KI-Agent
auch: Agentic AI
Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur antwortet, sondern eigenständig Aufgaben plant und ausführt — über mehrere Schritte, mit Zugriff auf Werkzeuge wie Suche, Code oder andere Software. Ein Agent verfolgt ein Ziel, trifft Zwischenentscheidungen und handelt, statt nur Inhalte zu erzeugen.
KI-Agent verständlich erklärt.
Während ein Chatbot auf eine Eingabe eine Ausgabe liefert, zerlegt ein KI-Agent eine Aufgabe selbst in Schritte, ruft Werkzeuge auf, prüft Zwischenergebnisse und arbeitet weiter, bis das Ziel erreicht ist. Das macht ihn mächtiger — und anspruchsvoller in der Kontrolle.
Für Unternehmen sind Agenten der nächste Schritt nach einfachen KI-Assistenten: Sie können ganze Abläufe übernehmen. Genau deshalb brauchen sie klare Grenzen, Freigaben und Aufsicht — ein handelnder Agent kann auch Fehler in die Tat umsetzen.
KI-Agent in der Praxis.
Wo der Begriff im betrieblichen Alltag konkret wird — Beispiele aus der Arbeit mit mittelständischen Unternehmen.
Rechercheaufgaben, die mehrere Quellen kombinieren und aufbereiten
Wiederkehrende Büroabläufe über mehrere Systeme hinweg automatisieren
Datenpflege und Berichte eigenständig vorbereiten lassen — mit Freigabe
Sie wollen KI-Agent nicht nur verstehen, sondern im eigenen Unternehmen nutzen?
KI-Vortrag zu Zukunftstechnologien →Im Zusammenhang mit KI-Agent.
Large Language Model
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es sagt jeweils das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. LLMs sind die Technik hinter Chatbots wie ChatGPT, Claude und Gemini.
Generative KI
Generative KI ist der Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte erzeugt — Texte, Bilder, Audio oder Code. Sie lernt Muster aus großen Datenmengen und erstellt daraus eigenständige, plausible Ergebnisse. Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Claude, Gemini und Midjourney.
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Anweisungen an eine KI so zu formulieren, dass sie das gewünschte Ergebnis liefert. Ein guter Prompt gibt Rolle, Kontext, Aufgabe, Format und Beispiele vor. Es ist die wichtigste praktische Kompetenz im täglichen Umgang mit generativer KI.
KI-Governance
KI-Governance umfasst die Regeln, Rollen und Prozesse, mit denen ein Unternehmen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz steuert. Sie klärt, wer KI wie nutzen darf, wie Datenschutz, Risiken und Compliance gewahrt werden und wer verantwortet. Ohne Governance wird KI im Betrieb zum unkontrollierten Risiko.
Fragen zu KI-Agent.
Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot?
Ein Chatbot antwortet auf Eingaben. Ein KI-Agent plant eigenständig mehrere Schritte, nutzt Werkzeuge und handelt, um ein Ziel zu erreichen — er führt aus, statt nur zu generieren.
Sind KI-Agenten schon praxistauglich?
Für klar abgegrenzte, überwachte Aufgaben zunehmend ja. Bei offenen oder kritischen Abläufen brauchen sie enge Grenzen und menschliche Freigaben, weil Fehler direkt in Handlungen münden.
Welche Risiken bringen KI-Agenten mit?
Sie können Fehler nicht nur formulieren, sondern ausführen. Deshalb sind Berechtigungen, Freigabeschritte und Protokollierung entscheidend — Teil einer guten KI-Governance.
KI verstehen ist der erste Schritt.
Vom Begriff zur Anwendung: Als Keynote Speaker und KI-Berater mache ich Künstliche Intelligenz für Entscheider im Mittelstand greifbar — verständlich, praxisnah, umsetzbar.