/01Was ist Agentic AI?
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur auf einzelne Anfragen reagieren, sondern eigenständig Ziele verfolgen, Teilaufgaben planen und sequenzielle Aktionen ausführen. Im Unterschied zu klassischen Chatbots, die eine Frage beantworten und dann warten, arbeitet ein KI-Agent kontinuierlich auf ein vorgegebenes Ziel hin — er ruft Werkzeuge auf, wertet Zwischenergebnisse aus und passt seinen Plan dynamisch an.
Technisch basiert Agentic AI meist auf großen Sprachmodellen (LLMs), die durch einen Reasoning-Mechanismus (z.B. ReAct oder Chain-of-Thought) in der Lage sind, mehrstufige Pläne zu erzeugen und umzusetzen.
/02Typische Fähigkeiten eines KI-Agenten
Ein vollständiger KI-Agent kombiniert mehrere Komponenten, die zusammen autonomes Handeln ermöglichen:
- Planung: Zerlegen eines übergeordneten Ziels in ausführbare Teilschritte
- Werkzeugnutzung: Aufrufen von APIs, Datenbanken, Suchmaschinen oder externen Diensten
- Gedächtnis: Speichern von Kontext über mehrere Schritte hinweg (kurz- und langfristig)
- Selbstkorrektur: Erkennen von Fehlern in Zwischenergebnissen und Anpassen des Plans
- Delegation: Übergabe von Teilaufgaben an spezialisierte Unteragenten in Multi-Agent-Szenarien
Praxisbeispiel
Ein Vertriebsagent erhält den Auftrag „Erstelle ein Angebot für Kunde XY”. Er liest selbständig die CRM-Daten, prüft die Lagerverfügbarkeit per API, berechnet den Preis und erzeugt ein PDF — ohne manuelle Zwischenschritte.
/03Relevanz für den Mittelstand
Für KMU bietet Agentic AI das Potenzial, repetitive, mehrstufige Geschäftsprozesse zu automatisieren — etwa in Einkauf, Buchhaltung oder Kundenservice. Entscheidend ist dabei die Kontrollfrage: Welche Entscheidungen darf ein Agent autonom treffen, und wo ist menschliche Freigabe zwingend? Ein durchdachtes Human-in-the-Loop-Konzept und klare Berechtigungsgrenzen sind Voraussetzung für den produktiven und rechtssicheren Einsatz.