Entdecken Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Generativer KI, KI-Agenten und agentischen KI-Systemen. Erfahren Sie, wie sich diese Technologien hinsichtlich Komplexität und Leistungsfähigkeit weiterentwickeln – von einfacher Inhaltserstellung bis hin zur autonomen Ausführung mehrstufiger Aufgaben.
Das Feld der künstlichen Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt und zahlreiche neue Begriffe und Konzepte hervorgebracht, die selbst für technikaffine Fachleute verwirrend sein können. Drei Begriffe werden häufig synonym verwendet – sollten es aber nicht: Generative KI, KI-Agenten und agentische KI. Obwohl diese Konzepte miteinander verwandt sind und aufeinander aufbauen, repräsentieren sie unterschiedliche Stufen der Komplexität und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen drei Paradigmen ist entscheidend für alle, die KI-Technologien effektiv nutzen wollen – egal ob Sie als Entwickler intelligente Systeme bauen, als Geschäftsleitung KI-Lösungen bewerten oder als Unternehmer Automatisierungschancen erkunden. Dieser Artikel erläutert jedes Konzept praxisnah, zeigt auf, wie sie sich zueinander verhalten, und stellt reale Anwendungsbeispiele vor, die ihre besonderen Stärken und Einsatzbereiche verdeutlichen.
Generative KI bildet die Grundlage moderner künstlicher Intelligenzsysteme. Im Kern ist generative KI jedes künstliche Intelligenzsystem, das neue Inhalte erzeugt – sei es Text, Bilder, Videos, Code oder andere Datenformen – basierend auf Mustern, die es aus vorhandenem Datenmaterial gelernt hat. Wenn Sie mit ChatGPT, Claude, Gemini oder ähnlichen Systemen interagieren, erleben Sie generative KI in Aktion. Diese Systeme werden von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, das sind neuronale Netze, die mit riesigen Mengen an Internetdaten wie Wikipedia-Artikeln, Büchern, wissenschaftlichen Arbeiten, Webseiten und vielen weiteren Textquellen trainiert wurden. Der Trainingsprozess ermöglicht es diesen Modellen, Sprachmuster, Kontext und Zusammenhänge zwischen Konzepten zu verstehen und dadurch kohärente, kontextbezogene Antworten auf Nutzeranfragen zu generieren.
Die Stärke der generativen KI liegt darin, Muster aus Trainingsdaten zu verstehen und nachzubilden. Wenn Sie ChatGPT eine Frage stellen, greift es nicht auf vorgefertigte Antworten aus einer Datenbank zurück. Stattdessen verarbeitet es Ihre Eingabe über Milliarden von Parametern und erzeugt Antwort für Antwort, indem es Wort für Wort vorhersagt, welches am wahrscheinlichsten als Nächstes kommen sollte, basierend auf allem, was es gelernt hat. Daher kann generative KI neue Fragen beantworten und kreative Ergebnisse liefern – sie sucht nicht einfach Antworten heraus, sondern generiert tatsächlich neue Inhalte, die zuvor nicht existierten. Allerdings gibt es eine wesentliche Einschränkung: Generative KI-Systeme verfügen über ein Wissens-Cutoff-Datum. Die Trainingsdaten des Modells reichen nur bis zu einem bestimmten Zeitpunkt, meist einige Monate vor der Veröffentlichung des Modells. Das bedeutet: Wenn Sie ein generatives KI-System fragen „Wie viel kostet ein Flugticket morgen?“, kann es keine genaue Antwort geben, weil es keinen Zugriff auf Echtzeit-Flugpreise oder aktuelle Informationen nach dem Trainingszeitpunkt hat.
Generative KI hat nahezu jede Branche transformiert, weil sie Zugang zu Fähigkeiten demokratisiert, die zuvor spezielles Fachwissen erforderten. Im Bereich der Inhaltserstellung ermöglicht generative KI Marketern, Blogartikel, Social-Media-Beiträge und Werbetexte in großem Maßstab zu erstellen. In der Softwareentwicklung nutzen Tools wie GitHub Copilot generative KI, um Code-Vervollständigungen und ganze Funktionen vorzuschlagen und so die Entwicklungszeit deutlich zu verkürzen. Im Kundenservice treiben generative KI-Modelle Chatbots an, die Routineanfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten. In Forschung und Bildung hilft generative KI bei Literaturrecherchen, Datenanalysen und der Erklärung komplexer Konzepte. Der wirtschaftliche Nutzen ist erheblich – Unternehmen, die generative KI einsetzen, berichten von deutlichen Produktivitätssteigerungen, Kostensenkungen und einer schnelleren Markteinführung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Die Grenzen reiner generativer KI werden jedoch dann deutlich, wenn Sie Echtzeitinformationen benötigen oder wenn Sie möchten, dass das System in Ihrem Namen handelt. Hier wird das Konzept von Tools und Integrationen entscheidend. Moderne generative KI-Systeme wie ChatGPT ermöglichen inzwischen das Durchsuchen des Webs, den Zugriff auf Plugins und das Aufrufen externer APIs. Wenn Sie ChatGPT eine Frage stellen und sehen, wie das System „Im Web suchen“ anzeigt, nutzt es ein Tool – speziell eine Websuche-API –, um aktuelle Informationen aus dem Internet zu holen. Das ist die Brücke zwischen einfacher generativer KI und fortschrittlicheren KI-Systemen. Wenn Sie einem LLM Zugriff auf externe Tools und APIs geben, erweitern Sie dessen Möglichkeiten erheblich. Erteilen Sie einem LLM beispielsweise Zugriff auf eine Flugbuchungs-API wie Skyscanner oder MakeMyTrip, kann das Modell selbstständig diese API aufrufen, aktuelle Flugpreise abrufen und Ihnen aktuelle Informationen liefern. Es ist, als gäben Sie einer Person ein Gehirn (das LLM) und ergänzten dieses mit Werkzeugen (APIs und Integrationen) – genauso wie ein Handwerker mit Hammer und Schraubenzieher mehr erledigen kann als einer ohne Werkzeuge, kann ein LLM mit Toolzugriff viel mehr erreichen als eines, das nur auf Trainingsdaten beschränkt ist.
Während generative KI hervorragend darin ist, Fragen zu beantworten und Inhalte zu generieren, stellen KI-Agenten einen grundlegenden Wandel im Betrieb von KI-Systemen dar. Ein KI-Agent ist nicht bloß ein Frage-Antwort-System; es ist ein Programm, das eine Eingabe entgegennimmt, über das Problem nachdenkt und dann autonom handelt, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Dieser Unterschied ist entscheidend. Bei generativer KI stellen Sie eine Frage und erhalten eine Antwort. Bei einem KI-Agenten machen Sie eine Anfrage, und das System führt Handlungen aus, um diese zu erfüllen. Der Unterschied zwischen beiden Paradigmen ist wie der Unterschied, ob Sie jemanden um eine Information bitten oder ob Sie jemanden bitten, etwas für Sie zu erledigen.
Ein praktisches Beispiel: Flugbuchung. Mit reiner generativer KI könnten Sie fragen: „Was sind die günstigsten Flüge von New York nach Los Angeles morgen?“ – und erhalten eine Liste von Optionen. Mit einem KI-Agenten können Sie sagen: „Buche mir den günstigsten Flug von New York nach Los Angeles morgen“, und der Agent sucht nicht nur nach Flügen, sondern bucht auch direkt für Sie. Dafür benötigt der KI-Agent mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten. Erstens braucht er ein LLM als Gehirn – die Denkmaschine, die Ihre Anfrage versteht und entscheidet, welche Aktionen auszuführen sind. Zweitens benötigt er Zugriff auf Werkzeuge – in diesem Fall eine Flugbuchungs-API, mit der er Flüge suchen und buchen kann. Drittens braucht er Speicher – die Fähigkeit, sich an den Kontext früherer Gespräche zu erinnern und den Status während der Bearbeitung der Aufgabe zu erhalten. Viertens benötigt er autonome Entscheidungsfähigkeit – die Fähigkeit, ohne menschliches Eingreifen Entscheidungen zu treffen, z. B. welches der günstigste Flug ist und diesen dann direkt zu buchen.
Der Autonomie-Aspekt von KI-Agenten ist besonders wichtig. Wenn ein KI-Agent Flüge sucht und fünf Optionen findet, fragt er Sie nicht, welchen Sie buchen möchten. Stattdessen bewertet er die Optionen anhand Ihrer Kriterien (hier: günstigster Preis), trifft eine Entscheidung und führt die Buchung aus. Das ist ein Maß an eigenständigem Urteilsvermögen, das über reine Frage-Antwort-Systeme hinausgeht. Allerdings sollte man beachten, dass die Aufgaben, die KI-Agenten typischerweise übernehmen, eng umrissen und spezifisch sind. Das Flugbuchungsbeispiel ist eine klar definierte Aufgabe mit eindeutigen Parametern und einem klaren Ziel. Der Agent muss keine mehrdeutigen Probleme lösen oder Situationen bearbeiten, die tiefes Kontextverständnis jenseits seines Trainings erfordern. Er arbeitet einen bestimmten Workflow mit festgelegten Schritten und bekannten Ergebnissen ab.
Um zu verstehen, wie KI-Agenten in der Praxis funktionieren, lohnt sich ein Blick auf ihre Architektur. Ein KI-Agent besteht in der Regel aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten. Die LLM-Komponente dient als Entscheidungsmaschine, verarbeitet Informationen und legt fest, welche Aktionen durchgeführt werden sollen. Die Tool-Integrationsschicht verschafft dem Agenten Zugriff auf externe APIs, Datenbanken und Dienste, mit denen er mit der realen Welt interagieren kann. Das Speichersystem speichert Informationen über frühere Interaktionen, Nutzerpräferenzen und den Fortschritt der Aufgabe, sodass der Agent den Kontext über mehrere Schritte hinweg aufrechterhalten kann. Das Planungs- und Schlussfolgerungsmodul zerlegt komplexe Anfragen in eine Abfolge von Aktionen und legt die optimale Reihenfolge für deren Ausführung fest.
Wenn Sie mit einem KI-Agenten interagieren, läuft der Ablauf typischerweise wie folgt ab: Sie geben eine Eingabe oder Anfrage, das LLM des Agenten verarbeitet diese und entscheidet, welche Aktion auszuführen ist, der Agent ruft das passende Tool oder die API auf, das Tool liefert Ergebnisse zurück, der Agent bewertet die Ergebnisse und entscheidet über die nächste Aktion – dieser Zyklus wiederholt sich, bis die Aufgabe abgeschlossen ist. Dieser iterative Prozess ermöglicht es KI-Agenten, Aufgaben zu bewältigen, die mehrere Schritte und Entscheidungspunkte erfordern. Wenn Sie einen KI-Agenten beispielsweise bitten: „Finde mir ein Hotel in Flughafennähe für morgen Nacht“, könnte der Agent folgendermaßen vorgehen: Hotels in Flughafennähe suchen, Verfügbarkeit für morgen filtern, nach Preis oder Bewertung sortieren, Details zu den Top-Optionen abrufen und diese präsentieren. Jeder Schritt beinhaltet, dass der Agent Entscheidungen auf Basis der Ergebnisse des vorherigen Schritts trifft.
Gehen wir über einzelne KI-Agenten hinaus, stoßen wir auf das Konzept der agentischen KI – ein fortschrittlicheres Paradigma, bei dem mehrere KI-Agenten autonom zusammenarbeiten, um komplexe, mehrstufige Ziele zu erreichen. Während ein KI-Agent für eine spezifische, klar umrissene Aufgabe konzipiert ist, sind agentische KI-Systeme darauf ausgelegt, komplexe Probleme zu bewältigen, die Koordination, Planung und das Zusammenspiel mehrerer spezialisierter Agenten erfordern. Das ist ein bedeutender Sprung in Sachen Leistungsfähigkeit und Komplexität.
Um den Unterschied zu verdeutlichen, erweitern wir unser Reisebuchungsbeispiel: Ein einfacher KI-Agent könnte einen Flug nach Ihren Vorgaben buchen. Doch wie sieht es aus, wenn Sie international reisen und ein Visum brauchen? Oder wenn Sie Transfer, Unterkunft und die Gültigkeit Ihres Reisepasses organisieren müssen? Das sind miteinander verknüpfte Aufgaben, die verschiedene Fachkenntnisse und Zugriffe auf unterschiedliche Systeme erfordern. An dieser Stelle glänzt agentische KI. In einem agentischen KI-System gibt es zum Beispiel einen Flugbuchungsagenten, der auf Flüge spezialisiert ist, einen Immigrationsagenten, der Visabestimmungen und Zulässigkeit prüft, einen Hotelbuchungsagenten für Unterkünfte und einen Transportagenten für Transfer oder Mietwagen. Diese Agenten arbeiten nicht isoliert, sondern stimmen sich untereinander ab, teilen Informationen und treffen Entscheidungen auf Basis der Ergebnisse anderer Agenten.
So könnte das praktisch aussehen: Sie sagen dem System „Ich möchte im Mai für eine 7-tägige Reise nach Neu-Delhi reisen. Es soll an allen Tagen sonnig sein, mein Flugbudget liegt unter 1.600 Dollar, und ich bevorzuge Direktflüge.“ Die Orchestrierungsschicht des Systems nimmt die Anfrage entgegen und zerlegt sie in Unteraufgaben. Zuerst fragt sie den Wetteragenten, um sieben aufeinanderfolgende Tage im Mai mit Sonnenschein zu identifizieren. Sind die Daten gefunden, beauftragt sie den Flugbuchungsagenten, Flüge für genau diese Tage nach Ihren Vorgaben zu suchen. Parallel prüft der Immigrationsagent Ihren Visastatus für Indien. Stellt der Immigration-Agent fest, dass Ihr Visum abgelaufen ist, schlägt das System Alarm und beauftragt den Visabeantrag-Agenten, den Visumantrag zu starten, bevor der Flug gebucht wird. Erst wenn die Visafrage geklärt ist, bucht das System den Flug. Zusätzlich kann das System proaktiv Hotels und Transferoptionen vorschlagen – also Mehrwert bieten, den Sie nicht explizit angefragt haben.
Dieses Beispiel verdeutlicht einige Schlüsselfunktionen agentischer KI-Systeme: Erstens führen sie mehrstufige Schlussfolgerungen aus – das System erledigt nicht nur eine Aufgabe, sondern arbeitet eine komplexe Abfolge voneinander abhängiger Aufgaben ab. Zweitens ist mehrstufige Planung erforderlich – das System bestimmt die optimale Reihenfolge und Abhängigkeiten der Aufgaben. Drittens zeigen sie autonome Entscheidungsfindung – Agenten entscheiden, welche anderen Agenten sie aufrufen, wie sie mit Konflikten oder Fehlern umgehen und wie es bei unerwarteten Situationen weitergeht. Viertens können sie mehrere Agenten koordinieren – das System orchestriert Kommunikation und Informationsaustausch zwischen verschiedenen spezialisierten Agenten. Und fünftens arbeiten sie auf komplexe Ziele hin – statt einfacher, klar umrissener Aufgaben bewältigen agentische KI-Systeme anspruchsvolle Ziele, die ausgefeilte Schlussfolgerungen und Koordination erfordern.
Um das Verständnis zu festigen, vergleichen wir die drei Paradigmen in verschiedenen Dimensionen:
| Aspekt | Generative KI | KI-Agent | Agentische KI |
|---|---|---|---|
| Hauptfunktion | Inhalte anhand von Mustern generieren | Spezifische Aufgaben autonom erledigen | Komplexe Ziele durch Multi-Agenten-Koordination erreichen |
| Interaktionsmodell | Frage → Antwort | Anfrage → Aktion | Komplexes Ziel → Mehrstufige Ausführung |
| Tool-Nutzung | Optional (Websuche, Plugins) | Erforderlich (APIs, Integrationen) | Essenziell (mehrere spezialisierte Tools) |
| Entscheidungsfindung | Musterbasierte Vorhersage | Autonom im definierten Rahmen | Autonom mit Agenten-Koordination |
| Aufgabentiefe | Einfach bis moderat | Eng umrissen, spezifisch | Komplex, facettenreich |
| Speicherbedarf | Minimal (Kontextfenster) | Mittel (Aufgabenstatus, Nutzerpräferenzen) | Hoch (Multi-Agenten-Status, Abhängigkeiten) |
| Echtzeitinformationen | Begrenzt (Wissens-Cutoff) | Vollständig via APIs | Vollständig über mehrere integrierte Systeme |
| Autonomiestufe | Niedrig (antwortet auf Anfragen) | Mittel (führt definierte Aufgaben aus) | Hoch (plant und koordiniert komplexe Workflows) |
| Anzahl der Agenten | Einzelnes LLM | Einzelner Agent | Mehrere spezialisierte Agenten |
| Anwendungsfälle | Inhaltserstellung, Q&A, Analyse | Buchungen, Terminplanung, Datenabruf | Mitarbeitereinführung, komplexe Workflows, Multi-System-Orchestrierung |
Die theoretische Betrachtung der agentischen KI wird durch verfügbare Tools und Frameworks praxisnah. Mehrere Plattformen erleichtern die Entwicklung von KI-Agenten und agentischen Systemen. LangGraph ist ein beliebtes Framework, das einen strukturierten Ansatz bietet, um KI-Agenten mit Speicher, Tool-Integration und Human-in-the-Loop-Fähigkeiten zu bauen. N8N ist eine visuelle Workflow-Automatisierungsplattform, mit der Sie komplexe Workflows durch das Verbinden verschiedener Dienste und KI-Modelle ohne umfangreiche Programmierung erstellen können. Agno bietet weitere Abstraktionen für den Aufbau von Multi-Agenten-Systemen unterschiedlicher Komplexität.
Bei der Betrachtung eines agentischen KI-Systems, das mit diesen Tools gebaut wurde, fällt auf, dass generative KI (insbesondere LLMs) stets ein zentrales Element bleibt. Das LLM wird nicht ersetzt, sondern als Schlussfolgerungsmaschine in ein größeres System integriert. In einem N8N-Workflow-Diagramm sehen Sie beispielsweise ein Gemini-LLM-Modell, das mit diversen APIs, Datenbanken und anderen Diensten verbunden ist. Das LLM verarbeitet Informationen und trifft Entscheidungen, während die Infrastruktur drumherum Tools bereitstellt, Status verwaltet und die Ausführung koordiniert. Das hierarchische Verhältnis ist wichtig: Generative KI ist Teil von KI-Agenten, und KI-Agenten sind wiederum Komponenten agentischer KI-Systeme. Jede Ebene baut auf der darunterliegenden auf und erweitert deren Möglichkeiten.
Am wertvollsten wird das Verständnis dieser Konzepte bei realen Anwendungen. Ein einfacher KI-Agent könnte als Kundenservice-Chatbot dienen, der den Bestellstatus abruft, Rückgaben bearbeitet und häufig gestellte Fragen beantwortet. Er hat Zugriff auf Ihr Bestellmanagement-System und Ihre Kundendatenbank, kann Informationen abrufen und Aktionen wie Rückerstattungen oder Terminvereinbarungen ausführen. Der Agent bewegt sich in einem klar definierten Rahmen – er weiß, was er kann und was nicht, und leitet an menschliche Mitarbeiter weiter, wenn er auf Situationen stößt, die seine Fähigkeiten überschreiten.
Ein fortschrittliches agentisches KI-System könnte das Onboarding neuer Mitarbeiter übernehmen. Wenn ein neuer Mitarbeiter eintritt, erhält das System dessen Daten und orchestriert einen komplexen Workflow: Es ruft den HRMS-Agenten auf, um den Mitarbeiter im HR-System anzulegen, den E-Mail-Agenten für Willkommensnachrichten, den IT-Provisionierungsagenten für Benutzerkonten und Zugriffsrechte, den Facilities-Agenten für Arbeitsplatz und Parkplatz sowie den Manager-Benachrichtigungsagenten, um den Vorgesetzten zu informieren. Diese Agenten arbeiten parallel, wo möglich, und sequenziell, wo Abhängigkeiten bestehen. Das System behandelt Fehlerfälle – schlägt etwa die IT-Provisionierung fehl, wird erneut versucht oder an einen Administrator gemeldet. Es hält den Status über den gesamten Prozess hinweg, sodass bei einem Fehler nicht von vorne begonnen werden muss. Der gesamte Workflow läuft autonom ab, mit menschlicher Kontrolle an wichtigen Entscheidungspunkten.
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Es ist wichtig zu erkennen, dass der Übergang von Generativer KI über KI-Agenten zu agentischer KI kein binäres System ist, sondern ein Spektrum. Verschiedene Frameworks und Implementierungen definieren diese Konzepte unterschiedlich streng. Manche Praktiker unterscheiden agentische KI-Systeme in fünf Stufen, wobei Stufe 1 Agenten mit grundlegenden Tools und Anweisungen sind und höhere Stufen Wissensdatenbanken, Multi-Agenten-Koordination und immer ausgefeiltere Schlussfolgerungen hinzufügen. Entscheidend ist: Je weiter man auf diesem Spektrum voranschreitet, desto größer ist die Komplexität der Aufgaben, die bewältigt werden können, desto höher die Autonomie des Systems und desto anspruchsvoller die Schlussfolgerungs- und Planungsfähigkeiten.
Dieses Spektrum spiegelt auch die Praxis wider: Nicht jede Aufgabe erfordert ein vollwertiges agentisches System. Manche Probleme löst man am besten mit einfacher generativer KI. Andere profitieren von einem einzelnen KI-Agenten mit Toolzugriff. Wieder andere verlangen die volle Kraft der Multi-Agenten-Koordination. Die Kunst des KI-Systemdesigns besteht darin, das richtige Maß an Komplexität für das jeweilige Problem zu wählen. Ein übermäßig komplexes System verschwendet Ressourcen und erhöht die Fehleranfälligkeit; ein zu einfaches System liefert nicht die gewünschten Ergebnisse.
Mit wachsender Autonomie von KI-Systemen stellt sich eine wichtige Frage: Wie viel Autonomie ist sinnvoll? Sie können und sollten KI-Agenten nicht in allen Kontexten vollen Freiraum lassen. Beispielsweise würden Sie einem KI-Agenten nicht Ihre Bankzugangsdaten geben und ihn grenzenlos Transaktionen durchführen lassen. Ebenso wenig würden Sie ihn einstellen oder entlassen lassen, ohne dass ein Mensch überprüft. Deshalb beinhalten die meisten praktischen agentischen KI-Systeme Human-in-the-Loop-Mechanismen an kritischen Entscheidungspunkten.
Ein gut gestaltetes agentisches KI-System enthält Leitplanken und Kontrollmechanismen. Dazu gehören etwa die Notwendigkeit menschlicher Freigaben vor kritischen Aktionen, Ausgabenlimits oder Transaktionsschwellen, Audit-Logs aller Aktionen sowie Möglichkeiten, dass Menschen eingreifen oder Entscheidungen der Agenten übersteuern können. Ziel ist es, die Effizienz autonomer Systeme mit angemessener menschlicher Kontrolle zu verbinden. Dieses Gleichgewicht zwischen Autonomie und Kontrolle ist eine der größten Herausforderungen beim Einsatz agentischer KI-Systeme in realen Geschäftsumgebungen.
Der Ausblick ist klar: KI-Systeme werden immer anspruchsvoller – mit komplexeren Schlussfolgerungen, besserer Multi-Agenten-Koordination und tieferer Integration in Geschäftsprozesse. Das bedeutet jedoch nicht, dass einfache KI-Formen überflüssig werden. Generative KI bleibt wertvoll für Inhaltserstellung, Analyse und Fragenbeantwortung. KI-Agenten werden weiterhin spezifische, klar umrissene Aufgaben effizient übernehmen. Agentische KI wird zunehmend komplexe, facettenreiche Geschäftsherausforderungen bewältigen. Entscheidend ist, zu wissen, welches Werkzeug für welches Problem geeignet ist.
Erfolgreiche Unternehmen werden diejenigen sein, die diese Unterschiede verstehen und Lösungen so gestalten, dass sie die verschiedenen Paradigmen sinnvoll kombinieren. Eine Kundenservice-Plattform kann generative KI für die Initialantwort nutzen, KI-Agenten für Aufgaben wie Bestellabfragen oder Rückgaben und agentische KI für komplexe Fälle wie Streitbeilegungen, die Koordination zwischen mehreren Systemen und Entscheidern erfordern. Dieser mehrschichtige Ansatz maximiert die Vorteile jedes Paradigmas und vermeidet die Nachteile von Über- oder Unterkomplexität.
Der Wandel von Generativer KI über KI-Agenten hin zu agentischer KI steht für eine Entwicklung in Sachen Leistungsfähigkeit, Autonomie und Komplexität. Generative KI-Systeme sind hervorragend darin, Inhalte zu erstellen und Fragen anhand erlernter Muster zu beantworten, sind aber durch Wissens-Cutoff-Daten begrenzt und können keine realen Aktionen ausführen. KI-Agenten erweitern diese Basis durch Toolzugriff, Speicher und autonome Entscheidungsfindung und ermöglichen es, konkrete Aufgaben wie Flugbuchungen oder Informationsabruf zu erledigen. Agentische KI-Systeme markieren die nächste Stufe, indem sie mehrere spezialisierte Agenten orchestrieren, um komplexe, mehrstufige Ziele zu erreichen, die ausgefeilte Schlussfolgerungen, Planung und Koordination erfordern. Wer mit KI-Technologie arbeitet – sei es bei der Evaluierung von Lösungen, dem Bau von KI-Systemen oder beim alltäglichen Gebrauch –, sollte diese Unterschiede kennen, um Potenziale und Grenzen der eingesetzten KI-Tools richtig einzuschätzen. Da diese Technologien durch Plattformen wie FlowHunt immer zugänglicher werden, wird die Fähigkeit, passende KI-Lösungen zu entwerfen und umzusetzen, branchenübergreifend zu einer immer wertvolleren Kompetenz.
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Generative KI konzentriert sich auf das Erstellen neuer Inhalte (Text, Bilder, Videos) anhand erlernter Muster, während KI-Agenten Maßnahmen ergreifen, um bestimmte Aufgaben mithilfe von Tools, Speicher und autonomer Entscheidungsfindung zu erledigen. Generative KI beantwortet Fragen; KI-Agenten führen Aktionen aus.
Nein. KI-Agenten basieren auf großen Sprachmodellen (die generative KI-Komponenten sind). Das LLM fungiert als 'Gehirn' des Agenten, während Tools und Wissensdatenbanken seine Fähigkeiten zur Ausführung von Aktionen erweitern.
Agentische KI ist ein System, in dem ein oder mehrere KI-Agenten autonom an komplexen, mehrstufigen Aufgaben arbeiten. Während ein einzelner KI-Agent eng gefasste, spezifische Aufgaben übernimmt, können agentische KI-Systeme mehrere Agenten koordinieren, mehrstufige Schlussfolgerungen ziehen und komplexe Ziele mit Planung und Koordination bewältigen.
Beliebte Frameworks und Tools sind LangGraph, N8N, Agno und andere. Diese Plattformen bieten die Infrastruktur, um KI-Agenten mit Toolzugriff, Speicherverwaltung und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten zu erstellen.
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