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# KI-Agenten

# Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind intelligente Software-Entitäten, die mithilfe von KI-Technologien eigenständig Aufgaben erledigen und Ziele verfolgen. Im Gegensatz zu klassischen Chatbots, die meist nur auf Fragen antworten, können KI-Agenten eigenständig Entscheidungen treffen, Pläne erstellen, verschiedene Tools nutzen, um komplexe Prozesse zu automatisieren, und aus vergangenen Interaktionen lernen.

Ein KI-Agent erhält eine Zielvorgabe, analysiert die Situation, plant die notwendigen Schritte und setzt diese mithilfe von integrierten Tools um – ohne dass jeder Schritt einzeln vorgegeben werden muss.

# Multi-Agenten-Systeme

Agenten können dabei sowohl als Einzelagenten als auch in Teams (Multi-Agenten-Systemen) arbeiten. Diese bestehen aus mehreren spezialisierten Agenten, die gemeinsam komplexe Aufgaben lösen oder unterschiedliche Aufgaben innerhalb eines KI-Chatbots übernehmen.

Dabei gibt es grundsätzlich zwei Ansätze: In zentralen Architekturen übernimmt ein sogenannter Orchestrator die Koordination. Dieser zentrale Leitagent analysiert die Nutzeranfrage, entscheidet, welcher Agent zuständig ist, und steuert die Zusammenarbeit der Agenten gezielt. Alternativ existieren dezentrale Systeme, in denen die Agenten eigenständig miteinander kommunizieren und sich Aufgaben gegenseitig „zuspielen“, ohne dass eine zentrale Instanz eingreift.

Bei Kauz.ai kommt ein zentraler Orchestrator zum Einsatz, der für eine transparente und kontrollierte Aufgabenverteilung sorgt und so eine effiziente und nachvollziehbare Bearbeitung der Nutzeranfragen gewährleistet.

Beispiel

  • Single-Agent: Ein Wissensagent beantwortet direkt Fragen zu Produkten, indem er relevante Informationen aus der Datenbank abruft.
  • Multi-Agent: Ein Leitagent entscheidet, welcher spezialisierte Agent (z.B. Beratungs-Agent) für eine Nutzeranfrage zuständig ist. Der Beratungs-Agent stellt Rückfragen und empfiehlt ein passendes Produkt. Nach der Beratung erstellt ein Angebots-Agent ein Angebot und versendet es automatisch per E-Mail an den Kunden.

# Tool-Use

KI-Agenten werden mit sogenannten Tools ausgestattet, die ihnen ermöglichen, weit über reine Textgenerierung hinauszugehen und konkrete Aktionen auszuführen – etwa E-Mails zu versenden, Angebote zu erstellen oder externe Datenquellen abzufragen. Diese Tools werden den Agenten als Schnittstellen bereitgestellt und können flexibel erweitert oder angepasst werden, je nach Anwendungsfall.

Ein wichtiger neuer Standard in diesem Bereich ist das Model Context Protocol (MCP). MCP definiert, wie KI-Modelle und Agenten standardisiert auf externe Tools und Datenquellen zugreifen können. Dadurch wird die Integration und Orchestrierung von Tools deutlich vereinfacht, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Systemen verbessert und die Entwicklung komplexer, agentenbasierter Anwendungen beschleunigt.

# Ausblick: Zunehmende Autonomie

Die Erfahrung zeigt, dass KI-Agenten in der Praxis noch nicht vollständig autonom arbeiten. Viele Unternehmen und Nutzer*innen bevorzugen es, die einzelnen Schritte der Agenten zu kontrollieren und zu überwachen, um Fehler, unerwünschte Ergebnisse oder ethische Risiken zu vermeiden. Das Prinzip „Human-in-the-loop“ bleibt daher weiterhin wichtig: Menschen prüfen Zwischenergebnisse, geben Entscheidungen frei oder greifen bei Unsicherheiten ein.

In den kommenden Jahren wird jedoch erwartet, dass der Autonomiegrad von KI-Agenten weiter steigt. Zukünftig könnten Agenten immer mehr Routineentscheidungen eigenständig treffen und nur noch bei besonders komplexen oder kritischen Aufgaben menschliche Unterstützung benötigen. Damit entwickelt sich die Rolle des Menschen zunehmend vom aktiven Entscheider zum überwachenden Supervisor, der nur noch bei Bedarf eingreift.