KI-Agenten 101: Was sie sind, wie sie funktionieren und warum sie im Jahr 2025 wichtig sind

Bis Mitte 2025 haben sich KI-Agenten von einem experimentellen Konzept zu einer wichtigen Komponente vieler Unternehmens- und Verbraucherplattformen entwickelt. Sie sind nicht länger nur Add-ons oder intelligente Chatbots – sie repräsentieren ein neues Modell der Softwareausführung. Im Gegensatz zu einmaligen Eingabeaufforderungen oder einfachen Automatisierungsabläufen können Agenten Ziele verstehen, Initiative ergreifen und komplexe Aufgaben durch die Kombination mehrerer Tools und Schritte erledigen.

Um einen tieferen Einblick zu erhalten, wie diese Entwicklung die Arbeitsabläufe in der Praxis beeinflusst, besuchen Sie Wie KI-Agenten die Zukunft der Arbeit im Jahr 2025 gestalten .

Dieser Artikel bietet eine vollständige Aufschlüsselung dessen, was KI-Agenten sind, wie sie funktionieren, was sie von anderen KI-Formaten unterscheidet und warum dieser Wandel branchenübergreifend von Bedeutung ist.

Was ist ein KI-Agent?

Im Kontext der künstlichen Intelligenz bezeichnet ein KI-Agent ein Softwaresystem, das seine Umgebung wahrnimmt, Entscheidungen trifft und auf ein bestimmtes Ziel hin handelt – oft ohne dass nach der Einrichtung weitere menschliche Eingaben erforderlich sind. Diese Struktur stellt eine klare Abkehr von herkömmlichen Automatisierungsskripten oder chatähnlichen KI-Tools dar.

KI-Agenten basieren auf Schlüsselkomponenten:

• Autonomie – handelt unabhängig, ohne Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu benötigen;
• Gedächtnis – speichert vergangene Aktionen und Daten, um ein konsistentes Verhalten sicherzustellen;
• Mehrstufige Ausführung – bewältigt komplexe Aufgaben durch die Ausführung von Sequenzen statt isolierter Aktionen;
• Tool-Interaktion – verbindet sich mit externen APIs, Apps und Datenbanken, um zugewiesene Ziele zu erreichen;
• Zielorientierung – konzentriert sich auf das Erreichen bestimmter Ergebnisse, anstatt auf einmalige Aufforderungen zu reagieren.

In der Praxis bedeutet dies, dass ein gut konfigurierter Agent eine Eingabeaufforderung analysieren, entscheiden kann, welche Tools verwendet werden sollen, bei Bedarf mit ihnen interagieren und sich basierend auf dem, was während des Prozesses passiert, anpassen kann.

So funktionieren KI-Agenten

Der Arbeitsablauf eines KI-Agenten umfasst typischerweise mehrere Phasen:

• Eingabe oder Auslöser – ein Benutzer gibt ein Ziel vor (z. B. „100 Artikel zusammenfassen“ oder „Team-OKRs verfolgen“);
• Planung – der Agent skizziert, welche Aktionen in welcher Reihenfolge erforderlich sind;
• Tool-Nutzung – es stellt über APIs oder Plugins eine Verbindung zu externen Diensten (z. B. Kalendern, Suchtools, Datenbanken) her;
• Ausführung – es führt die geplanten Aufgaben Schritt für Schritt aus und passt sich an, wenn sich etwas ändert;
• Feedbackschleife – basierend auf den Ergebnissen kann der Agent seinen Plan anpassen oder Ergebnisse zurückmelden.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools, die einem festen Skript folgen, können KI-Agenten während der Aufgabe Entscheidungen treffen, z. B. fehlgeschlagene Schritte wiederholen, nicht verfügbare Tools überspringen oder ihren Ansatz in Echtzeit aktualisieren.

Wie sich KI-Agenten von Chatbots und Eingabeaufforderungstools unterscheiden

KI-Agenten werden oft mit Chatbots oder promptbasierten Assistenten verwechselt, wie ChatGPT , aber es gibt deutliche Unterschiede.

Während Chatbots Fragen beantworten, streben KI-Agenten nach Ergebnissen. Ein Chatbot wartet auf Eingaben. Ein Agent nimmt die Eingaben entgegen, interpretiert sie als Ziel und handelt in Ihrem Namen – manchmal über lange Zeiträume und unter Nutzung mehrerer Dienste.

Beispielsweise:

• Ein Chatbot kann Ihnen beim Brainstorming zu Blogthemen helfen.
• Ein Agent kann diese Themen generieren, ihre SEO-Relevanz prüfen, die Ergebnisse in einen Inhaltskalender hochladen und Ihr Team benachrichtigen über Slack .

Diese Autonomie unterscheidet Agenten von herkömmlichen Skripten. Sie arbeiten tool- und zeitübergreifend und ermöglichen Anwendungsfälle, die für einmalige Interaktionen zu komplex sind.

Realwelteinsatz im Jahr 2025

Im Jahr 2025 werden KI-Agenten in einer Vielzahl von Umgebungen eingesetzt:

• Projektmanagement: Interne Agenten kümmern sich um Updates, Aufgabenrouting und Terminanpassungen innerhalb von Plattformen wie Notion or Asana ;
• Kundensupport: Agenten sind auf proprietäre Daten geschult, lösen Support-Tickets, eskalieren je nach Dringlichkeit und aktualisieren CRM-Systeme;
• Vertrieb und CRM: Agenten qualifizieren Leads, planen Anrufe und überwachen Pipeline-Kennzahlen durch die Integration mehrerer Tools;
• Marktforschung: Forschungsmitarbeiter verarbeiten täglich über 100 Quellen und fassen wichtige Trends, Stimmungen und Ausreißer für Strategieteams zusammen.
• Datenoperationen: Agenten bereinigen große Datensätze, beschriften Inhalte, gleichen Schemata ab oder suchen anhand kontextueller Muster nach Ausreißern.

Allen diesen Fällen liegt eine gemeinsame Logik zugrunde: Agenten ersetzen manuelle, sich wiederholende Arbeitsabläufe durch die autonome Ausführung von Aufgaben.

Führende Plattformen und Tools im Jahr 2025

Die Entwicklung von KI-Agenten hat sich beschleunigt, da große Modelle leichter zugänglich werden, offene Tools weiterentwickelt werden und Unternehmen auf mehrstufige Ausführungsfunktionen drängen.

Hier sind die aktivsten Plattformen und Systeme:

• OpenAI GPTs – anpassbare Agenten innerhalb ChatGPT die Dateien, APIs oder interne Tools verwenden können;
• Google Duet AI – in Google Workspace eingebettet für automatisierte Aktionen, von der Zusammenfassung von Dokumenten bis zur Planung von Besprechungen;
• Kaninchen R1 – ein hardwarebasierter Assistent, der mithilfe von Sprach- und Bildschirmbefehlen Besorgungen in der realen Welt erledigt;
• AutoGPT – Open-Source-Framework, das Zielsetzung, Argumentation und Schleifenlogik ermöglicht;
• Meta-KI-Agenten – in Messaging-Apps wie WhatsApp und Instagram integriert, um Interaktionen und Zeitpläne zu verwalten;
• Salesforce Einstein Copilot – CRM-native Agenten, die Verkäufer durch die nächsten Schritte und die Dateneingabe führen;
• Reka-Agenturen – KI-Agenten-Infrastruktur auf Unternehmensniveau zum Verketten komplexer, verteilter Aufgaben über Abteilungen hinweg.

Diese Tools sind nicht auf einzelne Funktionen beschränkt. Sie agieren plattformübergreifend, lernen mit der Zeit das Benutzerverhalten und verfeinern ihre Logik durch Feedback.

Aktuelle Herausforderungen und Einschränkungen

Trotz ihrer wachsenden Macht sind KI-Agenten immer noch mit echten Einschränkungen konfrontiert:

• Probleme mit dem Langzeitgedächtnis – viele Systeme haben Schwierigkeiten, den Kontext über längere Sitzungen hinweg zu behalten;
• Halluzinationsrisiko – Agenten können unklare Anweisungen falsch interpretieren oder unbestätigte Daten erfinden;
• Tool-Koordination – die Verbindung mehrerer externer Systeme führt zu Komplexität und Fehlerquellen;
• Datenschutz und Zugriff – die Verwendung von Unternehmensdaten mit Agenten wirft Fragen zur Datenverarbeitung und zu den Grenzen auf.
• Rechenkosten – das Ausführen von Agenten verbraucht über einen längeren Zeitraum mehr Ressourcen als einfache Eingabeaufforderungstools.

Diese Einschränkungen werden von Plattformentwicklern und KI-Forschungsteams aktiv angegangen, insbesondere in Unternehmensumgebungen.

Was kommt als Nächstes in Agent Evolution?

KI-Agenten gelten heute als Grundlage für digitale Ökosysteme der nächsten Generation. Mehrere Trends defiWohin sich der Markt bewegt:

• Zusammensetzbare Agenten – Ein Agent kann einen anderen aufrufen, wodurch spezialisiertere Workflows und Entscheidungsbäume ermöglicht werden. Ein gutes Beispiel hierfür ist SnapLogic , das eine visuelle Plattform zum Erstellen zusammensetzbarer Agenten bietet, die sich in Unternehmenstools integrieren lassen und komplexe Prozesse automatisieren.
• Low-Code-Konfiguration – Nicht-technische Teams können jetzt benutzerdefinierte Agenten mithilfe von Drag-and-Drop-Schnittstellen oder Vorlagen erstellen. Unqork bietet eine ausgereifte No-Code-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, KI-gesteuerte Workflows bereitzustellen, ohne Code schreiben zu müssen.
• Schnittstellenänderung – Anstatt Eingabeaufforderungen einzugeben, weisen Benutzer Ziele zu. Agenten wählen die Schritte aus. Pega GenAI von Pegasystems ist genau dafür konzipiert: Benutzer legen Ziele fest und das System generiert und führt automatisch vollständige Geschäftsprozessabläufe aus.
• Agenten-Marktplätze – Es entstehen Plattformen, auf denen Agenten von Unternehmen geteilt, verkauft und integriert werden. Ein bemerkenswertes Beispiel ist FuseBase , das wiederverwendbare KI-Workflows und agentenbasierte Automatisierungen für Entwickler, Teams und Unternehmen kuratiert.
• Von Tools bis hin zu Betriebssystemen – Agenten prägen die Funktionsweise ganzer digitaler Arbeitsumgebungen, einschließlich interner Systeme. Gupshup bettet KI-Agenten direkt in die Kommunikationsinfrastruktur von Unternehmen ein und automatisiert so Messaging und Support über globale Kanäle.

Dieser Wandel deutet auf einen umfassenden Wandel in der Interaktion von Benutzern mit Software hin. Der Übergang von der direkten Kontrolle zur zielorientierten Delegation erfolgt, bei der Benutzer den Systemen mitteilen, was sie wollen, und Agenten das Wie bestimmen.

KI-Agenten werden zur Infrastruktur

Ab 2025 gelten KI-Agenten nicht mehr als experimentell. Sie werden Teil des zentralen Software-Stacks für Teams, Startups und Plattformen, die kontextbezogene Automatisierung benötigen. Ihre Fähigkeit, Ziele mit Ergebnissen zu verknüpfen, Tools übergreifend zu nutzen und ohne direkte Aufsicht weiterzuarbeiten, verändert die Struktur digitaler Arbeit.

Branchendaten zufolge Etwa 85 % der Unternehmen werden bis Ende 2025 KI-Agenten einsetzen sowie Fast 96 % der befragten Organisationen Wir planen, den Einsatz von KI-Agenten im nächsten Jahr auszuweiten. Diese Tools haben bereits begonnen, die Produktivität zu steigern und die Kosteneffizienz im Geschäftsbetrieb zu erhöhen.

Mit zunehmender Weiterentwicklung der KI-Agenten treiben diese einen breiteren Übergang zur zielbasierten Automatisierung voran, bei der die Software nicht mehr auf manuelle Anweisungen wartet, sondern autonom, mit Speicher und einer mehrstufigen Logik arbeitet. 

Diese kontextsensitiven Agenten agieren wie digitale Kollegen und navigieren durch Tools, Systeme und Daten, um echte Ergebnisse zu erzielen. Ob eingebettet in Unternehmensanwendungen oder als eigenständige Assistenten, KI-Agenten im Jahr 2025 legen den Grundstein für eine Zukunft, in der die Automatisierung intelligent, anpassungsfähig und ergebnisorientiert ist.