KI-Agent

Ein Chatbot antwortet. Ein KI-Agent handelt. Er bucht den Flug, verschiebt das Meeting und schickt die Bestätigung — in einer Kette, ohne dass jemand jeden Schritt freigibt.

Was unter der Haube passiert

Die meisten KI-Agenten basieren auf Large Language Models, die über APIs mit externen Systemen verbunden sind. Das Konzept heißt Tool Use: Das Modell entscheidet selbst, welches Werkzeug es wann einsetzt. Nicht Automatisierung nach Script, sondern Entscheidung nach Kontext.

Drei Einsatzfelder, die funktionieren

Kundensupport: Tickets klassifizieren, CRM-Daten nachschlagen, Lösungsvorschläge liefern. Beschaffung: Angebotsvergleiche über mehrere Lieferanten automatisch erstellen. Reporting: SAP-Daten ziehen, Quellen zusammenführen, Berichte aufbereiten.

Der Markt für KI-Agenten lag 2025 bei 7,6 Mrd. USD, Wachstum 40-50 % jährlich. 45 % der Fortune-500-Unternehmen pilotieren bereits agentenbasierte Systeme.

Frameworks und ein Wort der Warnung

LangGraph, CrewAI, n8n — die Auswahl wächst rasant. Für den Einstieg empfehlen wir n8n: visuell, self-hosted, mit eingebautem Agent-Knoten. Für Multi-Agenten-Szenarien setzen wir auf LangGraph.

In drei Projekten haben unsere KI-Agenten repetitive Aufgaben um 60-80 % reduziert. Der Schlüssel war jedes Mal derselbe: klare Leitplanken. Ein Agent ohne Grenzen ist kein Effizienz-Tool. Er ist ein Risiko.