Was ist ein KI-Agent?

Es war das Schlagwort des Jahres 2024: KI-Agent.

Und als Top-KI-Trend für 2025 werden KI-Agenten immer beliebter und einflussreicher.

Alle – von Einsteiger-Entwicklern über große Unternehmen bis hin zu kleinen Betrieben – wollten herausfinden, was KI-Agenten für sie leisten können.

Laut einer PwC-Umfrage 2025 berichten 79 % der Führungskräfte bereits von einer gewissen Nutzung von KI-Agenten.

Die Technologie der Stunde ist das, woran wir seit Jahren arbeiten – wir haben Tausenden von Organisationen geholfen, KI-Agenten einzusetzen.

Wenn Sie Fragen dazu haben, was KI-Agenten sind, wie sie funktionieren oder wo Sie anfangen sollten, sind Sie hier genau richtig.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das Informationen verarbeitet, Entscheidungen trifft und Maßnahmen ergreift, um ein Ziel zu erreichen.

Im Gegensatz zu KI-Chatbots, die auf Nutzereingaben reagieren, bezeichnet agentische KI Software, die eigenständig Entscheidungen treffen kann.

Sie wird häufig eingesetzt, um komplexe Abläufe zu automatisieren, etwa im Kundenservice, bei der Datenanalyse oder als Unterstützung beim Programmieren.

Das bedeutet, dass KI-Agenten menschliche Beteiligung bei bestimmten Aufgaben überflüssig machen oder Mitarbeitende im Alltag unterstützen können.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem KI-Chatbot?

Viele Menschen verwenden die Begriffe „KI-Agent“ und „KI-Chatbot“ synonym. Das ist verständlich – es gibt viele Gemeinsamkeiten.

Beispielsweise nutzen beide Natural Language Processing (NLP), um Sprache zu verstehen, werden oft von LLMs betrieben und sind häufig mit externen Systemen verbunden.

Aber KI-Agenten gehen in einigen wichtigen Punkten über Chatbots hinaus. So erkennen Sie den Unterschied zwischen KI-Agenten und KI-Chatbots:

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Diese Unterschiede entscheiden darüber, ob Ihr Unternehmen einen Verkaufs-Chatbot oder einen KI-Agenten für den Vertrieb benötigt.

Der erste kann Kundenfragen beantworten, Produkte vorschlagen und Käufe erleichtern.

Der zweite kann vorhersagen, welche Kunden am ehesten erneut kaufen, und ihnen zur optimalen Zeit eine personalisierte Facebook Messenger-Nachricht senden – zusätzlich zu allen Gesprächs- und Verkaufsfunktionen eines Chatbots. Ziemlich beeindruckend, oder?

Wie funktionieren KI-Agenten?

KI-Agenten arbeiten, indem sie 1) ihre Umgebung wahrnehmen, 2) Informationen verarbeiten, 3) Entscheidungen treffen und 4) Maßnahmen ausführen, um ein Ziel zu erreichen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots reagieren sie nicht nur auf Anfragen – sie können eigenständig arbeiten, Daten abrufen und analysieren sowie mit externen Systemen interagieren.

Schritt 1: Wahrnehmung

Zunächst erhält ein KI-Agent Eingaben aus verschiedenen Quellen. Je nach Einsatzzweck können das sein:

• Nutzerinteraktionen
• APIs, die Daten aus externen Systemen abrufen
• Sensoren oder Protokolle aus verbundenen Anwendungen
• Gespeicherte Wissensdatenbanken – wie Lagerbestände, HR-Richtlinien usw.

Schritt 2: Verarbeitung

Sobald die Daten vorliegen, muss der KI-Agent sie verstehen.

Der Agent kann NLP, strukturierte Daten oder Echtzeitsignale nutzen, um die jeweiligen Eingaben zu verarbeiten.

Falls er relevantes Wissen aus einer Datenbank abrufen muss, kann er Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwenden.

Schritt 3: Entscheidungsfindung

Wie die Entscheidungsfindung abläuft, hängt davon ab, wie ein Entwickler den KI-Agenten aufgebaut hat.

Er kann individuelle Geschäftslogik nutzen, etwa um zu entscheiden, ob ein Lead qualifiziert ist – basierend auf einer Formel des Vertriebsteams.

Er kann auch Vorhersagen durch maschinelles Lernen oder Reinforcement Learning einsetzen, zum Beispiel um eine Transaktion als betrügerisch zu kennzeichnen, wenn es in der Vergangenheit ähnliche Fälle gab.

Die besten KI-Agenten-Tools berücksichtigen Erklärbarkeit von KI: also wie gut ein KI-Agent seine Entscheidungsfindung nachvollziehbar machen kann.

Schritt 4: Handeln

Nach Wahrnehmung, Verarbeitung und Entscheidung ist der KI-Agent bereit zu handeln.

Es gibt keine Grenze für die Aktionen, die ein KI-Agent ausführen kann. Er kann zum Beispiel einfach per Text antworten: „Diese 3 Konten zeigen Anzeichen für eine mögliche Abwanderung.“

Er kann einen API-Aufruf auslösen, etwa um Echtzeit-Lagerdaten aus einem Warenhaussystem abzurufen oder einen Passwort-Reset anzustoßen.

Andere KI-Agenten führen direkte operative Maßnahmen aus, wie Preisänderungen im Onlineshop, Terminvereinbarungen für Verkaufsgespräche, das Umleiten von Lieferungen oder das Anpassen von Systemeinstellungen nach Sicherheitsrichtlinien.

Manche KI-Agenten interagieren mit externen Anwendungen, indem sie Workflows in CRM-Systemen automatisieren, Kundendaten aktualisieren oder Rückerstattungen gemäß vordefinierten Geschäftsregeln veranlassen.

Diese Agenten können komplette agentische KI-Workflows von Anfang bis Ende abwickeln.

Unabhängig von der Aktion stellt der KI-Agent sicher, dass seine Antwort zur Entscheidungsfindung passt – und lernt in vielen Fällen aus den Ergebnissen, um künftige Aktionen zu verbessern.

Die 6 Komponenten der Architektur von KI-Agenten

„KI-Agent“ ist manchmal schwer zu fassen. Aufgrund der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten ist es nicht immer eindeutig, was ein KI-Agent ist und was eher klassische Automatisierung oder ein typischer KI-Chatbot.

Es gibt 6 zentrale Komponenten eines KI-Agenten:

• LLM-Routing: Wie ein KI-Agent denkt
• Identität und Anweisungen: Was ein KI-Agent macht
• Tools: Wie ein KI-Agent Daten sammelt und handelt
• Speicher und Wissen: Wie ein KI-Agent Informationen speichert und nutzt
• Kanäle: Wie ein KI-Agent Ihre Nutzer erreicht
• Governance: Wie ein KI-Agent sicher bleibt

Diese 6 Merkmale zusammen machen einen KI-Agenten aus. Ihr Verständnis hilft, die Fähigkeiten eines KI-Agenten und damit mögliche Anwendungsfälle zu erkennen.

1. LLM-Routing

Zunächst müssen Sie das „Denken“ Ihres KI-Agenten an ein LLM auslagern. Man hört auch oft den Begriff „LLM-Agent“, eine Untergruppe der KI-Agenten.

Ein guter Agent sollte verschiedene LLMs für unterschiedliche Aufgaben nutzen können.

Es gibt kein einziges überlegenes LLM, besonders angesichts der schnellen Entwicklung. Es kann sinnvoll sein, dass Ihr KI-Agent ein Modell für längere Texte verwendet und ein anderes, um Nutzereingaben zu analysieren.

Sind alle KI-Agenten LLM-Agenten? Fast, aber nicht ganz.

KI-Agenten, die keine LLMs nutzen, sind zum Beispiel Robotic Process Automation-Bots, Multi-Agenten-Systeme wie Verkehrssteuerungen oder Schwarmintelligenz sowie Reinforcement-Learning-Agenten (etwa in der Robotik).

2. Identität und Anweisungen

Jeder KI-Agent braucht eine Identität, eine Mission und Ziele. Warum existiert er? Was soll er erreichen und wie?

Ein Beispiel: Die erste Anlaufstelle für den Kundenservice eines IT-Support-Unternehmens. Das Ziel dieses KI-Agenten könnte sein, möglichst viele Kundenanfragen korrekt zu lösen und komplexe Fälle an menschliche Mitarbeitende weiterzuleiten.

Die Anweisungen sollten nicht nur die Rolle, sondern auch die Entscheidungsgrenzen (z. B. wann soll er eskalieren oder einen Nutzer weiterleiten?) und die KPIs festlegen.

3. Tools

Tools sind die Mittel, mit denen ein KI-Agent Daten sammelt und handelt.

Aufgrund ihrer autonomen Natur kann ein KI-Agent selbst entscheiden, welche Tools er zur Erledigung einer Aufgabe einsetzen möchte.

Ein Lead-Generierungs-KI-Agent könnte zum Beispiel die Aufgabe haben, qualifizierte Leads in Hubspot zu erstellen.

Basierend auf der Interaktion mit dem Nutzer kann der Agent das CRM auf Duplikate prüfen, gezielte Inhalte vorschlagen oder weitere Fragen stellen, bis er den Lead bewerten kann.

Das Werkzeugarsenal eines KI-Agenten kann umfassen:

• Externe Systeme wie HubSpot, Linear oder Zendesk
• Code-Ausführung, um ad hoc-Tools zu erstellen
• Integrierte Funktionen
• Andere KI-Agenten
• Menschen (z. B. benötigt ein KI-Agent eine menschliche Freigabe, bevor er eine Aufgabe ausführt)

4. Gedächtnis und Wissen

Das Gedächtnis und Wissen eines KI-Agents bestimmen, was er weiß und wie er Informationen über die Zeit hinweg speichert.

Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die Informationen nur bei Bedarf abruft, können KI-Agenten vergangene Interaktionen speichern, abrufen und darauf aufbauen, um klügere Entscheidungen zu treffen.

Ein Kundenservice-KI-Agent könnte sich zum Beispiel an frühere Problemlösungsversuche mit einem Nutzer erinnern und vermeiden, unwirksame Lösungen zu wiederholen. Ein Vertriebs-KI-Agent könnte frühere Kontakte mit einem Lead berücksichtigen und seine Ansprache entsprechend anpassen.

KI-Agenten nutzen hauptsächlich zwei Arten von Gedächtnis:

1. Kurzzeitgedächtnis – Temporärer Kontext aus einem laufenden Gespräch oder einer Aufgabe, wie die bevorzugte Sprache eines Nutzers.
2. Langzeitgedächtnis – Dauerhaftes Wissen, auf das der Agent über längere Zeit zugreifen kann, wie z. B. Bestellmengen oder Lieferantenpräferenzen.

Neben dem Gedächtnis greifen KI-Agenten auf strukturierte und unstrukturierte Wissensquellen wie Datenbanken und APIs, interne Wissensdatenbanken oder andere relevante Dokumentationen zu.

5. Kanäle

Kanäle sind die Wege, über die ein KI-Agent mit Nutzern interagiert. Je nach Anwendungsfall kann dies per Text, Bild, Video oder Sprache geschehen. Die Ansprache kann über ein Website-Widget, eine Webchat-Oberfläche erfolgen,

KI-Agenten können über Webchat-Widgets, Messaging-Apps (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack usw.) oder sogar in E-Mail-Workflows eingesetzt werden.

Für Sprachinteraktionen können Voice Agents mit Telefonsystemen oder Smart Assistants verbunden werden, während textbasierte Agenten in Live-Chats, SMS oder internen Unternehmens-Tools arbeiten.

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6. Governance

KI-Gesetze entwickeln sich weltweit weiter – einen KI-Agenten ohne Berücksichtigung der Compliance zu bauen, ist vergebene Mühe.

Governance stellt sicher, dass Ihr KI-Agent ethisch, transparent und im rechtlichen Rahmen agiert.

Ein gut gesteuerter KI-Agent hält sich an:

• Richtlinieneinhaltung – Entspricht Markenrichtlinien, Tonalität und Geschäftsregeln.
• Berichtswesen & KPI-Tracking – Überwacht Leistung, Verzerrungen und Entscheidungsgenauigkeit.
• Freigaben & Human-in-the-Loop (HITL) – Erfordert für kritische Aktionen eine menschliche Bestätigung.
• Feedback-Mechanismen – Verbessert sich kontinuierlich durch Nutzerfeedback und Überwachung.‍
• Compliance & Audit-Trails – Protokolliert Entscheidungen und Aktionen zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.

Wofür können KI-Agenten eingesetzt werden?

Mal ehrlich: Ein KI-Agent kann für alles eingesetzt werden.

Dank ihrer Flexibilität können KI-Agenten eine Vielzahl von End-to-End-Prozessen effizienter gestalten.

Es gibt zahllose Beispiele für KI-Agenten in der Praxis.

Selbst in den strengsten Branchen – egal wie komplex der Ablauf ist, es gibt immer einen Bereich, bei dem ein KI-Agent unterstützen kann.

Ein Krypto-KI-Agent könnte Markttrends verfolgen, Trades ausführen oder eine Echtzeit-Portfolioanalyse bieten. Ein KI-Agent für digitales Marketing könnte Werbebudgets optimieren und Engagement-Daten auswerten.

Wir setzen seit Jahren KI-Agenten in allen erdenklichen Branchen ein.

Egal, ob Sie einen Enterprise-Bot oder einen KI-Agenten für kleine Unternehmen benötigen – hier sind einige der häufigsten Anwendungsfälle für KI-Agenten.

Kundenservice

Einer der häufigsten Anwendungsfälle für KI-Agenten ist der klassische Kundenservice-Bot.

Diese virtuellen Agenten können Kunden auf bestimmte Richtlinien hinweisen, personalisierte Produktempfehlungen geben oder sogar Kontenaufgaben wie das Zurücksetzen eines Passworts übernehmen.

Es ist mittlerweile Standard, dass Unternehmen Chatbots für den Kundenservice anbieten – aber die regelbasierten Chatbots von früher haben oft einen negativen Einfluss auf die Marke. Heute sind es dynamische LLM-Agenten, die die Nutzer einer Organisation betreuen.

Wir erleben gerade das Ende der klassischen KI-Chatbots und den Aufstieg der KI-Agenten. Selbst (oder gerade) Kundenservice-Bots müssen sich weiterentwickeln.

Lead-Generierung

Die Mehrheit der auf Botpress eingesetzten KI-Agenten – zumindest zum Zeitpunkt dieses Textes – sind verschiedene Formen von Lead-Generierungs-Agenten.

Lead-Gen-Agenten sind eine Untergruppe von KI-Vertriebsagenten.

Sie geben Nutzern wichtige Informationen und sammeln dabei qualifizierte Leads, die sie automatisch an Vertriebsteams weiterleiten.

Waiver Group, ein Beratungsunternehmen im Gesundheitswesen, konnte seine Leads um 25 % steigern, nachdem ein Bot die bisherigen Kontaktformulare ersetzt hat.

Waiverlyn führte Gespräche mit Website-Besuchern, qualifizierte Leads und buchte Google-Kalender-Termine – alles ohne menschliches Zutun.

Wissensmanagement

Ein Anwendungsfall, der von Bots besser gelöst wird als von Menschen: Wissensmanagement reicht von interner Dokumentation bis zu Self-Service-Systemen für Kunden.

Mitarbeitende verschwenden oft Stunden mit der Suche nach wichtigen Informationen in Wikis, PDFs, E-Mails oder Support-Tickets. Ein KI-Agent kann auf eine natürliche Sprachabfrage mit relevanten Kontoinformationen, Richtlinien oder Lösungsschritten antworten.

Auf Kundenseite könnte das zum Beispiel ein Versicherungs-Bot sein, der Nutzern hilft, die passenden Formulare und Richtlinien zu finden.

Workflow- und Aufgaben-Orchestrierung

KI-Agenten für Workflow- und Aufgaben-Orchestrierung führen nicht nur einzelne Aktionen aus – sie koordinieren mehrere Schritte über verschiedene Systeme hinweg. (Das wird manchmal auch als KI-Orchestrierung bezeichnet.)

• Ein Beschaffungs-KI-Agent könnte automatisch Bestellanforderungen generieren, diese mit Budgets abgleichen und zur Freigabe an das Management weiterleiten, bevor eine Bestellung ausgelöst wird.
• Im HR-Bereich könnte ein Onboarding-KI-Agent Schulungen planen, Softwarezugänge bereitstellen und die Gehaltsabrechnung für neue Mitarbeitende einrichten – ganz ohne manuelles Zutun.
• KI-Agenten in der IT können Support-Tickets vorsortieren, Systemprotokolle prüfen und ungelöste Probleme an Ingenieure weiterleiten.

Anstatt für jeden Prozess verschiedene Automatisierungstools zusammenzusetzen, agieren KI-Agenten als zentrale Orchestratoren – sie steuern ganze Workflows dynamisch, treffen Entscheidungen in Echtzeit und passen sich veränderten Bedingungen an.

Diese Form der KI-Workflow-Automatisierung ist einer der häufigsten Anwendungsfälle für KI-Agenten.

Künstliche Intelligenz lässt sich leicht auf die kleinen, alltäglichen Aufgaben anwenden, die Wissensarbeiter Zeit kosten.

Developer Co-Pilots

KI-Agenten werden für Entwickler immer wichtiger, da sie das Programmieren, Debuggen und Dokumentieren beschleunigen.

Ein Co-Pilot-KI kann Code vervollständigen, Fehler markieren und in Echtzeit Optimierungen vorschlagen.

Über das Programmieren hinaus unterstützen diese Agenten bei Pull-Request-Reviews, Sicherheitsprüfungen und dem Nachverfolgen von Abhängigkeiten.

Für Entwicklerteams bedeuten KI-Co-Piloten schnellere Entwicklungszyklen, weniger Fehler und weniger Zeitaufwand für Routineaufgaben.

Virtuelle Assistenten

Manchmal braucht man einfach ein wenig zusätzliche Unterstützung.

Jemanden, der recherchiert, Kennzahlen analysiert oder Informationen zusammenfasst. Vielleicht brauchen Sie einen persönlichen Terminplaner, der an bevorstehende Aufgaben erinnert, oder einen Assistenten, der E-Mails entwirft und Berichte zusammenfasst.

Solche Lücken können durch KI-Agenten-Assistenten geschlossen werden – Softwareprogramme, die Aufgaben für Sie erledigen.

Das Konzept eines KI-Assistenten ist uns bereits vertraut – wie Siri und Alexa (die bekanntesten Sprachassistenten).

KI-Agenten ermöglichen den nächsten Schritt hin zu einer stark personalisierten Planung.

Wenn Sie eine Reise planen, kann Ihnen ein KI-Reiseassistent nicht nur neue Reiseziele und passende Hotels vorschlagen, sondern auch den optimalen Flug und das beste Hotel auswählen – und diese anschließend direkt für Sie buchen.

Welche Vorteile bieten KI-Agenten?

1. Erweiterbar und flexibel

KI-Agenten sind nicht auf starre Abläufe beschränkt. Sie wählen je nach Kontext dynamisch Tools, APIs und Modelle aus und sind dadurch deutlich anpassungsfähiger.

2. Autonome Entscheidungsfindung

Anstatt jeden Ablauf im Voraus zu definieren, treffen KI-Agenten Entscheidungen in Echtzeit und erledigen Aufgaben von Anfang bis Ende. Sie sind schneller einsatzbereit und nach der Einführung deutlich effizienter.

3. Skalierbar für verschiedene Anwendungsfälle

Ein für den Kundensupport entwickelter KI-Agent kann problemlos auf Vertrieb, interne Abläufe oder HR-Automatisierung erweitert werden – ohne komplette Neuentwicklung.

4. Rund um die Uhr verfügbar

KI-Agenten arbeiten kontinuierlich, erledigen Aufgaben, antworten auf Anfragen und führen Workflows ohne Unterbrechung aus.

5. Kosteneffizienz im großen Maßstab

KI-Agenten verringern den Bedarf an großen manuellen Teams in Support, Vertrieb und internen Prozessen – und bieten dabei weiterhin einen hochwertigen Service.

6. End-to-End-Automatisierung

KI-Agenten beantworten nicht nur Fragen, sondern führen Workflows aus, stoßen Aktionen in CRMs an, verwalten Freigaben und treffen echte Entscheidungen – so werden Engpässe im Betrieb reduziert.

7. Nahtlose Systemintegration

KI-Agenten verbinden sich mit Tools wie Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack und eigenen Systemen – für einen einheitlichen Technologie-Stack.

8. Schnellere Wertschöpfung (TTV)

Im Gegensatz zu klassischen Automatisierungsprojekten lernen KI-Agenten aus Interaktionen und verbessern sich kontinuierlich – das beschleunigt Einführung und ROI.

9. Höhere Genauigkeit und Compliance

KI-Agenten können Markenrichtlinien, rechtliche Vorgaben und Entscheidungslogik einhalten und bewegen sich so immer im Rahmen der Unternehmensrichtlinien.

Arten von KI-Agenten

‍Es gibt verschiedene Arten von KI-Agenten – welcher für Sie der richtige ist, hängt von der jeweiligen Aufgabe ab.

Multi-Agenten-Systeme

Multi-Agenten-Systeme (MAS) bestehen aus mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um übergeordnete Ziele zu erreichen.

Solche Systeme werden meist für Aufgaben eingesetzt, die zu groß, komplex oder dezentral sind, um von einem einzelnen KI-Agenten bewältigt zu werden. Ein gutes KI-Agenten-Routing sorgt dafür, dass jede Aufgabe dem passenden Agenten zugewiesen wird.

Jeder Agent in einem Multi-Agenten-System kann eigenständig agieren, die Umgebung wahrnehmen und interpretieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um sein Ziel zu erreichen.

Die Effizienz eines MAS wird durch KI-Agenten-Bewertungssysteme gemessen, die sowohl quantitative als auch qualitative Erkenntnisse liefern können.

Ein Beispiel: Ein Marktforschungsunternehmen könnte ein MAS einsetzen , bei dem ein Agent Branchenberichte sammelt, ein anderer wichtige Erkenntnisse extrahiert, ein dritter die Ergebnisse für Kunden aufbereitet und ein vierter die Datenqualität überwacht und die Ergebnisse im Laufe der Zeit optimiert.

Einfache Reflex-Agenten

Einfache Reflex-Agenten arbeiten nach vordefinierten Wenn-Dann-Regeln. Sie reagieren auf den aktuellen Reiz und berücksichtigen keine früheren Wahrnehmungen.

Sie eignen sich für Aufgaben mit geringer Komplexität und einem begrenzten Funktionsumfang. Ein Beispiel für einen einfachen Reflex-Agenten ist ein intelligentes Thermostat.

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Modellbasierte Reflex-Agenten

Modellbasierte Agenten führen ein internes Modell ihrer Umgebung und treffen Entscheidungen auf Basis dieses Modells.

Dadurch können sie komplexere Aufgaben bewältigen.

Sie kommen beispielsweise bei der Entwicklung von selbstfahrenden Autos zum Einsatz, da sie Daten wie die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, den Abstand zum vorausfahrenden Auto und ein nahendes Stoppschild erfassen können. Der Agent kann dann fundiert entscheiden, wann gebremst werden muss – abhängig von Geschwindigkeit und Bremsweg.

Nutzenbasierte Agenten

Nutzenbasierte Agenten treffen Entscheidungen, indem sie den erwarteten Nutzen jeder möglichen Handlung abwägen.

Sie werden häufig eingesetzt, wenn verschiedene Optionen bewertet und die mit dem höchsten erwarteten Nutzen ausgewählt werden soll.

Wenn Sie möchten, dass ein Agent Empfehlungen gibt – etwa für Vorgehensweisen oder verschiedene Computermodelle für eine bestimmte Aufgabe – kann ein nutzenbasierter Agent helfen.

Lernende Agenten

Lernende Agenten sind für den Einsatz in unbekannten Umgebungen konzipiert. Sie lernen aus Erfahrungen und passen ihr Verhalten im Laufe der Zeit an.

Deep Learning und neuronale Netze werden häufig bei der Entwicklung lernender Agenten eingesetzt.

Sie werden oft in E-Commerce- und Streaming-Plattformen genutzt, um personalisierte Empfehlungen zu ermöglichen – da sie mit der Zeit die Vorlieben der Nutzer erkennen.

Belief-Desire-Intention-Agenten

Belief-Desire-Intention-Agenten bilden menschliches Verhalten nach, indem sie Überzeugungen über die Umgebung, Wünsche und Absichten aufrechterhalten. Sie können entsprechend schlussfolgern und ihre Handlungen planen, was sie für komplexe Systeme geeignet macht.

Logikbasierte Agenten

Logikbasierte Agenten nutzen deduktives Schließen, meist auf Basis von Logikregeln, um Entscheidungen zu treffen. Sie sind besonders geeignet für Aufgaben, die komplexes logisches Denken erfordern.

Zielbasierte Agenten

Zielbasierte Agenten handeln, um ihre Ziele zu erreichen, und passen ihr Verhalten entsprechend an. Sie verfolgen einen flexibleren Ansatz bei Entscheidungen, indem sie die zukünftigen Folgen ihrer aktuellen Handlungen berücksichtigen.

Ein typischer Anwendungsfall für zielbasierte Agenten ist die Robotik – etwa ein Agent, der ein Lagerhaus navigiert. Er kann verschiedene Wege analysieren und die effizienteste Route zum Ziel auswählen.

So implementieren Sie KI-Agenten in 5 Schritten

Je nach Situation haben Sie zwei Möglichkeiten: Sie können einen KI-Agenten kaufen oder selbst entwickeln.

Wenn Sie kaufen möchten, sollten Sie sich an zertifizierte Agenturen und Freelancer wenden, die individuelle KI-Agenten entwickeln können.

Wenn Sie lieber eigene Ressourcen nutzen möchten, ist es gar nicht so schwer, einen KI-Agenten zu bauen, wie Sie vielleicht denken. Es gibt zahlreiche Frameworks für KI-Agenten und LLM-Agenten-Frameworks, die Sie je nach Kenntnisstand unterstützen.

Schritt 1: Pilotanwendungsfall identifizieren

„Wir brauchen einen KI-Agenten!“ Wenn Ihr Chef das nach den neuesten Schlagzeilen über das ‚Jahr der KI-Agenten‘ sagt, liegt es an Ihnen herauszufinden, welcher KI-Agent sich als Pilotprojekt eignet.

Es ist leicht, sich vom Hype mitreißen zu lassen – aber am besten starten Sie mit einem klaren, wirkungsvollen Anwendungsfall.

Überlegen Sie, wo ein Agent Arbeitsaufwand reduzieren, Genauigkeit erhöhen oder Entscheidungsprozesse verbessern kann – etwa bei der Lead-Qualifizierung, im Kundensupport oder beim Abruf von internem Wissen.

Ein gutes Pilotprojekt sollte eng genug sein, um es schnell umzusetzen, aber wertvoll genug, um Wirkung zu zeigen.

Die richtige Wahl erleichtert die Zustimmung im Unternehmen, belegt den ROI und schafft die Basis für eine breitere KI-Einführung.

Schritt 2: Passende Plattform finden

Die passenden Tools hängen ganz von Ihrer Situation ab – wie viel internes Entwicklungs-Know-how haben Sie? Wie viel Zeit steht zur Verfügung? Was soll Ihr Agent leisten (nicht nur im Pilotprojekt, sondern auch langfristig)?

In den meisten Fällen ist es sinnvoll, eine KI-Plattform zu nutzen, statt bei null zu beginnen.

Optimal ist meist eine vertikale, flexible Plattform: eine Bausoftware, mit der Sie beliebige Anwendungsfälle umsetzen und externe Tools anbinden können.

Sie können unsere Liste der besten Tools für den Bau von KI-Agenten, der besten Chatbot-Plattformen oder auch der besten Open-Source-Plattformen ansehen. Aber ehrlich gesagt – ich bin natürlich voreingenommen, was unsere eigene betrifft.

Botpress wird von 35 % der Fortune-500-Unternehmen und über 500.000 Entwicklern genutzt.

Wir setzen seit Jahren KI-Agenten ein und der Einstieg ist kostenlos – Sie haben also nichts zu verlieren.

Schritt 3: Tools integrieren

Wenn Ihr KI-Agent Hubspot-Leads erstellen soll, beginnen Sie damit, Ihre KI-Plattform mit Hubspot zu verbinden.

Auch wenn eine gute Plattform mit vorgefertigten Integrationen ausgestattet ist, erfordern spezielle Anwendungsfälle oft zusätzliche Anpassungen an den Konnektoren Ihres Agents.

Wenn Ihr Team mehrere Systeme integriert – seien es interne Tools oder externe Software –, kann Ihr Agent als KI-Orchestrator agieren und so eine reibungslose Synchronisierung zwischen den Plattformen sicherstellen.

Schritt 4: Testen und optimieren

Im vierten Schritt testen Sie Ihren Agenten gründlich mit den integrierten Testwerkzeugen Ihrer Plattform.

Passen Sie Parameter, Formulierungen und Workflows anhand der Testergebnisse an, damit der Agent auch in echten Szenarien zuverlässig funktioniert.

Schritt 5: Bereitstellen und überwachen

Auch wenn die Entwicklungs- und Bereitstellungsphase im Mittelpunkt steht, sollten Sie die Bedeutung der langfristigen Überwachung mit Bot-Analysen nicht unterschätzen.

Ihre Plattform sollte Monitoring-Tools bereitstellen, mit denen Sie die Interaktionen und die Leistung Ihres Agents nach dem Rollout verfolgen können.

Sammeln Sie Erkenntnisse und passen Sie die Konfiguration bei Bedarf an – nutzen Sie dabei alle Feedback-Mechanismen der Plattform.

Und denken Sie daran: Die besten KI-Agents werden regelmäßig aktualisiert. Einige der leistungsstärksten Agents wurden seit ihrer Einführung bereits Hunderte Male verbessert.

Je öfter Sie Ihren Agenten optimieren, desto höher wird Ihr ROI ausfallen.

Best Practices für die Implementierung

Unser Customer Success Team verfügt über jahrelange Erfahrung bei der Einführung von Chatbots und KI-Agents. Sie kennen viele häufige Fehler bei der Einführung von KI-Agents – von zu knappen Budgets bis hin zu überzogenen Versprechen.

Klein anfangen und dann ausbauen

Wir stehen am Beginn des Zeitalters KI-gestützter Unternehmen – aber niemand macht den Sprung auf einmal. Starten Sie mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt, das schnell einen Erfolg bringt, bevor Sie Ihren KI-Agenten ausweiten.

Wir nennen das die Crawl-Walk-Run-Methode. Mehr dazu finden Sie in unserem Blueprint für die Implementierung von KI-Agents.

Sorgen Sie für hochwertige Datenquellen

Wie es so schön heißt: Garbage in, garbage out. Wenn Ihr KI-Agent keine gepflegten Datenbanken nutzt, bleibt sein Nutzen begrenzt.

Wenn Ihr Agent beispielsweise Hubspot nutzt, um Verkaufszyklen zu verfolgen und Erfolgsfaktoren zu analysieren, müssen Ihre Vertriebsmitarbeiter konsequent alle Gespräche und Daten dokumentieren.

Definieren Sie klare KPIs und Erfolgskriterien

Es ist schwierig, den Erfolg Ihres KI-Agents zu beurteilen, wenn Sie seine Wirkung nicht messen können.

Legen Sie KPIs im Voraus fest – etwa Antwortgenauigkeit, eingesparte Zeit, Konversionsraten oder Kostensenkungen. Diese Kennzahlen helfen bei der Optimierung und belegen den ROI.

Nutzen Sie RAG

Mit Retrieval-Augmented Generation kann Ihr KI-Agent seine Antworten auf aktuelle Daten stützen, etwa aus Wissensdatenbanken, CRMs oder Dokumentationen.

Das verringert das Risiko von Halluzinationen und sorgt dafür, dass die Antworten korrekt und kontextbezogen sind.

Welche Risiken gibt es bei KI-Agents?

Compliance-Risiken

KI-Agents müssen Vorschriften wie DSGVO, HIPAA, SOC 2 und branchenspezifische Richtlinien einhalten.

Compliance-Risiken sind einer der Hauptgründe, warum Unternehmen KI-Agents lieber auf Plattformen erstellen als komplett selbst zu entwickeln.

Wenn Compliance nicht Ihr Kerngeschäft ist, investieren Sie Ihre Ressourcen besser in professionelle Lösungen.

Falscher Umgang mit Nutzerdaten, fehlende Protokollierung von Entscheidungen oder nicht regelkonforme Antworten können rechtliche und finanzielle Folgen haben.

Halluzinationen

Halluzinationen treten auf, wenn konversationelle KI-Systeme falsche oder irreführende Informationen generieren.

Solche Fehler standen im Mittelpunkt von Skandalen wie dem Air Canada Chatbot-Vorfall oder dem Bot, der einen Chevy Tahoe für 1 Dollar anbot.

Sorgfältig entwickelte KI-Agents halluzinieren selten. Die Qualität der Antworten lässt sich mit Retrieval-Augmented Generation, menschlicher Validierung oder zusätzlichen Prüfmechanismen absichern. Es gibt verschiedene Wege, KI-Agents vor Halluzinationen zu schützen.

Mangelnde Nachvollziehbarkeit

Wenn ein KI-Agent Entscheidungen trifft, sollte Ihr Team nachvollziehen können, wie und warum diese zustande kommen.

Ein Black-Box-System, das Ergebnisse ohne Transparenz liefert, untergräbt das Vertrauen und erschwert Fehlerdiagnose, Compliance und Optimierung.

Nachvollziehbarkeit ist besonders in regulierten Branchen wichtig, wo Entscheidungen prüfbar sein müssen.

Techniken wie das Protokollieren von Entscheidungswegen, das Anzeigen von Quellen oder menschliche Validierung helfen, KI-Entscheidungen transparent und nachvollziehbar zu machen.

Fehlt die Nachvollziehbarkeit, verbringt Ihr Team mehr Zeit damit, die Handlungen des Agents zu rechtfertigen, als von ihnen zu profitieren.

Laufender Ressourcenbedarf

KI-Agents sind keine ‚Set-and-Forget‘-Lösung.

Sie sind echte Softwareprojekte, die kontinuierlich überwacht und weiterentwickelt werden müssen. Wartung ist unerlässlich – wird sie vernachlässigt, leidet der Erfolg des Agents.

Die gute Nachricht: Das ist nur dann ein Nachteil, wenn Ihr Team nicht darauf vorbereitet ist. Wer in KI investiert, kann den laufenden Aufwand durch die erzielten Ergebnisse mehr als rechtfertigen.

3 Merkmale von KI-Agents

1. Autonomie

KI-Agents können ohne menschliches Eingreifen agieren, Entscheidungen treffen und diese eigenständig umsetzen.

Dank ihrer Autonomie können KI-Agents komplexe Aufgaben übernehmen und in Echtzeit entscheiden, wie sie einen Prozess am besten abschließen – ohne dass ein Mensch jeden Schritt vorgeben muss.

Auch wenn das Bild eines autonomen Agents an HAL 9000 aus 2001: Odyssee im Weltraum erinnert, sind KI-Agents weiterhin auf menschliche Anweisungen angewiesen.

Ein Nutzer oder Entwickler muss dem Agenten sagen, was zu tun ist – aber der Agent findet eigenständig den besten Lösungsweg.

2. Kontinuierliches Lernen

Feedback ist entscheidend, damit sich der KI-Agent mit der Zeit verbessert.

Dieses Feedback kann von zwei Seiten kommen: von einem Kritiker oder direkt aus der Umgebung.

Der Kritiker kann ein menschlicher Operator oder ein anderes KI-System sein, das die Leistung bewertet. Die Umgebung liefert Feedback durch die Ergebnisse der Agenten-Handlungen.

Durch diesen Feedback-Loop kann der Agent sich anpassen, aus Erfahrungen lernen und künftig bessere Entscheidungen treffen.

Mit zunehmender Erfahrung wird er bessere Ergebnisse erzielen. Dank ihrer Lernfähigkeit können sich KI-Agenten schnell an veränderte Umgebungen anpassen.

3. Reaktiv und proaktiv

KI-Agents sind sowohl reaktiv als auch proaktiv in ihrer Umgebung.

Da sie sensorische Eingaben verarbeiten, können sie ihr Handeln an Veränderungen in der Umgebung anpassen.

Ein intelligentes Thermostat erkennt zum Beispiel, wenn es durch ein plötzliches Gewitter kälter wird, und reduziert daraufhin die Klimaanlage.

Es handelt aber auch proaktiv: Scheint die Sonne jeden Tag zur gleichen Zeit ins Zimmer, erhöht es rechtzeitig die Kühlleistung, um der Wärme entgegenzuwirken.

Setzen Sie nächsten Monat einen KI-Agenten ein

KI-Agenten automatisieren mehrstufige Aufgaben in jedem Workflow – wenn Sie sie nicht zur Beseitigung von Ineffizienzen einsetzen, können Sie sicher sein, dass es Ihre Konkurrenz tut.

Botpress ist eine extrem flexible KI-Agenten-Plattform, die von Entwicklern und Unternehmen gleichermaßen genutzt wird. Sie bietet eine Bibliothek mit vorgefertigten Integrationen, eine Discord-Community mit über 30.000 Mitgliedern und jahrelange Erfahrung mit realen Anwendungsfällen.

Jetzt starten. Kostenlos.

Häufig gestellte Fragen

Welche Fehler machen Unternehmen häufig bei der Einführung ihres ersten KI-Agenten?

Ein häufiger Fehler ist, dass Unternehmen ihren ersten KI-Agenten ohne klar definierten Anwendungsfall oder messbare Erfolgskriterien einführen – das führt oft zu geringer Nutzung und wenig Wirkung. Viele betrachten den KI-Agenten zudem als einmaliges Projekt, statt ihn regelmäßig zu aktualisieren und weiterzuentwickeln, damit er dauerhaft effektiv bleibt.

Wie viel Zeit und Budget sollte ich für ein KI-Agenten-Pilotprojekt einplanen?

Ein fokussiertes Pilotprojekt lässt sich meist in 2 bis 6 Wochen mit einem Budget von 300 bis 700 US-Dollar umsetzen – besonders mit No-Code- oder Low-Code-Plattformen.

Welche Arten von Protokollierung oder Audit-Trails sollte ich implementieren?

Sie sollten jede Benutzereingabe, die Entscheidungen des Agenten, durchgeführte Aktionen und alle API-Aufrufe protokollieren, einschließlich Zeitstempel und Benutzerkennungen, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Für mehr Transparenz und bessere Diagnose ist es hilfreich, auch Begründungsschritte oder Vertrauenswerte mit aufzuzeichnen, sofern verfügbar.

Wie sieht Human-in-the-Loop (HITL) in der Praxis aus?

In der Praxis bedeutet HITL, dass der KI-Agent bei bestimmten Entscheidungen – etwa bei Genehmigungen, Eskalationen oder unklaren Fällen – eine Pause einlegt und auf menschliches Feedback wartet, bevor er fortfährt. So wird sichergestellt, dass unsichere Aktionen bei Bedarf von einer Person überprüft werden.

Kann ein einzelner KI-Agent mehrere Abteilungen unterstützen (z. B. HR und Vertrieb)?

Ja, ein einzelner KI-Agent kann mehrere Abteilungen bedienen, sofern er mit einer klaren Trennung der Kontexte, eindeutigen Anweisungen für rollenbasiertes Verhalten und einer intelligenten Weiterleitung von Anfragen gestaltet ist. Viele Unternehmen starten mit einer Abteilung und erweitern die Fähigkeiten des Agenten schrittweise, um Überschneidungen oder Verwirrung zu vermeiden.