Was ist ein KI-Agent? | Académie Agent IA

„KI-Agent“ ist zum Modewort geworden. Man liest es in Ankündigungen von Softwareanbietern, in Stellenanzeigen und hört es in Teambesprechungen. Doch nur wenige können genau sagen, was einen Agenten von einem einfachen Chat-Assistenten unterscheidet. Dieser Artikel legt die Grundlagen – ohne unnötigen Fachjargon.

Eine einfache Definition

Ein KI-Agent ist ein Programm, das ein Ziel erhält und selbst über die Schritte entscheidet, um es zu erreichen: Es beobachtet die Situation, wählt eine Aktion, führt sie mit einem Werkzeug aus, betrachtet das Ergebnis und beginnt von vorn – bis die Aufgabe erledigt ist oder es Sie braucht.

Die Idee ist nicht neu. Lehrbücher der künstlichen Intelligenz definieren einen Agenten seit Langem als „etwas, das seine Umgebung wahrnimmt und auf sie einwirkt“. Neu ist, dass große Sprachmodelle heute Anweisungen in Alltagssprache verstehen, über mehrere Schritte hinweg schlussfolgern und digitale Werkzeuge steuern können: Suchmaschinen, Tabellen, E-Mail, Dokumentenablagen, Fachanwendungen.

Chatbot, Assistent, Agent: Wo liegt der Unterschied?

Der klassische Chatbot folgt einem Skript: Er beantwortet vorab festgelegte Fragen.
Der Chat-Assistent (Claude, ChatGPT, Gemini, Le Chat …) erzeugt auf jede Nachricht eine Antwort. Was danach passiert, entscheiden Sie: Text kopieren, nachfragen, korrigieren.
Der Agent verkettet mehrere Aktionen, ohne dass Sie bei jedem Schritt eingreifen. Er kann zum Beispiel drei Quellen suchen, sie vergleichen, eine Zusammenfassung schreiben, sie in einem gemeinsamen Ordner speichern und Sie benachrichtigen.

Anthropic, der Anbieter von Claude, schlägt eine nützliche Unterscheidung vor: Bei einem Workflow legt ein Mensch den Ablauf vorab fest; bei einem Agenten entscheidet das Modell dynamisch über die nächsten Schritte und die zu nutzenden Werkzeuge. Die Grenze ist manchmal fließend, aber die entscheidende Frage ist einfach: Wer entscheidet über die nächste Aktion?

Wie ein Agent funktioniert: die Schleife

Fast alle Agenten beruhen auf derselben Schleife, die wir im Kurs „beobachten, denken, handeln“ nennen:

Beobachten: Der Agent liest Ihre Anfrage, die bereitgestellten Dokumente und das Ergebnis seiner letzten Aktion.
Denken: Er wählt den nächsten Schritt (eine Information suchen, ein Werkzeug aufrufen, eine Frage stellen, aufhören).
Handeln: Er führt diesen Schritt mithilfe eines Werkzeugs aus.

Drei Bestandteile machen diese Schleife möglich:

Das Modell, das „Gehirn“, das Text versteht und erzeugt.
Das Kontextfenster, also alles, was der Agent in einem bestimmten Moment „vor Augen“ hat: Ihre Anweisung, die Dokumente, den Verlauf seiner Aktionen. Es ist begrenzt; was nicht darin steht, „sieht“ der Agent nicht.
Werkzeuge und Konnektoren, die ihm Hände geben: eine Datei lesen, eine E-Mail senden, eine Datenbank abfragen. Standards wie das Model Context Protocol (MCP) erlauben es, diese Werkzeuge einheitlich anzubinden.

Konkrete Beispiele aus dem Arbeitsalltag

Weiterbildung: Ausgehend von einem Kompetenzprofil entwirft der Agent einen Seminarablauf, schlägt ein Quiz vor und formatiert es in Ihrem gewohnten Werkzeug.
Personalwesen: Er sortiert häufige Fragen von Mitarbeitenden, entwirft Antworten auf Basis des Tarifvertrags und markiert die Fälle, die eine menschliche Einschätzung brauchen.
Verwaltung: Er gleicht Rechnungen mit einem Kontoauszug ab und listet die zu prüfenden Abweichungen auf.
Recherche: Jeden Montag durchsucht er eine Liste von Quellen, fasst Neuigkeiten zusammen und schickt Ihnen einen Überblick.

In all diesen Fällen spart der Agent Zeit bei wiederkehrenden Aufgaben. Was für Ihre Organisation wirklich zählt, weiß er aber nicht von allein.

Was ein Agent nicht (gut) allein kann

Ein Agent kann sich mit großer Selbstsicherheit irren: eine Quelle erfinden, eine Tabelle falsch lesen, eine Anweisung zu wörtlich nehmen. Er kann auch manipuliert werden: Ein Dokument oder eine Webseite kann versteckte Anweisungen enthalten, die sein Verhalten umlenken. Das nennt man Prompt Injection (eingeschleuste Anweisungen); OWASP stuft es als Risiko Nummer eins für Anwendungen mit Sprachmodellen ein.

Außerdem hat ein Agent nur die Rechte, die Sie ihm geben. Darf er Dateien löschen oder Nachrichten in Ihrem Namen senden, kann ein Fehler teuer werden. Deshalb ist die menschliche Aufsicht so wichtig: Die europäische KI-Verordnung schreibt sie für Hochrisiko-Systeme vor (nach der Änderung durch die „Omnibus“-Verordnung von 2026 ab dem 2. Dezember 2027 anwendbar) und verlangt von allen Organisationen, die KI einsetzen, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten (Artikel 4).

Beaufsichtigen – eine eigenständige Kompetenz

Mit einem Agenten zu arbeiten bedeutet nicht nur, „einen guten Prompt zu schreiben“. Man muss wissen, wie man:

auswählt, was man abgibt und was man selbst behält;
ihm den richtigen Kontext gibt;
seine Rechte auf das Nötigste beschränkt;
seine Ergebnisse vor der Verwendung prüft;
Risiken erkennt;
und diese Reflexe an Kolleginnen und Kollegen weitergibt.

Genau das sind die sechs Bereiche des Zertifizierungsprojekts der Académie Agent IA – jeder verkörpert durch ein Mitglied der Liga der Super-Agenten.

Merksatz: Ein KI-Agent ist ein System, das Aktionen verkettet, um ein Ziel zu erreichen. Je autonomer er ist, desto wichtiger wird Ihre Rolle als Aufsicht.

Für die Praxis lesen Sie unseren Artikel „KI-Agenten beaufsichtigen: die 5 Reflexe“ oder entdecken Sie den Lernpfad in 9 Räumen.

Quellen

Ebenfalls lesenswert: KI-Agenten beaufsichtigen: die 5 Reflexe