KI-Agent.

Ein KI-Agent ist ein Programm, das eine bestimmte Aufgabe im Auftrag eines Menschen erledigt: Anfragen vorsortieren, Daten abgleichen oder Angebotsentwürfe vorbereiten. OpenAI beschreibt Agenten in seinem Leitfaden zum Bau von Agenten als Systeme, die Aufgaben weitgehend selbstständig für ihre Nutzer erledigen. Anwendungen, die ein Sprachmodell nur einbinden, ohne damit den Ablauf zu steuern, zählt OpenAI ausdrücklich nicht dazu, etwa einfache Chatbots. Während Agentic AI das Konzept dahinter beschreibt, geht es hier um den einzelnen Agenten, den ihr in einen konkreten Ablauf einbaut.

So arbeitet ein KI-Agent

Ein Agent besteht aus Modell, Werkzeugen und Anweisungen. So gliedert OpenAI den Aufbau: Das Sprachmodell trifft die Entscheidungen, Werkzeuge sind Schnittstellen zu anderen Systemen, und Anweisungen legen Verhalten und Grenzen fest. OpenAI unterscheidet Werkzeuge, die Daten lesen, etwa aus einem CRM oder aus PDF-Dokumenten, und Werkzeuge, die handeln, etwa E-Mails senden oder Datensätze ändern. Der Agent arbeitet in einer Schleife, bis er ein Ergebnis liefert, auf einen Fehler stößt oder eine festgelegte Höchstzahl an Durchläufen erreicht.

Angebunden werden die Werkzeuge über Schnittstellen der jeweiligen Systeme oder über offene Standards wie das Model Context Protocol, mit dem sich laut Projektdokumentation KI-Anwendungen mit Datenquellen, Werkzeugen und Abläufen verbinden lassen.

Worauf ihr im Unternehmen achten solltet

Gebt dem Agenten nur die Rechte, die er für seine Aufgabe braucht. Die Sicherheitsinitiative OWASP führt übermäßige Handlungsmacht als eigenes Risiko für KI-Anwendungen und nennt drei Ursachen: zu viele Funktionen, zu weitreichende Berechtigungen und zu viel Selbstständigkeit. Ein Agent, der Mails zusammenfassen soll, braucht laut OWASP nur Lesezugriff und kein Recht zum Senden.

Legt fest, welche Aktionen ein Mensch freigibt. OpenAI empfiehlt, jedes Werkzeug nach Risiko einzustufen: ob es nur liest oder auch schreibt, ob sich eine Aktion rückgängig machen lässt und welche finanziellen Folgen sie hat. Heikle oder unumkehrbare Schritte wie Stornierungen oder Zahlungen sollen laut OpenAI von Menschen bestätigt werden, bis der Agent sich als verlässlich erwiesen hat.

Prüft zuerst, ob ein fester Ablauf genügt. Laut OpenAI lohnen sich Agenten vor allem dort, wo regelbasierte Automatisierung an Ausnahmen und unstrukturierten Daten scheitert. Lässt sich ein Ablauf sauber in Wenn-dann-Regeln fassen, ist klassische KI-Automatisierung meist günstiger und leichter zu prüfen. In Projekten sehen wir oft, dass der erste Agent zu viele Aufgaben auf einmal bekommt. Ein eng umrissener Auftrag lässt sich deutlich besser testen.

Häufige Fragen zum KI-Agenten

Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot? Ein Chatbot beantwortet Fragen im Gespräch. Ein Agent handelt in anderen Systemen, legt etwa einen Datensatz an oder bereitet eine Antwort im Postfach vor, und entscheidet selbst, welches Werkzeug er als Nächstes nutzt.

Braucht jede Abteilung einen eigenen Agenten? Nicht unbedingt. OpenAI rät, zuerst die Fähigkeiten eines einzelnen Agenten auszuschöpfen und ihm schrittweise Werkzeuge hinzuzufügen. Mehrere Agenten lohnen sich laut OpenAI erst, wenn die Anweisungen zu viele Verzweigungen enthalten oder sich Werkzeuge stark überschneiden.

Was kostet ein Agent im Betrieb? Das hängt von Modell, Zahl der Schritte und Datenmenge ab, denn jeder Schritt kostet einen Modellaufruf. Welche Aufgaben sich trotzdem rechnen, ordnen wir in KI-Agenten für Unternehmen 2026 ein.

Welcher Ablauf sich für euren ersten Agenten eignet und welche Freigaben er braucht, klären wir mit euch bei KI für Unternehmen.