Agentic AI (Agentische KI)
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die mehrstufige Aufgaben eigenständig planen, Werkzeuge aufrufen und Zwischenergebnisse bewerten, statt nur eine einzelne Anfrage zu beantworten.
Agentic AI, auf Deutsch auch agentische KI, bezeichnet Systeme, die mehrstufige Aufgaben planen und mit verfügbaren Werkzeugen bearbeiten können.
Ein Agent wählt den nächsten Arbeitsschritt, führt ihn aus und bewertet das Zwischenergebnis. Entscheidend ist dieser wiederholte Handlungsablauf; dasselbe Sprachmodell kann in einer anderen Anwendung lediglich einzelne Anfragen beantworten.
Der typische Aufbau eines Agenten
Ein Agent verbindet typischerweise vier Bausteine: ein Sprachmodell für Entscheidungen, aufrufbare Werkzeuge, gespeicherten Aufgaben- und Verlaufskontext sowie eine Schleife für die schrittweise Bearbeitung.
Nach jedem Schritt prüft das System, ob das Ziel erreicht ist, weitere Arbeit nötig wird oder ein Abbruchkriterium greift. Werkzeuge können etwa über Tool Use oder MCP angebunden sein.
Warum das für Engineering-Teams relevant ist
Ein Coding-Agent kann eine Aufgabe lesen, die Codebasis durchsuchen, Dateien ändern, Tests ausführen und sein Ergebnis anhand der Testausgabe überarbeiten.
Teams müssen dafür festlegen, welche Aktionen ohne Bestätigung erlaubt sind, auf welche Systeme der Agent zugreifen darf und wie Änderungen vor dem produktiven Einsatz geprüft werden.
Die Risiken, die eigenständiges Handeln mit sich bringt
Eigenständige Aktionen benötigen klar begrenzte Berechtigungen. Andernfalls kann ein Agent Daten verändern, externe Systeme ansprechen oder andere schwer rückgängig zu machende Schritte ausführen.
Zu geeigneten Guardrails gehören Berechtigungsgrenzen, Bestätigungen für kritische Aktionen und die Protokollierung von Werkzeugaufrufen. Diese Kontrollen sollten bereits vor dem produktiven Einsatz vorgesehen werden.
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