{"id":155063,"date":"2025-04-22T08:01:36","date_gmt":"2025-04-22T12:01:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applause.com\/blog\/what-is-agentic-ai\/"},"modified":"2026-05-11T14:06:30","modified_gmt":"2026-05-11T18:06:30","slug":"what-is-agentic-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.applause.com\/de\/blog\/what-is-agentic-ai\/","title":{"rendered":"Was ist Agentic AI?"},"content":{"rendered":"<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\">\n<div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-text--divi-font-body--default preset--group--divi-text--divi-font-body--h19rs5u--default preset--group--divi-text--divi-font-body--h1yjkjr--default preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Was ist Agentic AI?<\/h1>\n<p>Es scheint, als w\u00fcrde pl\u00f6tzlich jeder \u00fcber Agentic AI sprechen \u2013 doch nicht jeder hat eine klare Vorstellung davon, was der Begriff eigentlich bedeutet. In diesem Blogpost definieren wir den Begriff und untersuchen die Auswirkungen der Technologie auf Software-Entwicklungsteams und Unternehmen, die diese sich entwickelnde Technologie nutzen m\u00f6chten.<\/p>\n<h2>Was genau ist also Agentic AI?<\/h2>\n<p>Agentic AI bezeichnet autonome Systeme, die darauf ausgelegt sind, Aufgaben im Auftrag eines Benutzers oder eines anderen Systems auszuf\u00fchren. Diese Agenten sind in der Lage, eigenst\u00e4ndig Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuf\u00fchren, h\u00e4ufig durch die Nutzung von Technologien wie gro\u00dfen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und maschinellem Lernen (Machine Learning, ML). Ihr \u201eagentischer\u201c Charakter bedeutet, dass sie bei der Verfolgung von Zielen planen, logische Schlussfolgerungen ziehen und sich anpassen k\u00f6nnen \u2013 oft mit minimaler menschlicher Aufsicht.<\/p>\n<p>Agentic AI ist ein System autonomer k\u00fcnstlicher Intelligenz, das in der Lage ist, logische Schlussfolgerungen zu ziehen, zu planen und mehrstufige Aufgaben auszuf\u00fchren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu generativer KI, die lediglich auf Prompts reagiert, agiert Agentic AI als digitaler \u201eAgent\u201c \u2013 sie nutzt Tools, lernt aus Feedback und trifft eigenst\u00e4ndige Entscheidungen, um komplexe Workflows mit minimaler menschlicher Aufsicht zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n<h2>Was sind die Kernkomponenten eines Agentic-AI-Systems?<\/h2>\n<p>Agentic-AI-Systeme m\u00fcssen die folgenden F\u00e4higkeiten umfassen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Zielmanagement:<\/strong> Das System muss in der Lage sein, ein Ziel zu verstehen und zu verfolgen. Dieses Ziel kann intern generiert oder vom Benutzer vorgegeben sein. Ein Agent wei\u00df, was er erreichen will und kann gro\u00dfe Ziele in kleinere, \u00fcberschaubare Aufgaben unterteilen.<\/li>\n<li><strong>Entscheidungsfindung und Planung:<\/strong> Das System muss in der Lage sein, eigenst\u00e4ndig Entscheidungen zu treffen und zu entscheiden, wie es ein Ziel erreicht \u2013 selbst wenn das bedeutet, es in Einzelschritte zu unterteilen oder sich unterwegs anzupassen. Agentic AI ermittelt die besten Schritte mithilfe von Logik, Schlussfolgerungen oder erlernten Strategien.<\/li>\n<li><strong>Feedback-Schleife (Wahrnehmungs-Aktions-Zyklus):<\/strong> Der Agent muss basierend auf seinen Entscheidungen handeln, die Ergebnisse beobachten und sich entsprechend anpassen \u2013 diese Schleife verleiht ihm Handlungsf\u00e4higkeit (Agency), anstatt wie ein One-Shot-Tool zu funktionieren. Ein Agentic-AI-System lernt aus den Ergebnissen und passt sein Verhalten daran an, was funktioniert und was nicht. So wird es mit jedem Durchlauf intelligenter und n\u00fctzlicher.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Einige zus\u00e4tzliche Komponenten sind in der Regel vorhanden, aber nicht zwingend erforderlich. Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Sprachkenntnisse (LLMs und NLP):<\/strong> Agentic AI, unterst\u00fctzt von LLMs, verwendet nat\u00fcrliche Sprache, um Anweisungen zu verstehen, Fragen zu stellen und Ergebnisse zu kommunizieren.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Verwendung von Tools:<\/strong> Das System kann mit anderen Tools, Websites, APIs oder Software interagieren, um eine Aufgabe zu erledigen.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Ged\u00e4chtnis:<\/strong> Agenten merken sich vergangene Aktionen, Gespr\u00e4che oder Fakten, um konsistent zu bleiben und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Dieses Ged\u00e4chtnis kann kurzfristig (f\u00fcr die aktuelle Aufgabe) oder langfristig (f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Verwendung) sein.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Sicherheits- und Alignment-Richtlinien:<\/strong> Agenten verf\u00fcgen in der Regel \u00fcber Mittel, um ihre Aktionen innerhalb ethischer, rechtlicher oder betrieblicher Grenzen zu halten. Dazu k\u00f6nnen Mechanismen zur Werteausrichtung (Value Alignment), Schutzma\u00dfnahmen (Guardrails) oder Human-in-the-Loop-Systeme geh\u00f6ren.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wie unterscheidet sich Agentic AI von generativer KI (Gen AI) und traditioneller KI?<\/h2>\n<p>Traditionelle KI ist in der Regel darauf trainiert, eine Sache besonders gut zu machen. Sie reagiert auf Eingaben, plant jedoch nicht und trifft keine Entscheidungen \u2013 sie verl\u00e4sst sich auf menschliche Prompts oder eine fest vorgegebene Logik. Traditionelle KI eignet sich hervorragend f\u00fcr Mustererkennung und Aufgaben wie das Filtern von Spam, das Empfehlen verwandter Produkte oder das Erkennen von Bildern. Sie folgt statischen Regeln und agiert weder autonom noch erschafft sie etwas Neues.<\/p>\n<p>Generative KI erstellt als Reaktion auf eine Benutzeranfrage Inhalte wie Texte, Bilder, Softwarecode, Videos oder Audioaufnahmen. Generative KI geht \u00fcber die Mustererkennung traditioneller KI hinaus, indem sie auf Deep-Learning-Modelle, umfangreiche Trainingsdaten und nat\u00fcrliches Sprachverst\u00e4ndnis zur\u00fcckgreift, um Benutzer-Prompts zu interpretieren und das gew\u00fcnschte Ergebnis zu erzeugen. Sobald sie auf den ersten Prompt reagiert hat, f\u00fchrt sie ohne zus\u00e4tzliche Prompts keine weiteren Aktionen aus. Generative KI, wie beispielsweise ein LLM, kann als Komponente eines Agentic-AI-Systems dienen.<\/p>\n<p>Sowohl traditionelle als auch generative KI sind in der Regel reaktiv und auf menschliche Prompts oder Eingaben angewiesen. Agentic AI ist proaktiver und in der Lage, auf ein Ziel hinzuarbeiten und mehrstufige Prozesse autonom abzuschlie\u00dfen. Sie arbeitet in Schleifen, unternimmt neue Versuche, \u00fcberarbeitet und passt sich an, bis das Ziel erreicht ist, wobei sie eine Vielzahl von Tools nutzt, um ihre Entscheidungen zu steuern.<\/p>\n<h2>Was sind die Unterschiede zwischen den ben\u00f6tigten Daten und Trainingsmethoden f\u00fcr verschiedene Arten von KI?<\/h2>\n<p><span>Die Anforderungen an <a href=\"https:\/\/www.applause.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-trainieren-testen\/\">KI-Trainingsdaten<\/a><\/span> unterscheiden sich je nach beabsichtigtem Anwendungsfall in Bezug auf Struktur, Spezifit\u00e4t und Umfang. Verschiedene Arten von KI profitieren von unterschiedlichen Trainingsmethoden \u2013 auch hier h\u00e4ngt die beste Methode oft vom gew\u00fcnschten Anwendungsfall oder Ergebnis ab.<\/p>\n<p>Traditionelle KI ist auf gekennzeichnete, strukturierte Datens\u00e4tze angewiesen. Die Daten m\u00fcssen bereinigt und gut annotiert sein; sie sind in der Regel fachspezifisch und eng gefasst. Die gebr\u00e4uchlichste Trainingsmethode ist das \u00fcberwachte Lernen (Supervised Learning): Das Modell lernt aus Input-Output-Paaren. Un\u00fcberwachte, regelbasierte Systeme sind ebenfalls verbreitet, da traditionelle KI in der Regel darauf ausgelegt ist, eine spezifische Aufgabe zu erf\u00fcllen, die einem wiederholbaren Workflow folgt.<\/p>\n<p><span><a href=\"https:\/\/www.applause.com\/de\/generatives-ki-testing\/\">Generative KI<\/a><\/span> erfordert wesentlich gr\u00f6\u00dfere, breitere und unstrukturierte Datens\u00e4tze. Denken Sie an B\u00fccher, Websites, Bibliotheken, Bilder oder Code \u2013 das Volumen ist entscheidend. Je nach Anwendungsfall kann die Vielfalt auch ein Faktor sein. F\u00fcr manche interne Anwendungen ist Vielfalt m\u00f6glicherweise keine Priorit\u00e4t \u2013 doch wenn die App f\u00fcr eine breitere Zielgruppe vorgesehen ist, sollten die Trainingsdaten diese Vielfalt widerspiegeln, um das Risiko von Voreingenommenheit zu verringern. Generative KI st\u00fctzt sich beim initialen Training in der Regel auf selbst\u00fcberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning). Anschlie\u00dfend leiten menschliche Eingaben das Fine-Tuning und das best\u00e4rkende Lernen (Reinforcement Learning). Menschen bewerten dabei die Modellausgaben und bringen dem Modell bei, auf hilfreiche, sichere und qualitativ hochwertige Antworten zu optimieren.<\/p>\n<p>Agentic AI lernt aus strukturierten, zielorientierten Daten wie Aufgabenprotokollen, Workflows und Aufzeichnungen vergangener Aktionen. Agentic AI kann auch mit synthetischen oder interaktiven Daten aus simulierten Umgebungen sowie mit Feedbacksignalen trainiert werden. Das Training kombiniert das Fine-Tuning generativer Modelle mit Reinforcement Learning, Behavioral Cloning und dem Training zur Nutzung von Tools. Beim Behavioral Cloning lernt die KI durch Nachahmung \u2013 sie kopiert das Verhalten von Experten, anstatt es selbst durch Versuch und Irrtum herauszufinden. Dies ist oft der erste Schritt beim Aufbau agentischer Systeme, die sich sp\u00e4ter durch fortgeschrittenere Techniken wie Reinforcement Learning oder Echtzeit-Feedback selbst verbessern k\u00f6nnen. Iteratives Feedback und zielorientierte Bewertung sind ebenfalls essenziell f\u00fcr das Training von Agentic AI.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-text--divi-font-body--default preset--group--divi-text--divi-font-body--h19rs5u--default preset--group--divi-text--divi-font-body--h1yjkjr--default preset--module--divi-text--4564d33f-bb24-4931-8445-a739e42249ca\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2>Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI, einem Agenten und einem agentischen Workflow?<\/h2>\n<p>Obwohl diese Begriffe eng miteinander verwandt sind, beschreiben sie verschiedene Ebenen von Autonomie und Struktur innerhalb von KI-Systemen.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Agentic AI<\/strong> ist das \u00fcbergeordnete Konzept \u2013 es bezieht sich auf eine Art von KI-System, das spezifische Verhaltensweisen und F\u00e4higkeiten aufweist. Agentic-AI-Systeme sind autonom, proaktiv und zielgerichtet. Sie umfassen oft Komponenten wie Planung, Ged\u00e4chtnis, Nutzung von Tools und Feedbackschleifen, die es ihnen erm\u00f6glichen, unabh\u00e4ngig und adaptiv zu agieren.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Ein <strong>KI-Agent<\/strong> ist eine einzelne Einheit innerhalb eines solchen Systems \u2013 eine eigenst\u00e4ndige autonome Entit\u00e4t, die darauf ausgelegt ist, ein spezifisches Ziel zu erreichen. Agenten f\u00fchren Aufgaben aus, wie das Generieren von Inhalten, das Abrufen von Daten oder das Ausf\u00fchren von Aktionen. Ein Chatbot, ein Code-Assistent oder ein Workflow-Bot sind alles Beispiele f\u00fcr Agenten. Man kann sich Agenten als die Bausteine komplexerer KI-Systeme vorstellen.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Ein <strong>agentischer Workflow<\/strong> ist der strukturierte Prozess oder die Abfolge von Aktionen, die das System (oder mehrere Agenten) unternimmt, um ein \u00fcbergeordnetes Ziel zu erreichen. Agentische Workflows verkn\u00fcpfen oft mehrere Agenten miteinander, sodass diese zusammenarbeiten, Teilaufgaben \u00fcbergeben und sich dynamisch an ver\u00e4nderte Umst\u00e4nde anpassen k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Welche Auswirkungen hat Agentic AI?<\/h2>\n<p>Agentic AI generiert nicht nur Inhalte \u2013 sie erledigt Aufgaben. Indem sie Systemen erm\u00f6glicht, autonom zu denken, zu planen und zu handeln, hat Agentic AI das Potenzial, die Art und Weise, wie wir arbeiten, entwickeln und mit Technologie interagieren, grundlegend zu ver\u00e4ndern. Durch die Automatisierung komplexer, mehrstufiger Workflows kann Agentic AI die Produktivit\u00e4t steigern und gleichzeitig die Notwendigkeit f\u00fcr die manuelle Koordination von Aufgaben reduzieren. Sie kann Menschen entlasten, damit sie mehr Zeit f\u00fcr kreativeres oder strategisches Denken haben.<\/p>\n<p>Agentische Systeme k\u00f6nnen Aufgaben aneinanderreihen,ohne dass st\u00e4ndiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies erm\u00f6glicht eine End-to-End-Automatisierung. Selbstst\u00e4ndig agierende Systeme, die dynamisch zusammenarbeiten k\u00f6nnen, bieten ein enormes Potenzial f\u00fcr eine adaptivere und flexiblere Probleml\u00f6sung. Wie jedes System birgt es jedoch auch Risiken. Agentic AI wirft neue Fragen in Bezug auf Vertrauen, Sicherheit und Kontrolle auf. Ein Agent, der beispielsweise damit beauftragt ist, die Ausgaben f\u00fcr die Softwareentwicklung zu optimieren, k\u00f6nnte einen hervorragenden Plan entwerfen \u2013 oder er k\u00f6nnte Budgets so verschieben, dass letztendlich die Gesamtqualit\u00e4t sinkt und das Nutzererlebnis beeintr\u00e4chtigt wird.<\/p>\n<h2>Was sind einige der Risiken von Agentic AI?<\/h2>\n<p>Obwohl Agentic AI unglaublich leistungsf\u00e4hig ist, f\u00fchrt ihre F\u00e4higkeit, autonom zu handeln, eine neue Kategorie von Risiken ein, die weit \u00fcber traditionelle oder generative KI-Systeme hinausgehen. Da agentische KI-Systeme unabh\u00e4ngig agieren k\u00f6nnen, besteht das Risiko, dass sie Entscheidungen ohne menschliche \u00dcberpr\u00fcfung treffen oder schneller agieren, als Menschen sie \u00fcberwachen k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnten auch auf eine Weise agieren, die nicht beabsichtigt war \u2013 insbesondere wenn Ziele schlecht definiert sind oder falsch verstanden werden.<\/p>\n<p>Da sie h\u00e4ufig in andere Tools integriert sind, werfen agentische KI-Systeme Bedenken dar\u00fcber auf, was passieren k\u00f6nnte, wenn sie auf sensible Daten zugreifen, diese ver\u00e4ndern oder offenlegen. Sie k\u00f6nnten zudem potenziell \u00c4nderungen im falschen System vornehmen oder Tools auf unsichere Weise miteinander verkn\u00fcpfen. Und durch die F\u00e4higkeit, in hohem Tempo zu arbeiten, kann der Schaden bereits betr\u00e4chtlich sein, bis Probleme \u00fcberhaupt erkannt werden.<\/p>\n<p>Um Risiken zu minimieren, sollten sich Unternehmen auf Folgendes konzentrieren:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Klare Aufgabengrenzen und Berechtigungen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop)<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Audit-Trails und Entscheidungsprotokolle<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Sichere Standardeinstellungen und Sandbox-Umgebungen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Starke Zugriffskontrollen und Ratenbegrenzungen (Rate Limiting) f\u00fcr Tools\/APIs<\/li>\n<\/ul>\n<p>Da der <span><a href=\"https:\/\/www.marketresearchreports.com\/blog\/2024\/11\/07\/agentic-ai-systems-transforming-autonomous-decision-making-and-industry-potential#:~:text=The%20agentic%20AI%20market%20size,expected%20to%20reach%20%24126.89%20billion.\">Markt f\u00fcr agentische KI<\/a><\/span> bis 2029 voraussichtlich 126,89 Milliarden US-Dollar erreichen wird, ist es kein Wunder, dass viele Unternehmen in diese Technologie investieren. Menschliche Aufsicht und umfassendes Testen bei der Entwicklung dieser Anwendungen bleiben entscheidend. Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie Applause Sie dabei unterst\u00fctzen kann. <span><a href=\"https:\/\/www.applause.com\/de\/kontakt-aufnehmen\/\">Kontaktieren Sie uns noch heute<\/a><\/span>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Erfahren Sie, was Agentic AI von generativer und traditioneller KI unterscheidet und wie Agentic AI die Anforderungen f\u00fcr Software-Entwickler erh\u00f6ht.<\/p>\n","protected":false},"author":25,"featured_media":139423,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[282],"tags":[],"resource-industry":[],"resource-solution":[1180],"resources\/types":[1244],"class_list":["post-155063","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unkategorisiert","resource-solution-kuenstliche-intelligenz-trainieren-testen","resource-type-blogs-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/155063","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/25"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=155063"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/155063\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":156601,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/155063\/revisions\/156601"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/139423"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=155063"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=155063"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=155063"},{"taxonomy":"resource-industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource-industry?post=155063"},{"taxonomy":"resource-solution","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource-solution?post=155063"},{"taxonomy":"resource-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resources\/types?post=155063"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}