Im Ernst, was ist ein Agent?

Es wird viel Mist verkauft. Das ändern wir. Teil davon sind saubere Definitionen.

Für Anwender fühlt sich ein Agent an wie ChatGPT: Ich tippe etwas ein und bekomme eine Antwort. Aber: ChatGPT & Co. fühlen sich an wie ein hilfloses Gehirn: Man kopiert ständig Infos hin und her und lernt viel, die eigentliche Umsetzung bleibt am Menschen hängen.

Im Prinzip ist ein Agent ein solches Gehirn mit Händen und einem Plan.

Das KI-Modell im Hintergrund erstellt anhand der Eingaben des Nutzers einen Plan. Dann das Entscheidende: Dieser Plan wird ausgeführt, beinhaltet fast immer Zugriff auf verschiedene Anwendungen, und während der Ausführung überprüft das Gehirn automatisch, ob alles nach Plan verläuft.

Woraus ein Agent besteht

Modell denkt und entscheidet

Werkzeuge handeln in der echten Welt

Plan hält die Schritte zusammen

Agent erledigt die Aufgabe selbst

Fehlt eines der drei, ist es kein Agent.

Am deutlichsten wird die Definition, wenn wir uns verschiedene Prompts ansehen. Wer schon mit ChatGPT oder Gemini „Deep Research” gearbeitet hat, hatte bereits Kontakt mit einem mächtigen, aber intern extrem einfachen Agenten (einziges Werkzeug: Web-Suche).

Was Agenten können

Ein Chatbot beantwortet Fragen. Einem Agenten gibt man Aufgaben. Damit werden Sätze möglich, die man einem Computer bisher nicht sagen konnte:

“ Geh meinen Posteingang der letzten Woche durch, fass die wichtigsten Themen zusammen und entwirf Antworten für die dringenden Mails.”

“ Recherchiere drei mögliche Lieferanten, vergleiche Preise und Konditionen in einer Tabelle und sprich eine Empfehlung aus.”

“ Nimm die Rohdaten aus diesem Ordner, erstell die Monatsauswertung und bau die Folien dazu.”

Der Unterschied: Selbstständigkeit

Das technisch Entscheidende an einem Agenten ist seine Selbstständigkeit. Bei klassischer Software hat ein Entwickler jeden Schritt vorgegeben. Ein Agent entscheidet selbst, welche Schritte eine Aufgabe braucht und in welcher Reihenfolge. Anthropic zieht genau diese Grenze: Ein fester Ablauf folgt vorgegebenen Pfaden, ein Agent bestimmt seinen eigenen.

Dazu kommt: Weil ein Agent in vielen kleinen Schritten arbeitet, kann er ein Problem länger und gründlicher durchdenken als eine einzelne Chat-Antwort. Er arbeitet in einer Schleife.

Wie ein Agent arbeitet

Planen den nächsten Schritt festlegen

Handeln ein Werkzeug nutzen

Prüfen das Ergebnis ansehen, nachsteuern

wiederholen

Fertig Ziel erreicht

Jeder Schritt baut auf einem echten Zwischenergebnis auf. So bringt ein Agent auch mehrstufige Aufgaben zuverlässig zu Ende.

Automatisierung ≠ Agent

Zapier, Make.com oder n8n sind keine Agenten, sondern Automatisierungen, bei denen man Boxen mit Linien verbindet und Konfigurationen einträgt. Einen Agenten spricht man dagegen einfach an.

Quellen

Anthropic — Building Effective Agents (2024)
Google Cloud — What are AI agents?
Model Context Protocol — offener Standard für die Werkzeugnutzung von Agenten