13 Mai 2025 Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist im Grunde ein intelligentes System, das in der Lage ist, eigenständig auf seine Umgebung zu reagieren. Es nimmt Informationen auf, verarbeitet diese, trifft Entscheidungen und kann in vielen Fällen sogar aus Erfahrungen lernen. Solche Agenten begegnen uns in ganz unterschiedlichen Formen – von einfachen Regeln gesteuerten Systemen wie einem Thermostat, das bei Kälte die Heizung anschaltet, bis hin zu hochentwickelten Systemen, die Strategien planen oder sich dynamisch an neue Situationen anpassen.
Man unterscheidet bei KI-Agenten unter anderem danach, wie komplex ihr Verhalten ist. Die einfachsten Vertreter reagieren reflexartig auf Reize – also ganz ohne Voraussicht. Andere Agenten besitzen ein internes Modell ihrer Umgebung, mit dem sie auch vergangene Informationen berücksichtigen können. Wieder andere verfolgen gezielt bestimmte Ziele oder wägen sogar mehrere Handlungsmöglichkeiten gegeneinander ab, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Besonders leistungsfähig sind lernende Agenten, die durch Interaktion oder Training immer besser werden. Und manchmal arbeiten mehrere dieser Systeme in sogenannten Multiagentensystemen zusammen oder auch gegeneinander – zum Beispiel in Computerspielen oder bei der automatisierten Finanzanalyse.
Bildprompt für Midjourney: J. Novotny
Wer sich für einen eigenen KI-Agenten interessiert, beginnt am besten mit einer klaren Vorstellung: Was soll der Agent eigentlich tun, welche Informationen bekommt er, und wie soll er reagieren? Je nachdem, ob es sich um einen sprachbasierten Assistenten, einen Chatbot oder ein System zur Steuerung von Robotik handelt, kommt dann unterschiedliche Technologie zum Einsatz. Für textbasierte Aufgaben bieten sich zum Beispiel Sprachmodelle wie ChatGPT an. Für komplexere Lernsysteme nutzt man häufig Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Wer es einfacher mag, kann auch auf Plattformen mit grafischen Oberflächen zurückgreifen, wie Dialogflow oder Voiceflow. Einige beliebte Plattformen sind auch: Googles AI Studio, Outsystems AI Agent Builder und Vertex AI Agent Builder.
Ist der Agent einmal definiert, entwickelt man seine Logik, testet ihn in einer Umgebung – real oder simuliert – und passt ihn Schritt für Schritt an. Wird ein lernender Ansatz verwendet, kommt ein Trainingsprozess hinzu, bei dem der Agent auf Grundlage von Daten oder Interaktionen seine Fähigkeiten verbessert.
Ob im Kundenservice, in der automatisierten Inhaltserstellung, in der Prozessoptimierung oder als persönlicher Assistent – KI-Agenten werden bereits heute vielfältig eingesetzt und eröffnen Unternehmen wie Entwicklern neue Möglichkeiten.