KI-Agent

Ein KI-Agent ist ein System, das ein LLM als Steuerungsinstanz nutzt, um ein Ziel selbstständig in mehreren Schritten zu verfolgen: Es plant, ruft Werkzeuge auf, bewertet Zwischenergebnisse und entscheidet über den nächsten Schritt. Damit unterscheidet sich ein Agent von einem einfachen Chatbot, der pro Anfrage genau eine Antwort erzeugt.

Technisch läuft ein Agent typischerweise als Schleife: Das Modell erhält die Aufgabe, den bisherigen Verlauf und die Beschreibungen verfügbarer Werkzeuge im Kontextfenster, gibt strukturierte Werkzeugaufrufe aus — etwa Websuche, Dateizugriff oder API-Aufrufe — und die Ergebnisse fließen als neue Eingabe zurück, bis das Ziel erreicht ist oder ein Abbruchkriterium greift. Standards wie das Model Context Protocol vereinheitlichen die Anbindung solcher Werkzeuge; häufig kommen Speichermechanismen und Wissensabruf per RAG hinzu.

In der Praxis eignen sich Agenten für Recherche, Softwareentwicklung, Datenaufbereitung und Prozessautomatisierung. Ein verbreitetes Missverständnis: „Autonom“ heißt nicht fehlerfrei. Fehler können sich über viele Schritte verstärken, weshalb Berechtigungskonzepte, Kontrollmechanismen und menschliche Freigaben für kritische Aktionen zum Stand der Praxis gehören. Außerdem braucht nicht jedes Problem einen Agenten — ein einzelner, gut formulierter Modellaufruf ist oft schneller, günstiger und besser vorhersagbar.