KI-Agenten – Der Trend 2025

Viele Menschen stellen sich unter KI-Agenten selbstfahrende Autos oder menschenähnliche Roboter vor. Diese Technologien existieren zwar, sind jedoch noch nicht ausgereift. Ganz anders verhält es sich mit Generativer KI, die sich in rasanter Geschwindigkeit weiterentwickelt.

Was kann Generative KI und was sind Generative KI-Agenten?

Fangen wir noch einmal bei den Grundlagen an: Was kann Generative KI?
Generative KI erstellt Texte, Bilder, Sprache und sogar Programmcode – und das extrem schnell und in beeindruckender Qualität.

Doch was hat sich in letzter Zeit so maßgeblich geändert, dass wir nun auf Agenten-Konzepte zurückgreifen können? Die Antwort liegt in drei Schlüsseltechnologien: Reasoning, Function Calling und der Memory-Funktion. Diese Fortschritte haben die Fähigkeiten der KI deutlich erweitert und bilden die Grundlage für die wachsende Bedeutung von Agentenlösungen.

Reasoning (Logisches Schlussfolgern)

Reasoning beschreibt die Fähigkeit der KI, aus vorhandenen Informationen sinnvolle Antworten und Handlungen abzuleiten. Konkret bedeutet das:

1. Eingaben verstehen: Die KI erfasst deine Frage, dein Problem oder deine Daten und betrachtet sie im Zusammenhang mit ihrem gelernten Wissen.
2. Verknüpfungen herstellen: Sie „überlegt“, welche Informationen wichtig sind, um zur passenden Lösung zu kommen.
3. Ergebnisse generieren: Schließlich erstellt sie eine Antwort oder führt eine Handlung aus, die dir weiterhilft.

Dank dieser Fähigkeit kann die KI nicht nur Informationen wiedergeben, sondern auch erkennen, welche Details wirklich relevant sind. So trifft sie fundierte Entscheidungen, die zum jeweiligen Kontext passen. Dieses „Nachdenken“ wurde in den letzten Updates von OpenAI (z. B. o3 und o1) weiter verbessert, was die Leistungsfähigkeit moderner Agenten nochmals erhöht hat.

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Function Calling (Tool-Calling)

Function Calling ermöglicht es der KI, Aufgaben oder Aktionen durch das Aufrufen von vorgefertigten Funktionen (Programmen) auszuführen. Das funktioniert wie ein Dialog zwischen der KI und anderen Systemen, bei dem die KI eigenständig entscheidet, welche Funktion sie für eine bestimmte Aufgabe benötigt.

Beispiele:

• Online-Suche: „Was sind die Öffnungszeiten von Restaurant X?“ Die KI ruft eine Suchfunktion auf, findet die Antwort online und gibt sie dir zurück.
• Zusammenarbeit mit Agenten: „Buche mir einen Flug nach Paris und ein Hotel in der Nähe des Eiffelturms.“ Die KI arbeitet mit einem Agenten, der auf Reisebuchungen spezialisiert ist, und liefert dir eine fertige Planung.
• Integration in Software: „Wie hoch sind meine Umsätze diesen Monat?“ Die KI ruft eine API deines Buchhaltungssystems auf, berechnet die Umsätze und gibt dir das Ergebnis.

Function Calling macht die KI nicht nur reaktiv, sondern proaktiv, indem sie gezielt Tools nutzt, um Probleme effizient zu lösen.

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Memory-Funktion

Die Memory-Funktion ist ein entscheidender Fortschritt, der es der KI ermöglicht, sich an frühere Interaktionen oder Kontext zu erinnern und diese Informationen in zukünftigen Aufgaben sinnvoll zu nutzen. Sie fungiert wie ein „Gedächtnis“, das langfristig gespeicherte Daten abrufen kann.

Was kann die Memory-Funktion leisten?

1. Langfristiges Verständnis: Die KI erinnert sich an Details aus früheren Interaktionen. Beispielsweise speichert sie deine Geschäftsziele, um dir individuellere Lösungen zu bieten.
2. Personalisierung: Interaktionen werden auf deine Bedürfnisse zugeschnitten, z. B. durch passende Produktempfehlungen oder angepasste Vorschläge.
3. Effizienz: Die KI greift direkt auf relevante Informationen zurück, wodurch Prozesse schneller und fehlerfreier werden.
4. Nahtlose Zusammenarbeit: Agenten, die an einer komplexen Aufgabe arbeiten, behalten den Kontext über mehrere Schritte hinweg bei, auch wenn andere Agenten beteiligt sind.

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Fazit: Warum diese Fortschritte Agentenlösungen ermöglichen

Die Kombination aus Reasoning, Function Calling und der Memory-Funktion hat die generative KI auf ein neues Level gehoben. Dank dieser Technologien können KI-Agenten nicht nur Antworten liefern, sondern aktiv Aufgaben übernehmen, Entscheidungen treffen und langfristig kontextbezogen agieren. Diese Entwicklung erklärt den starken Anstieg an Agentenlösungen seit Ende 2024 und zeigt, wie stark diese Tools unsere Arbeitswelt prägen werden.

Was sind KI-Agenten konkret und wie funktionieren sie? 

Ein KI-Agent ist ein autonomes System oder Programm, das Aufgaben im Namen eines Benutzers oder eines anderen Systems ausführt. Dabei entwirft es eigenständig Arbeitsabläufe und kombiniert fortschrittliche Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (LLM) mit Entscheidungsfindung, Problemlösung (Reasoning) sowie der Interaktion mit externen Umgebungen wie z. B. anderen Tools (Function Calling).

Daneben gibt es jedoch auch noch die Begriffe der KI-Assistenten sowie der KI-Copiloten.

Was sind KI-Assistenten?

 Im Gegensatz zu KI-Agenten, die oft im Hintergrund eigenständig Aufgaben erledigen, sind AI-Assistenten darauf ausgelegt, direkt mit dir zu interagieren. Sie bieten benutzerfreundliche Oberflächen – beispielsweise Chatfenster, Sprachsteuerung oder Dashboards – und bringen oft schon praktische Funktionen mit (z. B. Kalenderverwaltung, E-Mail-Versand oder Beantwortung von Fragen).

Ein KI-Agent könnte beispielsweise eine fertige Präsentation erstellen, während ein AI-Assistent dich Schritt für Schritt durch den Erstellungsprozess leitet und dir dabei hilft, die richtigen Inhalte zu finden.

Was sind KI-Copiloten? 

AI-Copilots sind auf Zusammenarbeit in Echtzeit zugeschnitten und integrieren sich direkt in vorhandene Workflows (z. B. Texteditoren, Entwicklungsumgebungen). Sie geben kontextbezogene Vorschläge, verbessern Arbeitsabläufe und steigern so die Produktivität.

Beispiele für bekannte AI-Copilots sind GitHub Copilot (für effizienteres Programmieren) und Microsoft Copilot (für optimiertes Arbeiten in Microsoft 365).

Wie lassen sich die Unterschiede bestimmen?

1. Autonomie-Level
2. Komplexität der Aufgabe
3. Menschliche Interaktion

Exkurs: Workflow-Builder mit LLM-Integration 

Gerade auf Plattformen wie LinkedIn sieht man immer wieder Workflows, die als KI-Agenten beschrieben werden. Dafür werden oft spezialisierte Tools wie n8n oder Make genutzt. Diese Workflow-Builder werden durch die Integration von Large Language Models (LLMs) noch leistungsfähiger. Dabei ergänzen Workflow-Builder die bestehenden Konzepte, indem sie als „Rückgrat“ dienen. Die Agenten, Assistenten oder Copiloten nutzen die Technologie der LLMs, um eigenständig Aufgaben zu erledigen – wie Datenanalysen, Dokumentenerstellung oder komplexe Automatisierungen.

Tools wie n8n oder Make integrieren diese Instanzen in einen Workflow, um verschiedene Dienste miteinander zu verbinden, APIs zu orchestrieren und den Datenfluss zu steuern. Das „Denken“ bleibt jedoch in den LLMs, während Workflow-Builder die Tools und Daten über No-Code-Plattformen bereitstellen.

Grundsätzliche Funktionsweise von intelligenten KI-Agenten – erklärt mittels dem Tool RelevanceAI

RelevanceAI ist ein in Australien ansässiger Softwarehersteller, der eine App bietet mittels derer man einen KI Agenten orchestrieren kann. Ich habe das Tool an dieser Stelle ausgewählt, weil man an dem Frontend sehr schön sehen kann, wie ein KI Agent aufgebaut ist. Doch auch hier lässt sich streiten, ob es sich 100% um einen reinen KI-Agenten handelt. Nichtsdestotrotz möchte ich es zur Veranschaulichung anführen.

Schritt 1: Zieldefinition eines Agenten

Obwohl ein KI Agent autonom handeln kann, wird Status Quo, das Ziel immer noch von einem Menschen definiert. D.h. ein KI-Agent erhält klare Anweisungen oder Ziele von einem Benutzer. Nach diesen Vorgaben muss der KI Agent sich richten, um relevante und nützliche Aufgaben zu planen, die auf das gewünschte Endergebnis ausgerichtet sind. Spezifischer: Anhand dieser Vorgaben – Prompt des Users und verfügbaren Tools – erstellt der Agent Aufgaben oder auch Unteraufgaben, um effizient das Ziel zu erreichen.

Hier sieht man, ein Agent Profil, indem man im ersten Schritt den Namen und Integrationen festlegt.

Danach kommt schon die sogenannte „core instruction„, der essentiellste Prompt für den Agenten und seine Aufgabe:

Ebenfalls kann man z.B. auswählen, welches LLM für die Agenten-Funktion genutzt werden soll, welche Temperatur und/oder auch ob es Namenskonventionen gibt.

Schritt2: Planung der Tasks des KI Agenten

Im Planungsschritt zerlegt ein KI-Assistent komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Unteraufgaben, um diese systematisch anzugehen. Anschließend erstellt der Assistent einen detaillierten Workflow oder Plan, der sicherstellt, dass die Aufgabe effizient und zielgerichtet erfüllt wird. Falls erforderlich, wählt der Assistent geeignete externe Tools, APIs oder Datenbanken aus, um die Lösung zu unterstützen und optimale Ergebnisse zu erzielen.

Bei eher nicht so komplexen Tasks kann ein Agent seine Antworten iterativ überprüfen und verbessern, ohne seine nächsten Schritte im Voraus zu planen.

Bei dem hier gegebenen Beispiel von RelevanceAI wird die „Planung“ voreingestellt von der Software übernommen oder man gibt einen ganz bestimmten „Flow“ vor: 

Dies kann wie eine Art SOP gesehen werden, an die der Assistent sich halten muss. Besonders wertvoll, wenn es unternehmensintern SOPs für bestimmte Aufgaben gibt.

Schritt 3: Informationsbeschaffung

Um seine Aufgaben effektiv umsetzen zu können, muss der KI-Agent relevante Informationen sammeln. Beispielsweise könnte der Agent Gesprächsprotokolle analysieren, um die Stimmung der Kunden zu erfassen. Er könnte auch auf das Internet zugreifen, um notwendige Daten zu suchen und zu extrahieren, wie etwa aktuelle Marktanalysen.

Denkbar ist jedoch auch, dass ein anderer KI Agent angesprochen wird, um die notwendige Information zu erhalten. 

Schritt 4: Aufgabenumsetzung

Mit den erforderlichen Daten ausgestattet, geht der KI Agent systematisch vor (Planung), um die geplanten Aufgaben umzusetzen. 

Schritt 5: Lernen & Reflektieren

KI Agenten nutzen Feedback-Mechanismen, wie andere KI-Agenten oder menschliche Eingriffe (Human-in-the-Loop, HITL), um die Genauigkeit ihrer Antworten zu verbessern. Diese Feedback-Mechanismen verbessern das Denkvermögen und die Genauigkeit von KI-Agenten, ein Prozess, der als iterative Verfeinerung bezeichnet wird. Um Fehler nicht zu wiederholen, können KI-Agenten zudem Daten über Lösungen für frühere Herausforderungen in einer Wissensdatenbank speichern.

Wie erstellt man einen KI Agenten?

Die Entwicklung moderner KI-Agenten erfolgt durch den Einsatz verschiedener Technologien und Plattformen. Dabei kommt es auf die individuellen Anforderungen an, welche Variante am besten für sich bzw. das Team oder die Organisation geeignet ist.

• Relevance.ai: Dieses Tool bietet ein benutzerfreundliches Interface zur Orchestrierung von KI-Agenten und ermöglicht die Integration verschiedener Datenquellen.
• Flowise.ai: Ein Werkzeug, das auf die Erstellung visueller Workflows spezialisiert ist und sich gut für Einsteiger eignet.
• Botpress: Ideal für den Aufbau interaktiver Chatbots mit umfangreicher Funktionalität.
• Langflow: Eine Plattform für die flexible Gestaltung von Workflows mit KI-Integration.
• Langdock: Diese Plattform unterstützt in naher Zukunft die Erstellung und Verwaltung spezialisierter KI-Agenten durch vorgefertigte Vorlagen und die Integration externer Tools. Sie ist besonders geeignet für die Automatisierung komplexer Aufgaben mit interaktiven Funktionen wie Human-in-the-Loop.

Auf einer noch fortgeschritteneren Ebene können KI-Agenten in Python-Umgebungen wie Azure in Kombination mit LangGraph entwickelt und bereitgestellt werden. Diese Lösungen bieten maximale Flexibilität, etwa für datenintensive Anwendungen oder hochgradig skalierbare Projekte. Durch die Kombination dieser Technologien entsteht eine umfassende, leistungsstarke Infrastruktur für KI-Agenten, die sich von der einfachen Textverarbeitung bis hin zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse erstreckt.

FAQ – KI Agenten

Wie beginne ich mit der Implementierung eines KI-Agenten in meinem Unternehmen?

• Antwort: Der erste Schritt ist die Identifikation von Aufgaben, die automatisiert werden können. Anschließend solltest du eine passende KI-Plattform auswählen, die deinen Anforderungen entspricht. Es kann hilfreich sein, mit einem kleinen Pilotprojekt zu starten, um die Technologie zu testen und anzupassen, bevor du sie umfassend einsetzt.

Welche Vorteile bietet ein KI-Agent gegenüber traditionellen Softwarelösungen?

• Antwort: KI-Agenten können nicht nur repetitive Aufgaben automatisieren, sondern auch aus Daten lernen und sich an neue Situationen anpassen. Dies macht sie flexibler und effizienter als traditionelle Softwarelösungen, die oft starr und schwer anpassbar sind.

Brauche ich technische Kenntnisse, um einen KI-Agenten zu nutzen?

• Antwort: Viele moderne KI-Plattformen sind benutzerfreundlich und erfordern keine tiefen technischen Kenntnisse. Es gibt Tools, die speziell für Nutzer ohne Programmierkenntnisse entwickelt wurden, sodass du schnell und einfach einen KI-Agenten einrichten und verwenden kannst.

Wie stelle ich sicher, dass mein KI-Agent keine falschen Entscheidungen trifft?

• Antwort: Es ist wichtig, den KI-Agenten mit qualitativ hochwertigen und repräsentativen Daten zu trainieren. Zudem solltest du regelmäßig die Ergebnisse und Entscheidungen des Agenten überwachen und anpassen. Eine gute Möglichkeit ist auch, Feedbackschleifen einzurichten, damit der Agent kontinuierlich lernt und sich verbessert.

Welche Branchen können besonders von KI-Agenten profitieren?

• Antwort: Nahezu jede Branche kann von KI-Agenten profitieren. Besonders wertvoll sind sie in Bereichen wie Kundenservice, Marketing, Vertrieb, Logistik, Finanzwesen und Gesundheitswesen, wo sie repetitive Aufgaben automatisieren, Daten analysieren und fundierte Entscheidungen unterstützen können.

Wie teuer ist die Implementierung eines KI-Agenten?

• Antwort: Die Kosten können stark variieren, abhängig von der Komplexität des Projekts und der gewählten Plattform. Es gibt kostengünstige Optionen für kleine Unternehmen und umfangreiche Lösungen für große Unternehmen. Eine genaue Kostenschätzung sollte individuell erstellt werden.

Welche Daten benötigt ein KI-Agent, um effektiv zu arbeiten?

• Antwort: Ein KI-Agent benötigt Zugang zu relevanten und aktuellen Daten, die sich auf die zu automatisierenden Aufgaben beziehen. Dies können Kundendaten, Verkaufszahlen, Lagerbestände, Kommunikationsprotokolle und andere geschäftsrelevante Informationen sein.

Was passiert mit meinen Daten, wenn ich einen KI-Agenten verwende?

• Antwort: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die KI-Plattform, die du verwendest, datenschutzkonform ist und deine Daten sicher verarbeitet. Viele Anbieter halten sich an strenge Datenschutzstandards wie GDPR und bieten Sicherheitszertifizierungen wie SOC 2 und HIPAA.

Kann ein KI-Agent mit anderen Systemen in meinem Unternehmen integriert werden?

• Antwort: Ja, viele KI-Plattformen bieten Integrationen mit gängigen Unternehmenssystemen wie CRM, ERP und E-Mail-Diensten an. Dies ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit und optimiert die Arbeitsabläufe.

Wie lange dauert es, einen KI-Agenten zu implementieren?

• Antwort: Die Implementierungsdauer kann je nach Komplexität des Projekts und den spezifischen Anforderungen variieren. Einfache Projekte können in wenigen Wochen umgesetzt werden, während komplexere Implementierungen mehrere Monate in Anspruch nehmen können.