Was sind AI-Agents? Ein umfassender Überblick

Was sind AI-Agents?

AI-Agents sind intelligente Systeme, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML) basieren. Diese Technologien ermöglichen es den KI-Agenten flexibel auf Veränderungen zu reagieren und kontinuierlich dazuzulernen. Im Gegensatz zu einfachen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT sind AI-Agents nämlich darauf ausgelegt, gezielt Aufgaben auszuführen und manche und manche setzen sich sogar eigenständig Folgeaufgaben.

Einmal mit klaren Zielen und Richtlinien von Menschen ausgestattet, können sie also autonom Aufgaben erledigen, ohne ständig neue Anweisungen zu brauchen. Dabei planen sie ihre Abläufe selbst und nutzen verschiedene Tools wie APIs, Datenbanken, Suchmaschinen oder Kommunikationsplattformen, um Probleme zu lösen oder Fragen zu beantworten.

Um natürliche Sprache zu verstehen und gezielt auf Anfragen zu reagieren, verwenden viele KI-Agenten große Sprachmodelle (LLMs) – weshalb sie auch LLM-Agenten genannt werden. Andere wiederum nutzen regelbasierte Systeme oder spezielle ML-Modelle. Egal, ob als Software im Kundenservice oder eingebaut in Geräte wie Roboterstaubsauger – AI-Agents treffen eigene Entscheidungen und arbeiten autonom.

Wie funktionieren AI-Agents?

Die genaue Funktionsweise eines AI-Agenten hängt von der jeweiligen Umsetzung ab. Deshalb gibt es hier einmal die genauere Funktionsweise der moinAI AI-Agents:

Die KI-Agenten von moinAI arbeiten effizient und intelligent. Sie kombinieren KI-gestützte Suche mit Echtzeit-Daten aus dem Kundensystem, um schnell und präzise auf Anfragen zu reagieren. Dabei berücksichtigen sie immer den Kontext und frühere Interaktionen mit dem Kunden. Je nach Anfrage entscheiden sie, ob sie Inhalte wie Formulare oder Themen anzeigen oder direkt Antworten aus einer Wissensdatenbank holen. Den Prozess kann man sich vereinfacht so vorstellen:

Beispielanfrage: "Ich muss meine Kreditkarte sperren lassen“

1. Anfrage wird empfangen: 

Der Standard-AI-Agent empfängt die Anfrage des Kunden und analysiert den Inhalt, um das Anliegen zu verstehen. Er erkennt sofort, dass es sich um ein Problem mit der Kreditkarte handelt.

2. Weiterleitung an Spezial-Agenten: 

Da es sich um ein spezifisches Anliegen handelt, leitet der Standard-AI-Agent die Anfrage an den zuständigen Spezial-Agenten weiter – den "Kreditkarten-Probleme“-Agenten, der auf solche Fälle spezialisiert ist.

3. Echtzeit-Daten werden abgerufen: 

Der Spezial-AI-Agent ruft über eine Schnittstelle Echtzeit-Daten aus dem Kundensystem ab, wie z. B. den aktuellen Kreditkarten-Status und mögliche Sperroptionen.

4. Antworten werden generiert: 

Basierend auf den abgerufenen Daten erstellt der Spezial-AI-Agent eine präzise Antwort. Dabei könnte er:

• Die Sperrung der Karte direkt auslösen (externer Prozess).
• Informationen zu weiteren Schritten geben, wie z. B. die Bestellung einer Ersatzkarte oder den Kontakt zum Kundenservice.

5. Tools unterstützen den Prozess: 

Um externe Prozesse wie die Karten-Sperrung anzustoßen oder zusätzliche Informationen zu sammeln wie die Prüfung auf verdächtige Aktivitäten, nutzt der KI-Agent verschiedene Tools wie Webhooks oder Datenextraktion.

6. Individuelle Anpassung: 

Der AI-Agent passt die Antwort durch benutzerdefinierte Anweisungen an den richtigen Ton an – abhängig von Faktoren wie:

• Dringlichkeit der Anfrage (z. B. bei Verdacht auf Betrug).
• Bisherige Interaktion des Kunden, um eine konsistente Kommunikation zu gewährleisten.

Am Ende erhält der Kunde eine schnelle, präzise und personalisierte Antwort – ohne langes Warten oder manuelle Eingriffe.

Funktionieren AI-Agents völlig ohne menschliche Hilfe?

Nein, KI-Agenten können nicht komplett ohne menschliche Unterstützung arbeiten. Sie sind zwar in der Lage, viele Aufgaben autonom zu erledigen, Entscheidungen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen, aber sie benötigen immer noch menschlichen Input, um effektiv zu arbeiten.

1. Klare Ziele und Vorgaben: Menschen definieren die Ziele und Aufgaben, die AI-Agenten erfüllen sollen. Ohne diese klaren Vorgaben können KI-Agenten nicht sinnvoll agieren.
2. Überwachung und Kontrolle: Um sicherzustellen, dass KI-Agenten keine unerwünschten Entscheidungen treffen, müssen sie regelmäßig überwacht und kontrolliert werden.
3. Training und Optimierung: AI-Agents lernen aus Daten und Erfahrungen. Menschen sind dafür verantwortlich, diese Daten bereitzustellen, das Training zu überwachen und die intelligenten Agenten kontinuierlich zu verbessern.
4. Hilfe bei schwierigen Fällen: Wenn AI-Agents an ihre Grenzen stoßen oder komplexe Probleme nicht lösen können, müssen sie die Anfragen an menschliche Mitarbeiter weiterleiten können.
5. Guardrails: Um sicherzustellen, dass AI-Agents ethisch und sicher agieren, implementieren Menschen sogenannte Guardrails. Diese Schutzmechanismen garantieren, dass die KI-Agenten immer innerhalb vordefinierter, sicherer und ethischer Grenzen bleiben und keine schädlichen oder ungewollten Handlungen durchführen.

KI-Agenten sind also leistungsfähige Werkzeuge, die viele Aufgaben automatisieren können, aber sie ersetzen nicht die menschliche Intuition, Kreativität und das Urteilsvermögen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ist hier, wie so oft, der Schlüssel zu optimalen Ergebnissen.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Chatbot und AI-Agent?

KI-Chatbots sind darauf ausgelegt, hauptsächlich auf Nutzeranfragen zu reagieren. Sie nutzen (jedenfalls bei moinAI) Natural Language Processing (NLP) und generative KI, um Gespräche dynamisch zu gestalten und auf verschiedene Anliegen einzugehen – zum Beispiel im Kundenservice oder bei digitalen Produktberatungen. Allerdings sind Chatbots darauf programmiert, spezifische Aufgaben zu erfüllen und folgen dabei einem klar definierten Rahmen.

Dabei agieren KI-Chatbots oft als Generalisten, die dafür sorgen, dass die richtigen spezialisierten AI-Agenten zum Einsatz kommen. Man könnte sie als Meta-Agenten bezeichnen, die die Aufgabenverteilung übernehmen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Bei moinAI etwa sorgt der Chatbot dafür, dass spezialisierte AI-Agents perfekt zusammenarbeiten, um den Kunden optimal zu betreuen.

AI-Agents sind zwar ebenfalls auf bestimmte Aufgaben spezialisiert und folgen menschlich definierten Parametern, können jedoch deutlich autonomer agieren. Sie lernen selbstständig aus ihren Interaktionen und erweitern so kontinuierlich ihr Wissen. Diese Lernfähigkeit ermöglicht es ihnen, dynamischer zu werden und auch komplexere, individuelle Probleme zu lösen. Dafür nutzen sie verschiedene Tools und Datenquellen, um ihr Wissen zu erweitern und effizienter zu arbeiten.

Beispiel: Ein KI-Chatbot auf einer Reise-Website, der Nutzeranfragen entgegennimmt, wie etwa Informationen zu Flug-Verfügbarkeiten oder Hotelbuchungen und dann den passenden spezialisierten AI-Agenten einsetzt, um detaillierte Informationen zu liefern oder die Buchung abzuschließen.

Der Übergang zwischen KI-Chatbots und AI-Agents ist also eher fließend und sollte nicht als klare Trennung gesehen werden – Chatbots nutzen spezialisierte AI-Agents, um Aufgaben zu erledigen und AI-Agents können auch ohne einen Chatbot arbeiten, um komplexe, dynamische Prozesse zu steuern.

Praxisbeispiele und Anwendungsfälle für AI-Agents 

AI-Agents sind also wahre Alleskönner und finden deswegen auch in vielen Bereichen spannende Anwendungen. Hier sind einige Beispiele, wie sie konkret eingesetzt werden:

• Gesundheitswesen: Als virtuelle Gesundheitsassistenten unterstützen KI-Agenten bei der Symptom-Überprüfung, Verwaltung von Patientenakten und Terminplanung, was den Zugang zur medizinischen Versorgung erleichtert. 
• Chirurgie: Und sogar im OP-Saal kann ein AI-Agent unterstützen – zum Beispiel als ein Roboter wie das da Vinci Surgical System, das präzise, minimalinvasive Eingriffe ermöglicht. Hierbei operiert der KI-Agent nicht selbst, sondern hilft bei der Planung und verbessert so die Genauigkeit und Kontrolle des Chirurgen.
• Finanzen: AI-Agents analysieren Transaktionen in Echtzeit, identifizieren verdächtige Aktivitäten und unterstützen bei der Risikobewertung sowie der Portfolio-Optimierung.
• E-Commerce: Als personalisierte Einkaufsberater schlagen KI-Agenten Kunden eigenständig Produkte vor, die ihren bisherigen Kaufgewohnheiten entsprechen. Kauft ein Kunde z.B. oft Sportklamotten, kann der AI-Agent ihm ähnliche Produkte oder neue Kollektionen empfehlen, die zu seinem Einkaufsverhalten passen. So wird das Einkaufserlebnis individueller und zielgerichteter. 
• Fertigung: In der Industrie überwachen AI-Agents andere Maschinen, um Wartungsbedarfe vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren.
• Bildung: Als virtuelle Tutoren passen AI-Agents autonom Lerninhalte an den Fortschritt und die Bedürfnisse der Schüler an.
• Versicherungsbranche: AI-Agenten übernehmen die vollständige Abwicklung von Schadensfällen. Sie analysieren eingereichte Dokumente, bewerten Schadenshöhen und treffen eigenständig Entscheidungen über Auszahlungen. 
• Marketing: KI-Agenten können Marketingkampagnen eigenständig planen, durchführen und optimieren, indem sie in Echtzeit auf Daten reagieren und Anpassungen vornehmen, um die Effektivität zu maximieren.

Was sind die Vorteile von AI-Agents?

 AI-Agents bieten zahlreiche Vorteile, die nicht nur den Kundenservice, sondern auch die gesamte Unternehmensführung erheblich verbessern können. Zum Beispiel sind KI-Agenten wahre Multitasking-Profis, da sie mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten können. Das verkürzt die Antwortzeiten und entlastet Mitarbeiter, sodass mehr Zeit für wichtigere Aufgaben bleibt. Und das wirkt sich auch direkt auf die Kundenzufriedenheit aus: Niemand wartet gerne auf Antworten, aber KI-Agenten reagieren schnell, präzise und können sogar personalisierte Antworten liefern, was dazu beiträgt, dass Kunden gerne wiederkommen.

Ein weiterer Pluspunkt ist die Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit. Ob Tag oder Nacht – KI-Agenten sind immer da, um zu helfen. Das bedeutet, dass Kunden jederzeit Unterstützung bekommen, ganz gleich, wo sie sich befinden oder zu welcher Uhrzeit sie ein Problem haben. KI-Agenten sammeln außerdem datenbasierte Einblicke. Sie analysieren wertvolle Daten, die Unternehmen dabei helfen, das Verhalten der Kunden besser zu verstehen und Angebote gezielt anzupassen, ohne dass extra Aufwand nötig ist.

AI-Agents übernehmen auch die Automatisierung von Aufgaben. Sie kümmern sich um Routineaufgaben wie das Sortieren von Anfragen oder das Durchsuchen von Daten – und das spart eine Menge Zeit. So bleibt mehr Raum für die wirklich wichtigen Dinge. Weniger manuelle Arbeit bedeutet auch weniger Fehler und niedrigere Kosten.

Ein weiteres großes Plus ist die Skalierbarkeit. AI-Agenten passen sich problemlos an steigende Arbeitslasten an und unterstützen Unternehmen beim Wachstum – und das ganz ohne zusätzliche Ressourcen. Zu guter Letzt sind KI-Agenten super integrierbar. Sie lassen sich nahtlos in bestehende Systeme und Datenbanken einbinden, was die Implementierung einfach und kostengünstig macht und die Effizienz weiter steigert.

Was sind die Nachteile von AI-Agents?

Trotz aller Fähigkeiten und Vorteile sind AI-Agents nicht unfehlbar – welche Technologie ist das schon? Deshalb ist es wichtig, auch über ihre Nachteile informiert zu sein:

Abhängigkeit von mehreren Agenten: Bei komplexeren Aufgaben benötigen AI-Agents oft das Wissen und die Fähigkeiten von mehreren Agenten. Wenn einer dieser Agenten ausfällt, kann das ganze System ins Wanken geraten. Daher ist es wichtig, dass die Agenten gut trainiert und regelmäßig auf ihre Funktionsweise überprüft werden.

Unendliche Feedback-Schleifen: Manche KI-Agenten können in eine Endlosschleife geraten, wenn sie keine klaren Zielvorgaben oder Reflexionen über ihre Ergebnisse haben. Ohne menschliche Kontrolle laufen sie vielleicht immer wieder denselben Prozess ab, was nicht nur Zeit, sondern auch Ressourcen verschwendet.

Komplexität und Kosten: Je nach eingesetzter Technologie und dem Use-Case kann die Entwicklung von leistungsstarken AI-Agents aufwändig und teuer sein – insbesondere, wenn viel Trainingszeit und Rechenleistung erforderlich sind. Dies ist jedoch nicht immer der Fall. Bei moinAI wird auf besonders effiziente AI-Agents gesetzt, die wenig Pflege brauchen und kaum Rechenleistung fordern.

Fehleranfälligkeit: Trotz ihrer Fähigkeiten sind AI-Agents nicht perfekt – vor allem bei komplexen Aufgaben oder Nuancen, die für Menschen leicht erkennbar sind, können Fehler auftreten, die für die KI schwer nachvollziehbar sind.

Notwendigkeit menschlicher Aufsicht: Auch wenn AI-Agents viele Aufgaben eigenständig erledigen können, brauchen sie in manchen Fällen noch einen menschlichen Blick. Besonders bei komplexeren oder heiklen Aufgaben ist es wichtig, dass Menschen weiterhin ein Auge auf den Prozess haben, um Fehler zu vermeiden. 

Fazit: AI-Agents als effiziente Helfer

Zusammengefasst: AI-Agents sind echte Alleskönner und haben das Potenzial, Unternehmen die Arbeit zu erleichtern – und zwar in immer mehr Bereichen. Besonders in der Kundenbetreuung und Produktberatung sind sie schon jetzt nicht mehr wegzudenken. Und mit jeder Weiterentwicklung werden KI-Agenten immer smarter und übernehmen bald noch komplexere Aufgaben. So werden sie vielleicht bald bei Prozessen unterstützen, die wir uns heute noch nicht mal vorstellen können und eröffnen damit neue kreative Möglichkeiten. Die Zukunft mit AI-Agents sieht spannend aus – und wir können gespannt sein, wohin die Reise geht.

AI-Agents, KI-Chatbots, GenAI – mit moinAI wird die Zukunft heute schon greifbar. Probieren Sie jetzt kostenlos, wie KI Ihr Unternehmen effizienter machen kann – mit einem individuell an Ihr Unternehmen angepassten Chatbot-Prototyp. Natürlich ganz unverbindlich!