Agentic AI & KI-Agenten: Grundlagen für autonome Systeme
Warum handeln Maschinen eigentlich „intelligent“? Und wie schaffen es autonome Agenten, in komplexen Umgebungen Entscheidungen zu treffen? Dieser Artikel liefert die Grundlagen zu Agentic AI – dem Herzstück moderner Multi-Agent-Systeme.
- Agentic AI: Künstliche Intelligenz mit Entscheidungsfreiheit und Zielorientierung
- KI-Agenten: Systeme mit Autonomie, Anpassungsfähigkeit und Intentionalität
- Multi-Agent-Systeme: Kooperative Netzwerke aus autonomen Agenten
- Unterschied zu klassischen KI-Modellen: Handlungskompetenz statt bloßer Analyse
- Relevanz: Grundlage für Agent Orchestration, Cognitive Architectures & mehr
Was ist Agentic AI?
Agentic AI beschreibt eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Systeme nicht nur reagieren, sondern selbstständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und sich anpassen. Das „Agentische“ bedeutet: Die KI agiert wie ein „Agent“ – mit Intentionalität, Autonomie und Kontextverständnis.
Kerneigenschaften Agentischer Systeme:
| Eigenschaft | Bedeutung |
|---|---|
| Autonomie | Unabhängige Entscheidungsfindung ohne ständige externe Steuerung |
| Zielgerichtetheit | Systeme handeln auf Basis definierter (oder erlernter) Ziele |
| Kontextsensitivität | Fähigkeit, Umgebungsbedingungen zu interpretieren und darauf zu reagieren |
| Lernfähigkeit | Anpassung des Verhaltens durch Erfahrung und Feedback |
Data Infrastructure & Intelligence Layers für KI-AgentenTypen von KI-Agenten
Agenten unterscheiden sich je nach Grad ihrer Autonomie und ihrer Fähigkeit zur Interaktion:
REAKTIVE AGENTEN
- Handeln basierend auf einfachen Reiz-Reaktions-Schemata
- Kein Gedächtnis oder Modell der Umgebung
- Beispiel: Basic NPC-Logik in Spielen
DELIBERATIVE AGENTEN
- Planen Aktionen auf Basis interner Modelle und Ziele
- Nutzen Entscheidungsbäume, Regeln, Heuristiken
- Beispiel: Routenplanung bei autonomen Fahrzeugen
LERNENDE AGENTEN
- Passen Verhalten durch Erfahrungen an (z. B. Reinforcement Learning)
- Beispiel: Chatbots, die Nutzerfeedback einbeziehen
➡️ Mehr dazu in Dateninfrastruktur & Wissensschichten
Agenten in Multi-Agent-Systemen (MAS)
In Multi-Agent-Systemen (MAS) arbeiten mehrere Agenten zusammen, oft in dynamischen, verteilten Umgebungen:
- Kooperation: Agenten teilen Aufgaben auf
- Koordination: Zeitlich und logisch abgestimmte Aktionen
- Verhandlung: Konfliktlösung durch Regeln oder lernbasierte Strategien
➡️ Siehe auch: Plattform-Engineering & Agent Deployment
Warum Agentic AI entscheidend ist
Anwendungen reichen von autonomen Fahrzeugen bis zu komplexen Unternehmensagenten.
In Multi-Agent-Systemen (MAS) arbeiten mehrere Agenten zusammen, oft in dynamischen, verteilten Umgebungen:
| Klassische KI | Agentic AI |
|---|---|
| Analyse- und Klassifizierungsfokus | Handlung & Zielerreichung |
| Statisch trainierte Modelle | Dynamische, adaptive Systeme |
| Zentralisierte Systeme | Dezentrale, modulare Architekturen |
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Kann ein Agent ohne Training agieren?
Ja, z. B. durch Regelbasierte Systeme. Dennoch verbessern sich lernfähige Agenten durch Feedback deutlich.
Was unterscheidet Agentic AI von klassischer KI?
Agentic AI verleiht Systemen Handlungsfähigkeit. Sie handeln proaktiv und zielorientiert, nicht nur reaktiv.
Ist Agentic AI gleichbedeutend mit AGI?
Nein. Agentic AI bezieht sich auf zielgerichtete Agentensysteme, nicht auf allgemeine menschenähnliche Intelligenz (AGI).
Fazit und Ausblick
Agentic AI bildet die konzeptionelle Grundlage für moderne autonome Systeme. Ohne sie wären adaptive, koordinierte Agentennetzwerke nicht denkbar. Willst du wissen, wie Agenten kommunizieren und lernen? Dann lies weiter: Cognitive Architectures & Kommunikation
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