Agentensysteme
Agentensysteme sind Computerprogramme mit künstlicher Intelligenz, die ein Ziel nicht nur beantworten, sondern in eigenen Schritten abarbeiten. Sie dürfen dafür Werkzeuge benutzen, etwa eine Websuche, einen Taschenrechner oder ein Buchungsformular.
Ein normales Chatprogramm mit künstlicher Intelligenz macht genau eine Sache: Du schreibst etwas, es schreibt zurück. Danach ist der Vorgang beendet. Ein Agentensystem geht einen Schritt weiter. Es bekommt ein Ziel statt einer Frage, zum Beispiel: « Finde den günstigsten Zug nach Hamburg am Freitag und trag ihn in meinen Kalender ein. » Dann arbeitet das Programm selbstständig mehrere Zwischenschritte ab, prüft das Ergebnis und korrigiert sich notfalls. Es darf dabei auch echte Werkzeuge bedienen, also etwa eine Suchmaschine aufrufen oder einen Termin speichern.
Vom Antwortgeber zum Auftragnehmer
Der Unterschied klingt klein, verändert aber die Rolle der Software. Bisher war die KI ein Ratgeber: Sie sagte dir, wie du etwas tun könntest. Ein Agentensystem tut es selbst. Damit wandert Arbeit vom Menschen zur Maschine, und zwar nicht nur Denkarbeit, sondern auch das Ausführen.
Für Unternehmen ist das der Grund für die derzeitige Aufregung. Viele Bürotätigkeiten bestehen aus vielen kleinen Schritten: Daten aus einer Mail herausziehen, in eine Tabelle übertragen, eine Rückfrage stellen, ein Formular absenden. Genau solche Ketten sollen Agentensysteme übernehmen. Anbieter wie Microsoft, Google, OpenAI und Salesforce verkaufen deshalb seit 2024 Produkte, die sie « Agenten » nennen.
Es gibt aber eine Kehrseite. Wer einem Programm erlaubt zu handeln, gibt ihm auch die Möglichkeit, Schaden anzurichten. Ein falsch verstandener Auftrag führt dann nicht zu einer falschen Antwort, sondern zu einer falschen Bestellung oder einer gelöschten Datei. Deshalb bauen Entwickler Sicherungen ein, etwa eine Rückfrage vor jedem Schritt, der Geld kostet.
Die Schleife aus Denken, Handeln und Beobachten
Im Kern eines Agentensystems steckt meist ein Sprachmodell, also eine KI, die Text erzeugt. Neu ist, was um dieses Modell herum gebaut wird. Das Modell läuft in einer Schleife: Es überlegt, welcher Schritt als Nächstes sinnvoll ist. Dann wählt es ein Werkzeug und gibt einen Befehl aus. Das Ergebnis dieses Befehls wird ihm als neuer Text zurückgegeben, und die Schleife beginnt von vorn.
Werkzeuge sind dabei ganz konkrete Funktionen: eine Websuche, ein Rechner, ein Zugriff auf eine Datenbank, ein Programm, das E-Mails verschickt. Der Fachbegriff für diese Anbindung lautet Tool Use, zu Deutsch Werkzeugnutzung. Damit das Modell weiß, was es benutzen darf, bekommt es zu jedem Werkzeug eine kurze Beschreibung mitgeliefert.
Zwei weitere Bausteine sind üblich. Erstens ein Gedächtnis, in dem Zwischenergebnisse und frühere Schritte gespeichert werden, damit der Agent den Überblick behält. Zweitens die Aufteilung auf mehrere Agenten: einer plant, einer recherchiert, einer prüft das Ergebnis. Man nennt das ein Multi-Agenten-System. Das ist ähnlich wie ein Projektteam, in dem niemand alles allein macht. Der Preis dafür sind mehr Rechenzeit und mehr Stellen, an denen ein Fehler entstehen kann.
Wo dir Agenten heute schon unterkommen
Am weitesten ist die Entwicklung beim Programmieren. Werkzeuge wie GitHub Copilot, Claude Code oder Cursor bekommen eine Aufgabe beschrieben, ändern dann selbstständig mehrere Dateien, starten Tests und bessern nach, wenn die Tests fehlschlagen. Viele Entwickler arbeiten damit inzwischen täglich. Das ist auch deshalb ein gutes Übungsfeld, weil der Computer selbst prüfen kann, ob das Ergebnis funktioniert.
Im Alltag begegnen dir Agentensysteme vor allem im Kundenservice und in Browsern. Ein Support-Chat, der nicht nur antwortet, sondern deine Bestellung tatsächlich storniert, ist ein Agent. Ebenso ein Browser-Modus, der Produktpreise auf mehreren Seiten vergleicht und den Warenkorb füllt.
In Nachrichten solltest du das Wort trotzdem mit Vorsicht lesen. « Agent » ist derzeit ein Verkaufsbegriff, und manches Produkt mit diesem Etikett ist nur ein gewöhnlicher Chatbot. Ein brauchbarer Prüfmaßstab ist die Frage, ob das System eigene Schritte plant und echte Werkzeuge bedient. Antwortet es nur, ist es kein Agent.