Ein AI-Agent ist mehr als ein Chatbot
Ein Chatbot beantwortet eine Frage – einmalig, in einem Schritt, aus dem, was das Sprachmodell schon „weiß“ (siehe Modul 2). Ein AI-Agent kann selbstständig mehrere Schritte hintereinander ausführen: Informationen aus echten Systemen holen, Zwischenergebnisse bewerten und danach entscheiden, was als Nächstes zu tun ist – bis ein Ziel erreicht ist, nicht nur eine Antwort gegeben wurde.
Die drei Bausteine eines Agenten
1. Ein Sprachmodell als „Entscheider“
Das Sprachmodell wertet nicht nur eine einzelne Anfrage aus, sondern entscheidet bei jedem Schritt neu: Ist das Ziel schon erreicht? Wenn nicht – welches Werkzeug hilft jetzt weiter?
2. Werkzeuge (Tools)
Zugriff auf echte Systeme – eine Datenbank abfragen, eine E-Mail verschicken, einen Kalender prüfen, einen Datensatz aktualisieren. Ohne Werkzeuge bleibt jede noch so gute AI ein reiner Chatbot, der nur redet, aber nichts bewirkt.
3. Eine Schleife (Loop)
Der Agent wiederholt „Ziel prüfen → Werkzeug wählen → Ergebnis bewerten“ so lange, bis das Ziel erreicht ist oder ein Abbruchkriterium greift – etwa eine maximale Schrittzahl oder eine Stelle, an der eine menschliche Freigabe nötig ist.
Kein Selbstläufer ohne Kontrolle
Mehr Autonomie bedeutet mehr Nutzen – aber auch mehr Risiko, wenn Werkzeug-Zugriffe zu weit gefasst sind (siehe Modul 4, Grenzen & Risiken). Bei kritischen Schritten, etwa Zahlungen oder dem Versand nach außen, bleibt eine menschliche Freigabe sinnvoll.
Warum das für dich als Entscheider zählt
Wenn ein Anbieter „unser Agent“ verspricht, lohnt sich immer die Nachfrage: Welche Werkzeuge darf er nutzen, mit welchen Systemen ist er verbunden, und an welcher Stelle greift eine Kontrolle oder Freigabe? Das entscheidet, ob „Agent“ echte Automatisierung bedeutet – oder nur ein Chatbot mit neuem Namen ist.