Einordnung:
Wir haben uns gerade erst an die wortgewandten KI-Assistenten wie ChatGPT gewöhnt. Doch die nächste Evolutionsstufe der Künstlichen Intelligenz steht bereits vor der Tür – und sie redet nicht nur, sie handelt. „Agentic AI“ markiert den Übergang von passiven Wissensdatenbanken zu autonomen Akteuren. Wenn diese „Agenten“ dann noch anfangen, in Teams zusammenzuarbeiten, stehen wir vor einem fundamentalen Wandel in der Art und Weise, wie digitale Arbeit erledigt wird.
Die letzten zwei Jahre waren geprägt vom Staunen darüber, was KI generieren kann: Texte, Bilder, Code. Doch bei aller Faszination bleibt ein grundlegendes Limit: Die aktuellen Large Language Models (LLMs) sind reaktive Werkzeuge. Sie warten auf unseren Prompt, liefern eine Antwort und warten erneut. Sie sind brillante Berater, aber keine eigenständigen Macher.
Genau hier setzt der nächste Paradigmenwechsel an, der unter dem Begriff Agentic AI (Agentische KI) Fahrt aufnimmt. Es ist der Schritt vom „Denken“ zum „Handeln“.
Was macht eine KI zum „Agenten“?
Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur Informationen verarbeitet, sondern ein übergeordnetes Ziel verfolgt und die notwendigen Schritte dorthin selbstständig plant und ausführt.
Der entscheidende Unterschied liegt in der Autonomie und der Fähigkeit zur Werkzeugnutzung. Ein herkömmliches LLM kann Ihnen erklären, wie man einen Flug bucht. Ein KI-Agent hingegen nimmt den Auftrag „Buche mir einen Flug nach London für die Konferenz nächste Woche, unter 500 Euro, Fensterplatz“ entgegen und legt los.
Er wird nicht nur eine API für Flugdaten abfragen. Er wird Ihren Kalender prüfen, um Konflikte zu vermeiden. Er wird Präferenzen aus früheren Buchungen berücksichtigen, die Buchung auf der Webseite der Airline durchführen und den Termin final in Ihren Kalender eintragen. Der Mensch ist nicht mehr der Mikromanager jedes einzelnen Klicks, sondern der Auftraggeber.
Die Kraft der Vielen: Multi-Agenten-Systeme (MAS)
Wenn ein einzelner Agent schon beeindruckend ist, wird das Potenzial potenziert, wenn Agenten anfangen, zusammenzuarbeiten. Hier betreten wir das Feld der Multi-Agenten-Systeme.
Komplexe Probleme lassen sich selten von einem einzigen Generalisten lösen – das gilt für Menschen wie für KIs. In einem Multi-Agenten-System werden verschiedene KIs mit spezifischen Rollen und Fähigkeiten ausgestattet. Sie kommunizieren untereinander, debattieren Lösungswege, teilen Aufgaben auf und kontrollieren sich gegenseitig.
Man kann sich das wie eine digitale Abteilung in einem Unternehmen vorstellen:
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Agent A (Der Planer): Zerlegt ein großes Problem in Teilaufgaben.
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Agent B (Der Spezialist): Führt eine spezifische Aufgabe aus (z.B. Recherche oder Coden).
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Agent C (Der Kritiker): Überprüft die Arbeit von Agent B auf Fehler und gibt Feedback.
Dieser interne Dialog findet ohne menschliches Zutun statt. Der Mensch sieht nur das finale Ergebnis oder wird konsultiert, wenn das Agenten-Team in eine Sackgasse gerät.
Impact: „AI eats Software“
Nirgendwo wird dieser Wandel derzeit deutlicher als in der Softwareentwicklung. Die Branche, die die Automatisierung erfunden hat, wird nun selbst radikal automatisiert.
Waren Tools wie GitHub Copilot bisher „nur“ intelligente Autovervollständigung für Programmierer, übernehmen nun autonome Entwickler-Agenten (wie das viel diskutierte „Devin“ oder Open-Source-Alternativen) ganze Projekte.
In einem Multi-Agenten-Setup für Softwareentwicklung könnte ein Agent den Code schreiben, ein zweiter Agent schreibt parallel dazu die Tests, ein dritter versucht aktiv, Sicherheitslücken zu finden, und ein vierter dokumentiert alles. Das Ergebnis ist eine massive Produktivitätssteigerung. Software kann schneller, günstiger und potenziell robuster gebaut werden, weil die KI-Agenten nicht müde werden, ihren eigenen Code immer wieder zu prüfen. Der Satz „Software is eating the world“ wird zu „AI is eating Software“.
Gesellschaft im Wandel: Vom Ausführer zum Orchestrator
Für die Arbeitswelt bedeutet der Aufstieg von Agentic AI eine signifikante Verschiebung der menschlichen Rolle. Wir bewegen uns weg von der Ausführung hin zur Orchestrierung.
Die Kernkompetenz der Zukunft wird weniger darin liegen, eine spezifische Aufgabe perfekt manuell zu erledigen, sondern darin, Ziele klar zu definieren, die richtigen Agenten-Teams zusammenzustellen und deren Ergebnisse kritisch zu bewerten. Der Mensch wird zum Manager einer synthetischen Belegschaft.
Dies bringt enorme Chancen zur Entlastung von repetitiver kognitiver Arbeit mit sich, wirft aber auch neue Fragen auf: Wie viel Autonomie gestehen wir diesen Systemen zu? Wie stellen wir sicher, dass Agenten-Teams nicht in eine Richtung laufen, die ethisch fragwürdig oder schlicht falsch ist, wenn wir den Zwischenprozess nicht mehr überwachen?
Die Ära der Agentic AI bedeutet, dass wir lernen müssen, Verantwortung zu delegieren, ohne die Kontrolle zu verlieren. Es ist der Schritt von der Nutzung eines Werkzeugs zur Führung von digitalen Kollegen.
