Jenseits des Chatbots: Was sind AI Agents und warum werden sie unsere Arbeitsweise wirklich verändern?

Wir alle haben in den letzten Jahren die beeindruckende Leistungsfähigkeit von Generative AI und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder Gemini erlebt. Sie können Texte verfassen, Ideen entwickeln, Code schreiben und komplexe Fragen beantworten. Sie sind wie ein extrem fähiger Praktikant, dem man eine Rechercheaufgabe gibt und einen brillanten Bericht zurückbekommt.

Aber was, wenn dieser Praktikant nicht nur den Bericht schreibt, sondern danach auch selbstständig die Meetings plant, die E-Mails versendet und die nächsten Schritte einleitet? Genau hier betreten AI Agents die Bühne.

Was sind AI Agents? Der Schritt vom Denken zum Handeln

Ein AI Agent ist, vereinfacht gesagt, ein KI-System, das ein übergeordnetes Ziel versteht und autonom einen Plan aus mehreren Schritten erstellen und ausführen kann, um dieses Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen LLM, das auf eine Eingabe (Prompt) mit einer Ausgabe (Antwort) reagiert, kann ein Agent proaktiv handeln.

Die Schlüsselkomponenten eines Agents sind:

• Ein Kern-LLM (das „Gehirn“): Das für das Denken, Planen und die Sprachverarbeitung zuständig ist.
• Zugang zu „Tools“: Das ist der entscheidende Unterschied! Ein Agent kann auf externe Werkzeuge wie APIs (Programmierschnittstellen), Datenbanken, lokale Dateien oder auch andere KI-Modelle zugreifen.
• Planungs- und Ausführungsfähigkeit: Der Agent zerlegt ein großes Ziel in kleine, ausführbare Schritte und nutzt seine Tools, um diese Schritte abzuarbeiten.

AI Agent vs. Generative AI: Ein klarer Unterschied

Merkmal	Herkömmliche Generative AI (z.B. ChatGPT)	AI Agent
Aufgabe	Reagiert auf einen Prompt und generiert eine Antwort.	Versteht ein Ziel und führt aktiv Aufgaben aus.
Fähigkeit	Informieren, Zusammenfassen, Kreieren von Inhalten.	Planen, Handeln, Interagieren mit Systemen.
Aktionsradius	Limitiert auf die Chat-Oberfläche.	Kann externe Systeme (Kalender, E-Mails, etc.) nutzen.
Analogie	Ein brillanter Rechercheur.	Ein proaktiver persönlicher Assistent.

Um das Ganze greifbarer zu machen, werfen wir einen Blick auf einen einfachen AI Agenten, den wir bei Avisa Solutions mit der Automatisierungsplattform n8n (n8n.io) erstellt haben.

Ein praktisches Beispiel: Unser Kalender-Agent mit n8n

Das Ziel für diesen Agenten könnte lauten: „Wann findet mein nächster Termin statt?“ oder „Finde mir den nächstmöglichen freien Termin für ein 60-minütiges Meeting unter Berücksichtigung meines beruflichen UND privaten Kalenders.“

Ein herkömmliches LLM könnte hier nur raten. Unser AI Agent hingegen führt folgende Aktionen durch:

1. Plan: Er erkennt, dass er zwei verschiedene Kalender prüfen muss.
2. Tool-Nutzung: Er nutzt das „Google Calendar“-Tool, um zuerst alle Termine aus Kalender A abzurufen.
3. Tool-Nutzung: Er nutzt dasselbe Tool erneut, um alle Termine aus Kalender B abzurufen.
4. Denken: Er gleicht die Termine ab, identifiziert die Lücken, die groß genug für 60 Minuten sind, und gibt den nächstmöglichen Slot als Antwort aus.

Dieser Agent handelt also, indem er aktiv auf externe Systeme zugreift, um eine Aufgabe zu lösen.

Die Vor- und Nachteile von AI Agents

Vorteile:

• Automatisierung komplexer Aufgaben: Mehrstufige Prozesse, die bisher menschliche Koordination erforderten, können automatisiert werden.
• Enorme Effizienzsteigerung: Agents können Aufgaben im Hintergrund erledigen und so wertvolle Zeit für strategische Tätigkeiten freimachen.
• Proaktivität: Sie können so konfiguriert werden, dass sie auf bestimmte Ereignisse reagieren und selbstständig Aktionen einleiten.

Nachteile:

• Komplexität & Kosten: Die Einrichtung und Wartung von Agents erfordert technisches Know-how.
• Sicherheitsrisiken: Einem Agenten Zugang zu sensiblen Systemen (E-Mails, Datenbanken) zu gewähren, birgt Risiken und erfordert robuste Sicherheitskonzepte.
• Fehlerpotenzial: Wenn ein Agent „halluziniert“ oder eine Situation falsch interpretiert, kann das zu fehlerhaften Aktionen führen, was problematischer ist als eine falsche Textantwort.
• Ethik & Kontrolle: Wie viel Autonomie wollen wir einer KI gewähren? Die Frage der Kontrolle ist hier zentral.

Das Fenster zur Welt: Web-Suche für Agents

Eine der mächtigsten Erweiterungen für einen AI Agent ist der Zugriff auf das Internet. Dies wird meist über eine „Web Search“-API (z.B. von Google, Brave oder anderen Anbietern) realisiert. Damit kann der Agent seinen Wissenshorizont über die trainierten Daten hinaus erweitern, aktuelle Informationen recherchieren und diese in seine Entscheidungsfindung einfließen lassen. So kann er beispielsweise nach aktuellen Produktpreisen suchen, die neuesten Nachrichten zu einem Thema zusammenfassen oder die Öffnungszeiten eines Geschäfts prüfen, bevor er eine Reservierung vornimmt.

Fazit: Die Zukunft ist proaktiv

AI Agents markieren den Übergang von passiven Informationsgeneratoren zu aktiven, digitalen Mitarbeitern. Sie haben das Potenzial, die Effizienz in Unternehmen auf ein neues Level zu heben. Doch wie bei jeder mächtigen Technologie ist ein durchdachter und pragmatischer Ansatz entscheidend. Es geht nicht darum, um jeden Preis einen autonomen Agenten zu bauen, sondern darum, die richtige Technologie für das richtige Problem zu finden.

Bei Avisa Solutions helfen wir Ihnen, das Potenzial von AI Agents für Ihr Unternehmen zu bewerten und passgenaue, sichere und wertschöpfende Automatisierungslösungen zu entwickeln.