Ansichten: 10
Zusammenfassung – Angesichts des Drucks, komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren und Abläufe zu optimieren, ist es entscheidend, KI-Agenten, ihre Einsatzgebiete und Grenzen zu verstehen, um eine kohärente und sichere Digitalstrategie zu entwickeln. Diese Agenten orchestrieren LLM, APIs, Speicher und Guardrails in einer Wahrnehmungs–Denk–Handlungs–Beobachtungs-Schleife, umgesetzt in einfachen oder Multi-Agenten-Architekturen für Anwendungsfälle wie Logistik, Reise oder Versicherung, und adressieren Sicherheits-, Governance- sowie Agent-zu-Agent-Interoperabilitätsfragen.
Lösung: Mit einem modularen Open-Source-Piloten inklusive Observability und Guardrails starten, einen einzelnen Agenten validieren, bevor man zur protokollierten Multi-Agenten-Lösung skaliert, und durch Expertenbegleitung jede Phase der agentischen KI-Transformation absichern.
Organisationen suchen danach, das Potenzial der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, um komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren und ihre Betriebsabläufe zu optimieren.
Ihr Funktionsprinzip, ihre Einsatzmöglichkeiten und ihre Grenzen zu verstehen, ist entscheidend, um eine kohärente und sichere Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel entmystifizieren wir die Schlüsselkonzepte, beleuchten die Anatomie eines Agenten, erläutern dessen Ausführungszyklus und untersuchen aktuelle Architekturen und Anwendungsfälle. Abschließend gehen wir auf zukünftige Herausforderungen und Best Practices ein, um Ihre ersten Projekte mit agentischer KI zu starten.
Definitionen und Anatomie von KI-Agenten
KI-Agenten gehen über einfache Assistenten hinaus, indem sie Planungs- und Werkzeugaufruffähigkeiten integrieren. Sie orchestrieren LLMs, APIs und Speicher, um Aufgaben eigenständig auszuführen.
Assistent vs. Agent vs. agentische KI
Ein KI-Assistent beschränkt sich in der Regel darauf, Anfragen in natürlicher Sprache zu beantworten und kontextbezogene Informationen bereitzustellen. Er ergreift keine Initiative, externe Werkzeuge aufzurufen oder eigenständig Aktionen aneinanderzureihen.
Ein KI-Agent fügt eine Planungs- und Ausführungsebene hinzu: Er entscheidet, wann und wie spezialisierte Funktionen wie API-Aufrufe oder Geschäftsskripte aufgerufen werden. Diese Autonomie ermöglicht es ihm, komplexere Workflows ohne menschliches Eingreifen in jedem Schritt durchzuführen.
Die „agentische KI“ geht noch einen Schritt weiter, indem sie ein LLM, eine Tool-Bibliothek und eine geschlossene Regelkreis-Logik kombiniert. Sie bewertet ihre eigenen Ergebnisse, korrigiert Fehler und passt ihren Plan anhand der Beobachtungen aus ihren Aktionen an.
Detaillierte Anatomie eines KI-Agenten
Der Agent startet mit klar definierten Geschäftsanforderungen und Anweisungen, die oft in einem Prompt oder einer Konfigurationsdatei festgelegt sind. Diese Ziele steuern das Denken des Sprachmodells und legen die Roadmap für die auszuführenden Aktionen fest.
Die Tools bilden die zweite Säule: interne APIs, Vektordatenbanken für kontextuelle Recherche, spezialisierte Geschäftsfunktionen. Die Integration von Open-Source-Tools und Microservices gewährleistet Modularität und vermeidet Vendor-Lock-in.
Guardrails sorgen für Compliance und Sicherheit. Dabei kann es sich um JSON-Validierungsregeln, Retry-Schleifen für Fehlerfälle oder Filterpolitiken zum Unterbinden unzulässiger Anfragen handeln. Der Speicher wiederum enthält aktuelle Fakten (Kurzzeitgedächtnis) und persistente Daten (Langzeitgedächtnis) mit Pruning-Mechanismen, um die Relevanz zu erhalten.
Anwendungsbeispiel in der Logistik
Ein Logistikunternehmen hat einen KI-Agenten implementiert, um die Sendungsverfolgung und Kundenkommunikation zu automatisieren. Der Agent hat in Echtzeit mehrere interne APIs abgefragt, um den Status der Pakete zu prüfen und den Versand personalisierter Benachrichtigungen auszulösen.
Die Lösung zeigte, wie ein Agent heterogene Tools koordinieren kann – von der Abfrage interner Datenbanken bis zum Versand von E-Mails. Das Kurzzeitgedächtnis speicherte die Historie der jüngsten Sendungen, während das Langzeitgedächtnis Kundenfeedback erfasste, um die automatisierten Antworten zu verbessern.
Schließlich konnte das Projekt die Bearbeitungszeit der Supportteams für Sendungsverfolgungsanfragen um 40 % reduzieren und eine konsistentere Kundenkommunikation sicherstellen – und das auf einer modularen und Open-Source-Basis.
Ausführungszyklus und Architekturen
Die Funktionsweise eines KI-Agenten folgt einer Wahrnehmungs–Denkungs–Aktions–Beobachtungs-Schleife, bis die Abbruchbedingungen erfüllt sind. Die Architekturentscheidungen bestimmen Umfang und Flexibilität – vom einfachen, werkzeuggestützten Agenten bis hin zu Multi-Agenten-Systemen.
Ausführungszyklus: Wahrnehmung–Denken–Aktion–Beobachtung
In der Wahrnehmungsphase werden Eingabedaten gesammelt: Nutzereingaben, Geschäftskontext, Ergebnisse von API-Anfragen oder Vektorrecherchen. Diese ersten Informationen speisen den Prompt des LLM, um den Denkprozess zu initiieren.
Das Denken führt zur Erstellung eines Plans oder einer Reihe von Schritten. Das Sprachmodell entscheidet, welches Tool mit welchen Parametern und in welcher Reihenfolge aufgerufen wird. Dieser Teil kann Patterns wie ReAct einbinden, um die Modellantworten durch Zwischenaktionen anzureichern.
Die Aktion besteht im Ausführen der Tool- oder API-Aufrufe. Jede externe Antwort wird in der Beobachtungsphase daraufhin geprüft, ob sie den Guardrails entspricht. Bei Bedarf korrigiert der Agent seine Vorgehensweise oder startet eine neue Iteration, bis das Ziel erreicht oder eine Abbruchbedingung ausgelöst wird.
Architekturen: einfacher Agent vs. Multi-Agenten
Eine einfache Architektur basiert auf einem einzelnen, mit einer Toolbox ausgestatteten Agenten. Dieser Ansatz reduziert die Deployment-Komplexität und eignet sich für linear verlaufende Use Cases wie die Automatisierung von Berichten oder die Dokumentensynthese.
Wenn mehrere Fachbereiche oder Datenquellen zusammenarbeiten müssen, kommt der Multi-Agent-Ansatz zum Einsatz. Dabei dominieren zwei Patterns: das Manager-Modell, bei dem ein zentraler Koordinator mehrere spezialisierte Subagenten orchestriert, und der dezentrale Ansatz, in dem jeder Agent frei nach einem vordefinierten Protokoll interagiert.
Ein Versicherungsunternehmen hat ein Multi-Agenten-System getestet, um Schadensmeldungen zu bearbeiten. Ein Agent sammelt Kundendaten, ein anderer überprüft die Deckung über interne APIs, und ein dritter bereitet eine Handlungsempfehlung vor. Dieser Pilot zeigte den Wert einer agilen Governance, offenbarte aber auch die Notwendigkeit klarer Protokolle, um Konflikte zwischen den Agenten zu vermeiden.
Kriterien für den Einsatz von Multi-Agenten
Das erste Kriterium ist die natürliche Zerlegung des Geschäftsprozesses in unabhängige Teilaufgaben. Wenn jeder Schritt isoliert und einem spezialisierten Agenten übertragen werden kann, wird Multi-Agenten-Architektur relevant, um Resilienz und Skalierbarkeit zu erhöhen.
Das zweite Kriterium betrifft die Häufigkeit der Interaktionen und die Anforderungen an niedrige Latenz. Ein einzelner Agent reicht für sequentielle Aufgaben aus, aber wenn Echtzeit-Rückmeldungen zwischen verschiedenen Modulen erforderlich sind, reduziert die Aufteilung in Subagenten mögliche Flaschenhälse.
Schließlich bestimmen Governance und Sicherheit häufig die Architektur. Regulatorische Anforderungen oder Datensegmentierungsvorgaben erzwingen eine strikte Aufgabenteilung und klare Vertrauensgrenzen für jeden Agenten.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Agententypen und Anwendungsfälle
KI-Agenten lassen sich in Routing-, Query-Planning-, Tool-Use- und ReAct-Agenten unterteilen, die jeweils für bestimmte Aufgabenklassen optimiert sind. Ihre Anwendung in Bereichen wie Reisebuchung oder Kundenservice verdeutlicht ihr Potenzial und ihre Grenzen.
Routing-Agenten
Ein Routing-Agent fungiert als Verteiler: Er erhält eine generische Anfrage, analysiert die Intention und leitet sie an den jeweils am besten geeigneten Subagenten weiter.
In der Praxis übernimmt das LLM die Rolle des Kontextanalysten, bewertet Entitäten und Schlüsselwörter, bevor es den passenden API-Endpunkt auswählt.
Dieses Pattern lässt sich mühelos in ein hybrides Ökosystem integrieren, das Open-Source-Tools und proprietäre Microservices kombiniert, ohne das Betriebsumfeld zu fixieren.
Query-Planning-Agenten
Ein Query-Planning-Agent entwickelt eine verteilte Suchstrategie über mehrere Datenquellen hinweg. Er kann eine RAG-Vektordatenbank, ein Dokumentenindex und eine Fach-API kombinieren, um eine angereicherte Antwort zu generieren.
Das LLM erstellt einen Abfrageplan: Zuerst werden relevante Dokumente abgerufen, dann werden Schlüsselausschnitte extrahiert und schließlich die Informationen synthetisiert. Diese Pipeline gewährleistet Kohärenz und Vollständigkeit und verringert gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen.
Tool-Use und ReAct: Beispiel Reisebranche
Ein Tool-Use-Agent kombiniert die Fähigkeiten des LLM mit dedizierten API-Aufrufen: Hotelbuchungen, Flugrecherchen, Zahlungsabwicklung. Das ReAct-Pattern bereichert dieses Vorgehen durch Zwischenschleifen aus Denken und Handeln.
Ein Startup in der Reisebranche hat einen KI-Agenten entwickelt, der in der Lage ist, eine komplette Reiseroute zu planen. Der Agent fragte nacheinander die APIs von Fluggesellschaften, Hotelvergleichsportalen und lokalen Transportanbietern ab und passte seinen Plan bei Verfügbarkeitsänderungen dynamisch an.
Dieser Anwendungsfall zeigt den Mehrwert von Tool-Use-Agenten, um externe Dienste zu orchestrieren und eine nahtlose Nutzererfahrung zu bieten. Zugleich verdeutlicht er die Bedeutung einer modularen Infrastruktur, um neue Partner einfach zu integrieren.
Sicherheitsaspekte, Zukunft und Best Practices
Die Einführung von KI-Agenten bringt Sicherheits- und Governance-Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf Angriffe auf Vektoren und Prompts. Eine schrittweise Integration und kontinuierliche Überwachung sind essenziell, um Risiken zu minimieren und die Entwicklung in Richtung Agent-zu-Agent vorzubereiten.
Agent-zu-Agent (A2A): Chancen und Herausforderungen
Das Agent-zu-Agent-Modell bietet ein Netzwerk autonomer Agenten, die untereinander kommunizieren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Ziel ist es, Kompetenzen zu bündeln und die Lösung multidisziplinärer Probleme zu beschleunigen.
Trotz des Potenzials bleibt die End-to-End-Zuverlässigkeit eine Herausforderung. Das Fehlen standardisierter Protokolle und Labeling-Mechanismen erfordert die Entwicklung von Model Context Protocols (MCP), um die Konsistenz der Interaktionen sicherzustellen.
Die Suche nach offenen Standards und interoperablen Frameworks hat daher oberste Priorität, um die zukünftige großflächige Agentenkoordination abzusichern.
Auswirkungen auf Recherche und Werbung
KI-Agenten verändern den Informationszugang, indem sie die Anzahl der in Suchmaschinen angezeigten Ergebnisse reduzieren. Statt einer Linkliste liefern sie eine prägnante Zusammenfassung.
Für Werbetreibende und Publisher bedeutet dies, Werbeformate neu zu denken und beispielsweise gesponserte Konversationsmodule oder kontextuelle Empfehlungen direkt in die Agentenantwort zu integrieren.
Die Herausforderung besteht darin, eine Balance zwischen einer nahtlosen User Experience und zielgerichteter Monetarisierung zu finden, ohne das Vertrauen in die Neutralität der gelieferten Antworten zu gefährden.
Sicherheit und Governance von Agenten
Prompt-Injection-Angriffe, Vector Poisoning oder bösartige Anfragen an interne APIs stellen reale Bedrohungen dar. Jeder Tool-Aufruf muss gemäß strikten RBAC-Richtlinien validiert und authentifiziert werden.
Die Implementierung mehrschichtiger Guardrails, die Eingabevalidierung, Browser-Sandboxen und Tool-Logs kombinieren, erleichtert die Anomalieerkennung und die forensische Untersuchung von Vorfällen.
Ein proaktives Monitoring über Observability-Dashboards und klare SLAs sichert letztlich ein Serviceniveau, das den geschäftlichen und regulatorischen Anforderungen entspricht.
Nutzen Sie KI-Agenten, um die digitale Innovation voranzutreiben
KI-Agenten bieten einen innovativen Rahmen, um Prozesse zu automatisieren, die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Betriebskosten zu senken – vorausgesetzt, man beherrscht deren Konzeption und Rollout. Sie haben die Grundlagen der Agenten, ihren Ausführungszyklus, geeignete Architekturen sowie zentrale Anwendungsfälle und Sicherheitsherausforderungen kennengelernt.
Unsere Experten für Künstliche Intelligenz und digitale Transformation unterstützen Sie bei der Definition Ihrer agentischen KI-Strategie – von der Pilotierung eines einzelnen Agenten bis zur Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen. Profitieren Sie von einer maßgeschneiderten Partnerschaft, um skalierbare, sichere und modulare Lösungen ohne Vendor-Lock-in zu implementieren.
Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten
