Was sind AI Agents?

2026 sind AI Agents der nächste große Sprung nach Chatbots und Copilots. Doch was genau unterscheidet einen Agent von einem einfachen Chatbot — und warum ist das für Ihr Unternehmen relevant?

Definition: AI Agent

Ein AI Agent ist ein System, das eigenständig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aktionen ausführt — ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt anstoßen muss. Im Kern besteht ein Agent aus drei Komponenten:

1. Wahrnehmung (Perception): Der Agent nimmt Informationen auf — aus Datenbanken, APIs, E-Mails, Dokumenten oder Echtzeit-Streams.
2. Entscheidung (Reasoning): Ein LLM oder spezialisiertes Modell bewertet die Situation, plant nächste Schritte und wählt die beste Aktion.
3. Aktion (Action): Der Agent führt die Aktion aus — ein API-Call, eine Datenbankänderung, eine E-Mail, eine Bestellung.

Chatbot vs. Copilot vs. Agent

Anatomie eines AI Agents

Ein moderner AI Agent besteht aus:

• LLM-Kern: Das Sprachmodell, das Reasoning und Planung übernimmt (z. B. GPT-4o, Claude, Gemini).
• System-Prompt: Definiert Rolle, Ziele, Einschränkungen und Persönlichkeit des Agents.
• Tool-Set: Die Werkzeuge, die der Agent nutzen darf — APIs, Datenbank-Zugriff, Dateisystem, Web-Suche.
• Memory: Kurzzeitgedächtnis (Konversation) und Langzeitgedächtnis (Vektordatenbank, gespeicherte Erkenntnisse).
• Guardrails: Regeln, die verhindern, dass der Agent außerhalb seiner Befugnisse handelt.

Warum jetzt?

Drei Faktoren machen 2026 zum Jahr der Agents:

1. Leistungsfähigere Modelle: Modelle mit 1M+ Token Context-Windows und verbessertem Reasoning.
2. Standardisierte Tool-Protokolle: MCP (Model Context Protocol) und ähnliche Standards vereinfachen die Integration.
3. Bewährte Patterns: Frameworks wie LangGraph, CrewAI und AutoGen haben Production-Reife erreicht.

Praxis-Tipp: Starten Sie nicht mit dem komplexesten Agent. Ein gut definierter Agent, der eine einzige Aufgabe zuverlässig erledigt, ist wertvoller als ein "General Purpose"-Agent, der alles halb kann.