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KI-Agenten und agentenbasierte KI stellen zwei unterschiedliche Ansätze der künstlichen Intelligenz dar, die sich jeweils für unterschiedliche Aufgaben und Umgebungen eignen. Während KI-Agenten darauf ausgelegt sind, vordefinierte Aufgaben innerhalb fester Parameter auszuführen, ist agentenbasierte KI darauf ausgelegt, Ziele zu setzen und selbstständig Entscheidungen zu treffen. Diese Unterscheidung ist entscheidend für Unternehmen, die die Automatisierung effektiv auf ihre Ziele ausrichten möchten.
KI-Agenten eignen sich hervorragend für wiederkehrende Aufgaben wie das Sortieren von E-Mails oder die Rechnungsbearbeitung. Sie arbeiten innerhalb starrer Arbeitsabläufe und gewährleisten so konsistente Ergebnisse, sind aber nicht flexibel genug. Im Gegensatz dazu sind agentenbasierte KI-Systeme in der Lage, dynamische Ziele zu setzen, mehrstufige Planungen durchzuführen und Entscheidungen in unvorhersehbaren Szenarien zu treffen. Ab 2025 sind die meisten als agentenbasierte KI vermarkteten Systeme jedoch fortgeschrittene Versionen von KI-Agenten und keine vollständig autonomen Einheiten.
Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Unternehmen, die richtigen Tools für ihre Bedürfnisse auszuwählen. Plattformen wie Latenknoten bieten einen praktischen Weg für den Übergang von regelbasierter Automatisierung zu Systemen mit höherer Autonomie. Mit Funktionen wie persistentem Speicher, Workflow-Anpassung und Integration mit externen Tools Latenknoten unterstützt sowohl aktuelle KI-Agent-Workflows als auch die schrittweise Einführung von Agentenfunktionen.
Viele Systeme, die heute als „agentische KI“ angepriesen werden, sind in Wirklichkeit eher fortgeschrittene KI-Agenten als vollständig autonome Systeme, die in der Lage sind, ihre eigenen Ziele zu setzen.
Ein KI-Agent ist ein softwarebasiertes System, das bestimmte Aufgaben autonom und nach vordefinierten Regeln und Prozessen ausführt. [1][3]Diese Systeme funktionieren in kontrollierten Umgebungen und basieren auf festen, deterministischen Arbeitsabläufen. Sie zeichnen sich zwar durch die effiziente Ausführung von Aufgaben innerhalb ihrer programmierten Parameter aus, sind jedoch nicht in der Lage, ihr Verhalten über die kodierten Anweisungen hinaus anzupassen oder neu zu definieren. [1].
Ein gutes Beispiel für einen KI-Agenten ist ein Chatbot für den Kundensupport. Er bearbeitet Benutzeranfragen und beantwortet diese auf Basis seiner Trainingsdaten, kann seine Vorgehensweise jedoch nicht anpassen oder Aufgaben außerhalb seines programmierten Umfangs ausführen. Weitere klassische Beispiele sind automatisierte E-Mail-Sortiersysteme, robotergestützte Prozessautomatisierung für Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung und geskriptete Chatbots für den Kundenservice. [1][3]. Diese Systeme eignen sich ideal für die Verwaltung sich wiederholender, klar definierter Aufgaben, bei denen Konsistenz und Zuverlässigkeit entscheidend sind.
Die Autonomie von KI-Agenten ist eng auf ihre programmierte Logik beschränkt. Sie agieren als Einzweckwerkzeuge, eingebettet in größere Systeme, und führen Aufgaben präzise, aber ohne Abweichungen aus. [1][4]Obwohl sie komplexe Daten und Berechnungen verarbeiten können, basieren ihre Entscheidungen streng auf Regeln. Diese Unterscheidung bildet die Grundlage für das Verständnis der Unterschiede zwischen agentischer KI in Design und Funktionalität.
Agentische KI bezeichnet künstliche Intelligenzsysteme, die selbstständig Ziele setzen und adaptive Entscheidungen treffen können. [2][4]Im Gegensatz zu KI-Agenten, die starren Arbeitsabläufen folgen, sind agentenbasierte KI-Systeme darauf ausgelegt, Situationen zu bewerten, Ziele festzulegen und zielgerichtete Maßnahmen zu ergreifen, um diese Ziele zu erreichen.
Diese Systeme basieren auf einem dynamischeren Rahmen, der oft mehrere miteinander verbundene Module umfasst, die zusammenarbeiten, um mit minimaler menschlicher Anleitung zu lernen, zu planen und sich anzupassen [2][4]. Ihre fortgeschrittenen Denk- und Planungsfähigkeiten ermöglichen es ihnen, in unvorhersehbaren Umgebungen effektiv zu agieren, wodurch sie für komplexere und sich weiterentwickelnde Herausforderungen geeignet sind.
Beispielsweise könnte ein agentenbasiertes KI-System im IT-Support Benutzerprobleme auf verschiedenen Plattformen diagnostizieren, autonom auf notwendige Systeme zugreifen und Probleme lösen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. [2]Ein solches System könnte seine Strategien zur Fehlerbehebung kontextbezogen anpassen, aus früheren Interaktionen lernen und Probleme sogar präventiv angehen, bevor sie eskalieren.
Viele Systeme, die als „agentische KI“ bezeichnet werden, sind jedoch lediglich fortgeschrittene KI-Agenten mit erweiterten Automatisierungsfunktionen und keine echten selbstgesteuerten Agenten. [1][2]Die meisten im Handel erhältlichen Lösungen, die unter diesem Begriff vermarktet werden, fallen in diese Kategorie.
Der Hauptunterschied zwischen KI-Agenten und agentischer KI liegt in ihrer Herangehensweise an Aufgaben und Entscheidungsfindung. KI-Agenten agieren reaktiv und folgen vordefinierten Regeln, um Aufgaben innerhalb eines festgelegten Rahmens zu erledigen. Im Gegensatz dazu sind agentische KI-Systeme proaktiv, können Bedürfnisse antizipieren, Strategien anpassen und Entscheidungen in Echtzeit treffen, um komplexe Ziele zu erreichen. [1][2][3].
Die folgende Tabelle hebt die wichtigsten Unterschiede hervor:
| Merkmal | KI-Agent | Agentische KI |
|---|---|---|
| Autonomy | Begrenzt; folgt vordefinierten Regeln | Hoch; setzt und verfolgt seine eigenen Ziele |
| Entscheidungsfindung | Strukturiert, deterministisch | Komplex, unabhängig, strategisch |
| Flexibilität | Beschränkt auf programmierte Szenarien | Lernt und passt sich neuen Situationen an |
| Initiative | Reaktiv; reagiert auf Aufforderungen | Proaktiv; leitet Aktionen ein |
| Menschliche Aufsicht | Oft für Ausnahmen erforderlich | Minimal; arbeitet mit weitgehender Unabhängigkeit |
Diese Unterschiede werden besonders deutlich, wenn unerwartete Szenarien verarbeitet werden. Beispielsweise könnte ein agentenbasiertes KI-System Datenmuster analysieren, potenzielle Risiken vorhersagen, Bedenken anhand mehrerer Datenquellen validieren und autonom vorbeugende Maßnahmen ergreifen. [3].
Bei der Entscheidung zwischen diesen Systemen müssen Organisationen abwägen, ob ihre Anforderungen eher auf reaktives Aufgabenmanagement oder proaktive, adaptive Problemlösung ausgerichtet sind. Diese Wahl beeinflusst das Systemdesign, das Risikomanagement und ethische Überlegungen, da agentenbasierte KI-Systeme auf eine Weise agieren können, die ihre Entwickler nicht vorhergesehen haben – was Herausforderungen hinsichtlich Kontrolle und Verantwortlichkeit mit sich bringt. [6].
Die zugrunde liegenden Architekturen von KI-Agenten und agentenbasierten KI-Systemen offenbaren unterschiedliche Ansätze hinsichtlich der Art und Weise, wie sie Informationen verarbeiten, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen.
Um diese Unterschiede zu verstehen, ist es hilfreich, sechs wichtige Architekturkomponenten zu untersuchen, bei denen sich KI-Agenten und agentenbasierte KI-Systeme unterscheiden:
| Architekturkomponente | KI-Agent | Agentische KI |
|---|---|---|
| Autonomiegrad | Arbeitet innerhalb vordefinierter Regeln und Grenzen | Setzt sich eigene Ziele und arbeitet eigenverantwortlich darauf hin |
| Speichersystem | Zustandsloser oder begrenzter Sitzungsspeicher | Behält das dauerhafte, kontextuelle Gedächtnis mit Lernerhalt bei |
| Entscheidungsrahmen | Verwendet deterministische Logikbäume und bedingte Regeln | Verwendet vielschichtiges Denken und strategische Planung |
| Flexibilität | Reagiert auf festgelegte Weise auf programmierte Szenarien | Passt Strategien dynamisch auf Grundlage von Erfahrungen an |
| Tool-Orchestrierung | Integriert Einzweck- oder eingeschränkte Tools | Koordiniert mehrere Tools und verwaltet komplexe Arbeitsabläufe |
| Skalierbarkeitsmodell | Horizontale Skalierung innerhalb enger Aufgabenbereiche | Skaliert vertikal über verschiedene Ziele und Kontexte hinweg |
Diese Tabelle zeigt, wie sich jeder Ansatz auf die Systemleistung und -integration auswirkt. Bemerkenswert ist, dass ab 2025 über 80 % der KI-Implementierungen in Unternehmen auf regelbasierten Agenten basieren, während nur 7 % echte Agentenfunktionen beinhalten. [5][7].
KI-Agenten sind für die konsistente, regelbasierte Aufgabenausführung konzipiert. Ihre Architektur basiert auf deterministischen Frameworks, die einfachen Input-Output-Zyklen folgen.
Normalerweise umfasst ein KI-Agent drei Hauptkomponenten:
Dieses zustandslose Design bedeutet, dass jede Interaktion unabhängig verarbeitet wird, ohne Kontext zu speichern oder aus vorherigen Aufgaben zu lernen. Ein klassisches Beispiel hierfür sind herkömmliche Chatbots. Diese Systeme verwenden Mustervergleiche und vorgefertigte Antworten, um Benutzeranfragen zu beantworten, sind aber nicht in der Lage, Ziele zu setzen oder sich an das Benutzerverhalten anzupassen. Jede Anfrage wird isoliert bearbeitet, wobei die Ergebnisse durch Matching-Algorithmen und nicht durch ein umfassenderes Verständnis der Konversation bestimmt werden.
Diese reaktive Architektur eignet sich ideal für stabile, vorhersehbare Umgebungen, in denen Konsistenz oberste Priorität hat. Beispiele hierfür sind Kundenservice-Bots für die Bearbeitung von Routineanfragen, die automatische E-Mail-Sortierung und die robotergestützte Prozessautomatisierung für Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung. Diese Systeme liefern zuverlässige, wiederholbare Ergebnisse, ohne dass Anpassungsbedarf besteht.
Agentische KI-Systeme hingegen basieren auf den Prinzipien der autonomen Zielsetzung und strategischen Planung. Ihre Architektur integriert persistentes Gedächtnis, dynamisches Denken und adaptives Verhalten, um Flexibilität bei der Zielverfolgung zu erreichen.
Zu den wichtigsten Komponenten agentenbasierter KI-Systeme gehören:
Im Gegensatz zu KI-Agenten behalten agentische KI-Systeme Zustandsinformationen über einen längeren Zeitraum bei und können so ihre Strategien an veränderte Bedingungen anpassen. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die Initiative und Weitsicht erfordern, wie z. B. die Generierung von Hypothesen, die Durchführung von Literaturrecherchen, die Gestaltung von Experimenten und die Analyse von Daten. [6]Sie können übergeordnete Ziele in kleinere Aufgaben aufteilen, den Fortschritt überwachen und ihre Pläne in Echtzeit anpassen.
Trotz dieser Möglichkeiten herrscht in der Branche immer noch Verwirrung hinsichtlich der Terminologie. Eine Taxonomie für 2025, veröffentlicht am arXiv ergab, dass weniger als 10 % der kommerziell eingesetzten KI-Systeme echte Agentenfähigkeiten aufweisen. Die meisten werden als fortgeschrittene Agenten mit eingeschränkter Autonomie eingestuft [7].
Diese architektonischen Unterschiede unterstreichen das transformative Potenzial der agentenbasierten KI und verdeutlichen gleichzeitig die Unterschiede zu erweiterten Automatisierungstools. Plattformen wie Latenode sind in der Lage, diese Lücke zu schließen, indem sie sowohl traditionelle KI-Agenten-Workflows als auch experimentelle agentenbasierte Funktionalitäten unterstützen und so den Weg für zukünftige Entwicklungen ebnen. Diese Grundlage führt im nächsten Abschnitt zur Evaluierung von Bereitstellungsframeworks.
Der Übergang von theoretischen Konzepten zum Einsatz in der realen Welt erfordert eine strukturierte Bewertung von KI-Systemen.
Um festzustellen, ob ein KI-System echte Agentenfähigkeiten oder lediglich fortgeschrittenes Agentenverhalten aufweist, ist die Bewertung von fünf Schlüsseldimensionen unerlässlich. Diese Kriterien helfen Unternehmen, das Risiko einer Überschätzung der Autonomie eines Systems zu vermeiden.
Diese Dimensionen dienen als Grundlage für die Bewertung von KI-Systemen in einem breiten Branchenspektrum.
Agentische KI bietet branchenübergreifendes Transformationspotenzial, doch ihre Einführung erfordert ein sorgfältiges Risikomanagement und die Einhaltung von Vorschriften.
Im Finanzdienstleistungsbereich verbessern agentenbasierte Systeme das Portfoliomanagement und die Betrugserkennung, indem sie sich an Marktschwankungen anpassen. Die Einhaltung regulatorischer Standards erfordert jedoch nachvollziehbare Entscheidungen und die menschliche Überwachung kritischer Transaktionen.
Im Gesundheitswesen unterstützen agentenbasierte Funktionen die Behandlungsoptimierung und Diagnosetools. Diese Systeme eignen sich hervorragend für die personalisierte Medizin, da sie Mustererkennung und adaptives Lernen nutzen. Dennoch sind strenge Validierungsprotokolle und ärztliche Überwachung unerlässlich, um die Patientensicherheit zu gewährleisten.
Auch im Supply Chain Management überzeugen agentenbasierte Systeme. Sie optimieren die Logistik, antizipieren Störungen und verwalten komplexe Beziehungen zwischen mehreren Lieferanten. So bewältigen sie Herausforderungen, die herkömmliche regelbasierte Systeme nicht effektiv bewältigen können.
Zu den ethischen Aspekten gehören die Gewährleistung von Transparenz bei der Entscheidungsfindung, die Festlegung der Verantwortlichkeit für unbeabsichtigte Aktionen und der Schutz des Datenschutzes, wenn Systeme auf umfangreichere Datensätze zugreifen. Unternehmen müssen robuste Governance-Rahmenwerke entwickeln, bevor sie hochautonome Systeme einsetzen.
Darüber hinaus ergeben sich regulatorische Herausforderungen, insbesondere wenn agentische Systeme Gerichtsbarkeitsgrenzen überschreiten oder geschützte Gruppen betreffen. Im Jahr 2025 hinken die rechtlichen Rahmenbedingungen oft dem technologischen Fortschritt hinterher, was für Early Adopters Risiken birgt.
Diese Überlegungen unterstreichen die Notwendigkeit einer strengen Evaluierung beim Einsatz von Plattformen wie Latenode, die sowohl agentenbasierte als auch agentenbasierte Workflows unterstützen.
Latenode schließt mit seiner anpassbaren, codefähigen Plattform die Lücke zwischen aktuellen KI-Agenten und neuen Agentenfähigkeiten.
Der visuelle Workflow-Builder der Plattform und die Integration mit über 200 KI-Modellen ermöglichen es Unternehmen, mit regelbasierten Workflows zu beginnen und schrittweise autonome Funktionen zu integrieren. Dieser schrittweise Ansatz ermöglicht es Teams, mit der Zeit Vertrauen in autonome Systeme aufzubauen.
Die integrierte Datenbank und die persistenten Speicherfunktionen von Latenode eignen sich besonders für agentenbasierte Systeme. Im Gegensatz zu Plattformen, die jede Interaktion unabhängig verarbeiten, ermöglicht Latenode Systemen, Statusinformationen zu speichern und aus historischen Mustern zu lernen – beides ist für echtes agentenbasiertes Verhalten unerlässlich.
Die Plattform erweitert die Agentenfunktionen durch Headless-Browser-Automatisierung auch auf webbasierte Umgebungen. Diese Funktionalität ermöglicht es Systemen, autonom mit externen Plattformen zu interagieren und vielfältige Daten zu sammeln, was sie besonders für forschungsorientierte Anwendungen nützlich macht.
Um die Transparenz zu gewährleisten, bietet Latenode Tools zur Ausführungsüberwachung und zum Debuggen. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungsprozesse zu verfolgen, Interventionsmöglichkeiten zu identifizieren und Prüfprotokolle zu führen – entscheidend für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Darüber hinaus bietet Latenode Self-Hosting-Optionen, die Datenkontrolle und Sicherheitsisolierung gewährleisten. Dies ist besonders wichtig, da Agentensysteme sensible Informationen verarbeiten und wichtige Entscheidungen treffen.
Viele kommerzielle KI-Systeme funktionieren heute als fortschrittliche reaktive Agenten, die auf Eingaben reagieren, anstatt als vollständig autonome, zielorientierte Einheiten zu agieren.
Die Forschung zur agentenbasierten KI hat mehrere erhebliche Hürden aufgedeckt, die es zu bewältigen gilt. Ein anhaltendes Problem besteht darin, dass diese Systeme Schwierigkeiten haben, selbstständig Ziele zu definieren, den Kontext langfristig aufrechtzuerhalten und kohärente, langfristige Strategien umzusetzen. Der für solche Aufgaben erforderliche Rechenaufwand ist enorm, und die sich entwickelnde Regulierungslandschaft trägt zusätzlich zur Komplexität bei. Diese Hindernisse verdeutlichen, warum viele als „agentenbasierte KI“ bezeichnete Systeme immer noch primär reaktiv agieren, anstatt echte Autonomie zu erreichen.
Trotz dieser Herausforderungen ebnen neue Fortschritte den Weg für einen Übergang von reaktiven Systemen zu wirklich autonomer KI.
Wichtige Entwicklungen, wie Verbesserungen bei Speicher- und Kontextspeicherarchitekturen, könnten zu dynamischeren und zustandsbehafteten Interaktionen führen. Erste Erfolge sind in domänenspezifischen Anwendungen zu verzeichnen, wo maßgeschneiderte Lösungen das Potenzial der agentenbasierten KI demonstrieren. Darüber hinaus bieten hybride Governance-Modelle, die menschliche Kontrolle mit KI-Autonomie kombinieren, einen ausgewogenen Ansatz für das Risikomanagement und ermöglichen gleichzeitig ein höheres Maß an Unabhängigkeit. Fortschritte bei der Recheneffizienz und dem algorithmischen Design dürften die Lücke zwischen aktuellen reaktiven Systemen und dem Ziel einer vollständig autonomen KI schrittweise schließen.
Diese Fortschritte legen den Grundstein dafür, dass Plattformen wie Latenode eine führende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der agentenbasierten KI spielen.
Latenode ist hervorragend positioniert, um den Übergang von reaktiven KI-Systemen zu autonomeren, zielorientierten Agenten zu unterstützen. Die Architektur ist auf die sich entwickelnden Anforderungen an das Verhalten von Agenten zugeschnitten und bietet Tools, die es Systemen ermöglichen, adaptiver und kontextbewusster zu werden.
Die persistenten Datenbank- und Speicherfunktionen der Plattform ermöglichen es Workflows, Wissen im Laufe der Zeit zu sammeln und anzuwenden, was zustandsorientiertere und verfeinerte Aktionen ermöglicht. Dank der codebasierten Umgebung können technische Teams aktuelle Forschungsergebnisse nahtlos in praktische Workflows integrieren. Die Headless-Browser-Automatisierung von Latenode unterstützt zudem die autonome Interaktion mit externen Systemen und ermöglicht so komplexere und unabhängigere Vorgänge. Für Unternehmen, denen Kontrolle wichtig ist, gewährleisten Self-Hosting-Optionen die Sicherheit von Daten und Prozessen. Darüber hinaus fördert das visuelle Workflow-Design Transparenz bei der Entscheidungsfindung – ein entscheidendes Merkmal angesichts der zunehmenden Autonomie von KI-Systemen.
Die Unterscheidung zwischen AI-Agenten sowie Agentische KI hebt einen grundlegenden Wandel in der künstlichen Intelligenz hervor: den Übergang von der reaktiven Aufgabenausführung zu Systemen, die in der Lage sind, autonom Ziele zu setzen und Entscheidungen zu treffen.
AI-Agenten sind im Wesentlichen reaktive Werkzeuge. Sie folgen vordefinierten Arbeitsabläufen, zeichnen sich durch repetitive Aufgaben aus und liefern konsistente Ergebnisse in vorhersehbaren Umgebungen. Ihnen fehlt jedoch die Fähigkeit, Ziele zu setzen oder ihr Verhalten selbstständig anzupassen.
Agentische KIverkörpert hingegen Autonomie. Diese Systeme können Ziele setzen, strategisch planen und sich an veränderte Umstände anpassen, indem sie ihre Umgebung bewerten und ihre Aktionen entsprechend anpassen. Trotz der Verheißung einer agentenbasierten KI funktionieren die meisten im Jahr 2025 verfügbaren Systeme noch immer als fortgeschrittene reaktive Agenten mit eingeschränkter Selbststeuerung.
Der Unterschied liegt in ihrer Architektur: KI-Agenten arbeiten innerhalb festgelegter Pfade, während agentenbasierte KI erweiterte Funktionen wie persistenten Speicher, dynamisches Zielmanagement und robuste Schlussfolgerungsfähigkeiten erfordert. Unternehmen wollen diese Lücke schließen und Plattformen wie Latenode bieten die Tools, um aktuelle Anforderungen zu erfüllen und sich gleichzeitig auf zukünftige Entwicklungen vorzubereiten. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für die Auswahl von Automatisierungslösungen, die mit neuen Technologien skalierbar sind.
Um die Nase vorn zu behalten, benötigen Unternehmen Plattformen, die sich parallel zum technologischen Fortschritt weiterentwickeln. Latenode bietet eine praktische Lösung für diesen Wandel.
Mit seiner visueller Workflow-BuilderLatenode ermöglicht Unternehmen die Entwicklung präziser KI-Agenten-Workflows, die auf die heutigen Anforderungen zugeschnitten sind. Gleichzeitig legt die Architektur den Grundstein für autonomere, agentenbasierte Funktionen. Funktionen wie ein eingebaute Datenbank sowie bleibende Erinnerung unterstützen die für die agentenbasierte KI erforderlichen zustandsbehafteten Interaktionen und stellen sicher, dass Unternehmen für die nächste Stufe der Automatisierung bereit sind.
Latenode bietet außerdem Headless-Browser-Automatisierung und Zugriff auf über 1 Million NPM-Pakete, wodurch Systeme mit externen Umgebungen interagieren können – ein entscheidender Schritt zur Erreichung echter Autonomie. Für Organisationen, die Wert auf Kontrolle und Transparenz legen, bietet Latenodes Self-Hosting-Optionen und visuelles Workflow-Design stellen sicher, dass die Systeme auch bei zunehmender Autonomie verwaltbar und überprüfbar bleiben.
Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung fortschrittlicher KI-Agent-Workflows und bereiten Sie sich gleichzeitig auf die Zukunft der Agenten-KI vor – erkunden Sie die flexible Plattform von Latenode, um immer einen Schritt voraus zu sein.
Agentische KI zeichnet sich in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen dadurch aus, dass sie strategische und komplexe Aufgaben eigenständig. Diese Systeme können Aufgaben wie personalisierte Behandlungsplanung, Echtzeit-Marktanalysen und laufende Audits ohne ständiges menschliches Eingreifen bewältigen. Sie passen sich veränderten Bedingungen an, treffen selbstständig Entscheidungen und optimieren Arbeitsabläufe, um Effizienz und Ergebnisse zu verbessern. Im Gesundheitswesen beispielsweise kann agentenbasierte KI Behandlungspläne dynamisch auf Basis sich entwickelnder Patientendaten aktualisieren. Ähnlich verhält es sich im Finanzwesen: Sie kann Markttrends verfolgen und Portfolios zeitnah an die Ziele anpassen.
Auf der anderen Seite, AI-Agenten sind für den Umgang konzipiert spezifische, reaktive Aufgaben die vordefinierten Anweisungen folgen. Diese Systeme eignen sich gut für grundlegende, sich wiederholende Vorgänge wie die Terminplanung oder die Genehmigung einfacher Transaktionen. Ihnen fehlt jedoch die Fähigkeit, eigene Ziele zu setzen oder sich an neue Situationen anzupassen, was sie für komplexere oder strategische Aufgaben ungeeignet macht.
Der Hauptunterschied liegt in ihrer Herangehensweise an Autonomie und Entscheidungsfindung: Agentische KI arbeitet proaktiv und konzentriert sich auf das Erreichen umfassenderer Ziele, während KI-Agenten reaktiv bleiben und sich auf aufgabenspezifische Anweisungen beschränken.
Für einen erfolgreichen Umstieg von KI-Agenten auf autonomere KI-Systeme mit Agenten sollten Unternehmen schrittweise vorgehen. Beginnen Sie mit kleinen Pilotprojekten, die die Integration von Multi-Agenten-Workflows testen. Diese frühen Tests bieten die Möglichkeit, Prozesse zu optimieren, aus ersten Ergebnissen zu lernen und schrittweise zu skalieren, sobald das System seine Leistungsfähigkeit unter Beweis stellt. Dieser maßvolle Fortschritt ermöglicht es Teams, Vertrauen und Zuversicht für den Einsatz anspruchsvollerer Systeme aufzubauen.
Ebenso wichtig ist die Schaffung robuster Governance-Strukturen zur Verwaltung ethische Bedenken, Kontrollmechanismen und Transparenz bei der EntscheidungsfindungDiese Frameworks tragen dazu bei, dass agentenbasierte KI-Systeme mit den Unternehmenszielen übereinstimmen und die gesetzlichen Anforderungen erfüllen. Durch diese Vorkehrungen können Unternehmen solche Systeme reibungslos einführen und gleichzeitig potenzielle Risiken minimieren.
Bereitstellen Agentische KI bringt eine Vielzahl ethischer und regulatorischer Herausforderungen mit sich. Dazu gehören die Gewährleistung klarer und transparenter Entscheidungsprozesse, die Reduzierung algorithmischer Verzerrungen, der Schutz des Datenschutzes und die Festlegung der Verantwortlichkeit für autonomes Handeln. Da sich Gesetze und Richtlinien rund um KI ständig weiterentwickeln, ist es für Unternehmen entscheidend, sich auf eine verantwortungsvolle KI-Governance zu konzentrieren und neue Standards einzuhalten.
Latenode bietet eine Lösung, indem es eine Plattform anbietet, die auf transparente, kontrollierbare und ethisch verantwortungsvolle KI-EntwicklungSein anpassungsfähiger Rahmen ermöglicht es Unternehmen, zuverlässige Systeme zu erstellen, die nicht nur den aktuellen ethischen Erwartungen entsprechen, sondern auch für zukünftige regulatorische Änderungen bereit sind.
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