Agentic Loop
Ein Agentic Loop ist ein sich wiederholender Ablauf, in dem ein KI-Programm ein Ziel in Schritte zerlegt, einen Schritt ausführt, das Ergebnis prüft und daraus den nächsten Schritt ableitet. Statt einer einzigen Antwort entsteht so eine Kette von Handlungen, die erst endet, wenn die Aufgabe erledigt ist oder abgebrochen wird.
Ein normales KI-Chatprogramm arbeitet in einem Zug: Du stellst eine Frage, es schreibt eine Antwort, fertig. Ein Agentic Loop funktioniert anders. Hier bekommt das Programm ein Ziel statt einer Frage, zum Beispiel: „Finde heraus, welches Notebook unter 900 Euro die beste Akkulaufzeit hat.“ Das Programm überlegt dann einen ersten Schritt, führt ihn aus und schaut sich das Ergebnis an. Aus diesem Ergebnis leitet es den nächsten Schritt ab, und das Ganze wiederholt sich. „Loop“ ist das englische Wort für Schleife und beschreibt genau diese Wiederholung. Erst wenn das Ziel erreicht ist, hört die Schleife auf.
Vom Antwortgeber zum Auftragnehmer
Der Unterschied klingt technisch, verändert aber, wofür man KI überhaupt einsetzen kann. Ein Programm, das nur einmal antwortet, kann seine eigenen Fehler nicht bemerken. Ein Programm in einer Schleife kann das sehr wohl: Es sieht, dass eine Suche nichts brachte, und sucht mit anderen Wörtern erneut. Damit lassen sich Aufgaben angehen, die aus vielen kleinen Schritten bestehen und deren Verlauf man vorher nicht kennt.
Genau darauf zielt der Begriff „KI-Agent“, der seit 2024 in fast jeder Produktankündigung auftaucht. Ein Agent ist im Kern nichts anderes als ein Sprachmodell, also ein Textvorhersage-System, das in einen Agentic Loop eingespannt wurde und Werkzeuge bedienen darf. Für Unternehmen ist das der Punkt, an dem KI von einem Schreibhelfer zu etwas wird, das Arbeitsschritte selbst übernimmt. Deshalb hängt an dem Konzept viel Geld und viel Erwartung.
Die Kehrseite ist das Risiko. Ein Modell, das nur Text ausgibt, kann höchstens Unsinn schreiben. Ein Modell, das in einer Schleife Dateien löschen, E-Mails verschicken oder Bestellungen auslösen darf, kann echten Schaden anrichten. Fehler summieren sich außerdem: Wenn jeder Schritt zu 95 Prozent stimmt, ist eine Kette aus zwanzig Schritten schon überwiegend falsch.
Denken, Handeln, Beobachten
Ein Durchlauf der Schleife besteht meist aus drei Teilen. Zuerst überlegt das Modell in Textform, was als Nächstes zu tun ist. Dann wählt es eine Aktion, etwa eine Websuche, das Ausführen eines Programmcodes oder das Öffnen einer Datei. Anschließend bekommt es das Ergebnis dieser Aktion zurück in seinen Text hinein geschrieben. Dieses Ergebnis nennt man Beobachtung. Damit startet der nächste Durchlauf.
Die Aktionen führt nicht das Modell selbst aus. Das Modell schreibt nur, welches Werkzeug es benutzen möchte und mit welchen Angaben. Ein umgebendes Programm liest diesen Wunsch, ruft tatsächlich die Suchmaschine oder die Datenbank auf und reicht die Antwort zurück. Das Modell ist also eher der Kopf, das umgebende Programm die Hände. Diese Trennung erlaubt es, dem Agenten Grenzen zu setzen — etwa: lesen ja, löschen nein.
Damit die Schleife nicht endlos läuft, gibt es Abbruchbedingungen. Üblich sind eine maximale Anzahl von Durchläufen, ein Kostenlimit oder eine Rückfrage beim Menschen vor heiklen Schritten. Das ist nötig, weil Agenten sich festfahren können: Sie probieren denselben fehlgeschlagenen Schritt immer wieder. Ein weiteres Problem ist der begrenzte Arbeitsspeicher für Text. Nach vielen Runden wird die Vorgeschichte so lang, dass der Agent den Anfang seiner Aufgabe vergisst.
Agenten in Produkten und Schlagzeilen
Am sichtbarsten sind Agentic Loops beim Programmieren. Werkzeuge wie Claude Code, GitHub Copilot Workspace oder Cursor bekommen eine Aufgabe wie „behebe diesen Fehler“, lesen sich durch den Programmcode, ändern Dateien, starten Tests und arbeiten die Fehlermeldungen ab. Dass es Tests gibt, ist hier der entscheidende Vorteil: Der Agent bekommt nach jedem Versuch eine klare Rückmeldung, ob es geklappt hat.
Daneben gibt es Agenten, die im Browser arbeiten und Formulare ausfüllen, Recherche-Agenten, die für einen Bericht dutzende Quellen abklappern, und Support-Systeme, die im Hintergrund Kundendaten nachschlagen. In Firmen laufen solche Schleifen oft unsichtbar in Arbeitsabläufen mit, etwa beim Prüfen von Rechnungen.
In Nachrichtenmeldungen solltest du das Wort „Agent“ kritisch lesen. Häufig steckt eine kurze Schleife mit zwei oder drei Werkzeugen dahinter, keine eigenständig planende Software. Ein verbreiteter Irrtum ist außerdem, ein Agentic Loop sei eine eigene Art von KI-Modell. Er ist kein Modell, sondern eine Bauweise darum herum — dasselbe Sprachmodell kann in einem Chatfenster einmal antworten oder in einer Schleife stundenlang arbeiten.