Was ist ein KI-Agent? Funktionsweise, Werkzeuge und Risiken

Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das mit einem gewissen Maß an Eigenständigkeit auf ein Ziel hinarbeitet: Es plant die Schritte, nutzt Werkzeuge wie Websuche, Codeausführung oder einen Browser, prüft die Ergebnisse und macht so lange weiter, bis die Aufgabe erledigt ist. Ein Chatbot beantwortet Ihre Frage und überlässt den nächsten Schritt Ihnen. Ein Agent versucht, diesen Schritt selbst zu gehen.

Dieser Leitfaden erklärt, wie Agenten funktionieren, wo die Grenze zu Chatbots verläuft, welche Produkte es gibt und was schiefgehen kann. Das Feld entwickelt sich schnell, daher sollten Produktnamen, Preise und Verfügbarkeit auf der jeweiligen Website des Anbieters überprüft werden.

Was ist ein KI-Agent, einfach erklärt?

Die Idee ist älter als die heutigen Chatbots. Im klassischen KI-Lehrbuch von Russell und Norvig ist ein Agent alles, was seine Umgebung wahrnimmt und auf sie einwirkt. Moderne KI-Agenten setzen diese Idee mit einem großen Sprachmodell (LLM) im Zentrum um.

In einem typischen Aufbau agiert das Modell als Planer. Es zerlegt eine Aufgabe in Schritte, wählt ein Werkzeug, liest das Ergebnis und entscheidet über den nächsten Schritt, bis die Aufgabe abgeschlossen ist. Speicher und Zustandsverwaltung umgeben diese Schleife, damit der Agent nachverfolgen kann, was er bereits getan hat.

Worin unterscheidet sich ein KI-Agent von einem Chatbot?

Die kurze Antwort lautet: Handlung. Ein Chatbot reagiert auf jeweils eine Eingabe, und ein Mensch entscheidet, was mit der Antwort geschieht. Ein Agent übernimmt einen mehrstufigen Auftrag, etwa das Durchsuchen einer Website, das Ausfüllen eines Formulars, das Ausführen von Code oder das Bearbeiten einer Datei, und führt diese Schritte selbst aus.

In der Praxis ist die Grenze unscharf. „Agent“ und „agentisch“ sind zu Marketingbegriffen ohne einheitliche Definition geworden, und Gartner verwendet für Anbieter, die gewöhnliche Chatbots als Agenten umetikettieren, den Begriff „Agent-Washing“. Der brauchbare Test ist einfach: Was kann das Produkt tatsächlich selbstständig tun, über die Erzeugung von Text hinaus?

Wie nutzen KI-Agenten Werkzeuge?

Agenten erreichen die Außenwelt über Tool Calling, auch Function Calling genannt. Das Modell gibt an, dass es eine API nutzen, eine Suche starten, Code ausführen, einen Browser öffnen oder eine Computeroberfläche bedienen möchte; die umgebende Software führt die Anfrage aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück.

Es entstehen Standards, die diese Anbindungen übertragbar machen. Anthropic stellte im November 2024 das Model Context Protocol (MCP) vor, eine gemeinsame Methode, mit der Modelle sich an Werkzeuge und Datenquellen anbinden können. Später übernahmen OpenAI, Google und Microsoft es. Google kündigte 2025 zudem ein Agent2Agent-Protokoll (A2A) an, über das Agenten miteinander kommunizieren sollen; wie A2A heute verwaltet wird, sollte man prüfen.

Wie autonom sind KI-Agenten?

Autonomie ist ein Spektrum. Am einen Ende bittet der Agent einen Menschen, jeden Schritt zu genehmigen. Am anderen Ende führt er eine ganze Aufgabe ohne Aufsicht aus. Die meisten realen Einsätze liegen dazwischen, mit Kontrollpunkten für sensible Aktionen.

Anthropic bietet eine hilfreiche Unterscheidung. „Workflows“ folgen festen, vorab geschriebenen Codepfaden, während „Agenten“ dem Modell erlauben, eigene Schritte und Werkzeuge zu wählen. Workflows sind leichter vorhersagbar und testbar; Agenten sind flexibler, aber schwerer zu kontrollieren. Viele Teams beginnen mit einem Workflow und fügen agentenhafte Freiheit nur dort hinzu, wo sie sich lohnt.

Welche KI-Agenten-Produkte gibt es?

Die meisten großen KI-Unternehmen bieten inzwischen Agenten an. OpenAI brachte im Januar 2025 Operator auf den Markt, einen Agenten zum Surfen im Web, und führte ihn im Juli 2025 in „ChatGPT agent“ zusammen. Außerdem bietet das Unternehmen Codex, einen Coding-Agenten, und ein Agents SDK für Entwickler an.

Anthropic veröffentlichte im Oktober 2024 „Computer use“, mit dem Claude eine Desktop-Oberfläche bedienen kann, und bietet außerdem Claude Code und das Claude Agent SDK an. Google hat Project Mariner, Agentenfunktionen in Gemini und den Coding-Agenten Jules. Im Unternehmensbereich gibt es Microsoft Copilot Studio Agents und Salesforce Agentforce, und zu den häufig genannten weiteren Beispielen zählen Manus und der Comet-Browser von Perplexity.

Ein Hinweis: Namen, Preise und Verfügbarkeit in einzelnen Ländern ändern sich häufig. ChatGPT agent war zum Beispiel anfangs nur für kostenpflichtige Tarife verfügbar, aktuelle Bedingungen sollten aber direkt bei OpenAI geprüft werden und nicht aus älteren Artikeln stammen.

Welche Risiken bergen KI-Agenten?

Die bekannteste Bedrohung ist Prompt Injection: Bösartige Anweisungen, die in einer Webseite, einer E-Mail oder einer Datei versteckt sind, kapern den Agenten. OWASP führt dies in seiner Top-10-Liste für LLM-Anwendungen an erster Stelle und hat eine eigene Handreichung zu agentischer KI veröffentlicht.

Weitere Risiken sind Aktionen, die sich nicht rückgängig machen lassen, etwa Zahlungen, Löschungen oder versendete Nachrichten; Datenabfluss an die falsche Stelle; Agenten mit mehr Berechtigungen als nötig; kleine Fehler und Halluzinationen, die sich über viele Schritte aufschaukeln; unerwartete Kosten; und unklare Haftung, wenn etwas schiefgeht.

Auch in der Wirtschaft sind die Erwartungen verhalten. Im Juni 2025 sagte Gartner voraus, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der Projekte mit agentischer KI abgebrochen werden. Vernünftig ist, minimale Berechtigungen zu vergeben, für folgenreiche Schritte eine menschliche Freigabe zu verlangen und Agenten von sensiblen Konten fernzuhalten, bis man ihnen vertraut.

Die Regulierung hinkt noch hinterher. Die Pflichten aus dem EU-KI-Gesetz werden zwischen 2025 und 2027 schrittweise wirksam, wobei Teile des Zeitplans umstritten oder verschoben wurden; das NIST AI Risk Management Framework ist der wichtigste Referenzrahmen in den USA. In der Türkei wurde über einen Gesetzentwurf zur KI diskutiert, dessen aktueller Stand sollte jedoch über offizielle Quellen geprüft werden.