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Artificial Intelligence

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KI-Grundlagen

Was ist Agentic AI?

Autonome KI-Systeme und ihre Fähigkeiten verstehen

Berkay Özgür

· 7 Minuten Lesezeit

Agentic AI

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

Klassische künstliche Intelligenz verarbeitet Benutzereingaben mittels Natural Language Processing (NLP), greift dabei auf statisch vorliegende Trainingsdaten zurück und liefert unmittelbar ein Ergebnis. Agentenbasierte KI dagegen beschränkt sich auf eine minimale Initialinteraktion und übernimmt danach den gesamten Lösungsprozess selbstständig. Sie wählt eigenständig Strategien, setzt fortgeschrittene Reasoning-Verfahren ein und plant alle erforderlichen Schritte, um das Nutzerproblem zu lösen. Dabei zerlegt sie komplexe Aufgaben iterativ in handhabbare Teilaufgaben, optimiert ihren Workflow kontinuierlich und agiert mit hoher Autonomie.

Verdeutlichen lässt sich dieser Ansatz am Beispiel der Webseitenerstellung: Sobald der Auftrag vorliegt, gliedert der Agent das Projekt zunächst in einen Layout-Entwurf, anschließend in die inhaltliche Ausgestaltung und letztlich in die technische Verknüpfung sämtlicher Elemente. Jede Phase wird nacheinander abgearbeitet, wobei der Agent seine Entscheidungen fortlaufend an neue Informationen anpasst, bis die vollständige Website fertiggestellt ist.

Architektur von Agentenbasierter KI

Die Architektur von agentenbasierter KI basiert auf vier miteinander verbundenen Komponenten:

  • Wahrnehmung (Perception): Sammeln der erforderlichen Daten (z. B. Sensor-, Datenbank- oder API-Daten).
  • Kognitive Verarbeitung und Entscheidungsfindung: Auswertung der Daten und Planung einer optimalen Lösungsstrategie.
  • Ausführung von Aktionen: Schrittweise Umsetzung der geplanten Strategie.
  • Kontinuierliches Lernen: Die Agentenbasierte KI lernt aus ihren Erfahrungen, optimiert ihre Leistung und passt sich fortlaufend an neue Informationen an.

Vierstufiger Prozess

Agentenbasierte KI folgt einem vierstufigen Prozess, um Aufgaben autonom zu erledigen:

Agentenbasierte KI Workflow-Prozess

  • Wahrnehmen: Agenten sammeln und verarbeiten Daten aus mehreren Quellen (oder erhalten sie aus solchen), darunter Sensoren, Datenbanken und digitale Schnittstellen.
  • Schlussfolgern: Ein LLM fungiert als Koordinator, versteht die Aufgabe, erstellt eine Lösung und orchestriert spezialisierte Modelle für Funktionen wie Inhaltserstellung, Bildverarbeitung (wie unser Accounting Agent) oder Empfehlungssysteme. Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen den Zugriff auf proprietäre Datenquellen, um präzise und relevante Ergebnisse zu liefern.
  • Ausführen: Über verknüpfte externe Tools und Software setzt die agentenbasierte KI die geplante Lösung zügig um. Integrierte Schutzmechanismen sorgen dafür, dass Aufgaben korrekt und ohne sicherheitskritische Probleme erledigt werden. Beispiel: Unser E-Mail-Agent verfasst autonom personalisierte Nachrichten auf Basis des angegebenen Kontexts. Jede Nachricht wird zunächst als Entwurf gespeichert und erst versendet, wenn der Benutzer sie akzeptiert und selbst auf “Senden” klickt. Spam-Mails werden bereits im Vorfeld erkannt und aussortiert, sodass der User Zeit beim Lesen spart.
  • Weiterlernen: Agenten verbessern sich kontinuierlich über einen Feedback-Loop. Erkenntnisse aus früheren Interaktionen und Aufgaben fließen zurück in das System und steigern so Anpassungsfähigkeit und Effektivität.

Anwendungsbereiche

Agentenbasierte KI demonstriert ihre Vorteile bereits in diversen Branchen wie autonomem Fahren, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Buchhaltung, Kundenberatung und weiteren Bereichen. Durch die Kombination von Automatisierung komplexer Aufgaben, intelligenter Entscheidungsfindung und Effizienzsteigerung strebt Agentenbasierte KI weitere revolutionäre Verbesserungen in den folgenden Bereichen an:

Geschäftsabläufe

KI-Agenten verwalten autonom Lieferketten, optimieren Bestände, prognostizieren die Nachfrage und rationalisieren die Logistik – mit dem Ergebnis höherer Effizienz und signifikanter Kostenreduktion.

Gesundheitswesen

KI-gestützte virtuelle Assistenten überwachen kontinuierlich den Gesundheitszustand von Patientinnen und Patienten, passen Behandlungen in Echtzeit an und prognostizieren potenzielle medizinische Probleme, wodurch eine proaktive Versorgung und verbesserte Behandlungsergebnisse ermöglicht werden.

Softwareentwicklung

Agentenbasierte KI kann den gesamten Software-Entwicklungszyklus überwachen, von der Architekturplanung und Codegenerierung bis zum Debugging und zur Qualitätssicherung. Prognosen zufolge könnte die KI-gesteuerte Automatisierung bis 2030 bis zu 30% der Arbeitsstunden übernehmen und Entwicklerinnen und Entwicklern ermöglichen, sich auf komplexe Herausforderungen und Innovationen zu konzentrieren.

Cybersicherheit

KI-Systeme können Netzwerkaktivitäten überwachen, Anomalien erkennen und autonom auf Cyberbedrohungen reagieren, wodurch die Unternehmenssicherheit gestärkt wird, während menschliche Experten sich komplexeren Sicherheitsherausforderungen widmen können.

Personalwesen

KI-gestützte Tools optimieren die Kandidatenauswahl, Terminplanung für Vorstellungsgespräche, Mitarbeitereinarbeitung und personalisierte Karriereentwicklung, was zu gesteigerter Effizienz und reduziertem Verwaltungsaufwand führt.

Wissenschaftliche Forschung

Agentenbasierte KI kann eigenständig Experimente konzipieren, komplexe Datensätze analysieren und neuartige Hypothesen generieren, was Entdeckungen in der Pharmazie, Materialwissenschaft und anderen Forschungsbereichen beschleunigt.

Finanzwesen

KI-Agenten analysieren Markttrends, führen Transaktionen durch und passen Anlagestrategien in Echtzeit an, wodurch das Portfoliomanagement optimiert und die Markteffizienz gesteigert wird.

Kundendienst

KI-gesteuerte virtuelle Assistenten transformieren den Kundensupport durch Automatisierung von Routineanfragen und Verbesserung der Selbstbedienungsfunktionen. Mehr als die Hälfte der Servicefachkräfte berichten von erheblichen Verbesserungen bei Kundeninteraktionen, einschließlich reduzierter Reaktionszeiten und gesteigerter Kundenzufriedenheit. Darüber hinaus eröffnet die Entwicklung digitaler Menschen – KI-gesteuerte Agenten für lebensechte Echtzeit-Interaktionen – neue Möglichkeiten für Vertrieb und Kundenengagement, insbesondere in serviceintensiven Umgebungen.

Unsere KI-Agenten

Accounting-Agent

In unserer Agency setzen wir auf leistungsstarke KI-Agenten, um automatisierte Prozesse im Bereich der Bilderkennung zu implementieren. Unser Accounting-Agent nutzt fortschrittliche LLM-basierte Bildanalyseverfahren zur Verarbeitung Ihrer geschäftlichen Dokumente – darunter Rechnungen, Lieferscheine, Verträge und Quittungen. Die Software extrahiert präzise relevante Daten, kategorisiert diese fachgerecht und bereitet sie für den Export in Ihrem gewünschten Zielformat auf. Diese Lösung ermöglicht signifikante Kosteneinsparungen bei gleichzeitiger erheblicher Steigerung der Produktivität.

Email-Agent

Parallel dazu bieten wir einen hochentwickelten Email-Agenten, der Ihr Postfach gemäß Ihren individuellen Präferenzen überwacht. Das System analysiert eingehende Nachrichten proaktiv, identifiziert potenzielle Spam-Kommunikation und erstellt qualitativ hochwertige Antworten für die von Ihnen selektierten E-Mails. Die generierten Antwortentwürfe werden automatisch im Entwurfsordner hinterlegt, woraufhin Sie eine Benachrichtigung erhalten. Sie behalten jederzeit die volle Kontrolle – mit der Möglichkeit, die vorgeschlagenen Antworten zu überarbeiten oder direkt zu versenden.

Die Zukunft der agentenbasierten KI

Agentische KI-Systeme steigern ihre Leistungsfähigkeit in rasantem Tempo und werden branchenübergreifend nahtlos in operative Abläufe eingebettet. Künftige Produktivitätsgewinne hängen wesentlich davon ab, wie konsequent wir sowohl klassische KI-Lösungen als auch agentische Ansätze in bestehende Workflows integrieren. Bereits heute übernehmen diese Systeme komplexe Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention; zugleich besteht beträchtliches Potenzial, Teams in kreativen Prozessen zu unterstützen und die Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten zu optimieren.

Als KI-Team von Schmidt Embedded Systems bleiben wir nah am Puls dieser Entwicklungen. In regelmäßigen Brainstorming-Sessions identifizieren wir fortlaufend neue Automatisierungsmöglichkeiten, um Effizienzgewinne und nachhaltigen Mehrwert für unsere Kunden zu realisieren.

Quellen