Ihr vollständiger Leitfaden für KI-Agenten

Wenn Sie überall von KI-Agenten hören, aber immer noch nicht wissen, was sie eigentlich sind, sind Sie nicht allein. Der Bereich der KI-Agenten entwickelt sich so schnell, dass selbst Experten mit klaren Definitionen zu kämpfen haben. In diesem umfassenden Leitfaden finden Sie alles, was Sie über KI-Agenten wissen müssen, von grundlegenden Konzepten bis hin zur Erstellung Ihrer eigenen Workflows.

Was sind KI-Agenten

Die größte Herausforderung beim Verständnis von KI-Agenten besteht darin, dass sich die Definition ständig weiterentwickelt. Das Gebiet ist so neu, dass die Leute immer noch dabei sind, die Grundlagen herauszufinden.

Der einfachste Weg, KI-Agenten zu verstehen, besteht darin, zuerst zu verstehen, was sie NICHT sind. Ein KI-Agent bittet die KI nicht einfach, auf einmal etwas für Sie zu tun — das nennt man One-Shot-Prompting. Wenn Sie ChatGPT beispielsweise bitten, „einen Aufsatz über Thema X von Anfang bis Ende zu schreiben“, erhalten Sie eine Antwort, die jedoch wahrscheinlich vage und allgemein gehalten ist.

Ein agentischer Arbeitsablauf unterteilt die Aufgaben in Schritte: zuerst eine Gliederung schreiben, Recherchen durchführen, einen ersten Entwurf erstellen, auf der Grundlage von Analysen überarbeiten und diesen Zyklus fortsetzen, bis das gewünschte Ergebnis erzielt wird. Arbeitsabläufe ohne Agenten sind linear (von Anfang bis Ende), während agentische Workflows zirkulär und iterativ sind.

Die nächste Stufe sind wirklich autonome KI-Agenten — Systeme, die eigenständig Schritte festlegen, Tools auswählen und Aufgaben ohne menschliche Anleitung erledigen können. Obwohl dies das ultimative Ziel ist, konzentriert sich die aktuelle Technologie auf agentische Arbeitsabläufe mit einigen autonomen Komponenten, aber nicht auf vollständige Unabhängigkeit.

Die vier zentralen Designmuster von Agentic

Laut dem KI-Experten Andrew Ng gibt es vier allgemein anerkannte agentische Designmuster. Erinnern Sie sich mit dieser Mnemonik an sie: „Red Turtles Paint Murals“ (Reflexion, Werkzeuggebrauch, Planung, Multi-Agents).

Bei der Reflexion wird die KI gebeten, ihre eigenen Ergebnisse sorgfältig zu überprüfen. Anstatt die erste Antwort zu akzeptieren, fordern Sie die KI auf, ihre Arbeit auf Richtigkeit, Stil und Effizienz zu überprüfen. Dadurch entsteht ein Kreislauf zur Selbstverbesserung, in dem die KI ihre eigenen Fehler erkennen und korrigieren kann.

Tool Use ermöglicht der KI den Zugriff auf externe Funktionen. Anstatt sich ausschließlich auf Trainingsdaten zu verlassen, kann KI das Internet durchsuchen, Code ausführen, auf Kalender zugreifen oder Berechnungen durchführen. Zum Beispiel wird die Frage, „welche Kaffeemaschine laut Rezensenten die beste ist“, viel genauer, wenn die KI tatsächlich nach echten Bewertungen suchen und diese zusammenstellen kann.

Planung und Argumentation ermöglichen es der KI, komplexe Aufgaben in Schritte zu unterteilen und die erforderlichen Tools zu ermitteln. Wenn die KI gebeten wird, ein Bild mit bestimmten Posen zu generieren und es dann mit der Stimme zu beschreiben, kann sie die Reihenfolge planen: das Referenzbild analysieren, das neue Bild generieren, in eine Textbeschreibung umwandeln und schließlich in Sprache umwandeln.

Multi-Agentensysteme verwenden mehrere spezialisierte KI-Modelle, die zusammenarbeiten, ähnlich wie menschliche Teams. Untersuchungen zeigen, dass dieser Ansatz oft zu besseren Ergebnissen führt, als eine KI zu bitten, alles zu erledigen.

Grundlegendes zu Entwurfsmustern für mehrere Agenten

Multiagentensysteme stellen den Ort dar, an dem ein Großteil der Innovationen stattfindet. Ein einziger KI-Agent besteht aus vier Hauptkomponenten (denken Sie daran: Tired Alpacas Mix Tea — Aufgabe, Antwort, Modell, Tools).

Ein Reiseplaner-Agent könnte beispielsweise Folgendes haben:
- Aufgabe: Planen Sie eine 3-tägige Tokio-Reise mit kleinem Budget
- Antwort: Detaillierte Reiseroute mit Kosten und Buchungen
- Modell: Claude oder GPT-4
- Tools: Google Maps, Skyscanner, Booking.com

Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten, entstehen mehrere Entwurfsmuster:

Sequential Pattern funktioniert wie eine Montagelinie. Bei der Dokumentenverarbeitung kann ein Agent zum Extrahieren von Text, ein anderer zum Zusammenfassen, ein dritter zur Identifizierung von Aktionspunkten und ein vierter zum Speichern von Daten verwendet werden.

Das hierarchische Muster verwendet einen Manager-Agenten, der spezialisierte Unteragenten beaufsichtigt. Für die Geschäftsberichterstattung könnte ein Manager Agenten koordinieren, die Markttrends, die Kundenstimmung und interne Kennzahlen überwachen.

Hybride Systeme kombinieren Sie sequentielle und hierarchische Strukturen. Autonome Fahrzeuge nutzen eine Routenplanung auf oberster Ebene, bei der die Unteragenten die Sensoren, die Kollisionsvermeidung und die Straßenanalyse handhaben — und das alles mit kontinuierlichen Feedback-Schleifen.

Parallele Systeme verfügen über Agenten, die unabhängig voneinander an verschiedenen Komponenten gleichzeitig arbeiten, was bei umfangreichen Datenanalysen üblich ist.

Asynchrone Systeme lassen Sie Agenten Aufgaben unabhängig voneinander zu unterschiedlichen Zeiten ausführen. Cybersicherheitssysteme verfügen möglicherweise über Agenten, die den Netzwerkverkehr, Nutzungsmuster und Stichproben überwachen, wobei jeder von ihnen Anomalien meldet, sobald sie auftreten.

Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten ohne Code

Mit Tools wie n8n können Sie leistungsstarke KI-Agenten erstellen, ohne programmieren zu müssen. So erstellen Sie einen auf Telegram basierenden KI-Assistenten, der Ihren Kalender verwaltet:

Der Workflow beginnt mit einem Telegram-Trigger, wenn Sie dem Bot eine Nachricht senden. Ein Switch verarbeitet sowohl Text- als auch Spracheingaben — Sprachnachrichten werden zuerst von OpenAI transkribiert. Der KI-Kernagent hat:
- Aufgabe: Hilf dabei, tägliche Aufgaben zu priorisieren
- Antwort: Priorisierte Aufgabenliste mit Kalenderplanung
- Modell: GPT-4 mini (anpassbar)
- Tools: Google Calendar Lese-/Schreibzugriff

Der Bot kann auf Fragen wie „Was muss ich heute tun?“ antworten indem Sie Ihren Kalender überprüfen, bestehende Verpflichtungen auflisten, nach anderen Prioritäten fragen und dann nach Bedarf einen priorisierten Zeitplan mit neuen Kalenderereignissen erstellen.

Dieser einfache Single-Agent-Workflow demonstriert die Leistungsfähigkeit von Agentensystemen — und das völlig ohne Code.

Möglichkeiten im Bereich der KI-Agenten

Die größte Erkenntnis für Unternehmer stammt von Y Combinator: Für jedes Software-as-a-Service (SaaS) -Unternehmen wird es ein entsprechendes KI-Agentenunternehmen geben. Das bedeutet, dass Sie sich erfolgreiche SaaS-Unternehmen wie Adobe, Salesforce, Shopify oder Canva ansehen und sich ihre Äquivalente mit KI-Agenten vorstellen können.

Anstelle herkömmlicher Softwareschnittstellen würden diese KI-Agenten Anfragen in natürlicher Sprache verstehen und komplexe Workflows automatisch abwickeln. Die Chance ist riesig — jedes SaaS-Einhorn steht für ein potenzielles Einhorn für KI-Agenten.

Aktuelle KI-Agenten zeichnen sich durch Forschungsunterstützung, Inhaltserstellung, Softwareentwicklung und persönliche Unterstützung aus. Wenn sich die Technologie verbessert, werden wir sehen, dass Agenten immer komplexere Geschäftsprozesse abwickeln.

Erste Schritte mit AI Agents

KI-Agenten verlassen sich in hohem Maße auf zeitnahes Engineering, was es zu einer der Fähigkeiten mit dem höchsten ROI macht, die Sie entwickeln können. Ganz gleich, ob Sie einfache Workflows oder komplexe Systeme mit mehreren Agenten erstellen, eine klare Kommunikation mit KI ist unerlässlich.

Identifizieren Sie zunächst sich wiederholende Aufgaben in Ihrer Arbeit oder Ihrem Unternehmen, die mehrere Schritte umfassen. Dies sind perfekte Kandidaten für agentische Workflows. Beginnen Sie mit einfachen sequentiellen Mustern, bevor Sie zu komplexeren hierarchischen oder hybriden Systemen übergehen.

Das Feld entwickelt sich rasant, aber die Kernprinzipien der Aufschlüsselung von Aufgaben, der Einsatz spezialisierter Tools und der iterativen Verbesserung werden für ein erfolgreiches KI-Agentendesign von grundlegender Bedeutung bleiben.