Agentic AI: Künstliche Intelligenz erledigt komplexe Aufgaben zunehmend selbstständig

Nach der Bilderkennung und generativen KI rückt nun eine neue Generation von künstlicher Intelligenz in den Fokus: Systeme, die Aufgaben planen, Werkzeuge auswählen und Ergebnisse eigenständig weiterverarbeiten. Die Rede ist von der Agentic AI – künstliche Intelligenz, die selbst agieren – also handeln – kann.

Agentic AI zeichnet sich als nächste Generation der KI-Anwendungen ab. Bild: KI-generiert

Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren rasant weiterentwickelt. Auf Systeme zur Bilderkennung folgte der breite Einsatz generativer KI, die Texte, Bilder, Softwarecode und andere Inhalte erzeugen kann. Mit agentischer KI (Agentic AI) zeichnet sich nun ein weiterer Entwicklungsschritt ab: KI-Systeme sollen nicht mehr nur auf einzelne Eingaben reagieren, sondern eigenständig mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Der entscheidende Unterschied liegt in der Arbeitsweise. Ein klassischer Chatbot beantwortet Anfragen auf Grundlage seiner verfügbaren Informationen. Ein KI-Agent kann dagegen eine umfangreiche Aufgabe in mehrere Schritte zerlegen, geeignete Werkzeuge auswählen, Zwischenergebnisse bewerten und anschließend selbst entscheiden, wie der Prozess fortgesetzt werden soll. Der Mensch gibt dabei zunehmend das Ziel vor, statt jeden einzelnen Arbeitsschritt zu definieren.

Von der Antwort zum Handeln

Agentic AI ist deshalb weniger als Technologie zu verstehen, bei der verschiedene Komponenten zusammengefügt werden. Ein Sprachmodell kann beispielsweise die Aufgabe analysieren und einen Plan erstellen. Spezialisierte Agenten oder Softwarewerkzeuge übernehmen anschließend Recherchen, Berechnungen, Datenbankabfragen oder Simulationen. Mit den Ergebnissen kann wiederum weitergeplant werden.

KI-Agenten können anspruchsvolle, komplexe Aufgaben übernehmen und passgenaue Lösungen vorschlagen. Bild: Fraunhofer IWU

Und in unterschiedlichen Bereichen gibt es das bereits. Im Kundenservice können KI-Agenten nicht nur Anfragen beantworten, sondern ganze Vorgänge bearbeiten. In der Softwareentwicklung analysieren sie Anforderungen, schreiben Code, führen Tests durch und korrigieren Fehler. Auch bei Recherche, Wissensmanagement und administrativen Unternehmensprozessen können sie mehrere Anwendungen miteinander verbinden.

Besonders interessant wird das dort, wo Aufgaben nicht nach festem Schema ablaufen. Wenn das Ergebnis eines Arbeitsschritts darüber entscheidet, welche Untersuchung als Nächstes erforderlich ist, stoßen herkömmliche Automatisierungen schneller an ihre Grenzen. Agenten können jedoch ihren Ablauf entsprechend anpassen.

Auch in der Produktion eröffnet das neue Möglichkeiten. In Fertigungsprozessen etwa können Fehler oder Qualitätsschwankungen häufig nicht anhand einzelner Messwerte beseitigt werden. Stattdessen müssen Daten verschiedener Maschinen und Arbeitsschritte zusammengeführt und unterschiedliche Hypothesen überprüft werden.

Beispiel für einen KI-Agenten: die Produktionsplattform Orcha-3, die eigens dafür entwickelt wurde, verschiedene Produktionsprozesse zu überwachen und auszuwerten. Bild: Fraunhofer IWU

Genau hier setzt beispielsweise das Fraunhofer IWU mit der eigens entwickelten Produktionsplattform Orcha-3 an. Dabei werden spezialisierte Agenten, die einzelne Analyseaufgaben übernehmen, mit einer übergeordneten Planung verbunden. Eine Fragestellung kann dann schrittweise untersucht werden, ohne dass ein Mensch die einzelnen Analyseschritte vorgibt.

Vertrauen und Kontrolle

Je eigenständiger die Systeme werden, umso mehr wird von Kontrolle und Sicherheit gefordert. Unternehmen müssen nachvollziehen können, welche Daten verwendet und welche Aktionen ausgeführt wurden, auch wie entschieden wird, besonders in sensiblen Produktionsumgebungen. Datenschutz, Zugriffsbeschränkungen und die Protokollierung aller Arbeitsschritte werden daher immer wichtiger.

Agentic AI bedeutet nicht zwangsläufig, dass Menschen aus der Arbeit verschwinden. Vielmehr verschiebt sich ihr Aufgabenfeld: Sie definieren Ziele und Regeln, überwachen kritische Entscheidungen und greifen ein, wenn die Systeme an ihre Grenzen stoßen.

Damit könnte agentische KI zu einem wichtigen nächsten Schritt der Automatisierung werden. Ihre besondere Fähigkeit liegt nicht darin, Aufgaben schneller zu erledigen, sondern darin, komplexe Vorgänge aus vielen aufeinanderfolgenden Entscheidungen selbstständig zu koordinieren.

Artikelreferenz

Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU. (2026). Agentic AI: »Das nächste große Ding« nach Bilderkennung und generativer KI – auch in der Industrie.