Unternehmenshandbuch zu Agentischen KI-Systemen

Was sind agentische KI-Systeme?

Lass mich das einfach erklären: Traditionelle KI ist wie ein sehr intelligenter Assistent, der deine Fragen einzeln beantwortet. Du fragst etwas, er antwortet, und das war's. Agentische KI ist grundlegend anders. Es ist wie ein Kollege, der Probleme tatsächlich selbstständig lösen kann.

Hier ein echtes Beispiel: Du musst Wettbewerber für eine neue Produkteinführung recherchieren. Mit einem normalen Chatbot würdest du Fragen einzeln stellen: "Wer sind unsere Wettbewerber?", "Was sind ihre Preise?", "Welche Features haben sie?" Jedes Mal bekommst du eine Antwort und musst die nächste Frage selbst herausfinden.

Ein agentisches System arbeitet anders. Du sagst ihm: "Recherchiere unsere Wettbewerber im CRM-Bereich und erstelle einen Vergleichsbericht." Dann macht es sich an die Arbeit. Es durchsucht das Web, besucht Wettbewerber-Websites, extrahiert Preisinformationen, vergleicht Features und kompiliert alles zu einem strukturierten Bericht. Wenn es in eine Sackgasse gerät, versucht es einen anderen Ansatz. Wenn es Klärung braucht, fragt es nach. Am Ende hast du deinen Bericht.

Der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem Agenten ist wie der Unterschied zwischen einer Suchmaschine und einem Recherche-Assistenten. Einer gibt dir Links. Der andere gibt dir Antworten.

Unternehmen nutzen diese Systeme bereits in der Produktion. Sie bearbeiten Kundensupport-Tickets, führen Due Diligence für Investitionen durch, generieren Berichte und automatisieren Workflows, die früher ständige menschliche Aufmerksamkeit erforderten.

Wie agentische Systeme tatsächlich funktionieren

Stell dir ein agentisches System als vier Hauptteile vor, die zusammenarbeiten. Ich führe dich durch jeden mit praktischen Beispielen.

Das Gehirn: Large Language Models

Im Kern steht ein Sprachmodell wie GPT-4 oder Claude. Aber hier ist der wichtige Teil: Wir werfen nicht einfach Prompts darauf. Wir strukturieren das Modell, um in Schritten zu denken.

Wenn ein Agent eine Aufgabe erhält, zerlegt das Modell sie so:

"Ich muss den Quartalsumsatz für Acme Corp finden"

Das Modell denkt:

1. Zuerst sollte ich prüfen, ob dies ein börsennotiertes Unternehmen ist
2. Wenn ja, kann ich nach SEC-Einreichungen suchen
3. Wenn privat, muss ich Pressemitteilungen oder Nachrichtenartikel finden
4. Lass mich mit einer Websuche beginnen, um den Unternehmensstatus zu ermitteln

Dieses schrittweise Denken macht Agenten effektiv. Sie reagieren nicht nur; sie planen.

Der Werkzeugkasten: APIs und Integrationen

Ein Agent ohne Werkzeuge ist nur ein Chatbot mit zusätzlichen Schritten. Die echte Kraft kommt davon, Agenten die Fähigkeit zu geben, tatsächlich Dinge zu tun.

Hier ist ein typisches Toolset für einen Recherche-Agenten:

const agentTools = {
  webSearch: async (query) => {
    // Google, Bing oder eine benutzerdefinierte Such-API durchsuchen
    return searchResults;
  },

  readWebpage: async (url) => {
    // Webseiten-Inhalt abrufen und parsen
    return pageContent;
  },

  queryDatabase: async (sql) => {
    // Abfragen gegen interne Datenbanken ausführen
    return queryResults;
  },

  sendEmail: async (to, subject, body) => {
    // E-Mails bei Bedarf senden
    return { sent: true };
  },

  createDocument: async (title, content) => {
    // Berichte oder Dokumente generieren
    return documentUrl;
  }
};

Der Agent entscheidet basierend auf seinem Ziel, welche Werkzeuge er verwendet. Aktuelle Informationen benötigt? Websuche verwenden. Interne Daten benötigt? Datenbank abfragen. Jemanden benachrichtigen? E-Mail senden.

Gedächtnis: Wie Agenten sich erinnern

Hier wird es interessant. Anders als Chatbots, die nach jedem Gespräch alles vergessen, können Agenten sich erinnern.

Kurzzeitgedächtnis ist das, woran der Agent gerade arbeitet. Es ist wie dein Arbeitsgedächtnis, wenn du mitten in einer Aufgabe bist. Der Agent weiß, was er bereits versucht hat, was funktioniert hat, was nicht, und was er noch tun muss.

Langzeitgedächtnis ist, wo Agenten gelernte Lektionen speichern. Angenommen, ein Agent findet heraus, dass eine bestimmte Website automatisierten Zugriff blockiert. Beim nächsten Mal erinnert er sich, einen anderen Ansatz zu verwenden.

// Agent speichert ein gelerntes Muster
await memory.save({
  situation: "Zugriff auf Reuters für Finanznachrichten",
  learning: "Reuters erfordert Authentifizierung. API-Schlüssel aus Config verwenden statt Scraping.",
  timestamp: new Date()
});

// Später ruft Agent relevante Erinnerungen ab
const relevantLearnings = await memory.search("Reuters Finanzdaten");

Die Schleife: Wie Agenten denken

Jeder Agent läuft auf einer einfachen aber mächtigen Schleife. So funktioniert es in der Praxis:

1. BEOBACHTEN: Was ist die aktuelle Situation? Welche Informationen habe ich?

2. DENKEN: Basierend auf dem, was ich weiß, was sollte ich als nächstes tun?

3. HANDELN: Die gewählte Aktion ausführen (Tool ausführen, API-Aufruf machen, etc.)

4. BEWERTEN: Hat das funktioniert? Bin ich dem Ziel näher?

5. WIEDERHOLEN: Wenn nicht fertig, zurück zu Schritt 1 mit neuen Informationen

Ein Agent oder viele? Die Architektur wählen

Beim Aufbau agentischer Systeme ist eine der ersten Entscheidungen, ob ein einzelner Agent oder mehrere spezialisierte Agenten verwendet werden sollen.

Einzelner Agent: Einfach und effektiv

Ein einzelner Agent übernimmt alles. Es ist wie ein sehr fähiger Assistent, der recherchiert, Berichte schreibt, E-Mails sendet und Daten verwaltet.

Wann einen einzelnen Agenten verwenden:

• Die Aufgabe ist klar definiert und begrenzt
• Du willst einfacheres Debugging und Monitoring
• Die benötigten Fähigkeiten passen in die Kapazitäten eines Agenten
• Du fängst gerade mit Agenten an

Mehrere Agenten: Teile und herrsche

Manchmal braucht man Spezialisten. Ein Multi-Agent-System ist wie ein Team, in dem jede Person eine spezifische Rolle hat.

Beispiel-Setup für ein Content-Creation-System:

Manager Agent
├── Research Agent (findet Informationen, prüft Fakten)
├── Writing Agent (erstellt Entwürfe, bearbeitet Inhalte)
├── SEO Agent (optimiert für Suchmaschinen)
└── Review Agent (prüft Qualität, schlägt Verbesserungen vor)

Agenten mit deinem Wissen verbinden

Die meisten nützlichen Agenten brauchen Zugang zu unternehmensspezifischen Informationen. Hier kommt RAG (Retrieval-Augmented Generation) ins Spiel.

Das Problem

Sprachmodelle werden auf öffentlichen Daten trainiert. Sie wissen nichts über deine internen Dokumente, deine Kundendatenbank, deine Produktspezifikationen oder deine Unternehmensrichtlinien.

Die Lösung

Bevor der Agent eine Frage beantwortet, durchsucht er zuerst deine interne Wissensbasis nach relevanten Informationen. Dann nutzt er diese Informationen für seine Antwort.

Ohne RAG: Der Agent hat keine Ahnung. Er könnte eine generische Richtlinie erfinden oder sagen, dass er es nicht weiß.

Mit RAG:

1. Agent durchsucht deine Dokumentendatenbank nach "Rückgaberichtlinie Enterprise"
2. Findet das tatsächliche Richtliniendokument von deinem Rechtsteam
3. Nutzt dieses Dokument für eine genaue Antwort

// 1. Dokumente in durchsuchbares Format konvertieren
const chunks = splitDocumentIntoChunks(policyDocument);
const embeddings = await generateEmbeddings(chunks);
await vectorDB.store(embeddings);

// 2. Wenn Agent Informationen braucht
const question = "Was ist unsere Rückgaberichtlinie für Enterprise?";
const relevantDocs = await vectorDB.search(question, { limit: 5 });

// 3. Agent nutzt abgerufene Docs in seiner Antwort
const response = await agent.answer(question, { context: relevantDocs });

Agenten produktionssicher machen

Sprechen wir über das, was CTOs nachts wach hält: Sicherheit, Zuverlässigkeit und Kontrolle.

Sicherheit: Was schiefgehen kann

Wenn du einem Agenten Zugang zu Werkzeugen gibst, gibst du ihm im Grunde Berechtigungen.

// Schlecht: Agent hat vollen Datenbankzugang
const db = new Database({ role: 'admin' });

// Gut: Agent hat begrenzten, spezifischen Zugang
const db = new Database({
  role: 'readonly',
  allowedTables: ['customers', 'orders'],
  rowLimit: 1000
});

Zuverlässigkeit: Wenn Agenten versagen

Agenten versagen auf Arten, die traditionelle Software nicht tut. Hier sind die häufigen Fehlermodi:

Reasoning-Fehler Der Agent könnte einen völlig falschen Ansatz verfolgen.

In Schleifen stecken bleiben Ein Agent könnte den gleichen fehlschlagenden Ansatz wiederholt versuchen.

Halluzination Der Agent könnte selbstbewusst etwas behaupten, das nicht wahr ist.

Menschliche Aufsicht: Menschen in Kontrolle halten

Die meisten Enterprise-Deployments brauchen menschliche Checkpoints:

Genehmigungsgates Für risikoreiche Aktionen menschliche Genehmigung vor dem Fortfahren erfordern.

Konfidenzschwellen Wenn der Agent unsicher ist, an Menschen eskalieren.

Regelmäßige Audits Menschen lassen Agent-Outputs periodisch überprüfen.

Wo Agenten heute tatsächlich funktionieren

Recherche und Analyse

Eine Private-Equity-Firma nutzt einen Agenten für initiale Due Diligence bei potenziellen Investments. Der Agent sucht Nachrichtenartikel, zieht Finanzdaten aus öffentlichen Quellen, identifiziert Führungskräfte und erstellt einen vorläufigen Bericht.

Kundensupport

Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt Agenten für Tier-1-Support-Tickets. Der Agent liest das Problem des Kunden, schaut Bestellhistorie und Kontostatus nach, prüft die Wissensbasis und löst das Problem direkt oder bereitet eine Zusammenfassung für menschliche Agenten vor.

Dokumentenverarbeitung

Eine Rechtsdienstleistungsfirma nutzt Agenten zur Vertragsprüfung. Der Agent extrahiert Schlüsselbedingungen, vergleicht mit Standardvorlagen, markiert ungewöhnliche Sprache und generiert eine Zusammenfassung mit Empfehlungen.

Loslegen: Praktische Ratschläge

Klein und spezifisch anfangen

Wähl ein klar definiertes Problem. Nicht "Kundenservice automatisieren", sondern "Bestellstatus-Anfragen automatisieren."

In Observability investieren

Du musst sehen, was deine Agenten tun. Bau Dashboards, die zeigen: wie viele Aufgaben Agenten bearbeiten, Erfolgs- und Fehlerraten, häufige Fehlermuster, Antwortzeiten und Kosten.

Für Iteration planen

Dein erster Agent wird nicht perfekt sein. Plan für kontinuierliche Verbesserung: Feedback zur Agent-Performance sammeln, fehlgeschlagene Aufgaben überprüfen, Prompts und Tools basierend auf Erkenntnissen aktualisieren.

Fazit

Agentische KI stellt eine echte Verschiebung dessen dar, was mit Automatisierung möglich ist. Wir bewegen uns von Systemen, die reagieren, zu Systemen, die denken, planen und ausführen.

Die Technologie funktioniert heute für spezifische, begrenzte Anwendungen. Kundensupport, Recherche, Dokumentenverarbeitung, Code-Assistenz. Das sind keine Zukunftsvisionen; Unternehmen betreiben sie in Produktion.

Die Frage ist nicht, ob agentische KI deiner Organisation helfen kann. Es ist, welche Probleme zuerst angegangen werden sollen und wie man es verantwortungsvoll macht.

Wir haben Dutzenden von Organisationen beim Aufbau und Deployment agentischer Systeme geholfen. Wenn du diese Technologie in Betracht ziehst, teilen wir gerne unsere Erfahrungen.