Definition: Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein Computerprogramm mit künstlicher Intelligenz, das ein vorgegebenes Ziel weitgehend selbstständig verfolgt. Er nimmt Informationen auf, entscheidet, welche Schritte nötig sind, führt sie mit geeigneten Werkzeugen aus und passt sein Vorgehen an, wenn etwas nicht klappt. Am Ende steht kein Ratschlag, sondern ein Ergebnis: eine gebuchte Reservierung, ein fertiger Bericht, ein beantwortetes Postfach.
Im Englischen spricht man von AI Agents oder Agentic AI. Der Begriff „Agent“ ist in der Informatik alt – schon klassische Lehrbücher beschreiben Agenten als Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und darin handeln. Neu ist, dass große Sprachmodelle Agenten heute so flexibel machen, dass man ihnen Aufträge in ganz normaler Sprache geben kann.
Ein Chatbot sagt dir, wie du deinen Flug umbuchst. Ein KI-Agent bucht ihn um – und fragt vorher, ob der neue Flug passt.
Wie funktioniert ein KI-Agent?
Die meisten KI-Agenten arbeiten in einer Schleife aus vier Schritten. Sie wiederholt sich, bis das Ziel erreicht ist oder der Agent eine Rückfrage braucht:
Verstehen
Der Agent klärt, was am Ende herauskommen soll und welche Rahmenbedingungen gelten – Budget, Termine, Vorlieben, Grenzen.
Planen
Er zerlegt das Ziel in Schritte und wählt aus, welche Werkzeuge er dafür braucht. Große Ziele bekommen einen Plan mit Etappen.
Handeln
Er sucht im Web, liest Dokumente, bedient einen Browser, schreibt Entwürfe, legt Termine an oder fragt andere Agenten.
Prüfen und lernen
Er bewertet das Zwischenergebnis, korrigiert den Plan und merkt sich, was er über dich und die Aufgabe gelernt hat.
Das „Gehirn“ dieser Schleife ist in der Regel ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM). Es versteht Sprache, kann begründen und entscheidet, welches Werkzeug als Nächstes dran ist. Die eigentliche Arbeit erledigen die Werkzeuge – das Modell selbst kann keine Mail senden, aber es kann ein Mail-Werkzeug aufrufen.
Die Bausteine eines KI-Agenten
| Baustein | Aufgabe | Beispiel bei Eery |
|---|---|---|
| Sprachmodell | Versteht, plant, formuliert | Wählt je Schritt ein sparsames oder ein Spitzenmodell |
| Werkzeuge | Handeln in der echten Welt | Websuche, eigener Browser, Postfach, Kalender, verbundene Apps |
| Gedächtnis | Wissen über Menschen, Vorlieben, Regeln | Lernt aus Gesprächen und Korrekturen; alles einsehbar und löschbar |
| Wissen | Fachliche Grundlage für eine Rolle | Webseiten, PDFs und Notizen je Agent |
| Regeln und Rechte | Was der Agent darf – und was nicht | Freigabe vor Mails, Käufen und Löschen; „Stopp“ in jedem Kanal |
| Auslöser | Wann der Agent aktiv wird | Nachricht, fester Zeitplan („Regelmäßig“) oder ein Ereignis wie eine neue Mail |
KI-Agent, Chatbot und KI-Assistent: der Unterschied
Die Begriffe werden oft durcheinander verwendet. Eine einfache Faustregel: Je mehr ein System selbst plant, handelt und nachhält, desto eher ist es ein Agent.
| Chatbot | KI-Assistent | KI-Agent | |
|---|---|---|---|
| Hauptaufgabe | Fragen beantworten | Unterstützen und vorschlagen | Ziele erreichen |
| Initiative | Reagiert nur | Reagiert, teils mit Erinnerungen | Plant und handelt selbst, meldet sich von sich aus |
| Werkzeuge | Keine oder wenige | Einige (Kalender, Suche) | Viele, kombiniert in mehreren Schritten |
| Gedächtnis | Meist nur das Gespräch | Teilweise | Langfristig, über Gespräche hinweg |
| Ergebnis | Text | Text und einfache Aktionen | Erledigte Aufträge |
Persönliche KI-Assistenten entwickeln sich gerade zu Agenten. Eery ist ein Beispiel dafür: ein persönlicher KI-Assistent, der als Agent arbeitet – und für größere Vorhaben ein ganzes Team aus KI-Agenten zusammenstellt.
Welche Arten von KI-Agenten gibt es?
In der Informatik unterscheidet man klassisch nach der Art, wie ein Agent entscheidet:
- Reflexbasierte Agenten reagieren nach festen Regeln auf Reize – etwa ein Thermostat oder ein einfacher Spamfilter.
- Zielbasierte Agenten wählen Handlungen danach aus, ob sie einem Ziel näherkommen.
- Nutzenbasierte Agenten wägen zwischen Wegen ab und wählen den besten – zum Beispiel den günstigsten oder schnellsten.
- Lernende Agenten verbessern ihr Verhalten mit Erfahrung und Rückmeldung.
Heutige KI-Agenten auf Basis von Sprachmodellen verbinden meist alle vier Eigenschaften. Praktischer ist deshalb eine Einteilung nach Einsatz:
- Persönliche Agenten arbeiten für einen Menschen: Postfach, Termine, Recherche, Erledigungen.
- Fach-Agenten haben eine feste Rolle – Vertrieb, Kundenservice, Buchhaltung, Content.
- Multi-Agenten-Systeme bestehen aus mehreren Agenten, die sich Arbeit teilen. Mehr dazu im Artikel Multi-Agenten-Systeme.
- Browser- und Computer-Agenten bedienen Webseiten oder Programme wie ein Mensch – mit Maus, Tastatur und Formularen.
Beispiele: Was KI-Agenten heute erledigen
Zehn typische Aufträge, die ein KI-Agent wie Eery von Anfang bis Ende übernimmt:
- Morgen-Briefing: Termine, Erinnerungen, Wetter und was über Nacht erledigt wurde – jeden Morgen automatisch.
- Postfach sortieren: wichtige Mails erkennen, zusammenfassen, Antwortentwürfe schreiben.
- Termine abstimmen: freie Zeiten finden und Vorschläge verschicken – nach deiner Freigabe.
- Recherche: Markt, Firma oder Person mit mehreren Quellen prüfen und als Bericht ablegen.
- Vergleiche: Hotels, Tarife oder Produkte nebeneinanderstellen – mit Preis, Bewertung, Vor- und Nachteilen.
- Formulare ausfüllen: im Browser Termine buchen oder Anträge vorbereiten.
- Geld zurück: Entschädigung bei Flugverspätung nach festen Regeln berechnen und den Antrag vorbereiten.
- Vertrieb: passende Firmen recherchieren und persönliche Erstansprachen entwerfen.
- Content: Redaktionsplan, Posts und Newsletter im Ton der Marke.
- Nachhaken: offene Antworten im Blick behalten und rechtzeitig nachfragen.
Viele weitere Beispiele nach Zielgruppe findest du unter Anwendungsfälle.
Grenzen und Risiken von KI-Agenten
KI-Agenten sind mächtig – gerade deshalb muss man ihre Grenzen kennen:
- Fehler und Halluzinationen: Sprachmodelle können Dinge falsch verstehen oder erfinden. Wichtige Ergebnisse gehören geprüft.
- Prompt-Injection: Fremde Inhalte wie Webseiten oder Mails können versteckte Anweisungen enthalten, die einen Agenten umlenken sollen.
- Zu viele Rechte: Ein Agent, der alles darf, kann auch viel falsch machen.
- Datenschutz: Wer einem Agenten Postfach und Kalender öffnet, sollte wissen, wo die Daten verarbeitet werden.
- Kosten: Agenten, die lange arbeiten, verbrauchen Rechenleistung. Budgets helfen.
Woran erkennt man einen guten KI-Agenten?
- Er erledigt Aufträge wirklich – statt nur Tipps zu geben.
- Er fragt nach, bevor er etwas tut, das andere erreicht oder Geld kostet.
- Er zeigt dir, was er getan hat, und erklärt, woher sein Wissen stammt.
- Er merkt sich, was dir wichtig ist – und du kannst dieses Wissen einsehen und löschen.
- Du weißt, wo deine Daten liegen und ob sie zum Training genutzt werden.
- Er ist dort erreichbar, wo du ohnehin arbeitest – App, Browser, Messenger.
Fazit
Ein KI-Agent ist der Schritt vom Antworten zum Erledigen. Er versteht ein Ziel, plant den Weg, nutzt Werkzeuge und kommt mit einem Ergebnis zurück. Damit das im Alltag funktioniert, braucht er neben Intelligenz vor allem klare Grenzen: Freigaben, Protokoll und einen Stopp-Knopf. Wer das ausprobieren will, kann sich für die Beta von Eery eintragen – oder lesen, wie man einen eigenen KI-Agenten erstellt.