KI-Agent? Wir erklären, was wirklich dahintersteckt.

<p id="definition">Ein <strong>KI-Agent</strong> ist ein Programm auf Basis eines großen Sprachmodells (LLM) wie Claude, GPT-4 oder Mistral, das eigenständig <em>Aufgaben erledigt</em>: Es versteht eine Anfrage, plant Schritte, ruft externe Werkzeuge auf, prüft Ergebnisse und antwortet mit einer fertigen Lösung — nicht nur mit Text.</p><p>Vereinfacht gesagt: ein klassischer Chatbot redet, ein Agent <strong>handelt</strong>.</p><p>Wo Sie KI-Agenten heute typisch antreffen:</p><ul><li>Im Kundenservice, der Ihre Bestellung tatsächlich storniert, statt nur die FAQ-Seite zu zitieren.</li><li>Im Vertrieb, der Sie persönlich berät und einen Termin direkt im Kalender bucht.</li><li>Im Backoffice, der Mails kategorisiert, Daten extrahiert und ins richtige System trägt.</li></ul>

<p id="grenzen">KI-Agenten sind keine Magie. Wer das verspricht, hat noch keinen in Produktion gebracht. Was wir aus zwei Jahren Praxis gelernt haben:</p><ul><li><strong>Halluzinationen</strong> bleiben das Hauptproblem. Selbst gute Modelle erfinden plausibel klingenden Quatsch. Gegenmittel: <a href="/glossar/rag">RAG</a>, Quellen-Pflicht, Konfidenz-Schwellen, klare Eskalation.</li><li><strong>Komplexe Mehr-Schritt-Logik</strong> klappt manchmal — und manchmal nicht. Multi-Hop-Reasoning ist nicht zuverlässig.</li><li><strong>Lange Konversationen</strong> verlieren Kontext. Selbst 1M-Token-Modelle verwirren sich bei 50+ Nachrichten.</li><li><strong>„Autonom“ ist gefährlich</strong>. Wir bauen Agenten mit klaren Aktions-Berechtigungen — kritische Aktionen brauchen User-Bestätigung oder menschliche Freigabe.</li></ul><p>Unser Standard: 80% der Anfragen löst der Agent allein, die restlichen 20% bekommen <em>saubere Übergabe</em> an einen Menschen — mit komplettem Gesprächs-Kontext.</p>