Was ist ein KI-Agent?

Der Begriff „Agent“ stammt aus der Informatik und bezeichnet ein System, das seine Umgebung wahrnimmt und auf der Grundlage bestimmter Ziele handelt. Ein einfacher Agent könnte beispielsweise ein Thermostat sein. Er misst die Temperatur und schaltet die Heizung ein oder aus. Moderne KI-Agenten sind jedoch wesentlich komplexer. Sie können Sprache verstehen, Informationen interpretieren, Pläne entwickeln und digitale Werkzeuge nutzen.

Ein typischer KI-Agent besteht aus mehreren Komponenten. Zunächst benötigt er ein Ziel. Dieses kann sehr konkret sein – wie etwa „Finde den günstigsten Zug von Hamburg nach München“ – oder wesentlich komplexer, wie zum Beispiel „Entwickle eine Marketingstrategie für ein neues Produkt“. Als Nächstes muss der Agent ermitteln, welche Schritte erforderlich sind. Er kann nach Informationen suchen, Daten vergleichen, Zwischenergebnisse überprüfen und seine Strategie anpassen.

Moderne KI-Agenten nutzen große Sprachmodelle, die es einem System ermöglichen, natürliche Sprache zu verstehen und komplexe Zusammenhänge zu verarbeiten. Ein Sprachmodell allein macht jedoch noch keinen vollständigen Agenten aus; erst wenn es mit zusätzlichen Funktionen – wie einer Suchmaschine, einem Kalender, einer Datenbank, einem E-Mail-System oder anderer Software – integriert ist, kann es über die reine Kommunikation hinausgehen und aktive Schritte unternehmen.

Beispielsweise könnte ein KI-Agent die Aufgabe haben, eine Geschäftsreise zu organisieren. Ein herkömmlicher Chatbot würde möglicherweise eine Liste mit Flügen und Hotels vorschlagen. Ein fortschrittlicher Agent hingegen könnte den Kalender des Nutzers überprüfen, geeignete Reisedaten ermitteln, Preise vergleichen, die bevorzugte Fluggesellschaft berücksichtigen, ein Hotel in der Nähe des Veranstaltungsortes auswählen und anschließend die notwendigen Buchungsschritte vorbereiten. Je nach den erteilten Berechtigungen könnte er die Buchungen sogar selbst vornehmen.

Der entscheidende Unterschied liegt also in der Handlungsfähigkeit. Generative KI generiert Inhalte. Agentenbasierte KI verfolgt Ziele und führt Aktionen aus

Von der Automatisierung zur Autonomie

Automatisierung ist nichts Neues. Fabriken, Banken, Behörden und Unternehmen setzen seit Jahrzehnten Software ein, um wiederkehrende Prozesse zu automatisieren. Die traditionelle Automatisierung folgt jedoch in der Regel festen Regeln. Ein Programm führt genau die Schritte aus, die zuvor von Menschen definiert wurden: Datei öffnen, auf menschliches Eingreifen warten, Datei schließen.

KI-Agenten unterscheiden sich davon, da sie flexibler auf neue Situationen reagieren können. Anstatt für jede mögliche Situation eine spezifische Regel zu benötigen, können sie Entscheidungen auf der Grundlage des jeweiligen Kontexts treffen. Ein herkömmliches Programm könnte beispielsweise angewiesen sein, jede Rechnung über 10.000 Euro zur manuellen Prüfung weiterzuleiten. Ein KI-Agent hingegen könnte eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen: die bisherige Zahlungshistorie, ungewöhnliche Veränderungen, den Inhalt der Rechnung oder mögliche Anzeichen für einen Fehler.

Diese Flexibilität eröffnet völlig neue Perspektiven. Viele Aufgaben, die bisher als zu komplex für herkömmliche Automatisierung galten, könnten teilweise von KI-Agenten übernommen werden. Dazu gehören Aufgaben, die das Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Quellen, das Verstehen von Texten oder das Treffen von Entscheidungen unter Unsicherheit erfordern.

Autonomie bedeutet jedoch nicht, dem Agenten völlig freie Hand zu lassen. In der Praxis dürften sich verschiedene Ebenen agentenbasierter Systeme herausbilden: Einige Agenten werden lediglich Vorschläge unterbreiten; anderen wird es gestattet sein, bestimmte Aktionen erst nach menschlicher Bestätigung auszuführen; wieder andere könnten innerhalb klar definierter Grenzen weitgehend autonom handeln.
Ein zentrales Gestaltungsprinzip wird daher die Festlegung sein, wann ein Mensch eingreifen muss.

Ein hohes Maß an Autonomie mag für eine Restaurantreservierung akzeptabel sein. Medizinische, finanzielle oder rechtliche Entscheidungen erfordern hingegen wesentlich strengere Kontrollmechanismen – und menschliche Aufsicht!