In der Welt der Künstlichen Intelligenz wird zunehmend zwischen zwei bedeutenden Konzepten unterschieden: den KI-Agenten und der agentischen KI. Beide Begriffe werden häufig synonym verwendet, doch sie repräsentieren unterschiedliche Paradigmen, die verschiedene architektonische Ansätze, Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten aufweisen. Mit dem raschen Fortschritt in Technologien wie Large Language Models (LLMs) und Large Image Models (LIMs) steigt auch die Bedeutung dieser Unterscheidung, um ein klareres Verständnis für die strategische Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen zu schaffen. KI-Agenten können als modulare Systeme definiert werden, die hauptsächlich auf eng spezialisierte Aufgaben ausgerichtet sind. Sie nutzen oft LLMs und LIMs zur Automatisierung spezifischer Prozesse, wie zum Beispiel die Verarbeitung von Kundenanfragen, das Planen von Terminen oder das Erstellen von Zusammenfassungen großer Datensätze.
Dabei basieren sie häufig auf einem Design, das auf Werkzeugintegration, ausgefeilter Prompt-Programmierung und verbesserten logischen Schlussfolgerungen aufbaut. Diese Systeme zeichnen sich durch ihre Struktur aus, bei der sie als einzelne Einheiten spezifische Aufgaben erfüllen und oft in isolierten Anwendungsfällen operieren. Im Gegensatz dazu repräsentiert agentische KI eine weiterentwickelte Richtung, die durch eine koordinierte Zusammenarbeit mehrerer Agenten, dynamische Aufgabenzerlegung und eine gestufte Autonomie geprägt ist. Agentische KI-Systeme verfügen über persistente Gedächtnisfunktionen und sind in der Lage, komplexe Operationen selbstständig zu organisieren und durchzuführen. Sie finden Anwendung in Bereichen wie der Automatisierung von Forschungsprozessen, der Koordination von Robotern in realen Umgebungen oder der Unterstützung bei medizinischen Entscheidungsfindungen.
Durch ihr mehrschichtiges Design ermöglichen sie flexible Interaktionen und eine kontinuierliche Optimierung ihrer Fähigkeiten über verschiedene Aufgaben und Situationen hinweg. Die Entwicklung dieser beiden Paradigmen kann als eine evolutionäre Abfolge betrachtet werden. Generative KI bildet dabei die Grundlage, auf der KI-Agenten durch verstärkte Integration von Werkzeugen und technische Verfeinerungen aufbauen. Agentische KI geht darüber hinaus, indem sie nicht nur einzelne Agenten mit klar definierten Aufgaben einsetzt, sondern deren Zusammenarbeit orchestriert und eine höhere Ebene der Autonomie sowie dynamische Anpassungsfähigkeit realisiert. Die Herausforderungen, denen sich beide Systeme gegenübersehen, sind vielschichtig und differieren je nach Paradigma.
KI-Agenten stoßen oft auf Probleme wie Halluzinationen oder fehlende Robustheit, welche die Zuverlässigkeit der Systeme einschränken können. Agentische KI hingegen muss sich mit emergentem Verhalten auseinandersetzen, das schwer vorhersehbar ist, sowie mit der Komplexität der Koordination zwischen den beteiligten Agenten. Problemfelder wie das Versagen bei der Zusammenarbeit oder die mangelnde Erklärbarkeit von Entscheidungen stellen wesentliche Hürden dar, die angegangen werden müssen, um die Systeme sicher und effizient zu gestalten. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen wurden verschiedene Lösungsansätze entwickelt. Bei KI-Agenten kommen häufig ReAct-Loops zum Einsatz, die eine Feedback-Schleife zwischen Aktionen und Reaktionen ermöglichen, sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG), die das Wissensmanagement durch externe Datenquellen verbessert.
Für agentische KI sind Orchestrierungsschichten entscheidend, um die Zusammenarbeit der Agenten zu koordinieren und kausale Modellierung, um komplexe Entscheidungsprozesse nachvollziehbar zu gestalten. Diese innovativen Methoden helfen dabei, die Stabilität, Skalierbarkeit und Transparenz der Systeme zu erhöhen. Die Anwendungsgebiete von KI-Agenten konzentrieren sich derzeit vor allem auf Automatisierungen in Bereichen wie Kundenservice, Terminplanung und Datenanalyse. Hier ermöglichen sie eine effektive und zuverlässige Verstärkung menschlicher Kapazitäten durch spezialisierte Tools, die Routineaufgaben übernehmen und so Effizienzsteigerungen erzielen. Agentische KI hingegen eröffnet neue Dimensionen in der Forschung, etwa durch selbstorganisierende Multi-Agenten-Systeme, oder in der Robotik, wo koordinierte autonome Plattformen komplexe Umgebungen meistern.
Auch im Gesundheitswesen gewinnen solche Systeme an Relevanz, indem sie auf Basis umfassender Datenanalysen klinische Entscheidungen unterstützen und so die Behandlungspraxis verbessern. In der Analyse der beiden Paradigmen wird deutlich, dass sie trotz ihrer Unterschiede miteinander verwoben sind und sich gegenseitig ergänzen können. KI-Agenten bieten einfache und zielgerichtete Lösungen für klar definierte Aufgaben, während agentische KI komplexere, adaptive und autonome Systeme ermöglicht. Die Zukunft der KI-Entwicklung wird daher wahrscheinlich von der Integration beider Ansätze geprägt sein, um vielseitige und robuste Systeme zu schaffen, die den Anforderungen moderner Anwendungen gerecht werden. Wichtig ist auch die Berücksichtigung ethischer und gesellschaftlicher Implikationen, die mit dem Einsatz dieser Technologien einhergehen.
