Was ist ein KI-Agent? Einfach erklärt

Das Wichtigste in Kürze

• Ein KI-Agent nutzt KI, um auf ein Ziel hinzuarbeiten, Schritte auszuwählen und verfügbare Werkzeuge innerhalb festgelegter Grenzen einzusetzen.
• Klassische Automatisierung folgt einem vorgegebenen Ablauf; ein Agent kann einige seiner Aktionen an die Situation anpassen.
• Beginnen Sie mit einer eng umrissenen Aufgabe, eingeschränktem Zugriff und menschlicher Freigabe, bevor Sie Aktionen mit tatsächlichen Konsequenzen zulassen.

Ein KI-Agent ist Software, die mithilfe von KI entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, um ein Ziel zu erreichen, und bei Anbindung an Werkzeuge in Ihrem Auftrag Aktionen ausführen kann. Anders als ein einfacher Chatbot, der hauptsächlich auf Nachrichten antwortet, kann ein Agent eine Aufgabe über mehrere Schritte hinweg bearbeiten, die Ergebnisse prüfen und sein Vorgehen anpassen.

So funktioniert es

Stellen Sie sich einen Agenten als ein KI-Modell vor, das mit Anweisungen, Informationen und Werkzeugen verbunden ist. Das Modell hilft dabei, die Aufgabe zu interpretieren; die umgebende Software steuert, worauf es zugreifen und was es tun darf.

Ein typischer Agent durchläuft eine Schleife:

1. Ein Ziel erhalten. Zum Beispiel: „Prüfe neue Supportanfragen und bereite Antworten auf Fragen zur Lieferung vor.“
2. Kontext sammeln. Er liest die Anfrage und alle freigegebenen Informationen, etwa einen Bestelldatensatz oder einen Hilfeartikel.
3. Eine Aktion auswählen. Er entscheidet, ob er weitere Informationen nachschlagen, eine Antwort entwerfen oder einen Menschen um Hilfe bitten soll.
4. Ein Werkzeug nutzen. Er könnte eine Wissensdatenbank durchsuchen oder einen Entwurf in einem Supportsystem erstellen.
5. Das Ergebnis prüfen. Er bewertet, ob die Aufgabe abgeschlossen ist, einen weiteren Schritt erfordert oder abgebrochen werden sollte.

Nicht jeder Agent verfügt über all diese Fähigkeiten. Manche schlagen nur Aktionen vor; andere können sie ausführen. Der Zugriff auf Unternehmensdaten oder Anwendungen muss konfiguriert werden – er erfolgt nicht automatisch.

Agent versus klassische Automatisierung

Klassische Automatisierung basiert meist auf ausdrücklichen Regeln: „Wenn ein Formular eingeht, kopiere diese Felder in eine Tabelle und sende eine Bestätigungs-E-Mail.“

Ein Agent ist nützlich, wenn der nächste Schritt davon abhängt, unübersichtliche Informationen zu interpretieren. Er könnte das Formular lesen, eine ungewöhnliche Anfrage erkennen und entscheiden, welches Team sie prüfen sollte.

Keiner der beiden Ansätze ist grundsätzlich besser. Vorhersehbare Aufgaben eignen sich oft für regelbasierte Automatisierung, weil sie leichter zu testen und zu kontrollieren ist. Viele nützliche Systeme kombinieren feste Arbeitsabläufe mit einem Agenten, der eine kleine Anzahl von Schritten übernimmt, die eine Einschätzung erfordern.

Beispiele aus der Praxis

Die anschaulichsten Beispiele verbinden ein konkretes Ziel mit einer begrenzten Auswahl an Aktionen.

Kundensupport

Ein Supportagent könnte die Frage eines Kunden interpretieren, einen passenden Hilfeartikel finden und eine Antwort vorbereiten. Wenn er an ein Bestellsystem mit entsprechender Zugriffsberechtigung angebunden ist, könnte er auch Lieferinformationen abrufen.

Tidio (Lyro) ist ein KI-Kundensupportagent für kleine und mittlere E-Commerce-Websites. Ada.cx ist eine Plattform zur Automatisierung des Kundenservice für Unternehmen.

Die entscheidende Grenze liegt darin, was nach der Antwort geschieht. Eine Rückgaberichtlinie zu erläutern ist etwas anderes, als eine Rückerstattung zu genehmigen. Finanzielle Entscheidungen sollten klaren Regeln und Freigabeanforderungen folgen.

Recherche und Informationsbeschaffung

Ein Agent könnte Informationen von freigegebenen Websites sammeln, relevante Details extrahieren und eine Zusammenfassung zur Prüfung vorbereiten. Das kann bei wiederkehrenden Recherchen helfen, bei denen die Seiten unterschiedlich aufgebaut sind.

Gumloop ist eine No-Code-Arbeitsumgebung für Web-Scraping und agentenbasierte Automatisierung, die sich für solche Arbeitsabläufe eignet.

Auch bei einer Zusammenfassung müssen die Quellen geprüft werden. Ein Agent kann eine Einschränkung übersehen, eine Seite falsch verstehen oder mit veralteten Informationen arbeiten. Auch Zugriffsregeln für Websites und Einschränkungen bei der Datennutzung sind wichtig.

Arbeit über mehrere Geschäftsanwendungen hinweg

Denken Sie an die Aufnahme eines neuen Kunden: Jemand muss die Anfrage prüfen, fehlende Informationen erkennen und Datensätze über mehrere Systeme hinweg abstimmen.

Workato ist eine Integrationsplattform für Unternehmen mit integrierten Werkzeugen zur Agenten-Orchestrierung. Plattformen dieser Kategorie können je nach Konfiguration dabei helfen, Agenten und angebundene Geschäftsabläufe zu koordinieren.

Für Aufgaben, die eine direkte Bedienung von Benutzeroberflächen erfordern, ist Simular (Sai) ein autonomer Agent, der für die Bedienung von Browser- und Desktopanwendungen entwickelt wurde. Aktionen über Benutzeroberflächen erfordern sorgfältige Aufsicht, insbesondere wenn Bildschirme sensible Daten oder Schaltflächen für folgenreiche Aktionen enthalten.

Vorteile und Grenzen

Der Hauptvorteil ist weniger manuelle Koordination. Ein Agent kann die Interpretation und Folgeschritte übernehmen, für die sonst jemand zwischen Anwendungen wechseln müsste.

Weitere mögliche Vorteile sind:

• Schnellere erste Entwürfe: Antworten, Zusammenfassungen oder Vorschläge für nächste Aktionen vorbereiten.
• Besserer Umgang mit unterschiedlichen Eingaben: Mit natürlichsprachlichen Anfragen statt nur mit strukturierten Feldern arbeiten.
• Gezielterer Einsatz menschlicher Aufmerksamkeit: Unklare oder sensible Fälle an einen Menschen weiterleiten.

Diese Vorteile hängen von der Aufgabe, der Einrichtung und der Qualität der verfügbaren Informationen ab. Der Einsatz eines Agenten verbessert einen Arbeitsablauf nicht automatisch.

Die Grenzen sind ebenso wichtig:

• Fehlerhafte Schlussfolgerungen: Ein Agent kann eine Anfrage missverstehen oder mit großer Sicherheit eine falsche Antwort liefern.
• Fehler bei Aktionen: Eine falsche Antwort ist ärgerlich; eine irrtümliche Zahlung oder Löschung kann teuer werden.
• Sicherheitsrisiken: Bösartige Anweisungen, die in E-Mails oder Webseiten versteckt sind, können versuchen, den Agenten umzulenken. Dies wird häufig als Prompt Injection bezeichnet.
• Schwankende Kosten und Geschwindigkeit: Mehrere Modellaufrufe und Werkzeugaktionen können eine Aufgabe langsamer oder teurer machen als ein einfaches Skript.
• Laufende Wartung: Berechtigungen, Unternehmensrichtlinien, Websites und angebundene Systeme ändern sich.

Behandeln Sie einen Agenten als beaufsichtigtes Softwaresystem, nicht als Mitarbeiter mit verlässlichem Urteilsvermögen.

So starten Sie

1. Wählen Sie eine eng umrissene Aufgabe.

Wählen Sie etwas, das häufig anfällt und leicht zu bewerten ist, etwa das Entwerfen von Antworten auf häufige Lieferfragen. Beginnen Sie nicht mit „den gesamten Kundensupport verwalten“.

2. Prüfen Sie, ob herkömmliche Automatisierung ausreicht.

Wenn jeder Schritt einer klaren Regel folgt, kann ein visueller Workflow-Builder wie Make.com ausreichen. Setzen Sie einen Agenten dort ein, wo Interpretation oder flexible Entscheidungen einen Mehrwert bieten.

3. Definieren Sie Erfolgskriterien und Abbruchbedingungen.

Legen Sie das erwartete Ergebnis, die zulässigen Quellen und die Situationen fest, in denen der Agent um Hilfe bitten muss. Setzen Sie Grenzen für wiederholte Versuche und den Werkzeugeinsatz.

4. Beginnen Sie mit minimalen Berechtigungen.

Bevorzugen Sie reinen Lesezugriff und das Erstellen von Entwürfen. Verlangen Sie eine Freigabe, bevor Nachrichten gesendet, Datensätze geändert, Rückerstattungen veranlasst oder Inhalte gelöscht werden.

5. Testen Sie realistische und schwierige Fälle.

Beziehen Sie unvollständige Anfragen, widersprüchliche Informationen, nicht verfügbare Werkzeuge und Texte ein, die versuchen, Anweisungen außer Kraft zu setzen. Prüfen Sie sowohl die Antwort als auch die ausgeführten Aktionen.

6. Führen Sie einen kleinen Pilotversuch durch und prüfen Sie die Protokolle.

Erfassen Sie korrekt abgeschlossene Aufgaben, menschliche Korrekturen, eingesparte Zeit und Betriebskosten. Erweitern Sie den Einsatz nur, wenn die Ergebnisse es rechtfertigen, und halten Sie eine klare Möglichkeit bereit, den Arbeitsablauf anzuhalten.

Häufig gestellte Fragen

Ist ein KI-Agent dasselbe wie ein Chatbot?

Nicht unbedingt. Ein Chatbot ist eine Schnittstelle für Gespräche. Ein Agent bezeichnet ein System, das Schritte auf dem Weg zu einem Ziel auswählt und Werkzeuge nutzen kann, um Aktionen auszuführen. Ein Chatbot kann einen Agenten enthalten, aber die Bezeichnung allein sagt noch nichts darüber aus, was er tun kann.

Kann ein KI-Agent ohne menschliche Aufsicht arbeiten?

Manche können innerhalb vordefinierter Grenzen arbeiten, ohne dass jeder Schritt freigegeben werden muss. Das macht uneingeschränkte Autonomie jedoch nicht zu einer guten Idee. Die angemessene Aufsicht hängt von den Folgen möglicher Fehler, der Sensibilität der Daten und davon ab, wie leicht sich Aktionen rückgängig machen lassen.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um einen KI-Agenten zu erstellen?

Nicht immer. No-Code-Werkzeuge können Ihnen helfen, Arbeitsabläufe zusammenzustellen und Dienste zu verbinden. Sie müssen dennoch die Aufgabe definieren, Berechtigungen konfigurieren, Ergebnisse testen und Fehler überwachen. Komplexere Integrationen oder strengere Sicherheitsanforderungen können technische Unterstützung erfordern.