KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein Computerprogramm, das ein Ziel selbstständig in einzelne Schritte zerlegt und diese Schritte auch ausführt – etwa Suchen, Rechnen oder Bestellen. Anders als ein reiner Chatbot antwortet er nicht nur, sondern handelt und prüft dabei laufend, ob er dem Ziel näher kommt.
Ein KI-Agent ist ein Programm, das eine Aufgabe von sich aus in Teilschritte zerlegt und diese Schritte ausführt. Man gibt ihm nicht eine einzelne Frage, sondern ein Ziel: „Finde den günstigsten Zug nach Hamburg am Freitag und buche ihn.“ Das Programm überlegt dann selbst, welche Schritte dafür nötig sind. Es darf dabei auf Hilfsmittel zugreifen, etwa eine Suchmaschine, einen Taschenrechner oder eine Buchungsseite. Nach jedem Schritt schaut es sich das Ergebnis an und entscheidet, was als Nächstes sinnvoll ist. Dieser Kreislauf aus Überlegen, Handeln und Prüfen läuft so lange, bis das Ziel erreicht ist oder der Agent aufgibt. Weiblich formuliert spricht man auch von einer KI-Agentin – gemeint ist dieselbe Sache.
Vom Antworten zum Erledigen
Bis vor kurzem war der Nutzen von KI-Systemen vor allem sprachlich. Sie schrieben Texte, fassten zusammen, übersetzten. Die Arbeit danach blieb beim Menschen: kopieren, einfügen, auf Knöpfe drücken. Agenten sollen genau diesen Teil übernehmen. Das ist der Grund, warum große Technologieunternehmen 2024 und 2025 fast alle Produktankündigungen um dieses Wort herum gebaut haben.
Wirtschaftlich ist der Unterschied groß. Für eine geschriebene E-Mail zahlt ein Unternehmen wenig. Für einen komplett bearbeiteten Kundenvorgang zahlt es deutlich mehr. Deshalb verschieben Anbieter ihre Preismodelle: nicht mehr pro Nutzer und Monat, sondern pro erledigter Aufgabe. Analysten sehen darin den Übergang von einem Werkzeugmarkt zu einem Arbeitsmarkt.
Damit wächst aber auch das Risiko. Ein falscher Satz in einem Text ist peinlich. Eine falsche Überweisung oder eine gelöschte Datenbank ist ein echter Schaden. Ein Agent, der handeln darf, kann Fehler nicht nur äußern, sondern in die Welt hinaustragen. Genau daran arbeitet die Forschung derzeit am intensivsten.
Der Kreislauf aus Planen, Werkzeug und Kontrolle
Im Kern eines Agenten steckt meist ein Sprachmodell. Das ist ein KI-System, das darauf trainiert wurde, Texte fortzusetzen, und dabei sehr gut Anweisungen versteht. Dieses Modell erzeugt keinen Fließtext für Menschen, sondern kurze Handlungsbefehle: „suche nach X“, „lies Datei Y“. Ein umgebendes Programm liest diese Befehle und führt sie tatsächlich aus.
Die ausführbaren Aktionen nennt man Werkzeuge oder Tools. Ein Werkzeug kann eine Websuche sein, eine Datenbankabfrage, ein Programm, das Code startet, oder eine Schnittstelle zu einem Kalender. Das Ergebnis jedes Werkzeugaufrufs wird dem Modell zurückgegeben. So entsteht eine Schleife: Gedanke, Aktion, Beobachtung, nächster Gedanke.
Damit der Agent den Überblick behält, braucht er ein Gedächtnis. Kurzfristig ist das der bisherige Gesprächsverlauf, langfristig eine Ablage, in der Zwischenergebnisse und Notizen gespeichert werden. Bei größeren Aufgaben teilen sich manchmal mehrere Agenten die Arbeit, etwa einer fürs Planen und einer fürs Prüfen. Der wichtigste Baustein ist trotzdem oft der Mensch: an kritischen Stellen fragt der Agent nach Freigabe, bevor er Geld ausgibt oder Daten löscht.
Agenten in Produkten und Schlagzeilen
Am weitesten ist die Technik beim Programmieren. Werkzeuge wie GitHub Copilot Agent, Claude Code oder Cursor bekommen eine Fehlermeldung, durchsuchen selbst das Projekt, ändern Dateien und lassen die Tests laufen. Das funktioniert deshalb so gut, weil der Erfolg messbar ist: Tests sind entweder grün oder rot. Der Agent merkt also von selbst, wenn er falsch liegt.
Daneben gibt es Agenten, die im Browser klicken und tippen, Rechnungen in Buchhaltungssysteme eintragen oder Kundenanfragen bis zur Rückerstattung bearbeiten. In Nachrichtenmeldungen liest man dazu oft Begriffe wie „agentic AI“ oder „Computer Use“. Ein häufiger Irrtum ist, dass solche Systeme etwas wollen. Sie verfolgen nur ein Ziel, das ein Mensch vorgegeben hat, und haben kein eigenes Interesse.
Beim Lesen von Ankündigungen lohnt eine kritische Frage: Wie oft schafft der Agent die Aufgabe ohne Hilfe? In Studien liegen die Erfolgsquoten bei mehrstufigen Büroaufgaben oft noch deutlich unter der Hälfte. Vieles, was als Agent verkauft wird, ist bislang ein Chatbot mit zwei angeschlossenen Werkzeugen.