Was ist der Unterschied? Definition und Abgrenzung
Derzeit ist viel von „AI Agents“ und „Agentic AI“ die Rede. Im Beitrag AI Agents und Agentic AI – The new kids on the block – Handelsblatt Live haben wir uns bereits einführend damit beschäftigt. Nun ist es Zeit, den Unterschied zwischen AI Agents und Agentic AI noch etwas weiterführend herauszuarbeiten.
Agentic AI: KI als eigenständiger Prozessgestalter
Agentic AI beschreibt die Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) als reines Werkzeug hin zu KI als aktivem Mitgestalter von Arbeitsabläufen. Unternehmen entwerfen eine Architektur, in der KI-Systeme nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern Ziele verfolgen, Prioritäten setzen und komplexe Entscheidungsprozesse unterstützen. Agentic AI umfasst dabei Strategien, Governance, Metaprozesse und die orchestrierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
Agentic AI steht für den grundlegenden Wandel von punktueller Automatisierung hin zu einem umfassenden Ökosystem, in dem KI proaktiv Arbeitsabläufe steuert. Dabei geht es nicht nur um einzelne Aktionen, sondern um ein übergeordnetes Steuerungsmodell, das Ziele definiert, Prioritäten abwägt und Ressourcen dynamisch verteilt.
Unternehmen errichten hierfür eine Architektur: Meta-Prozesse koordinieren die Zusammenarbeit zahlreicher Agenten, überwachen ihre Performance und passen Regeln in Echtzeit an. Governance-Rahmen legen fest, wie Risiken gesteuert, Entscheidungen dokumentiert und Compliance-Anforderungen erfüllt werden. So entsteht eine KI-Landschaft, in der Systeme nicht nur reagieren, sondern im Sinne unternehmerischer Strategien agieren.
Auf der Ebene der Unternehmenskultur und -organisation verlangt Agentic AI nach neuen Rollen und Verantwortlichkeiten. Führungskräfte entwickeln Richtlinien, um die Ausrichtung der KI-Orchestrierung sicherzustellen, während Fachexperten Metaprozesse definieren, in denen KI-Gestalter und -Entwickler zusammenwirken. Ein zentraler Baustein ist die transparente Dokumentation aller Entscheidungsströme – von Zielen über Zwischenergebnisse bis zu Eskalationspfaden. So entsteht ein digitales Nervensystem, das operative Agilität mit regulatorischer Kontrolle vereint und menschliche Teams mit autonomen Systemen verknüpft.
AI Agents: Teilautonome Akteure
AI Agents sind die Bausteine innerhalb dieses Rahmens: softwarebasierte Akteure, denen vorab klar definierte Aufgaben, Berechtigungen und Tools zugewiesen werden. Sie agieren innerhalb vorgegebener Parameter – sequenziell, parallel oder hierarchisch – und führen spezialisierte Jobs aus, etwa die Analyse von Verkaufsdaten, die Generierung von Kundenantworten oder das Reporting.
Innerhalb dieser Parameter operieren sie selbstständig, lösen Teilaufgaben und geben Ergebnisse weiter – entweder an andere Agents oder an menschliche Anwender. Die Autonomie jedes Agenten ist dabei abgrenzbar: Sie reicht von streng reglementierten Skripten bis hin zu selbstlernenden Modulen mit adaptiven Entscheidungsbäumen.
In der Praxis lassen sich AI Agents nach ihrem Funktionsprofil klassifizieren:
- Assistenz-Agents, die Nutzer bei Routineanfragen unterstützen.
- Analyse-Agents, die Datenaufbereitung, Mustererkennung und Prognosen liefern.
- Orchestrierungs-Agents, die Workflows zwischen anderen Agents koordinieren.
- Eskalations-Agents, die bei Abweichungen menschliche Expertise hinzuziehen.
Durch ihre Spezialisierung agieren AI Agents wie spezialisierte Fachkräfte – sie übernehmen klar umrissene Verantwortungsbereiche und skalieren bedarfsorientiert.
Abgrenzung im Überblick
Fazit
Agentic AI bildet das orchestrierende Gerüst, das Ziele, Prioritäten und Governance-Prozesse definiert, während AI Agents als spezialisierte Akteure einzelne Aufgaben autonom umsetzen. Diese klare Rollenabgrenzung ermöglicht Unternehmen, mit hoher Skalierbarkeit und Transparenz zu arbeiten und gleichzeitig Verantwortlichkeiten präzise zu steuern. So entsteht eine agile, vertrauenswürdige Zusammenarbeit zwischen autonomen KI-Einheiten und menschlichen Teams.