Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent (AI Agent) ist ein System, das auf einem Large Language Model (LLM) basiert und eigenständig mehrstufige Aufgaben planen und ausführen kann. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots, die nur auf einzelne Fragen antworten, können Agenten:
- Planen: Eine Aufgabe in Teilschritte zerlegen
- Tools nutzen: Externe Werkzeuge aufrufen (Datenbanken, APIs, Dateisysteme)
- Entscheiden: Basierend auf Zwischenergebnissen den nächsten Schritt wählen
- Iterieren: Bei Fehlern einen neuen Ansatz versuchen
Aufbau eines KI-Agenten
| Komponente | Funktion |
|---|---|
| LLM (Gehirn) | Reasoning, Planung und Entscheidungsfindung |
| Tools | Externe Fähigkeiten (Websuche, Codeausführung, API-Calls) |
| Memory | Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis für Kontext |
| Orchestrierung | Framework wie LangGraph steuert den Ablauf |
Agenten-Muster
- ReAct (Reasoning + Acting): Agent denkt laut, entscheidet, handelt, beobachtet, wiederholt
- Plan-and-Execute: Agent erstellt zuerst einen vollständigen Plan, dann führt er ihn aus
- Multi-Agent: Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen an einer Aufgabe
Einsatzgebiete
- Dokumentenanalyse: Agent durchsucht Dokumente, extrahiert Informationen und erstellt Zusammenfassungen
- Code-Assistenz: Agent schreibt, testet und debuggt Code autonom
- Prozessautomatisierung: Agent führt mehrstufige Geschäftsprozesse durch
- Rechercheaufgaben: Agent sammelt, vergleicht und synthetisiert Informationen aus verschiedenen Quellen
KI-Agenten und MCP
Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert den Zugriff von Agenten auf externe Tools und Datenquellen. Statt individuelle Integrationen zu bauen, nutzt der Agent MCP-Server als standardisierte Werkzeugkästen.
Vorteile
- Autonomie: Komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Anleitung
- Adaptivität: Reagiert flexibel auf unerwartete Situationen
- Skalierbarkeit: Ein Agent bedient viele parallele Aufgaben
- Erweiterbarkeit: Neue Tools können jederzeit angebunden werden
