Glossar
Was ist Agentic AI?
Kurz erklärt
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur einzelne Antworten erzeugen, sondern ein Ziel über mehrere Schritte eigenständig verfolgen. Sie planen, nutzen Werkzeuge und passen ihr Vorgehen anhand von Zwischenergebnissen an.
Agentic AI ist ein Sammelbegriff für einen Ansatz, kein einzelnes Produkt. Gemeint sind Systeme, die Aufgaben mit mehreren Schritten weitgehend selbst organisieren. Der Eintrag erklärt die Idee und zeigt, wo sie sich von anderer KI unterscheidet.
Was bedeutet Agentic AI?
Agentic AI beschreibt KI, die handelt statt nur zu antworten. Ein System erhält ein Ziel, zerlegt es in Teilaufgaben und führt diese mit Werkzeugen aus, bis ein Ergebnis vorliegt.
Die einzelne Einheit eines solchen Systems ist der KI-Agent. Agentic AI meint das übergeordnete Vorgehen, oft mit mehreren Agenten, die zusammenarbeiten oder sich Aufgaben teilen.
Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI und generativer KI?
Generative KI erzeugt Inhalte wie Texte oder Bilder auf eine einzelne Eingabe hin. Agentic AI nutzt diese Fähigkeit als Baustein und ergänzt sie um Planung, Gedächtnis und Werkzeugzugriff.
| Aspekt | Generative KI | Agentic AI |
|---|---|---|
| Ergebnis | Text, Bild oder Code | abgeschlossene Aufgabe |
| Ablauf | eine Eingabe, eine Ausgabe | mehrere Schritte in einer Schleife |
| Zugriff | auf das Modell beschränkt | auf Programme und Daten |
| Kontrolle | Mensch prüft jede Ausgabe | Mensch prüft an Freigabepunkten |
Woraus besteht ein agentisches System?
Die Grundbausteine sind ein Sprachmodell, Werkzeuge, ein Speicher für Zwischenstände und eine Steuerungslogik. Für die Anbindung der Werkzeuge hat sich das Model Context Protocol als offener Standard etabliert. Hinzu kommen Regeln, was der Agent darf und wann er einen Menschen einbinden muss.
Wo liegen die Grenzen von Agentic AI?
Sprachmodelle können Fehler machen, und mit jedem Schritt kann sich ein Fehler fortpflanzen. Je mehr Freiheit ein System hat, desto wichtiger werden Protokolle, Berechtigungen und Freigaben.
Anthropic empfiehlt in seiner Fachbeschreibung, mit der einfachsten Lösung zu beginnen und Agenten nur dort einzusetzen, wo feste Abläufe nicht ausreichen. Auch regulatorisch ist Sorgfalt nötig, etwa im Datenschutz und nach dem EU AI Act.