderfälle werden erkannt und behandelt
- Bringt Struktur: Entscheidungen werden nachvollziehbar dokumentiert
- Wächst mit: Agenten lassen sich leicht erweitern oder anpassen
- Verbessert Kundenerlebnisse: Agenten reagieren schneller, individueller und rund um die Uhr – z. B. bei Support-Anfragen oder Terminbuchungen.
- Reduziert Fehler: KI-Agenten arbeiten konsistent und vergessen keine Schritte – ideal bei wiederkehrenden Aufgaben wie Prüfungen oder Freigaben.
- Erhöht die Geschwindigkeit: Prozesse laufen deutlich schneller ab, weil kein manuelles Nachfragen oder Weiterleiten nötig ist.
- Erleichtert die Zusammenarbeit: Agenten können zwischen Systemen vermitteln, Informationen sammeln und für alle Beteiligten bereitstellen.