Auf den ersten Blick klingt „agentische KI“ vielleicht nach einem überwältigenden Konzept. Wie erschafft man einen proaktiven, allzeit hilfsbereiten Assistenten, der scheinbar alles weiß und uns gleichzeitig versteht? Die Antwort ist dieselbe wie bei den meisten komplexen Systemen: Wir zerlegen das Problem in kleinere, beherrschbare Teile – und fügen diese dann durchdacht zu etwas Mächtigem zusammen.
Die gute Nachricht: Viele dieser Bausteine existieren bereits. Agentische KI entsteht nicht aus dem Nichts, sondern basiert auf vorhandenen Fähigkeiten, die neu und intelligenter angeordnet werden.
Die Kernbausteine agentischer KI
Im Zentrum von agentischer KI stehen fünf essentielle Komponenten:
- Traditionelle Tools
- Intelligente Tools
- Wissensbasis
- Workflows
- Agenten
Jede davon trägt auf ihre Weise dazu bei, nützliche, kontextbezogene und proaktive Funktionen zu ermöglichen.
Tools: Wenn es auf die Basics ankommt
Tools sind gewissermaßen eure „Utility Functions“ – also Bausteine, die einzelne Aufgaben erledigen, wie Daten abrufen, Berechnungen durchführen, Benachrichtigungen auslösen oder Verbindungen zu APIs herstellen. Diese Art von Automatisierung ist seit Jahren bekannt und bewährt.
Was sich im agentischen Kontext ändert, ist die Ausgestaltung dieser Tools. Es reicht nicht mehr, nur Rohdaten bereitzustellen. Statt etwa einfach Daten aus einem CRM-System zu ziehen, sollte ein Tool einen vollständigen Kundenkontext liefern, der bei Bedarf mehrere Datenquellen vereint. Und anstelle eines simplen Terminabfrage-Tools könnte ein Kalender-Tool beispielsweise schon Nutzerpräferenzen berücksichtigen, sodass es freie Zeitfenster samt Vorlieben ausgibt.
Intelligente Tools: Mit GenAI aufrüsten
Intelligente Tools bringen generative und prädiktive KI-Fähigkeiten ins Spiel. Sie können lange Dokumente zusammenfassen, Absichten oder Stimmungen in Texten erkennen, Sprachen übersetzen oder sogar prüfen, ob visuelle Assets den Markenrichtlinien entsprechen.
Aufgaben, die vor Kurzem noch hochkomplex galten, sind heute oft leicht umsetzbar. Allerdings ist es wichtig, ein gesundes Mittelmaß zu finden: GenAI kann sehr mächtig sein, ist aber nicht immer die beste oder effizienteste Lösung. Manche Probleme löst man mit herkömmlichen Algorithmen oder regelbasierten Systemen weiterhin schneller und verlässlicher. Verwendet KI dort, wo sie echten Mehrwert bietet – und nicht, weil es gerade „hip“ ist.
Firmenwissen: Kontext ist alles
Firmeninternes Wissen ist das oft übersehene Fundament, das agentische Systeme erst wirklich sinnvoll macht. Ohne internen Kontext – ob Produktdetails, Richtlinien, Tonalität, Rollen oder Betriebsabläufe – kann ein Agent nicht sinnvoll agieren.
Wenn dieses Wissen in Tools, Workflows und Agenten verankert wird, entstehen klügere Entscheidungen und relevantere Aktionen. Ein Agent ohne Firmenwissen mag zwar sprachlich einwandfreie Antworten liefern – aber eben nicht die richtigen. Das spezifische Unternehmenswissen verwandelt generische Intelligenz in maßgeschneiderte, umsetzbare Hilfe.
Workflows: Tools sinnvoll verketten
Workflows verknüpfen mehrere Tools in einem vordefinierten Prozess, um anspruchsvollere Aufgaben zu erledigen. Man kann sie sich als koordinierte Abläufe vorstellen, die sowohl traditionelle als auch intelligente Tools kombinieren.
Ein Beispiel:
- Kundendaten über ein traditionelles Tool abrufen
- Diese Daten mithilfe eines generativen KI-Tools zusammenfassen
- Das Ergebnis in die Sprache des zuständigen Account Managers übersetzen
- Die Zusammenfassung per E-Mail versenden
Workflows selbst lassen sich wiederum wie eigenständige Tools betrachten und in anderen Workflows oder Agenten wiederverwenden. So entsteht ein modulares und skalierbares Ökosystem.
Agenten: Das Gehirn des Ganzen
Bei den Agenten laufen alle Fäden zusammen. Sie orchestrieren Tools und Workflows dynamisch, treffen situativ Entscheidungen und passen sich an die jeweilige Aufgabe an.
Ein Agent könnte zum Beispiel:
- Eine Anfrage analysieren
- Einen Plan formulieren, wie die Aufgabe gelöst werden soll
- Tools nacheinander einsetzen, um Daten zu sammeln, sie zu interpretieren und eine Antwort zu erstellen
- Die Herangehensweise anpassen, falls Zwischenergebnisse neue Anforderungen erzeugen
Diese Art von dynamischer „Reasoning“ macht Agenten erst richtig „agentisch“. Sie führen nicht nur starre Skripte aus, sondern passen sich an. Sie iterieren.
Wo’s wirklich spannend wird: Agenten, die dazulernen
Die Stärke agentischer KI kommt nicht nur aus ihrer dynamischen Planung – sie resultiert auch aus der Fähigkeit des Systems, über die Zeit zu wachsen. Agenten verfügen über eine Gedächtnisfunktion, um aus früheren Erfahrungen zu lernen. Außerdem können Agenten flexibel neue Tools hinzunehmen oder sogar andere Agenten verwenden.
Dadurch entsteht emergentes Verhalten: Höhere Intelligenz, die sich aus dem Zusammenspiel mehrerer einfacher, modularer Teile ergibt. Sozusagen eine moderne Variante von „Divide and Conquer“: Jeder einzelne Baustein bleibt relativ überschaubar, aber das Zusammenspiel erzeugt verblüffend komplexe Ergebnisse.
Fazit
Agentische KI ist kein Hexenwerk. Sie beruht auf dem durchdachten Zusammenspiel aus Tools, Wissen und Orchestrierung – unterstützt durch KI, aber immer bodenständig in realer Ingenieurskunst verankert. Mit den fünf Schlüsselelementen – traditionellen Tools, intelligenten Tools, Firmenwissen, Workflows und Agenten – erschafft ihr Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern kontextbezogen agieren.
Wer diese Bausteine sinnvoll kombiniert, kann weit mehr erreichen als bloße Antworten – nämlich einen digitalen Helfer, der selbstständig den nächsten Schritt kennt und ihn auch umsetzen kann.
