„Agentic AI ist ein Framework, in dem autonome AI-Agenten eigenständig Aufgaben übernehmen, Entscheidungen treffen und mit Tools und Systemen interagieren und dabei ein definiertes Ziel verfolgen.” [1]
Unterschiede zu Workflows, Vorteile für Unternehmen & Praxisbeispiele
Agentic AI ist eines der vielversprechendsten Konzepte im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere für Unternehmen, die mit datenbasierten Anwendungsfällen arbeiten. Aber was genau ist das? In diesem Artikel erklären wir, wie sich Agentic AI von traditionellen Workflows unterscheidet, welche Vorteile sie bietet und wie sie von Unternehmen effektiv eingesetzt werden kann.
Agentic AI ist ein Framework, in dem autonome AI-Agenten eigenständig Aufgaben übernehmen, Entscheidungen treffen und mit Tools und Systemen interagieren und dabei ein definiertes Ziel verfolgen.
Workflows vs. AI-Agenten
Wesentlicher Unterschied:
Agentic AI ist die übergreifende Architektur bzw. das übergeordnete Mindset.
AI-Agenten sind die operativen Bausteine innerhalb dieser Architektur.
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Workflows funktionieren gut, wenn jeder Schritt klar definiert und vorhersehbar ist.
Viele Geschäftsprozesse sind jedoch weit davon entfernt:
In diesen Szenarien entfalten autonome Agenten ihr Potenzial:
Sie bieten Flexibilität und zielorientiertes Verhalten.
Was können AI-Agenten?
Moderne AI-Agenten sind weit mehr als nur Chatbots. Sie
Auch wenn die Benutzeroberfläche konversationsbasiert ist, nutzen Agenten hinter den Kulissen APIs, Cloud-Infrastruktur oder Softwareprogramme, um intelligent und autonom zu handeln.
| Vorteile | Beschreibung |
| Autonomie | Agenten benötigen kein festes Regelwerk, sie können sich auf die Situation einstellen und das Ziel unabhängiger erreichen |
| Effizienz | Sie erledigen komplexe Aufgaben schneller und flexibler |
| Skalierbarkeit | Einmal implementiert, können Agenten für viele unterschiedliche Prozesse eingesetzt werden |
| Tool-Integration | Sie nutzen bestehende Systeme und Daten auf intelligente Weise |
| Zusammenwirken | Durch Multi-Agenten-Setups können Agenten in Teams zusammenarbeiten |
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Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Anders als die traditionelle RAG (Retrieval-Augmented Generation), die stets auf die gleichen Quellen zugreift, passt sich die Agentic RAG intelligent an den Kontext der Anfrage an.
Sie identifiziert autonom die relevantesten Datenquellen und kann komplexere Anfragen formulieren, um genaue, umsetzbare Antworten zu liefern.
Dadurch ist Agentic RAG insbesondere wertvoll für:
Der wesentliche Vorteil: Agentic RAG ruft nicht nur Daten ab.
Sie bewertet, wählt aus und verfeinert.
Dies ist ein bedeutender Schritt in Richtung intelligenteren, geschäftsorientierten AI-Support. [4]
Sie haben bereits einen spezifischen Anwendungsfall im Sinn.
Vielleicht möchten Sie Teile eines Prozesses automatisieren, manuelle Arbeiten reduzieren oder bereits vorhandene Daten besser nutzen. Wenn es jedoch um die Implementierung von Agentic AI in der Praxis geht, wird es häufig komplexer als erwartet. Fragen zur Systemintegration, zur Architektur und zur langfristigen Realisierbarkeit bremsen Teams oft aus.
Agentic AI wurde dafür entwickelt, genau in solchen Situationen Abhilfe zu schaffen.
Dadurch können Sie die Arbeit vorantreiben, ohne jedes Detail von Anfang an definieren zu müssen. Sie verbindet sich mit ihren vorhandenen Systemen und nutzt Daten, auf die Sie sich bereits verlassen. Und Ihr Anwendungsfall wird auf eine Weise unterstützt, die sich an wechselnde Anforderungen anpassen lässt.
Es ist aber wichtig, die Grundprinzipien zu kennen, bevor Sie mit der Implementierung beginnen.
In den nächsten Beiträgen werden wir uns mit konkreten Entscheidungen und typischen Herausforderungen befassen - basierend auf Erfahrungen aus der Projektpraxis.
Sie werden erfahren, worauf es in jeder Phase ankommt: von der Evaluierung von Anwendungsfällen über technische Entscheidungen bis zur Lieferung stabiler, skalierbarer Ergebnisse.
Ob Sie im Marketing, im Finanzwesen, in der IT, im Innovationsbereich oder in einem anderen datengesteuerten Bereich tätig sind - wenn Sie mit Daten arbeiten, werden Sie von intelligenten, autonomen AI-Systemen profitieren.
Agentic AI ist mehr als nur ein Buzzword. Gemeinsam verwandeln wir sie in eine robuste Lösung, die einen messbaren Geschäftsnutzen liefert.
Von der Automatisierung zu RAG: Wir haben echte GenAI-Systeme entwickelt, die skalierbar sind. Luis verfügt über praktische Erfahrungen aus früheren Agentic AI-Projekten.
In den Anwendungsfällen unserer Kunden sehen Sie, was funktioniert hat und was nicht:
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf! Unser Experte Luis Wirth berät Sie gerne gemeinsam mit unserem Team!
Quellen:
[1] Atera Blog (19.03.2025): 18 Motivational Quotes on Agentic AI
[2] LangChain (Abgerufen am 08.07.2025): LangGraph Workflows Tutorial
[3] IBM Think (24.02.2025): Was ist agentische KI?
[4] IBM Think Blog: Agentic RAG – How it works and why it matters.
[5] GitHub Blog (19.05.2025): Meet the new Coding Agent.
[6] ThoughtSpot (14.05.2025): Agentic AI Examples.
