Glossar

Agentic AI

Agentic AI (agentische KI) bezeichnet KI-Systeme, die ein Ziel selbstständig verfolgen: Sie planen Zwischenschritte, rufen Werkzeuge auf, bewerten Ergebnisse und korrigieren ihr Vorgehen – ohne dass ein Mensch jeden Schritt anstösst. Damit wird aus einer KI, die antwortet, eine KI, die handelt.

Was Agentic AI von generativer KI unterscheidet

Klassische generative KI arbeitet im Frage-Antwort-Takt: Ein Mensch formuliert einen Prompt, das Modell liefert eine Antwort – und wartet auf die nächste Eingabe. Agentic AI dreht dieses Muster um. Statt einer einzelnen Antwort bekommt das System ein Ziel („Prüfe alle offenen Rechnungen und mahne die überfälligen an“) und zerlegt es eigenständig in Teilschritte, die es nacheinander abarbeitet.

Kern eines agentischen Systems ist meist ein Large Language Model, das in einer Schleife aus Planen → Handeln → Beobachten arbeitet: Es überlegt per Chain-of-Thought, welcher Schritt als nächstes sinnvoll ist, führt ihn über ein Werkzeug aus (Datenbankabfrage, API-Aufruf, Websuche) und bewertet das Ergebnis, bevor es weitermacht. So entsteht ein KI-Agent – Agentic AI ist der Oberbegriff für diese Klasse von Systemen und Architekturen.

Abgrenzung: Chatbot, KI-Agent, Agentic AI

Chatbot

Antwortet auf einzelne Anfragen. Kein Gedächtnis über die Aufgabe hinaus, keine eigenen Aktionen in externen Systemen.

KI-Agent

Verfolgt ein konkretes Ziel mit Werkzeugzugriff – etwa ein Agent, der Support-Tickets liest, kategorisiert und beantwortet.

Agentic AI

Der Oberbegriff: Systeme und Architekturen, in denen ein oder mehrere Agenten planen, handeln und sich selbst korrigieren.

Multi-Agent-System

Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten arbeitsteilig an einem Ziel – z. B. Rechercheur, Prüfer und Redakteur.

Marktreife: zwischen Hype und Produktion

Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 rund 40 Prozent der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten werden – nach weniger als 5 Prozent im Jahr 2025 (Gartner, August 2025). Zugleich warnt dieselbe Analyse-Reihe: Ein erheblicher Teil der Agentic-AI-Projekte wird wegen unklarem Geschäftswert oder fehlender Risikokontrolle wieder eingestellt. Für Unternehmen heißt das: klein anfangen, einen klar umrissenen Prozess automatisieren und den Nutzen messen, bevor weitere Agenten folgen.

Technisch entscheidend ist die Anbindung an verlässliche Daten: Agenten, die per RAG auf geprüfte Unternehmensquellen zugreifen, reduzieren das Risiko von Halluzinationen – und damit das Risiko, dass ein autonom handelndes System auf falscher Grundlage entscheidet. Genau deshalb gehören Leitplanken (Guardrails), Freigabeschritte für kritische Aktionen und Logging zur Grundausstattung jedes produktiven Agenten.

Typische Einsatzfelder im Unternehmen

  • Kundenservice: Agenten beantworten Anfragen end-to-end – inklusive Bestellstatus-Abfrage und Rückerstattung bis zu definierten Grenzen.
  • Buchhaltung & Backoffice: Rechnungen erfassen, gegen Bestellungen prüfen, Unstimmigkeiten zur Freigabe vorlegen – wie in der KI-gestützten Buchhaltung.
  • Vertrieb: Leads anreichern, Folgetermine vorschlagen, CRM-Einträge aktuell halten – vgl. KI im Vertrieb.
  • IT & Entwicklung: Coding-Agenten setzen umrissene Aufgaben um, testen ihre Änderungen und erstellen Pull Requests zur menschlichen Prüfung.

Verwandte Begriffe

  • KI Agent – die konkrete Ausprägung: ein zielverfolgendes System mit Werkzeugzugriff
  • LLM – das Sprachmodell als Planungs- und Entscheidungskern agentischer Systeme
  • Chain-of-Thought – das schrittweise Schlussfolgern, mit dem Agenten ihre Aktionen planen
  • RAG – bindet Agenten an geprüfte Unternehmensdaten an
  • Halluzination (KI) – das Kernrisiko, wenn autonome Systeme auf erfundene Fakten bauen
  • Context Window – begrenzt, wie viel Aufgabenkontext ein Agent gleichzeitig im Blick behält

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