KI-Agent

Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatbot. Ein Chatbot antwortet auf eine Frage. Ein Agent verfolgt ein Ziel: Termine koordinieren, Leads recherchieren, eine Bestellung anstoßen — und entscheidet auf dem Weg dorthin, welche Schritte und welche Tools nötig sind.

Technisch besteht ein Agent meist aus einem LLM als „Denkzentrale" plus einer Menge angebundener Werkzeuge: E-Mail, CRM, Web-Scraping, Datenbank. Agenten arbeiten in einem klar abgegrenzten Aufgabenraum — vollständig autonome Agenten sind in produktiven Umgebungen weiterhin die Ausnahme, nicht die Regel.

Der entscheidende Unterschied zu klassischer Automation: Ein n8n-Workflow oder ein Zapier-Zap führt eine vorher festgelegte Sequenz aus — bei Eingabe X passiert Y. Ein Agent bekommt ein Ziel und entscheidet selbst, welche Schritte er nimmt: Soll ich erst die Datenbank prüfen oder erst die Webseite scrapen? Reicht die Information für eine Antwort, oder brauche ich noch einen weiteren Tool-Call? Diese Flexibilität macht Agenten mächtig — und gleichzeitig anfälliger für unerwartetes Verhalten.

In Praxis-Setups laufen Agenten daher fast immer mit klaren Leitplanken: Welche Tools darf der Agent verwenden? Maximal wie viele Schritte? Welche Aktionen müssen vor der Ausführung von einem Menschen freigegeben werden? Wer Agenten in produktive Workflows einführt, baut zunächst halbautomatisch — der Agent schlägt vor, der Mensch klickt frei — und automatisiert erst dann vollständig, wenn die Trefferquote stabil über 95 Prozent liegt.