Der Begriff agentic AI beschreibt ein neues Paradigma der künstlichen Intelligenz, bei dem KI-Agenten eigenständig planen und handeln können. Anders als herkömmliche Chatbots oder reine Sprachmodelle reagieren diese Agenten nicht nur auf Eingaben, sondern führen selbständig Aktionen aus: Sie durchsuchen Webseiten, füllen Formulare aus oder analysieren Daten【54†L39-L47】. NVIDIA definiert agentische KI als Systeme, die „komplexe, mehrstufige Probleme“ autonom lösen【26†L8-L16】. Dank jüngster Fortschritte können Agenten mehrere Teilaufgaben verknüpfen, zwischen Werkzeugen wDer Begriff agentic AI bezeichnet KI-Systeme, bei denen intelligente Agenten eigenständig handeln. Anders als normale Chatbots reagieren sie nicht nur auf Eingaben, sondern lösen Aufgaben selbständig, indem sie z. B. Websites durchsuchen, Formulare ausfüllen oder Daten analysieren【54†L39-L47】. NVIDIA definiert agentische KI als Technologien, die „komplexe, mehrstufige Probleme“ autonom lösen【26†L8-L16】. Dank neuer Fortschritte können diese Agenten mehrere Teilaufgaben verknüpfen und mit Werkzeugen (APIs, Browser-Plugins) interagieren.
So arbeiten agentische KI-Agenten
Ein Agentic-AI-Agent durchläuft typischerweise einen vierstufigen Kreislauf (nach NVIDIA)【26†L55-L64】【26†L71-L77】:
- Wahrnehmen (Perceive): Der Agent sammelt Daten aus seiner Umgebung und aus Quellen wie Webseiten oder Datenbanken.
- Überlegen (Reason): Ein großes Sprachmodell plant den nächsten Schritt. Es analysiert die Daten und erstellt eine Strategie (oft unter Nutzung externer Recherchetools)【54†L65-L73】.
- Handeln (Act): Der Agent setzt seinen Plan um, indem er über Schnittstellen Aktionen ausführt – z.B. E-Mails verschickt, Software bedient oder Inhalte erstellt.
- Lernen (Learn): Anhand von Feedback optimiert der Agent zukünftige Entscheidungen (z. B. durch Feintuning), um seine Leistung zu verbessern【26†L71-L77】.
flowchart LR
A[Wahrnehmen] --> B[Überlegen]
B --> C[Handeln]
C --> D[Lernen]
D --> B
Aktuelle Durchbrüche (2025–26)
In den Jahren 2025 und 2026 kündigten mehrere Firmen wichtige agentische Systeme an. OpenAI präsentierte im Juli 2025 den ChatGPT Agent: ein KI-Assistent, der komplexe Online-Aufgaben autonom erledigt【54†L39-L47】【54†L50-L58】. ChatGPT Agent kann im Hintergrund recherchieren, Daten verarbeiten und z. B. Termine für den Nutzer organisieren. Perplexity AI startete im selben Zeitraum seinen Comet-Browser, der als „AI-Webbrowser“ fungiert: Er nimmt Nutzeranweisungen entgegen und führt ganze Workflows selbständig aus (z. B. Restaurants buchen oder Recherchen erledigen)【57†L57-L64】. HubSpot stellte im Herbst 2025 die Breeze Agents vor – spezialisierte Agenten für Marketing, Vertrieb und Support, die mit den CRM-Daten des Unternehmens komplette Abläufe übernehmen【45†L218-L226】.
| System | Entwickler | Fähigkeit | Veröffentlichung |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Agent | OpenAI | Meistert komplexe Online-Aufgaben (Recherchieren, Browsen, Formulare)【54†L50-L58】 | Juli 2025 |
| Perplexity Comet | Perplexity AI | AI-Webbrowser, der komplette Workflows autonom ausführt【57†L57-L64】 | Juli 2025 |
| HubSpot Breeze Agents | HubSpot | Spezialisierte CRM-Agenten (Marketing, Vertrieb, Kundenservice)【45†L218-L226】 | Herbst 2025 |
| Auto-GPT | Significant Gravitas (Community) | LLM-basierter Agent für mehrstufige Aufgabenplanung | 2023 (unbekannt) |
| BabyAGI | Sider AI | Einfacher kognitiver Task-Agent für Experimentieren | 2023 (unbekannt) |
| Microsoft Copilot Agents | Microsoft | In Office/Teams integrierte KI-Agenten | 2024 (unbekannt) |
Anwendungsbeispiele
Unternehmen setzen agentische KI bereits ein. Amazon etwa nutzte einen internen Agenten, um tausende Java-Anwendungen automatisch zu aktualisieren – das sparte laut eigenen Angaben 4.500 Entwicklerjahre (≈ 260 Mio. USD)【47†L68-L76】. Im Medienbereich verwendet NFL Media KI-Agenten, um Tausende Stunden Videomaterial zu durchsuchen; so konnte die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeiter um 67 % reduziert werden【42†L179-L187】. Andere Einsatzgebiete sind automatisierte Kunden-Chats, intelligente IT-Überwachung und selbstlernende Produktionsplanung. Agentische KI verspricht einen großen Produktivitätsschub in Service, Entwicklung und Forschung.
- Softwareentwicklung: Agenten verfassen und überprüfen Code, führen Tests durch und übernehmen Routineaufgaben【47†L68-L76】.
- IT & DevOps: Sie überwachen Systeme dauerhaft, diagnostizieren Probleme und führen eigenständige Reparaturen durch.
- Kundenservice: Automatisierte Chatbots beantworten Anfragen, erstellen Berichte und bieten personalisierten Support.
- Marketing & Vertrieb: KI-Agenten erstellen personalisierte Inhalte, planen Kampagnen und koordinieren Termine.
- Forschung & Analyse: Agenten werten Datensätze aus, fassen wissenschaftliche Ergebnisse zusammen und helfen bei Analysen.
Sicherheit und Risiken
Die Autonomie von Agenten wirft neue Sicherheitsfragen auf. Agenten können als „digitale Insider“ agieren und verfügen oft über weitreichende Berechtigungen【59†L11-L19】. In einem bekannten Test gelang es Forschern, mit einem KI-Agenten McKinseys internen Chatbot «Lilli» zu übernehmen: Innerhalb von zwei Stunden erhielt der Agent vollen Zugriff auf die Datenbank【63†L102-L110】. Solche Vorfälle zeigen, dass herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen nicht ausreichen. Unternehmen müssen daher neue Schutzmechanismen implementieren – etwa lückenloses Monitoring aller Agenten-Aktionen, klare Zugriffskontrollen und menschliche Kontrollpunkte, um Fehlverhalten rechtzeitig zu bemerken.
Ausblick
Agentic AI befindet sich noch in der Entwicklung, die Dynamik ist aber enorm. Künftige Systeme werden wahrscheinlich aus koordinierten Agenten-Netzwerken bestehen, die gemeinsam Aufgaben lösen («Multi-Agent-Orchestrierung»). Wichtig wird sein, frühzeitig Rahmenbedingungen für Kontrolle und Verantwortung zu schaffen: Wer darf Agenten trainieren? Welche Daten dürfen sie verwenden? Eine aktuelle Studie stellt fest, dass viele Entwickler bislang wenig über die Sicherheit ihrer Agenten veröffentlichen【21†L64-L72】. Unternehmen sollten daher klare Governance-Strategien entwickeln. Richtig eingesetzt bieten autonome KI-Agenten großes Potenzial zur Effizienzsteigerung – wenn wir dabei die Risiken im Blick behalten.Sicherheit.
