KI Agenten
Erfahren Sie mehr über agentische KI und lernen Sie, wie Sie KI Agenten entwickeln, die fachspezifische Sprache verstehen, strukturierte Prozesse befolgen und organisatorische Ziele umsetzen.
Was sind KI Agenten?
KI Agenten oder agentische KI sind Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, vordefinierte Ziele verfolgen und eigenständig handeln können. Diese Systeme arbeiten mit einem gewissen Maß an Unabhängigkeit. Außerdem können Sie Tools verwenden, eigene Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen, die vom Benutzer oder System in Auftrag gegeben werden. Dabei passen sie sich flexibel an Bedingungen an und arbeiten ohne erneutes Eingreifen an ihren Zielen.
KI Agenten bieten Funktionen wie:
- Vorhersehbare Arbeitsabläufe, keine zufälligen Ergebnisse
- Der Kontext, also Ziele und Arbeitsgedächtnis, wird sehr lange gespeichert
- Planung und Eigenkorrektur, was die Arbeitsausführung in jedem Schritt verbessert
- Schlussfolgerungsschleifen: Handlung „Grund“ → „Handlung“-Zyklen und selbstprüfende Schleifen („Grund → Verifizierung → Handlung“)
Anstatt auf eine einzelne Eingabeaufforderung zu reagieren, navigieren KI Agenten durch verschiedene Schritte, überprüfen ihre Arbeit, verwenden Apps, fragen Quellen ab und wiederholen bei Bedarf ihre Arbeit. Dadurch unterscheiden sie sich von anderen, eher reaktiven KI-Systemen und können als autonome Problemlöser komplexe Arbeitsabläufe verwalten.
Agentische KI ist aus früheren großen Sprachmodellen und Chatsystemen hervorgegangen. Diese reagieren nur auf Eingaben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die lediglich Antworten generieren, können KI Agenten planen, über mehrere Schritte hinweg schlussfolgern und größere Aufgaben bewältigen. Es findet ein Wandel von passiver Textgenerierung zur autonomen, zielgerichteten Problemlösung statt.
Sammlungen solcher KI Agenten bilden Multiagentensysteme (MAS). Sie erforschen kollektive Intelligenz durch Zusammenarbeit, Koordination oder sogar Wettbewerb, um gemeinsame oder sich ergänzende Ziele zu erreichen. Diese Systeme sind komplexer und erfordern eine ausgefeilte Koordination und Übersichtlichkeit, um ein kohärentes Verhalten im gesamten Netzwerk der Agenten sicherzustellen.
Für weitere Informationen zum Aufbau Ihres KI Agenten vereinbaren Sie einen Beratungstermin mit unseren Experten.
Woraus bestehen KI Agenten?
Ein KI Agent besteht in der Regel aus mehreren Kernkomponenten. Im Kern verfügt er über ein großes Sprachmodell (LLM), mit dem er Eingaben interpretieren, Schlussfolgerungen ziehen und nächste Schritte planen kann. Außerdem wird ein Speicher benötigt sowie die Funktion Kontextinformationen abzurufen. Zu diesem Zweck ist ein Agent mit einer Vektordatenbank verbunden und hat Zugriff auf weitere Datenbanken oder APIs, über die er mit externen Systemen interagiert. Diese Elemente ermöglichen dem Agenten die Funktion.
Welche Arten von KI Agenten können Sie erstellen?
Eingabe KI Agenten
Eingabebasierte Agenten (Prompt-Based) sind besonders nützlich als austauschbare Module (Drop-In-Module) für Wissensdatenbanken, interne APIs oder Prozesse zur Dokumentbearbeitung. Sie reagieren auf Ereignisse wie Benutzereingaben oder Systemänderungen.
Autonome KI Agenten
Diese Art von Agenten ist proaktiv. Sie arbeiten automatisch, ohne dass eine direkte Aufforderung erforderlich ist. Sie eignen sich perfekt für die Kontrolle von Arbeitsabläufen, die Erstellung strukturierter Zusammenfassungen, die Regelprüfung und vieles mehr.
Multiagentensysteme
KI Agenten können als koordiniertes Team zusammenarbeiten. Ihnen können verschiedene Rollen zugewiesen werden, beispielsweise Planer, Ausführender oder Prüfender. Dabei verhalten sie sich wie verteilte Microservices und kommunizieren über Agent-zu-Agent-Protokolle.
Wie und woraus bestehen KI Agenten?
Der Aufbau eines KI Agenten Systems umfasst die Kombination mehrerer Kernkomponenten zu einer integrierten Architektur. Diese muss die Bereiche Wahrnehmung, Schlussfolgerungen, Handlungen und Rückmeldungen unterstützen.
Das Herzstück von Agenten ist ein Large Language Model (LLM), das Schlussfolgerungen ziehen, planen und Entscheidungen treffen kann. Das LLM interpretiert Ziele, unterteilt sie in Teilaufgaben und steuert Maßnahmen bzw. öffnet Tools. Der Kern wird von Komponenten umgeben, die Speicher, Datenabruf und Kontrollmechanismen bereitstellen.
Eine Vektordatenbank ermöglicht ein kontextuelles Gedächtnis, speichert und nutzt relevante, eingebettete Informationen. Mithilfe von „Erweiterter Generierung durch Informationsabruf“ (RAG)-Pipelines können Agenten auf externe Wissensquellen oder Dokumente zugreifen. Durch die Tool-Integration über APIs oder Plugins wird deren Handlungsfähigkeit erweitert und die Interaktion mit externen Systemen wie Datenbanken, Webdiensten oder Anwendungen ermöglicht.
Eine Kontroll- oder Steuerungsstruktur (zum Beispiel LangChain, LangGraph, Agno) legt fest, wie der Agent Aufgaben plant, ausführt und verfolgt. Diese Frameworks koordinieren die Interaktionen zwischen „Reasoning“, „Memory“ und „Tool“ und gewährleisten so ein konsistentes, zielgerichtetes Verhalten.
Monitoring und Kontrolle vervollständigen das System und geben Einblicke in die internen Prozesse des Agenten. Einzelne Schritte der Argumentation, des Ressourceneinsatzes sowie die Bearbeitungsentscheidungen werden erfasst. Dies ist für die Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung unerlässlich.
Buchen Sie eine Beratung zu KI Agenten und erfahren Sie, was für deren Entwicklung nötig ist
Unsere Kunden nutzen agentenbasierte KI, um individuelle KI Agenten zu entwickeln, die Fachwissen nutzen und eigenständig arbeiten.
Eine Immobilienplattform erhielt in zwei Tagen einen klaren Plan für ihre KI Agenten Architektur
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KI Agenten, die Rechtsberatungen effizienter gestalten und Kosten von Klienten sparen
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Welchen agentischen KI Service bietet DAC.digital?
Dank unserer Erfahrung in den Bereichen Plattformentwicklung, eingebettete Systeme, IoT, Computer Vision und mehr sind unsere Experten bestens qualifiziert, Sie bei der Integration von agentischer KI in Ihr System zu beraten oder Sie bei der Entwicklung von Agenten von A bis Z zu unterstützen. Wir entwickeln agentische Apps, integrieren Agenten in Ihre Systeme und erstellen die von Ihnen benötigten agentischen Architekturen.
KI Agenten Beratung
Agenten Architekturdesign mit Business Fokus.
Im Rahmen unseres Beratungsprozesses ordnen wir Ziele technischen Lösungen zu, bewerten die Machbarkeit und legen Best Practices für Monitoring, Governance und Multi Agenten Koordination fest.
KI Agenten Entwicklung
Entwicklung individueller KI Agenten für spezifische Anforderungen.
Unsere Agenten können Wissen aus verschiedenen Domänen nutzen, sich in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und bieten Kontrollmechanismen zur Leistungsoptimierung.
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Entwicklung individueller KI Agenten für spezifische Anforderungen.
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In welchen Branchen werden KI Agenten eingesetzt?
Industrie
Agentische KI unterstützt industrielle Abläufe, indem sie das Monitoring, die Diagnose und die Aufgabenausführung in Maschinen, Produktionslinien und Lieferketten automatisiert.
Agenten können auf aktuelle technische Dokumentationen, Wartungsprotokolle sowie Sensordaten zugreifen. Dadurch helfen sie Mitarbeitern bei datengestützte Entscheidungen über den Prozess zu treffen.
Telekommunikation
Agentenbasierte KI Systeme können auf die neuesten Installationsrichtlinien, technischen Spezifikationen sowie historische Standortdaten zugreifen. So entspricht jede Bewertung den aktuellen technischen Anforderungen.
Bei jedem Verifizierungsschritt wird vollständige Transparenz gewahrt. Dadurch können die Betreiber KI Entscheidungen nachvollziehen und die Zuverlässigkeit verbessern.
Verwaltung und Personalwesen
Agenten automatisieren Einstellungsprozesse, die Regularienüberprüfung, die interne Kommunikation und die Mitarbeiterbetreuung. RAG sorgt für die neuesten internen Richtlinien und gesetzlichen Anforderungen für Agenten.
Die Kontrollmöglichkeit sorgt für Transparenz sowie Revisionen und unterstützt Unternehmen Vertrauen und Compliance im Personalwesen zu erhalten.
Gesundheitswesen
Agentische KI automatisiert die Patientenaufnahme, die Terminplanung, die Dokumentation sowie die administrative Koordination. Solche Agenten müssen auf regulierten medizinischen Richtlinien, Formularen und Verfahren basieren. Zudem muss die KI Architektur die Anforderungen von MDR Audits erfüllen und die Patientensicherheit gewährleisten.
Vertrieb und Marketing
Agenten automatisieren die Recherche und den Informationsgewinn, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, Trends identifizieren, Zielgruppen segmentieren und Kampagnen bewerten. Darüber hinaus können sie operative Aufgaben wie die Berichterstellung, die Aktualisierung von Dashboards, das Vorschlagen unterschiedlicher Varianten sowie die Koordination von Multichannel-Kampagnen übernehmen.
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