Agentic AI

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Anfragen antworten, sondern eigenständig Ziele verfolgen, Schritte planen, Werkzeuge einsetzen und Aufgaben mit einem gewissen Grad an Autonomie zu Ende bringen. Der Begriff beschreibt das Konzept und den Trend, KI-Agenten sind die konkreten Systeme.

Der Unterschied zum bisherigen Umgang mit KI liegt im Wort “agentic”, also handelnd. Ein Sprachmodell im Chat wartet auf Eingaben und liefert Ausgaben. Ein agentisches System bekommt einen Auftrag wie “Bereite die Quartalsauswertung vor” und arbeitet ihn ab: Daten holen, prüfen, aufbereiten, Bericht erstellen, Rückfragen stellen, wo etwas fehlt. Der Mensch wird von der Person, die jeden Schritt anstößt, zur Person, die den Auftrag erteilt und das Ergebnis prüft.

Der Begriff hat sich seit 2024 in Fachpresse und Produktkommunikation durchgesetzt, weil die Modellanbieter ihre Systeme gezielt auf eigenständiges Arbeiten ausgerichtet haben. Anthropic hat mit Claude Code und Claude Cowork Produkte veröffentlicht, die diesen Ansatz für Softwareentwicklung und Büroarbeit umsetzen. Wer die technische Architektur eines einzelnen Agenten verstehen möchte, findet sie im Eintrag AI Agent.

Reifegrade agentischer Systeme

Agentic AI ist keine Frage von Ja oder Nein, sondern ein Spektrum. In der Praxis lassen sich fünf Stufen unterscheiden, die aufeinander aufbauen.

Auf der ersten Stufe antwortet das System nur. Es erzeugt Text auf Anfrage und nutzt keine Werkzeuge. Das ist der klassische Chat. Auf der zweiten Stufe nutzt das System einzelne Werkzeuge auf Anweisung: Es sucht im Web, liest eine Datei oder fragt eine Datenbank ab, wenn der Nutzer das verlangt.

Auf der dritten Stufe verkettet das System mehrere Werkzeugaufrufe selbstständig, um eine Aufgabe zu lösen, und legt das Ergebnis zur Freigabe vor. Die meisten agentischen Anwendungen in Unternehmen bewegen sich heute hier: Der Agent bereitet vor, der Mensch gibt frei. Auf der vierten Stufe handelt das System innerhalb definierter Grenzen ohne Freigabe, etwa beim Beantworten von Standardanfragen, und eskaliert nur Ausnahmen. Auf der fünften Stufe arbeiten mehrere Agenten zusammen, koordinieren sich und übernehmen ganze Prozessketten mit minimaler Aufsicht.

Für die Einordnung eines Vorhabens ist die Frage nach der Stufe hilfreicher als die Frage, ob es sich um Agentic AI handelt. Und für KMU gilt erfahrungsgemäß: Die dritte und vierte Stufe bringen den größten Nutzen bei beherrschbarem Risiko.

Risiken und wie Unternehmen die Kontrolle behalten

Mit der Autonomie wächst das Risiko. Ein System, das handelt, kann falsch handeln, und zwar schneller und in größerem Umfang als ein Mensch. Vier Risiken stehen im Vordergrund.

Fehlerfortpflanzung: Ein falscher Zwischenschritt führt zu weiteren falschen Schritten, weil der Agent auf seinem eigenen Ergebnis aufbaut. Übergriffigkeit: Ein Agent mit zu weiten Rechten löscht, versendet oder ändert Dinge, die nicht gemeint waren. Manipulation: Ein Agent, der Inhalte aus dem Web oder aus E-Mails liest, kann durch darin versteckte Anweisungen beeinflusst werden, ein Angriff, der als Prompt Injection bekannt ist. Undurchsichtigkeit: Wenn niemand nachvollziehen kann, was der Agent getan hat, lässt sich ein Fehler weder erkennen noch beheben.

Gegen diese Risiken helfen Maßnahmen, die zusammen als KI-Governance bezeichnet werden. Rechte werden nach dem Prinzip der minimalen Berechtigung vergeben: Der Agent darf nur, was er für die Aufgabe braucht. Schreibende und nach außen wirkende Aktionen werden zunächst freigegeben. Jeder Schritt wird protokolliert. Es gibt Grenzen für Schrittzahl, Kosten und Laufzeit. Eine Person ist für den Agenten verantwortlich, so wie für einen Mitarbeitenden in der Einarbeitung. Und es gibt eine Möglichkeit, das System jederzeit anzuhalten.

Der EU AI Act verlangt darüber hinaus, dass Mitarbeitende, die mit KI-Systemen arbeiten, über ausreichende Kompetenz verfügen. Bei agentischen Systemen gehört dazu, die Grenzen und Risiken des Systems zu kennen.

Praxisbeispiel aus dem Unternehmensalltag

Ein Softwarehaus mit 45 Mitarbeitenden setzt Claude Code für Wartungsarbeiten an einer Kundenanwendung ein. In der ersten Phase erhält der Agent nur Leserechte und den Auftrag, Fehlerberichte zu analysieren und Lösungsvorschläge zu erstellen. Entwickler prüfen die Vorschläge und setzen sie selbst um. Nach einigen Wochen darf der Agent Änderungen in einem abgetrennten Arbeitsbereich vornehmen und Tests ausführen; die Übernahme in die Hauptversion bleibt bei den Entwicklern.

Heute bearbeitet der Agent kleinere Fehlerberichte eigenständig bis zum fertigen Änderungsvorschlag, der von einem Menschen geprüft und freigegeben wird. Größere Änderungen werden weiterhin von Entwicklern geplant und vom Agenten nur ausgeführt. Jeder Schritt ist protokolliert, die Rechte sind auf das Projektverzeichnis beschränkt, und ein Entwickler ist als Verantwortlicher benannt. Das Softwarehaus hat den Reifegrad schrittweise erhöht und an jeder Stufe geprüft, ob die Verlässlichkeit den nächsten Schritt rechtfertigt. Was mit Claude Code im Unternehmen möglich ist, beschreibt der Artikel Claude Code für Unternehmen.

Bedeutung für kleine und mittelständische Unternehmen

Für KMU ist Agentic AI die Entwicklung, die den größten Unterschied zur bisherigen KI-Nutzung macht. Ein Chat-Assistent hilft einzelnen Mitarbeitenden. Ein agentisches System entlastet Prozesse, auch wenn gerade niemand damit arbeitet. Das eröffnet Möglichkeiten für Unternehmen, die zu klein für eigene Entwicklungsabteilungen sind, aber genug wiederkehrende Vorgänge haben, um von Automatisierung zu profitieren.

Der Einstieg sollte trotzdem bewusst erfolgen. Nicht jeder Prozess eignet sich, und nicht jede Stufe der Autonomie ist sinnvoll. Ein guter erster Kandidat ist ein Vorgang, der häufig vorkommt, gut dokumentiert ist und dessen Fehler leicht zu korrigieren wären. Die Claude Automatisierung begleitet Unternehmen bei der Auswahl solcher Vorgänge und beim schrittweisen Aufbau. Die KI-Beratung für den Mittelstand ordnet ein, wo agentische Systeme im Gesamtbild der Digitalisierung stehen. Einen konkreten Aufbau mit n8n zeigt der Artikel Claude und n8n: Prozesse mit KI automatisieren.

Vorteile und Grenzen

Der Vorteil agentischer Systeme liegt in der Entlastung von mehrschrittiger Routinearbeit und in der Fähigkeit, mit Fällen umzugehen, die eine feste Automatisierung nicht vorgesehen hat. Sie arbeiten rund um die Uhr, gleichmäßig und dokumentiert.

Die Grenzen liegen in Vorhersehbarkeit und Verantwortung. Agentische Systeme sind nicht deterministisch, sie machen Fehler, und sie können manipuliert werden. Die Verantwortung für ihr Handeln liegt beim Unternehmen. Wer Agentic AI als Trend versteht, dem man folgen muss, unterschätzt das Risiko. Wer sie als Werkzeug versteht, das man schrittweise mit Grenzen und Kontrolle einführt, holt erfahrungsgemäß den Nutzen heraus, ohne die Kontrolle abzugeben.