Stell dir vor, ChatGPT (oder ein anderes LLM) könnte nicht nur Texte generieren, sondern auch komplexe, mehrstufige Workflows eigenständig erledigen – indem es externe Tools und Datenquellen nutzt. Solche Systeme nennen wir hier „Agents“ (oder KI-Agenten – im Folgenden nutzen wir den englischen Begriff, um nicht mit den Agenten des Geheimdiensts zu verwechseln 😉). Stell dir eine KI vor, die mehr kann, als nur eine E-Mail zu entwerfen: Sie könnte Projektpläne durch Abgleich von Teamkalendern koordinieren, über dein internes Analytics-System umsetzbare Insights generieren oder sogar Softwareprobleme diagnostizieren und beheben – alles ohne detaillierte Schritt-für-Schritt-Anweisungen.
Das ist das Versprechen von Agents: den Übergang von passiver Assistenz hin zu proaktiver Autonomie einzuleiten.
Was sind Agents?
LLMs wie ChatGPT erzeugen in erster Linie textbasierte Ausgaben. Agents hingegen sind spezialisierte KI-Systeme, die Aufgaben autonom erledigen, indem sie Schlussfolgern, Entscheidungen treffen und handeln kombinieren. Sie nutzen LLMs als „Reasoning Engine“, um zu bestimmen, welche Aktionen als Nächstes ausgeführt werden – oft durch den Einsatz externer Tools. Ein Beispiel dafür ist die Internetsuche.
Ein dynamischeres Szenario: Du bittest deine KI, „Fasse die Q4-Verkaufstrends zusammen und schlage Strategien zur Verbesserung der schwächsten Region vor.“ Ein einfaches LLM würde allgemeine Ratschläge geben. Ein Agent jedoch könnte deine interne Verkaufsdatenbank abfragen, Leistungskennzahlen analysieren, die schwächste Region identifizieren und einen maßgeschneiderten Bericht mit umsetzbaren Strategien erstellen.
Ein konkretes Beispiel ist der Knowron Assistant. Er nutzt die Knowron-Suchmaschine, um Informationen aus internen Datenbeständen algorithmisch zu finden und zu analysieren. Auf Anfrage entscheidet der Knowron Assistant, ob er relevante Daten abrufen oder einen Bericht generieren soll. Muss recherchiert werden, extrahiert und verarbeitet er die Ergebnisse, um faktenbasierte Antworten zu liefern. Mit der Chatbot-Oberfläche unterstützt der Knowron Assistent zudem Rückfragen, integriert Feedback und erstellt umfassende Reports – eine intelligente und zuverlässige Lösung für Wissensabruf.
Wie Agents arbeiten
Auf einer abstrakten Ebene folgen Agents einem Zyklus von vier Schritten:
- Aufgabe verstehen: Der Agent interpretiert die Anfrage und erkennt Ziel und Kontext.
- Aktionen planen: Der Agent legt Schritte fest, um das Ziel zu erreichen – etwa Datenbanken abfragen, APIs nutzen oder externe Systeme ansprechen.
- Aktionen ausführen: Der Agent führt die geplanten Schritte eigenständig aus und passt seine Vorgehensweise bei Bedarf an.
- Feedback & Anpassung: Der Agent bewertet die Ergebnisse, passt seinen Plan dynamisch an und sichert so den Erfolg. Viele Systeme erlauben auch direktes Feedback der Nutzer.
Wie unterscheiden sich Agents von ChatGPT in seiner Grundform?
ChatGPT in seiner klassischen Anwendung ist stark darin, natürliche Sprachantworten zu erzeugen – bleibt aber immer innerhalb des Rahmens dessen, was man ihm vorgibt. Agents dagegen sind darauf ausgelegt, aktiv zu handeln:
- Tool-Nutzung: Sie können externe Systeme wie APIs, Datenbanken oder CRMs anbinden und so komplexe Aufgaben automatisieren.
- Autonomie: Sie planen und steuern ganze Workflows mit minimalem Eingreifen – etwa die Analyse von Lieferkettendaten, das Erkennen von Engpässen und das Ableiten von Lösungen.
- Anpassungsfähigkeit: Während ChatGPT vor allem reagiert, sind Agents proaktiv. Sie bewerten Ergebnisse, ziehen neue Schlüsse und passen ihr Vorgehen dynamisch an.
Ein Beispiel: Bittest du ChatGPT um einen E-Mail-Entwurf, erhältst du den Text. Ein Agent hingegen würde zusätzlich deinen Kalender prüfen, die passende Zeit mit dem Empfänger abstimmen und die finale Einladung selbst verschicken.
Agents in Aktion: Praxisbeispiele
Der Aufstieg von Agents treibt Innovation in vielen Branchen. Hier gibt es einige Beispiele dazu:
1. Maschinenbau & Fertigung
Agents optimieren Wartungspläne durch Analyse von Maschinendaten, sagen Ausfälle voraus und empfehlen präventive Maßnahmen. Auch Qualitätskontrollen lassen sich durch Echtzeit-Sensordaten effizienter gestalten.
2. Lebensmittel- & Getränkeindustrie
Agents überwachen Produktionslinien, erkennen Anomalien und passen Parameter an, um Sicherheitsstandards einzuhalten. Zudem unterstützen sie das Bestandsmanagement, indem sie Rohstoffbedarf anhand von Plänen und historischen Daten prognostizieren.
3. Energie & Versorgung
Agents analysieren Netzleistung, prognostizieren Energiebedarf und automatisieren Reaktionen auf Schwankungen. Sie helfen auch, Störungsberichte zu managen und Ressourcen bei Ausfällen optimal einzusetzen.
4. Logistik & Lieferketten
Agents verbessern Effizienz, indem sie Routen analysieren, Verzögerungen vorhersagen und Echtzeit-Updates liefern. Sie können auch die Beschaffung automatisieren, indem sie sich in Lieferantensysteme integrieren.
5. Field Service
Agents unterstützen Techniker:innen, indem sie sofort Zugriff auf Handbücher bieten, Fehler diagnostizieren und Lösungen auf Basis historischer Daten vorschlagen. So sinken Ausfallzeiten, Effizienz steigt.
Fazit
Agents sind die nächste Evolutionsstufe der KI: Systeme, die über Konversation hinaus schließen, handeln und sich selbst anpassen. Mit Tool-Nutzung, Autonomie und proaktiven Workflows erschließen sie ein neues Niveau an Effizienz und Problemlösung.
Von komplexen Geschäftsprozessen bis zur Personalisierung von Kundenerlebnissen – Agents definieren neu, was KI leisten kann. Die Zukunft liegt nicht nur im Beantworten von Fragen, sondern im autonomen Lösen von Problemen. Und Agents führen diesen Wandel an.
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