KI-Agent

Was einen KI-Agenten von Automatisierung unterscheidet

Ein KI-Agent nutzt ein LLM wie Claude als „Gehirn“, plant Schritte, ruft Werkzeuge auf und korrigiert sich bei Fehlern selbst. Er beantwortet nicht nur einzelne Prompts, sondern arbeitet ein Ziel über mehrere Schritte ab.

Anthropic grenzt das präzise ab: Workflows sind Systeme, in denen LLMs und Werkzeuge über fest vordefinierte Code-Pfade orchestriert werden; ein Agent dagegen steuert seinen Ablauf und Werkzeugeinsatz dynamisch selbst (Anthropic, Building Effective Agents). Den größten Nutzen bringen Agenten laut Anthropic bei Aufgaben, die Dialog und Handlung verbinden, klare Erfolgskriterien haben und sinnvolle menschliche Kontrolle erlauben.

Abzugrenzen ist der KI-Agent damit von RPA und Makros (starre Pfade) sowie von MCP, das die standardisierte Werkzeuganbindung liefert, nicht die Entscheidungslogik. Der Agent ist das orchestrierende System darüber.

Für Dienstleister und KMU — gerade im DACH-Raum mit knappen Personalressourcen — sind KI-Agenten die Antwort auf wiederkehrende Wissensarbeit: vom autonomen Ticket-Handling bis zum Report, der eigenständig Daten abfragt, validiert und aufbereitet. Den größten Hebel bringt nicht der isolierte Pilot, sondern die tiefe Integration in CRM, ERP und bestehende Workflows — unter Beachtung von DSGVO und klaren Freigabeschritten.

Quellen

• Anthropic — Building Effective AI Agents (Definition & Abgrenzung Workflow/Agent)