Effektive KI-Agenten aufbauen: Lektionen aus der Praxis
03.01.2025
Zusammenfassung
AI-Agenten stellen einen signifikanten Wandel in der Automatisierung von Geschäftsprozessen dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen können diese Agenten autonom Entscheidungen treffen und sich an veränderte Umstände anpassen. Bis 2026 wird geschätzt, dass 82% der Organisationen KI-Agenten in ihre Abläufe integrieren werden, so die Forschung von Capgemini. Dieser Artikel untersucht, was KI-Agenten von anderen Automatisierungsansätzen unterscheidet, ihre praktischen Geschäftsanwendungen und wichtige Implementierungsüberlegungen.
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind autonome Systeme, die Technologien der künstlichen Intelligenz—insbesondere große Sprachmodelle (LLMs)—nutzen, um Aufgaben mit minimaler menschlicher Anleitung auszuführen. Wie von IBM (2025) definiert, „wahrnehmen diese Agenten ihre Umgebung, treffen Entscheidungen basierend auf verfügbaren Informationen und ergreifen geeignete Maßnahmen, um Ziele zu erreichen“.
„wahrnehmen ihre Umgebung, treffen Entscheidungen basierend auf verfügbaren Informationen und ergreifen geeignete Maßnahmen, um Ziele zu erreichen“
Der entscheidende Unterschied zwischen KI-Agenten und anderer Automatisierung ist die Autonomie. Während traditionelle Systeme festen Abläufen folgen, bestimmen Agenten ihren eigenen Handlungsverlauf basierend auf Zielen und Umgebungsfeedback. Anthropic (2024) definiert Agenten als:
„Systeme, in denen LLMs dynamisch ihre eigenen Prozesse und die Nutzung von Werkzeugen steuern und die Kontrolle darüber behalten, wie Aufgaben ausgeführt werden“
Ein typischer KI-Agent kombiniert Wahrnehmungsmechanismen zur Informationsbeschaffung, Entscheidungsfähigkeiten zur Bewertung von Optionen, Ausführungssysteme zur Umsetzung von Entscheidungen und Gedächtnis-Systeme, um den Kontext während der Interaktionen aufrechtzuerhalten. Viele integrieren auch Lernkomponenten, die die Leistung im Laufe der Zeit verbessern.
Unterscheidung von KI-Agenten zu anderen Ansätzen
Traditionelle Workflows
Traditionelle automatisierte Workflows folgen vorherbestimmten Abfolgen mit festen Entscheidungspunkten. Jeder potenzielle Pfad muss im Voraus vorhergesehen und programmiert werden. Wenn unerwartete Situationen auftreten, kennzeichnen diese Systeme in der Regel Ausnahmen für menschliches Eingreifen.
Workflows mit LLM-Integration
Die Hinzufügung von LLMs zu Workflows erhöht deren Komplexität, behält jedoch eine grundlegend vorbestimmte Struktur bei. Beispielsweise könnte ein Kundenservice-Workflow Anfragen an ein LLM zur Generierung von Antworten an bestimmten Punkten weiterleiten, aber der Gesamtprozess bleibt festgelegt. Das LLM dient als Komponente anstatt als Entscheidungsträger.
KI-Agenten
KI-Agenten agieren anders. Bei einer Kundenservic-Anfrage könnte ein Agent die Anfrage analysieren, entscheiden, ob er direkt antworten oder nach zusätzlichen Informationen suchen soll, bestimmen, ob eine menschliche Eskalation notwendig ist, und seinen gewählten Ansatz ausführen—alles ohne vorbestimmte Entscheidungspfade. Dieser dynamische Ansatz ermöglicht es Agenten, neuartige Situationen effektiv zu bewältigen.
Zum Beispiel, wenn Reisearrangements gebucht werden, könnte ein KI-Agent:
Eine komplexe Anfrage interpretieren ("Finde mir ein hundefreundliches Hotel in der Nähe des Tagungsortes mit guten Bewertungen")
Bestimmen, welche Informationsquellen konsultiert werden sollen (Hotel-Datenbanken, Bewertungsseiten, Informationen zur Konferenz)
Optionen basierend auf mehreren Kriterien bewerten (Nähe, Richtlinien, Bewertungen)
Empfehlungen mit Erklärungen präsentieren
Seinen Ansatz basierend auf Feedback anpassen
Der Agent entscheidet, welche Werkzeuge er verwenden möchte und in welcher Reihenfolge, anstatt einen festen Workflow zu befolgen. Diese Flexibilität macht Agenten besonders wertvoll für Aufgaben mit unvorhersehbaren Variablen und Anforderungen.
Wann KI-Agenten sinnvoll sind
Nicht jeder Geschäftsprozess erfordert KI-Agenten. Wie Anthropic (2024) anmerkt, sollten Organisationen
„die einfachste mögliche Lösung finden und die Komplexität nur erhöhen, wenn es nötig ist."
KI-Agenten bieten den größten Mehrwert, wenn:
Aufgaben unvorhersehbare Variablen beinhalten, die adaptive Entscheidungsfindung erfordern. Zum Beispiel die Analyse ungewöhnlicher finanzieller Transaktionen, die nicht in etablierte Muster passen.
Mehrere Werkzeuge und Informationsquellen koordiniert werden müssen. Kundenservicemitarbeiter müssen oft gleichzeitig auf verschiedene Systeme zugreifen—Agenten können diese Koordination effizient durchführen.
Die erforderlichen Schritte nicht im Voraus festgelegt werden können. Softwareentwicklungsprojekte entwickeln sich oft weiter, wenn neue Probleme entdeckt werden; Agenten können ihren Ansatz entsprechend anpassen.
Komplexe Urteile auf Basis von kontextuellen Informationen gefällt werden müssen. Die Prämienbewertung in der Versicherungsbranche erfordert die Abwägung zahlreicher Faktoren, die je nach Fall variieren.
Für einfachere, vorhersehbare Prozesse bleiben traditionelle Workflows effizienter. Die zusätzlichen Kosten und die Verzögerungen bei mehreren LLM-Anfragen in einer Agentenarchitektur bringen möglicherweise nicht genügend Vorteile für einfache Aufgaben.
Effektive Architekturen für KI-Agenten
Forschung und industrieübergreifende Umsetzungen zeigen mehrere effektive Ansätze zum Aufbau von KI-Agenten:
Die Grundlage der meisten Agenten ist ein LLM, das mit zusätzlichen Fähigkeiten wie Wissensretrieval, Werkzeugnutzung und persistentem Gedächtnis erweitert ist. Diese "erweiterten LLMs" können Informationen recherchieren, spezialisierte Werkzeuge nutzen und den Konversationskontext über längere Interaktionen aufrechterhalten.
Komplexere Implementierungen nutzen oft ein Orchestrator-Arbeiter-Modell. Ein zentraler Orchestrator-LLM zerlegt Aufgaben, delegiert sie an spezialisierte Arbeiter (die andere LLMs oder traditionelle Werkzeuge sein können) und synthetisiert deren Outputs. Dieser Ansatz funktioniert gut für Softwareentwicklungsteams, wo Änderungen über mehrere Systeme hinweg erforderlich sind.
Einige Agenten integrieren Bewertungszyklen, in denen Lösungen kontinuierlich bewertet und gegen spezifische Kriterien verfeinert werden. Dieses Muster spiegelt menschliche Problemlösungsprozesse wider und eignet sich hervorragend für kreative Aufgaben, die iterative Verbesserungen erfordern.
Praktische Anwendungen in der Wirtschaft
KI-Agenten erweisen sich in verschiedenen Geschäftsbereichen als wertvoll:
Im Kundenservice bearbeiten Agenten komplexe Anfragen, indem sie dynamisch auf relevante Informationen zugreifen und geeignete Antworten bestimmen. Im Gegensatz zu grundlegenden Chatbots können sie Gespräche lenken und Probleme lösen, anstatt nur vordefinierte Fragen zu beantworten. Unternehmen wie Amazon und IBM haben Dienstleistungsagenten implementiert, die in 70-80% der Fälle Kundenprobleme ohne menschliches Eingreifen lösen können.
Finanzinstitute nutzen KI-Agenten, um Prozesse wie die Kreditvergabe zu verbessern. Diese Agenten sammeln Dokumentationen, analysieren Finanzdaten, bewerten Risikofaktoren und geben Empfehlungen mit unterstützenden Beweisen ab. Die Vermögensberater von Morgan Stanley nutzen KI-Agenten, um Kundenportfolios zu analysieren und personalisierte Anlagestrategien basierend auf sich ändernden Marktbedingungen vorzuschlagen.
Supply-Chain-Manager setzen Agenten ein, um Störungen zu überwachen, potenzielle Engpässe zu identifizieren und Notfallpläne umzusetzen. Walmart verwendet KI-Agenten, um Inventarbestellungen automatisch basierend auf Wettervorhersagen, Versandverzögerungen und Kaufmustern der Verbraucher anzupassen.
Softwareentwicklungsteams arbeiten mit Agenten, die Anforderungen verstehen, Code über mehrere Dateien generieren, Implementierungen testen und Fehler beheben. GitHub Copilot X stellt eine frühe Version dieser Fähigkeit dar, die Entwicklern dabei hilft, komplexe Programmieraufgaben zu bewältigen, indem sie den Projektkontext versteht.
Implementierungsüberlegungen
Organisationen, die KI-Agenten implementieren möchten, sollten sich auf drei Schlüsselaspekte konzentrieren:
Erstens müssen die technischen Grundlagen solide sein. Wählen Sie LLMs mit den geeigneten Kapazitäten für Ihre Aufgaben, stellen Sie sicher, dass Ihre Infrastruktur die rechnerischen Anforderungen unterstützt, und entwickeln Sie klare Schnittstellen zwischen Agenten und externen Systemen. Tests in kontrollierten Umgebungen sind vor der Bereitstellung unerlässlich.
Zweitens sollten Sie eine angemessene Governance etablieren. Definieren Sie klare Grenzen für die Autonomie der Agenten, implementieren Sie geeignete menschliche Aufsicht und führen Sie umfassende Prüfprotokolle für Entscheidungen und Handlungen der Agenten. Wenn diese Systeme Verantwortung übernehmen, werden Verantwortlichkeitsmechanismen zunehmend wichtig.
Drittens, bereiten Sie Ihre Organisation vor. Schulen Sie die Mitarbeiter, um effektiv mit KI-Agenten zusammenzuarbeiten, passen Sie die Arbeitsabläufe an, um die Fähigkeiten der Agenten zu nutzen, und gehen Sie Bedenken über sich ändernde Arbeitsmuster an. Die Beziehung zwischen Mensch und Agent sollte komplementär und nicht wettbewerbsorientiert sein.
Die Zukunft der KI-Agenten
Mehrere Trends prägen die Entwicklung von KI-Agenten:
Multi-Agenten-Systeme entstehen, in denen spezialisierte Agenten an komplexen Aufgaben zusammenarbeiten. Anstatt dass ein einzelner Agent einen gesamten Prozess behandelt, arbeiten Teams von Agenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten zusammen und spiegeln menschliche Teamstrukturen wider.
Mit der steigenden Bereitstellung entwickeln Organisationen Orchestrierungssysteme, um mehrere Agenten zu koordinieren, Ressourcen zu verwalten und kohärente Ergebnisse aus den Aktivitäten verteilter Agenten sicherzustellen.
Regulatorische Rahmenbedingungen entwickeln sich weiter, um Verantwortung, Transparenz und Sicherheit anzusprechen, während KI-Agenten an Autonomie gewinnen. Das KI-Gesetz der EU und ähnliche Vorschriften werden beeinflussen, wie Organisationen Agentensysteme bereitstellen und verwalten.
Fazit
KI-Agenten stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Automatisierung von Geschäftsprozessen dar—von starren Prozessen hin zu adaptiven Systemen, die in der Lage sind, Komplexität mit minimaler Aufsicht zu bewältigen. Obwohl sie nicht für jede Anwendung geeignet sind, bieten Agenten überzeugende Vorteile für Szenarien, die Flexibilität und komplexe Entscheidungsfindung erfordern.
Gartner prognostiziert, dass bis 2028 mindestens 15% der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen werden. Organisationen, die diese Technologien durchdacht implementieren, werden erhebliche Vorteile in Bezug auf operative Effizienz und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Geschäftsbedingungen erlangen.
Literaturverzeichnis
IBM. (2025). KI-Agenten. IBM Think. https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
Anthropic. (2024). Effektive Agenten bauen. Anthropic Engineering. https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
AWS. (2025). Was sind KI-Agenten? AWS. https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
Gartner. (2024). Gartner: 2025 wird den Aufstieg von KI-Agenten sehen. VentureBeat. https://venturebeat.com/security/gartner-2025-will-see-the-rise-of-ai-agents-and-other-top-trends/
Capgemini. (2024). Top KI-Agenten-Trends für 2025. Writesonic Blog. https://writesonic.com/blog/ai-agent-trends
LangChain. (2025). Was ist ein KI-Agent? LangChain Blog. https://blog.langchain.dev/what-is-an-agent/
IBM Research. (2025). LLMs revolutionierten die KI: LLM-basierte KI-Agenten sind die Nächsten. IBM Research Blog. https://research.ibm.com/blog/what-are-ai-agents-llm
Analytics Vidhya. (2024). Top 10 KI-Agenten-Trends und Prognosen für 2025. Analytics Vidhya Blog. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/12/ai-agent-trends/