Autonome KI: Vollständiger Leitfaden zum Verständnis und Einsatz autonomer künstlicher Intelligenz

Autonome KI-Agenten sind dabei, Unternehmen umzugestalten. Sie kombinieren Autonomie, Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, mit denen herkömmliche Bots oder Workflows überfordert wären. Aber es bleiben Herausforderungen, von Integrationshürden bis hin zur Governance und Aufsicht. Wie können Unternehmen KI-Agenten effektiv einsetzen und gleichzeitig Daten schützen, das Vertrauen aufrechterhalten und unbeabsichtigte Folgen autonomer Entscheidungen verhindern?

KI-Agenten: Ein Leitfaden zum Verständnis und Einsatz autonomer künstlicher Intelligenz

KI-Agenten sind autonome Softwaresysteme, die künstliche Intelligenz nutzen, um ihre Umgebung wahrzunehmen, zu schlussfolgern, zu planen und komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Aufsicht auszuführen. Der flächendeckende Einsatz von autonomen KI-Agenten wird die Unternehmensautomatisierung revolutionieren.

Diese Agenten gehen weit über einfache Skripte oder regelbasierte Bots hinaus: Sie lernen, passen sich an, koordinieren und handeln (wie ihr Name schon sagt) eigenverantwortlich. Während die herkömmliche Automatisierung vordefinierte Schritte ausführt und Chatbots innerhalb fester Parameter reagieren, können KI-Agenten Workflows dynamisch durchlaufen, je nach Kontext verschiedene Wege einschlagen und auf unterschiedliche Eingaben reagieren. Dies stellt eine neue Arbeitsweise dar, bei der digitale Systeme nicht nur Befehle befolgen, sondern ihren eigenen Kurs zum Erreichen der gesetzten Ziele festlegen.

Der Wachstumskurs der KI-Agenten spiegelt das große Marktinteresse und die steigende Nachfrage wider. Laut einer PwC-Umfrage planen 88 % der Führungskräfte, ihre Budgets für KI in diesem Jahr zu erhöhen, was zum großen Teil auf die „agentische KI“ zurückzuführen ist, und 66 % der Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, berichten bereits von Produktivitätssteigerungen. Grand View Research prognostiziert, dass der weltweite Markt für KI-Agenten von etwa 5,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf über 50 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 anwachsen wird. Diese Zahlen machen deutlich, dass Unternehmen KI-Agenten nicht als experimentelle Kuriositäten, sondern als strategische Hebel betrachten.

Was ist ein KI-Agent? Definition und wesentliche Merkmale

KI-Agenten sind autonome Softwaresysteme, die so konzipiert sind, dass sie mit minimaler menschlicher Aufsicht arbeiten. Sie nehmen ihre Umgebung wahr, ziehen Rückschlüsse aus den ihnen zur Verfügung stehenden Daten, planen Strategien und handeln, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu einfachen Skripten oder Bots, die nur vordefinierte Anweisungen befolgen, passen sich KI-Agenten dynamisch an, wodurch sie sich gut für komplexe Unternehmensaufgaben eignen.

Zu ihren wichtigsten Fähigkeiten gehören:

• Autonomie: Sie funktionieren ohne schrittweise menschliche Anleitung.

• Reaktionsfähigkeit: Sie nehmen Veränderungen in ihrer Umgebung wahr und reagieren darauf.

• Proaktivität: Sie ergreifen die Initiative, um Ziele zu verfolgen, statt auf Auslöser zu warten.

• Lernfähigkeit: Sie verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit durch Feedback und neue Daten.

• Soziale Interaktion: Sie arbeiten mit anderen Systemen, Agenten oder Menschen zusammen, um Ziele zu erreichen.

Kernkomponenten, die diese Fähigkeiten ermöglichen, sind:

• LLM-Grundlage: Large Language Models (LLMs) liefern die Fähigkeit zum Schlussfolgern und Sprachgewandtheit.

• Tool-Integration: Der Zugriff auf APIs, Datenbanken und Unternehmenssysteme erweitert ihre Funktionalität.

• Gedächtnissysteme: Kurz- und Langzeitgedächtnis sorgen für Kontinuität und Kontextsensibilität.

• Zielgerichtetes Verhalten: Agenten treffen ihre Entscheidungen aufgrund expliziter, abstrakter Ziele.

Diese Kombination aus Autonomie, Anpassungsfähigkeit und Integration ermöglicht es KI-Agenten, Aufgaben zu übernehmen, die weit über die Möglichkeiten der herkömmlichen Automatisierung hinausgehen.

Funktionsweise von KI-Agenten: Architektur und Prozess

KI-Agenten folgen in der Regel einem iterativen Arbeitsablauf, der immer wieder dieselbe Schleife aus Zielsetzung, Informationsbeschaffung, Planung, Ausführung und Bewertung durchläuft. Hier ist ein vereinfachter Arbeitsablauf, um zu zeigen, wie das funktioniert:

1. Zielsetzung: Dem Agenten wird ein abstraktes Ziel vorgegeben (z. B. „Optimierung der Lagerbestände“ oder „Beantwortung von Kundenanfragen“).

2. Informationsbeschaffung: Der Agent fragt interne Systeme, externe APIs, Wissensdatenbanken oder Sensordaten ab, um die Situation in ihren Kontext zu setzen.

3. Aufgabenplanung: Auf der Grundlage seines Ziels und seiner Daten zerlegt der Agent die zu erledigende Arbeit in Teilaufgaben, legt eine Handlungsabfolge fest und wählt die benötigten Werkzeuge oder Module aus.

4. Ausführung: Der Agent ruft Tools, APIs oder nachgelagerte Systeme auf, um Teilaufgaben auszuführen.

5. Bewertung und Feedback: Der Agent prüft die Ergebnisse, misst den Erfolg (oder Misserfolg) anhand von Metriken, aktualisiert den internen Status oder Arbeitsspeicher und durchläuft die Schleife zur Verfeinerung erneut.

Eine moderne Technik, die in vielen Agenten verwendet wird, ist das ReAct-Framework (Reasoning and Acting framework). Bei ReAct wechselt ein Sprachmodell zwischen Denkschritten (menschlichen Denkprozessen ähnlichen internen Überlegungen) und Handlungsschritten (Werkzeugnutzung oder API-Aufrufe). Diese abwechselnden Abläufe ermöglichen es dem Agenten, seine Pläne auf der Grundlage von Beobachtungen dynamisch zu aktualisieren. 

Unter der Haube kann die Architektur in modulare Schichten unterteilt werden:

• Wahrnehmungsmodule: Diese übernehmen die Eingabeverarbeitung: Parsing von Text, Extraktion von Entitäten, Empfang von Sensor- oder Ereignisdaten.

• Schlussfolgerungs-Engine: Sie ist das „Gehirn“, das plant, Alternativen bewertet und entscheidet, welche Maßnahmen zu ergreifen sind.

• Schnittstelle für Aktionsausführer/Werkzeuge: Diese Wrapper oder Adapter rufen APIs auf, führen Code aus oder interagieren mit externen Systemen.

• Gedächtnissysteme: Das Kurzzeitgedächtnis, das episodische Gedächtnis und das Langzeitgedächtnis können Fakten, Zusammenhänge oder frühere Pläne speichern.

In Unternehmen müssen die Agenten in bestehende Systeme wie ERP, CRM und Datenbanken integriert werden. Sie fungieren oft als Microservices oder Plugins, die Legacy-Systeme aufrufen oder von diesen aufgerufen werden können. Außerdem können Agenten in einem Multi-Agenten-System arbeiten: mehrere Agenten arbeiten zusammen, delegieren, verhandeln oder koordinieren Aufgaben. Solche Systeme erfordern Kommunikation zwischen Agenten, das Teilen von Kontextinformationen oder Registrys und eine Orchestrierungslogik. 

In fortgeschrittenen Konfigurationen bildet eine Architekturvorlage Datenflüsse, Agenten-Orchestrierung und Registrys (Agenten, Daten) in einem koordinierten System für die Bereitstellung im Unternehmen ab. 

Was unterscheidet KI-Agenten von Chatbots und Automatisierung?

Die Automatisierung wird in Unternehmen schon seit einiger Zeit weiterentwickelt. Ursprünglich konnten automatisierte Prozesse sich wiederholende, strukturierte Aufgaben erledigen. Chatbots fügten eine Konversationsebene hinzu, waren aber immer noch auf von Skripten vorgegebene Abläufe beschränkt. KI-Agenten können nun Schlussfolgerungen aus Kontextinformationen ziehen und sich entsprechend anpassen, was es ihnen ermöglicht, mit unstrukturierten oder unvorhersehbaren Situationen umzugehen.

Hier finden Sie einen Vergleich zwischen herkömmlicher Automatisierung, Chatbots und KI-Agenten:

Diese verschiedenen Technologien haben nach wie vor ihre Berechtigung. Automatisierung eignet sich hervorragend für hochvolumige, wiederholbare Prozesse. Chatbots sind nach wie vor zur Beantwortung häufig gestellter Fragen und zur Abwicklung von Transaktionen mit Kunden nützlich. KI-Agenten sind jedoch deutlich besser, wenn die Ziele komplex sind, die Daten dynamisch sind oder Entscheidungen in Echtzeit angepasst werden müssen. 

In der Praxis arbeiten diese Systeme oft am besten zusammen: Ein KI-Agent kann zum Beispiel Arbeitsabläufe überwachen und dabei wiederholt auftretende Teilaufgaben an eine Automatisierung und den Dialog mit dem Kunden an einen Chatbot delegieren.

Arten und Anwendungsbereiche von KI-Agenten

KI-Agenten gibt es in verschiedenen Varianten, die jeweils auf bestimmte Aufgaben oder Fachgebiete zugeschnitten sind:

• Konversationsagenten: Diese für den Dialog konzipierten Agenten analysieren Eingaben in natürlicher Sprache und produzieren Antworten, die denen von Menschen ähneln.

• Agenten zur Aufgabenautomatisierung: Konzentrieren sich auf die Ausführung von Workflows, z. B. „dieses Meeting buchen“, „die Rechnung bearbeiten“ oder „eine VM bereitstellen“.

• Analytische Agenten: Sie fungieren als Entscheidungsassistenten, importieren Daten, generieren Erkenntnisse, empfehlen Aktionen oder treffen selbstständig Entscheidungen.

• Multimodale Agenten: Diese Agenten arbeiten mit verschiedenen Eingabeformaten (Text, Bild, Audio, Sensordaten), um verschiedenartige Umgebungsdaten zu interpretieren und auf sie zu reagieren.

KI-Agenten kommen in vielen Branchen und diversen Bereichen zum Einsatz:

• Kundenbetreuung: Konversationsagenten verwalten Support-Tickets, einschließlich der Ersteinschätzung und Eskalation.

• Vertriebsautomatisierung: Agenten qualifizieren Leads, organisieren Demos oder aktualisieren CRM-Einträge.

• Administrative Aufgaben: Die Agenten können Zeitpläne koordinieren oder Dokumente entwerfen.

• Datenanalyse: Agenten importieren Protokolle oder Metriken, erkennen Anomalien und schlagen Abhilfemaßnahmen vor oder führen sie durch.

Zu den spezialisierten Agententypen gehören Sprachagenten (z. B. Sprachassistenten in Callcentern), Krypto-Handelsagenten (die selbstständig Käufe und Verkäufe tätigen), SEO-Agenten (die Rankings überwachen, Inhalte aktualisieren und Backlinks analysieren) und Workflow-Agenten für Unternehmen (die mehrstufige Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende überwachen). Bei der Datensicherung können KI-Agenten auch Cloud-Backup-Prozesse optimieren, indem sie die Planung und Wiederherstellung automatisieren und dadurch die Notwendigkeit einer manuellen Überwachung minimieren.

Rubrik setzt bereits KI-Agenten für Datensicherungs- und Sicherheitsaufgaben ein. Ruby, ein in Rubrik Security Cloud integrierter KI-Assistent, hilft Teams beispielsweise, Vorfälle schneller zu untersuchen, leitet sie durch die Wiederherstellung und reduziert den manuellen Aufwand für die Datensicherung und den Sicherheitsbetrieb. Agent Rewind erfasst alle Agentenaktionen, damit sie einzeln rückgängig gemacht werden können, wenn ein autonomes System einen Fehler gemacht hat. Und um KI-Workloads sicher mit Daten zu versorgen, gewährt Annapurna KI-Tools einen richtliniengesteuerten Zugriff auf Unternehmensdaten, ohne die Compliance oder Sicherheit zu beeinträchtigen.

Wie Sie einen KI-Agenten für Ihr Unternehmen erstellen

Hier finden Sie eine optimierte Methodik, mit der Sie vom Konzept zum produktionsreifen Agenten gelangen:

1. Definition des Ziels: Beginnen Sie mit einem klaren, längerfristigen Ziel (z. B. „automatische Klassifizierung und Beantwortung von Support-Tickets“ oder „Optimierung der Lieferkettenbestellung“).

2. Auswahl der Werkzeuge: Wählen Sie die LLM(s), Frameworks, APIs und Toolkits aus, die Sie integrieren werden (z. B. LangChain, Bibliotheken zur Agentenorchestrierung, Vektorspeicher).

3. Vorbereitung der Trainingsdaten: Sammeln, bereinigen, beschriften und strukturieren Sie die Datensätze, die Ihr Agent verwenden wird (Wissensdatenbanken, historische Protokolle, interne Dokumente aus einzelnen Bereichen usw.).

4. Einrichtung der Integration: Verbinden Sie den Agenten mit Unternehmenssystemen (CRM, ERP, Data Lakes, APIs) und installieren Sie Tool-Adapter oder Wrapper.

5. Schulung, Prüfung und Einsatz: Trainieren Sie den Agenten (Feinabstimmung, Einbettung oder Prompt-Tuning), validieren Sie ihn mithilfe von Testsuiten und Simulationen, und stellen Sie ihn dann mit Überwachungs- und Feedbackschleifen bereit.

Für die eigentliche Erstellung von Agenten haben Sie mehrere Möglichkeiten:

• No-Code/Low-Code-Plattformen: Diese Plattformen ermöglichen es Entwicklern, Agenten mit minimalem Programmieraufwand zu erstellen und Prototypen schneller vorzuführen, sind aber in ihrer Flexibilität eingeschränkt.

• Eigene Entwicklung: Damit haben Sie die volle Kontrolle über Architektur, Tools und Funktionalität. Der Aufwand ist höher, aber das Ergebnis kann skaliert und angepasst werden.

• Frameworks/Plattformen für Unternehmensagenten: Dies ist ein Mittelweg zwischen den beiden anderen Optionen: Wiederverwendbare Komponenten und Governance sind eingebaut, aber das Grundmodell ist dennoch erweiterbar.

Bei der Entwicklung können unter anderem folgende Herausforderungen auftreten:

• Datenqualität: Schlechte, inkonsistente oder spärliche Daten beeinträchtigen die Leistung. Investieren Sie in Data Governance.

• Komplexität der Integration: Für ältere Systeme finden Sie möglicherweise nicht alle APIs oder die erforderliche Dokumentation. Planen Sie die Nutzung von Adaptern und eine Fehlerbehandlung ein.

• Benutzerakzeptanz: Manche Benutzer misstrauen autonomen Systemen. Beginnen Sie mit Human-in-the-Loop-Modellen und sorgen Sie für Transparenz.

• Optimierung der Leistung: Latenzzeit, Modellkosten und Durchsatz können den Nutzen einschränken. Verwenden Sie Zwischenspeicherung, Modellbeschneidung und asynchrone Ausführung.

Eine ausführlichere technische Anleitung zum Entwurf und zur Erstellung von Agentenlogik finden Sie auf der OpenAI-Website unter "A Practical Guide to Building Agents." Und für Orchestrierungsarchitekturen und Koordinationsmuster im Unternehmensmaßstab empfehlen wir "Orchestrating Agents and Data for Enterprise: A Blueprint Architecture for Compound AI."

Konkrete Anwendungsfälle und Erfolge von KI-Agenten in der Wirtschaft

Obwohl die agentische KI noch in den Kinderschuhen steckt, hat die Technologie bereits einige Erfolge in der Praxis vorzuweisen: 

• Agentische KI im Bankwesen für Betrugserkennung, KYC/AML und Compliance: Finanzinstitute beginnen mit dem Einsatz von KI-„Agentenfabriken“, die Workflows wie das Onboarding von Kunden, die Transaktionsüberwachung, die Prüfung von Sanktionen und die Betrugsermittlung vom Anfang bis zum Ende übernehmen. In einer weltweit tätigen Bank führen Teams von KI-Agenten Aufgaben von der Datenextraktion über die Suche nach negativen Medienberichten bis hin zur abschließenden Prüfung aus und ermöglichen so eine durchgängige Bearbeitung und massive Produktivitätssteigerungen. Menschen beaufsichtigen diese Agenten, anstatt die manuelle Arbeit selbst zu erledigen. Ein anderes Finanzinstitut setzt KI-Agenten zur Betrugsbekämpfung ein: Die Agenten überwachen Transaktionen in Echtzeit, erkennen Anomalien und ergreifen Maßnahmen (z. B. Einfrieren des Kontos, Eskalation), anstatt nur Benachrichtigungen zu verschicken.

• Betrugsaufklärung durch Konversationsagenten im Zahlungsverkehr: In Indien wird ein System namens CASE (Conversational Agent for Scam Elucidation) mit einem Agenten eingesetzt, der potenzielle Opfer befragt, strukturierte Informationen über Betrug sammelt und diese an Arbeitsabläufe zur Betrugsbekämpfung weiterleitet. Dadurch können bereits 21 % mehr Betrugsversuche effektiv bekämpft werden.

Neben diesen Bereichen spielen KI-Agenten auch eine immer wichtigere Rolle bei der Datensicherheit in Unternehmen, wo sie das Systemverhalten überwachen, Anomalien erkennen und Schutzmaßnahmen in Echtzeit auslösen.

Zukünftige Trends und Entwicklungen von AI-Agenten

KI-Agenten zeichnen sich durch steigende Autonomie, Spezialisierung und Interoperabilität aus. Zu den neuesten Entwicklungen gehören Multi-Agenten-Systeme, die komplexe Arbeitsabläufe auf spezialisierte Agenten aufteilen und die Zusammenarbeit mit Menschen und anderen Systemen ermöglichen. Die Forschung zu „Superagenten“ zeigt Modelle, die Aufgaben aus Effizienzgründen dynamisch an Subagenten oder Backends weiterleiten.

No-Code-Plattformen und -Frameworks werden die Entwicklung von Agenten für die Finanz-, Gesundheits- oder Cyber-Sicherheitsbranche demokratisieren. Wahrscheinlich wird in Zukunft ein „agentisches Internet“ mit gemeinsamen Standards für die plattformübergreifende Kommunikation entstehen. Unternehmen sollten jetzt planen, indem sie Agenten in kontrollierten Bereichen testen, frühzeitig in Governance- und Rollback-Mechanismen investieren und modulare Systeme entwickeln, die sich zu Ökosystemen miteinander kompatibler Agenten ausbauen lassen.

Entwicklung Ihrer KI-Agentenstrategie

KI-Agenten stellen eine strukturelle Veränderung in der Art und Weise dar, wie Unternehmen automatisieren, analysieren und sich anpassen. Die Handlungsaufforderung für Unternehmensleitungen ist einfach: Fangen Sie klein an, aber fangen Sie jetzt an. Ob im Rahmen einer Beratung, eines Proof-of-Concept oder eines gezielten Pilotprojekts – eine frühzeitige Beschäftigung mit KI-Agenten schafft das unternehmensinterne Wissen und Vertrauen, das für eine unternehmensweite Einführung erforderlich ist.

Partnerschaften mit Technologieanbietern und Integratoren können zu schnellen Erfolgen führen, wenn Sie deren Agentenlogik in Ihre bestehenden Systeme einbetten und sicherstellen, dass sie mit Ihren strategischen Zielen übereinstimmt.

Rubrik ist bereits in diesem Bereich tätig. Der KI-Assistent Ruby unterstützt Sicherheitsteams bei der Optimierung von Untersuchungen und Wiederherstellung. Und mit Agent Rewind bietet Rubrik etwas Neues in der Branche: einen „Zurück-Schalter“ für KI-Agenten, die einen Fehler gemacht haben. Damit können unbeabsichtigte Änderungen an Anwendungen oder Daten rückgängig gemacht werden.

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