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Wenn Sprachmodelle wie GPT das Zeitalter der künstlichen Intelligenz durch frei zugängliche Apps wie ChatGPT oder Midjourney eingeleitet haben, stellen Künstliche Intelligenz-Agenten den nächsten Schritt dar. Die KI beantwortet nicht mehr nur unsere Fragen, sondern ist in der Lage, komplexe Aufgaben auf intelligente und hartnäckige Weise zu erledigen…
Auch wenn einige von der Ankunft generativer KIs wie ChatGPT beeindruckt sein mögen, war dies nur ein Schritt. Die eigentliche Revolution sind die Künstlichen Intelligenz-Agenten. Einige sehen in ihnen das bedeutendste technologische Ereignis seit der Erfindung des Smartphones. Tatsächlich haben wir es mit einer Technologie zu tun, die unser Verhältnis zur Arbeit, zur Information und zur Produktivität grundlegend verändern kann.
Im Gegensatz zu traditionellen generativen KIs, die auf deine Anweisungen warten, sind KI-Agenten so konzipiert, dass sie autonom agieren, mehrere komplexe Aufgaben verketten, mit verschiedenen digitalen Tools interagieren und sogar Entscheidungen treffen können, um definierte Ziele zu erreichen.
Stell Dir einen virtuellen Assistenten vor, der nicht nur eine E-Mail schreibt, sondern auch Deine Verfügbarkeiten überprüft, Deinen Gesprächspartner kontaktiert, die Besprechung plant und das Protokoll basierend auf den geteilten Dokumenten vorbereitet. Dieses Niveau an Autonomie und Initiative markiert einen entscheidenden Wendepunkt.
Die KI-Agenten sind nicht mehr nur einfache Werkzeuge: Sie sind digitale Mitarbeiter, die in der Lage sind, ganze Workflows proaktiv durchzuführen. Eine stille Revolution, aber eine echte, die ganze Bereiche unserer Berufe in den kommenden Monaten neu definieren könnte.
Wir könnten konversationelle Künstliche Intelligenzen wie ChatGPT oder Claude mit Desktop-Computern vergleichen. Dank seiner Software kann ein Computer umfangreiche Überlegungen und Berechnungen durchführen und uns das Ergebnis dieser Überlegungen liefern. Letztendlich wird der Computer uns eine mehr oder weniger detaillierte Antwort oder ein Ergebnis geben. Diese Antwort erscheint auf dem Bildschirm des Computers und es liegt an uns, sie richtig zu nutzen. Wenn er uns ein Kochrezept erstellt hat, liegt es an uns, es umzusetzen.
Die KI-Agenten hingegen wären vergleichbar mit Robotern oder einem Diener. Sobald er eine Anweisung wie „den Rasen mähen“ erhalten hat, wird ein Husqvarna-Rasenmäherroboter die ihm zugewiesene Aufgabe erledigen. Das wäre das gleiche, wenn wir diese Anweisung einem Gärtner gegeben hätten.
Die KI-Agenten fallen in dieselbe Kategorie: Sie interagieren mit der Umgebung und führen Aktionen aus.
Sehr oft besteht ihre Aktivität darin, im Web zu stöbern, um Daten zu finden, die für uns nützlich sein könnten und eine optimale Nutzung ermöglichen. Von dort aus werden sie das Ergebnis ihrer Überlegungen nutzen und etwas Konkretes erledigen:
Kurz gesagt, ein KI-Agent ermittelt nicht nur, wie man etwas optimal macht, er führt es auch aus.
Sobald er seine Anweisungen erhalten hat, analysiert der KI-Agent sie und stellt sicher, dass er genau verstanden hat, was verlangt wird. Es ist wichtig, ihm so vollständige Anfragen wie möglich zu geben und verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, idealerweise einschließlich dessen, was der KI-Agent tun soll, wenn nicht alles wie geplant verläuft.
Anhand dessen, was er von der zu erledigenden Aufgabe verstanden hat, definiert der Agent einen detaillierten Aktionsplan. Es ist üblich, dass er dir diese Strategie mitteilt, um deine Zustimmung zu erhalten, bevor er fortfährt.
Von da an beginnt der KI-Agent, die ihm zugewiesene Mission zu erfüllen, und zwar unabhängig von den Hindernissen. Einige Websites könnten es ablehnen, von einem KI-Agenten durchsucht zu werden. Gewöhnlich, wenn er auf ein Hindernis stößt, versucht der KI-Agent andere Methoden, um seine Ziele zu erreichen.
Das Kennzeichen eines fortschrittlichen KI-Agenten ist, dass er ständig lernt. In dem Moment, in dem du ihm eine Aufgabe gibst, die er bereits ausgeführt hat, wird er erprobte Strategien einsetzen, sich aber auch an die eventuellen Veränderungen der Umgebung anpassen, in der er operieren soll.
Idealerweise operiert ein KI-Agent niemals starr. Wenn sich der Kontext ändert, wird er nicht automatisch dieselben Handlungen wiederholen, sondern versuchen, neue, an die aktuelle Situation angepasste Taktiken zu finden. Er wird auch deine Kommentare berücksichtigen. Bist du mit der Art zufrieden, wie er seine Mission erfüllt hat? Siehst du Verbesserungspotenzial?
Die wichtigsten Erstellungsplattformen für KI-Agenten sind Claude Computer, Manus, ReAct, AutoGPT…
Die KI-Agenten basieren in der Regel auf großen Sprachmodellen (LLM) wie GPT-4.5 von OpenAI, Gemini 2.0 von Google, Llama 2 von Meta, Claude 3.5 von Anthropic, Mistral 8×22 von Mistral AI.
Sie profitieren von der Intelligenz solcher Modelle, insbesondere von der Fähigkeit, einen Kontext zu bewerten und dynamisch zu lernen. Sie kombinieren diese Analysefähigkeit mit der Möglichkeit, mit verschiedenen Diensten oder Tools zu interagieren, um ein gegebenes Ziel zu erreichen.
Der wesentliche Punkt eines KI-Agenten ist, dass er eine personalisierte Verarbeitung ausführen kann, die speziell auf einen zu einem bestimmten Zeitpunkt geäußerten Wunsch abgestimmt ist. Man könnte ihn zum Beispiel darum bitten, im Web nachzuforschen, um den Stand der Konkurrenz im Detail zu analysieren, neue, potenziell bedrohliche Produkte für das eigene Sortiment zu identifizieren und einen knappen Bericht mit Grafiken zu erstellen. Sobald dieser Agent entwickelt und angepasst ist, könnte er sogar jeden Morgen gestartet werden.
In eine Website integriert, kann ein KI-Agent die Anfragen der Besucher 24 Stunden am Tag beantworten. Prinzipiell muss dieser Dienst besonders anspruchsvoll sein, andernfalls könnte ein Kunde schnell Frustration gegenüber einer KI empfinden, die seine Anfrage offenbar nicht wirklich versteht.
Die KI-Agenten können den Verkehr überwachen, um unübliche Muster oder Anomalien zu erkennen, die auf eine Bedrohung für die Sicherheit hindeuten könnten. Sie können bei Bedarf Geräte isolieren oder Schutzmaßnahmen einleiten.
Wenn sie im Finanzsektor tätig sind, können die KI-Agenten Betrugsmuster erkennen und sie automatisch melden oder ablehnen.
Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, können KI-Agenten äußerst präzise Angebote erstellen, treuen Kunden Vorteile bieten usw. Wenn die Bestellung tatsächlich abgeschlossen wird, können sie die Bearbeitung von Bestellscheinen, Rechnungsstellung und die tatsächliche Zahlung automatisieren.
Die KI-Agenten können medizinische Bilder mit Hilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen analysieren, um Pathologien zu erkennen und eine Diagnose zu erstellen. Diese Analyse kann eine Kenntnis der Vorgeschichte des Patienten einbeziehen.
Die Empfehlung von Artikeln ist seit über 20 Jahren bei Amazon und anderen Online-Händlern im Einsatz. Die Technologie der KI-Agenten kann sie auf ein ganz neues Level heben, da ein Agent mit dem Besucher der Website kommunizieren, ihn nach seinen genauen Wünschen fragen, auf Einwände reagieren usw. kann.
Es erscheint unmöglich, diese Hypothese auszuschließen. Verschiedene Studien, die in den USA veröffentlicht wurden, haben gezeigt, dass die KI in der Lage sein könnte, bis zu 47 % der bestehenden Arbeitsplätze in den USA zu automatisieren. Zu den am stärksten betroffenen Branchen gehören Verwaltungsaufgaben, solche, die mit der Dateneingabe zu tun haben, und auch der Kundendienst. Die Befürworter der Technologie weisen darauf hin, dass sie in der Vergangenheit zahlreiche neue Berufe hervorgebracht hat, wie z. B. solche, die mit dem Online-Handel einhergingen, als das Internet aufkam.
Bisher bleibt dieses Spektrum neuer Berufe relativ begrenzt. Es umfasst Tätigkeiten wie KI-Agenten-Designer, Prompt Engineer, KI-Agenten-Ausbilder, Deepfake-Detektor und irreführendes Material… Es fällt dennoch schwer, hier einen Ersatz für Millionen von Jobs zu sehen.
Es erscheint zumindest riskant, wichtige Aufgaben, insbesondere auf Unternehmensebene, einem KI-Agenten zu überlassen. Wie kann man absolut sicher sein, dass er die geeignetste Entscheidung getroffen hat? Wie kann man sicher sein, dass er keine wesentlichen Parameter übersehen hat?
Man sollte sich dessen bewusst sein: Es gibt viele Beispiele, in denen Künstliche Intelligenz-Systeme unangemessene Entscheidungen getroffen haben. So hatte Amazon 2018 einen Agenten zur Automatisierung der Lebenslaufprüfung im Einsatz. Am Ende stellte sich heraus, dass dieser Algorithmus Diskriminierungen gegenüber weiblichen Bewerbern vornahm. Diese Haltung war nicht absichtlich unfreundlich: Es stellte sich einfach heraus, dass diese KI mit den internen Daten von Amazon trainiert worden war, einem Unternehmen, in dem bisher die Mehrheit der Angestellten Männer waren.
Auch wurde 2019 berichtet, dass der Algorithmus von Apple Card für vergleichbare finanzielle Profile Männern höhere Kreditlimits zuteilte als Frauen. Bereits 2016 hatte das Autopilot-System von Tesla einen weißen Lastwagen mit dem Himmel verwechselt, was zum Tod des Fahrgastes führte.
Wir können mehrere Lehren aus diesen vergangenen Vorfällen ziehen. Zunächst ist die Qualität der Analysedaten entscheidend. Es ist wichtig, bei der Anfrage an den KI-Agenten darauf zu achten, dass er die umfassendste Recherche durchführt. Natürlich kann die Qualität des Algorithmus eine Rolle spielen, aber mit Systemen wie Claude Computer oder Manus kann man relativ sicher sein, es mit hochwertigen KIs zu tun zu haben. Trotz allem könnte man die KI-Agentensysteme bevorzugen, die erklären, auf welchem Weg ihr Gedankengang verläuft.
Darüber hinaus wäre es sinnvoll, dass die einem KI-Agenten anvertrauten Aufgaben regelmäßig einer menschlichen Aufsicht unterzogen werden, insbesondere wenn es um Trading geht. Schließlich scheint es wünschenswert, dass die Entwicklungen im Zusammenhang mit KI-Agenten von vertrauenswürdigen Institutionen reguliert werden, die ein Mitspracherecht bei den entwickelten Algorithmen haben.
