Künstliche Intelligenz und insbesondere KI-Agenten werden seit Jahren als die Zukunft der Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse gefeiert. Die Vorstellung, dass KI-Agenten eigenständig mit APIs kommunizieren und umfangreiche Aufgaben autonom erledigen, klingt äußerst vielversprechend. Doch in der Praxis stoßen wir weltweit auf eine ernüchternde Realität – die Kluft zwischen dem, was KI-Agenten versprechen, und dem, was sie tatsächlich leisten können, ist enorm. Dieses Phänomen wird oft als „Reality Gap“ bezeichnet, und es stellt eine der größten Herausforderungen bei der breiten Einführung agentischer KI-Technologien dar. Ein Blick hinter die Kulissen aktueller Entwicklungen, illustriert durch die Expertise von Zdenek „Z“ Nemec, dem Mitgründer und CTO von Superface, zeigt die Problematik detailliert auf und gibt zugleich Anhaltspunkte, wie man diese Kluft überwinden kann.
Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus realen Tests ist, dass selbst relativ einfache CRM-Aufgaben wie die Erstellung von Leads in Salesforce oder das Aktualisieren von Vertriebspipelines in HubSpot mit KI-Agenten häufig scheitern. Superface führte hierzu umfangreiche Benchmarks durch, die eine teilweise erschreckend niedrige Erfolgsrate offenbarten. Während einzelne Ausführungen dieser Aufgaben mit Erfolgschancen von 50 bis 60 Prozent durchaus realistisch sind, sanken die Raten bei wiederholten Aufgaben drastisch auf teilweise nur noch 10 bis 20 Prozent. Dies führt zu der bitteren Erkenntnis: KI-Agenten sind derzeit noch weit davon entfernt, zuverlässig in produktiven Geschäftsumgebungen eingesetzt zu werden. Diese grundsätzliche Zuverlässigkeitsproblematik ist kein kleines Hindernis, sondern ein fundamentaler Flaschenhals für die praktische Umsetzung von agentischer KI.
So verlockend es sein mag, eine einzelne, universelle KI-Instanz zu entwickeln, die sämtliche Aufgaben bewältigt, zeigt die Praxis, dass diese Komplexität für aktuelle Modelle oft zu groß ist. Vielversprechender ist deshalb ein Ansatz, der auf spezialisierte, enge Aufgabenfelder setzt. Das bedeutet, statt eine „Super-Agentin“ zu bauen, die alles kann, setzen Unternehmen immer öfter auf sogenannte „Spezialist-Agenten“, die auf bestimmte Geschäftsprozesse oder APIs optimiert sind. Diese eng fokussierten Agenten sind besser in der Lage, sich in komplexen Abläufen zurechtzufinden, da sie nicht mit einer Überfülle an API-Endpunkten oder zu vielen unterschiedlichen Anwendungsfällen gleichzeitig umgehen müssen. Zudem zeigt sich, dass die Anzahl der eingebundenen Tools und APIs eine kritische Größe darstellt.
KI-Modelle versagen häufig, wenn ihnen Hunderte von unterschiedlichen API-Endpunkten als Werkzeuge zur Verfügung gestellt werden, da sie dadurch überfordert werden und die Erfolgsquoten rapide sinken. Aus diesem Grund empfiehlt es sich, die Integration auf einen Kern von 10 bis 20 speziell ausgewählten APIs zu beschränken. So bleibt die Aufgabe überschaubar, und der Agent kann sich besser auf die relevanten Schnittstellen konzentrieren, um wiederum verlässlichere Ergebnisse zu liefern. Neben der technischen Dimension spielt auch die Kontextualisierung eine zentrale Rolle. Selbst vermeintlich einfache Anfragen wie „Buche mir einen Termin, wenn ich verfügbar bin“ erfordern vom Agenten ein tieferes Verständnis.
Er muss dabei Zeitzonen, Arbeitszeiten, vorhandene Kalenderkontexte und weitere Parameter berücksichtigen, bevor er die eigentliche API-Funktion zum Buchen einer Sitzung auslöst. Fehlende oder vergessene Kontextschritte sind häufig der Knackpunkt, an dem Agenten scheitern. Dies macht deutlich, dass die Planung und Vorbereitung von Abläufen und Kontextinformationen für den Erfolg von KI-Agenten entscheidend sind. Interessanterweise ist das Format der API-Dokumentation für moderne KI-Systeme weniger kritisch als bislang angenommen. Ob OpenAPI-Spezifikationen, Markdown- oder einfache HTML-Dokumentationen – solange die Dokumentation essenzielle Inhalte wie die Geschäftslogik, Authentifizierungsverfahren, Beziehungen zwischen Endpunkten und die Reihenfolge der notwendigen API-Aufrufe beschreibt, können KI-Modelle damit umgehen.
Der Fokus muss darauf liegen, genaue und präzise Informationen zur Funktionsweise und Abfolge von API-Calls bereitzustellen, um das Verständnis des Agenten für komplexe Operationen zu sichern. Die Gestaltung der APIs selbst sollte ebenfalls vor dem Hintergrund der Agentennutzung überdacht werden. Beispielsweise ist es wichtig, Antwortgrößen zu optimieren und den Empfang von Daten gezielt zu steuern. Technologien wie GraphQL, welche selektives Abrufen von Feldern ermöglichen, sind besonders wertvoll, da sie die Menge der verarbeiteten Daten reduzieren und so die Beschränkungen des Kontextfensters moderner Sprachmodelle berücksichtigen. Effiziente Datenströme verringern die Kosten und erhöhen die Geschwindigkeit, mit der Agenten arbeiten können.
Trotz aller technologischen Fortschritte bleiben essentielle Herausforderungen durch Authentifizierung, Ratenbegrenzungen, Fehlerbehandlung und die Komplexität realer Geschäftsregeln bestehen. Diese Aspekte sind bislang meist noch Aufgabe der Entwickler, die die Anbindungen zwischen Agenten und APIs betreuen. Neue Protokolle wie das Model Context Protocol (MCP), unterstützt durch Plattformen wie Zuplo, schaffen zwar eine einheitliche Transportschicht, lösen aber diese fundamentalen Probleme nicht automatisch. Dennoch vereinfachen sie das Management von Sicherheitsfragen, die korrekte Handhabung von API-Rate Limits und Fehlern und bieten Entwicklern ein robustes Fundament für die Integration agentischer Systeme. Der Weg zu funktionierenden und zuverlässigen KI-Agenten ist somit kein einfacher Sprung, sondern ein Schritt-für-Schritt-Prozess.
Er erfordert das konsequente Addressieren zahlreicher technischer und organisatorischer Details. Angefangen bei der gezielten Ausbildung der Sprachmodelle, über strategisches Prompting, die Gestaltung von APIs mit Blick auf Agenten-Nutzung bis hin zur Auswahl und Dokumentation der relevanten Werkzeuge. Nur Unternehmen und Entwickler, die diese Realität offen anerkennen und mit methodischem Engineering dagegensteuern, werden die Lücke zwischen Illusion und Wirklichkeit nachhaltig schließen können. Langfristig werden KI-Agenten nicht daran gemessen, ob sie einmal eine Aufgabe erfolgreich erledigen, sondern daran, ob sie dies hunderttausende Male am Tag konsistent und zuverlässig tun. Die Zukunft der agentischen KI liegt somit nicht im aufwändigen Vollcoverservice, sondern in fokussierten Speziallösungen, durchdachten Werkzeugen und einer ganzheitlichen Herangehensweise an Planung und Design.
Wer sich auf diese Prinzipien einlässt, wird in die Lage versetzt, KI-Agenten zu errichten, die echten geschäftlichen Mehrwert bieten und anspruchsvollen Produktionsbedingungen standhalten. So wird aus der derzeit vorherrschenden Ernüchterung die Chance einer neuen Phase der KI-Innovation, die weit über bloße Versprechungen hinausgeht.
