Obwohl KI-Agenten derzeit stark beworben werden und einige Unternehmen ihre Chatbots als „Agenten-Tools“ vermarkten, sind noch immer einige wenige Agenten im Produktiveinsatz. Wir haben bereits mehrere leistungsfähige KI-Agenten anhand verschiedener realer Aufgaben getestet.
Wir haben Folgendes aufgelistet:
- Unternehmen im Bereich der agentenbasierten KI-Entwicklung , die KI-Forschung betreiben oder agentenbasierte Entwicklungsumgebungen/-werkzeuge bereitstellen.
- Unternehmen mit agentenbasierten KI-Anwendungen , die funktionale Agenten zur Aufgabenverwaltung bereitstellen ( z. B. Cursor von Anysphere ):
Unternehmen in der Entwicklung agentenbasierter KI
Diese Unternehmen konzentrieren sich vor allem auf die Forschung und Entwicklung agentenbasierter KI und bieten Initiativen wie ethische KI-Richtlinien und Umgebungen für die agentenbasierte Entwicklung an.
Einige von ihnen, darunter Anthropic, Perplexity AI, Google, OpenAI und IBM , bieten auch Werkzeuge zur Entwicklung agentenbasierter KI an.
Microsoft Corporation
Die Microsoft Corporation konzentriert sich primär auf die Bereitstellung von KI-Modellen über ihre Cloud-Plattform. Sie bietet Microsoft Azure AI an, einen cloudbasierten Dienst zur Erstellung von KI-Agenten für Entwickler. Dieser ermöglicht die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten.
Darüber hinaus helfen die KI-Entwicklungstools von Microsoft, wie beispielsweise Visual Studio, Entwicklern beim Erstellen und Bereitstellen von agentenbasierten KI-Lösungen.
Anthropisch
Bietet Claude KI-Modelle mit agentenbasierten Fähigkeiten zur direkten Steuerung von Computern, vom Web-Browsing über die Programmierung bis hin zur App-Interaktion.
Anthropic konzentriert sich außerdem auf konstitutionelle KI, einen Schlüsselansatz, bei dem KI-Systeme durch eine „Verfassung“ geleitet werden. Dies gewährleistet, dass die Handlungen des KI-Systems autonom begründet sind und gleichzeitig mit menschlichen Werten und ethischen Richtlinien übereinstimmen. 1
Im Januar 2026 führte Anthropic Claude Cowork ein, einen Computernutzungsagenten , der Claude Code ersetzte. Er kann Benutzern beim Lesen, Bearbeiten und Organisieren ihrer lokalen Dateien und Programme helfen. 2
Perplexity AI
Bietet den Comet AI-Browser, eine agentenbasierte Aufgabenautomatisierung für das Surfen im Web. Comet erledigt Aufgaben im Namen des Benutzers, wie beispielsweise die Suche nach Flugoptionen.
NVIDIA Corporation
NVIDIA unterstützt Unternehmen im Bereich agentenbasierter KI durch die Bereitstellung von GPUs und Software-Frameworks. Diese Tools ermöglichen die Entwicklung, das Testen und den Einsatz vonKI-Agenten in verschiedenen Branchen , darunter autonome Fahrzeuge, Robotik, Spieleentwicklung und KI-Forschung.
Beispiele für die Hardware- und Softwareinfrastruktur von NVIDIA:
- GPU-Technologie : Die GPUs von NVIDIA, wie der A100 Tensor Core, beschleunigen das Training von KI-Modellen und ermöglichen so die schnelle Verarbeitung großer Datensätze für eine autonome Entscheidungsfindung.
- CUDA-Plattform : CUDA ermöglicht es Entwicklern, NVIDIA-GPUs für Berechnungen zu nutzen, was für die Erstellung von KI-Systemen mit agentenähnlichen Fähigkeiten unerlässlich ist.
- Autonome Systeme : Die GPUs und Plattformen von NVIDIA wie NVIDIA Drive treiben autonome Systeme an, darunter selbstfahrende Fahrzeuge und Roboter, bei denen agentenbasierte KI in Echtzeit Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen trifft.
- Omniverse : Die Omniverse-Plattform ermöglicht die Erstellung von Simulationen und bietet realistische Umgebungen, um agentenbasierte KI-Systeme in kontrollierten Umgebungen zu trainieren.
Google entwickelt agentenbasierte KI-Systeme, die logisch denken und autonom Entscheidungen treffen können. Beispielsweise entwickelten Google und Forscher der Stanford University im Jahr 2023 das Stanford AI Village, eine Testumgebung mit KI-Systemen. 3
Neben seinen Forschungsinitiativen konzentriert sich Google auch auf die Entwicklung von KI-Agenten. Google experimentiert bereits mit seinem KI-Agentenprojekt „Project Mariner“, einem Tool, das die Kontrolle über den Browser übernehmen und mithilfe einer Chrome-Erweiterung Aufgaben erledigen kann. Das Projekt befindet sich jedoch noch in der Entwicklungsphase. 4
OpenAI
Liefert dem Bediener einen KI-Agenten, der im Internet surfen und Aufgaben für den Benutzer ausführen kann. 5 Das Unternehmen hat sich von seinen Mitbewerbern dadurch abgegrenzt, dass es der Forschung zur Verbesserung agentenbasierter KI Priorität einräumt.
Im Februar 2026 stellte OpenAI Codex vor, eine Schnittstelle zur gleichzeitigen Verwaltung mehrerer Agenten. 6
Hier einige wichtige Beispiele für die KI-Forschung von OpenAI:
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Nutzt menschliches Feedback, um KI-Entscheidungsfindung zu lehren und so Anpassungsfähigkeit und Zielausrichtung zu verbessern.
- Proximal Policy Optimization (PPO) für agentisches Verhalten : Nutzt einen Algorithmus zum Trainieren von Reinforcement-Learning-Agenten, die über ihre Handlungen und deren Folgen nachdenken müssen. Dies trägt zur Entwicklung von KI-Systemen bei, die komplexe Entscheidungen treffen können.
- Autonome Entscheidungsfindung : Es werden autonome Agenten entwickelt, die Aufgaben mit minimaler menschlicher Anleitung ausführen können, wobei der Schwerpunkt auf deren Denkfähigkeiten liegt. Beispielsweise sind ihre Sprachmodelle, wie etwa GPT-5.2, obwohl sie selbst keine Agenten sind, Schlüsselkomponenten bei der Entwicklung von Agenten zur Werkzeugnutzung.
IBM
IBM Watsonx ist ein KI-Agent mit agentenbasierten Funktionen. Er kann für unternehmensweite Geschäftsprozesse eingesetzt werden, darunter Personalwesen, Beschaffung, Vertrieb und Kundenservice.
Unternehmen mit agentenbasierten KI-Anwendungen
Die meisten dieser jungen Unternehmen im Bereich agentenbasierter KI nutzen LLMs, um Geschäftsprozesse in bestimmten Branchen zu automatisieren. Einige ( z. B. MultiOn ) konzentrieren sich auf die Automatisierung von Verbraucheraufgaben wie die Buchung von Terminen oder die Interaktion mit Websites.
Was genau machen Unternehmen im Bereich agentenbasierter KI?
Im Kern entwickeln diese Unternehmen autonome oder halbautonome Systeme, sogenannte „Agenten“.
Diese Agenten können logisch denken, planen, handeln und sich anhand von Feedback anpassen. Anstatt nur Fragen zu beantworten oder einzelne Befehle auszuführen, zielen sie darauf ab, Dinge zu erledigen.
Warum sich Anbieter auf agentenbasierte KI konzentrieren
Anbieter von Sprachmodellen entwickeln ihr Angebot über die reine Bereitstellung von Modellen hinaus weiter und konzentrieren sich verstärkt auf die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und die Integration vollständig autonomer Funktionen. Ein Beispiel hierfür ist der ChatGPT-Operator , der mehrstufige Recherchen im Internet durchführen kann.
Agentic AI verbessert Geschäftsprozesse auf verschiedene Weise:
- Logisches Denken und Problemlösung: Agentic AI bietet logisches Denken als Kernfunktion und zerlegt komplexe Probleme in überschaubare Komponenten. Dadurch kann das Modell jeden Teil systematisch analysieren und menschenähnliche Denkprozesse simulieren, um präzise Antworten zu liefern.
- Produktivitätssteigerung durch Aufgabenzerlegung: Komplexe Aufgaben werden in einfachere, besser handhabbare Teilaufgaben unterteilt. Dies verbessert die Nachvollziehbarkeit und Zugänglichkeit, da jeder Schritt des Prozesses leichter nachvollziehbar und interaktiv gestaltet wird.
- Verbesserung der Wissensarbeit : Wissensarbeiter verbringen viel Zeit mit der Informationssuche und Datensynthese. Agentische KI automatisiert diesen Prozess.
- Bereitstellung von Echtzeit-Informationssynthese : Agentic AI kann Informationen aus verschiedenen Quellen im Internet in Echtzeit synthetisieren und so komplexe Anfragen bearbeiten und schnell umsetzbare Erkenntnisse liefern – etwas, wofür Menschen Stunden benötigen würden.
Agentische KI-Unternehmen für die Automatisierung von Geschäftsprozessen
Diese Unternehmen im Bereich agentenbasierter KI bieten KI-Agenten für unternehmensweite Arbeitsabläufe in großem Umfang an. Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung von KI-Agenten, die Folgendes leisten:
- Automatisieren Sie routinemäßige Geschäftsprozesse: Erledigen Sie Aufgaben wie IT-Support, Personalmanagement und Kundenservice.
- Integration mit anderen Systemen und Wissensdatenbanken: Synchronisierung von Daten und Prozessen über verschiedene Geschäftssysteme hinweg (z. B. ERP, CRM).
- Geschäftsprozesse anpassen: Auf neue Szenarien oder Herausforderungen reagieren, ohne dass eine grundlegende Umprogrammierung erforderlich ist.
Moveworks
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Funktionalität: Der Fokus liegt auf der Verbesserung von Arbeitsabläufen, insbesondere im IT-Support und im Personalwesen, durch einen unternehmensweiten, systemübergreifenden Betrieb.
NinjaTech KI
Bewertung: 4,73 Milliarden US-Dollar (Stand: 2024) 7
Funktionalität: Spezialisierte Agenten für Aufgaben wie Codierung, Beratung und Bildgenerierung. Die Plattform ermöglicht es den Benutzern, Ergebnisse mehrerer KI-Modelle zu vergleichen und darauf zuzugreifen.
Kerntechnologie: Bietet eine KI-Assistentenplattform mit agentenbasierten Funktionen, die über 20 externe KI-Modelle, darunter solche von OpenAI und Google, nutzt, mit einem proprietären Codierungsmodell basierend auf Llama 3.1 405B.
Setzt AWS-KI-Chips ein und bietet ein abonnementbasiertes Modell für KI-Tools an.
UiPath
Bewertung: 35 Milliarden US-Dollar (Stand: 2024) 8
Funktionalität: KI-gestützte Entscheidungsfindungsfunktionen erweitern RPA um Echtzeitanalysen und -erkenntnisse und verbessern so die Geschäftsprozesse über verschiedene Funktionen hinweg.
Uniphore (Orby)
Wert: 129 Millionen US-Dollar (Stand: 2024) 9
Funktionalität: Entwickelt KI-Agenten zur Automatisierung des Kundenservice für den Kundensupport mit Self-Service-Tools. Nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zur Verbesserung der Kundeninteraktionen.
Strahl
Bewertung: 500 Millionen bis 1 Milliarde US-Dollar (Bewertung nach der Finanzierungsrunde, Stand 2021) 10
Funktionalität: Der Fokus liegt auf agentenbasierter Prozessautomatisierung. Die Plattform ermöglicht die Verwaltung von KI-Agenten in Geschäftsprozessen mithilfe vortrainierter Vorlagen und anpassbarer Lösungen. Unternehmen erhalten Tools zur Erstellung, zum Testen und zur Bereitstellung von KI-Agenten mit Fokus auf operative Effizienz.
Entwickelt branchenspezifische Lösungen für Sektoren wie Versicherungen und Gesundheitswesen und erweitert dabei Tools und Integrationen.
Mistral KI
Bewertung: 6 Milliarden Euro (über 6 Milliarden US-Dollar) 11
Funktionalität: LLMs treiben Anwendungen in den Bereichen Kundendienstautomatisierung, Content-Erstellung und KI-Lösungen für Unternehmen voran.
Kerntechnologie: Entwickelt große Sprachmodelle (LLMs), darunter Open-Weight-Modelle wie Mixtral 8x7B und Mixtral 8x22B sowie Modelle für Unternehmen wie „Mistral Large“. 12
Partnerschaften:
- Microsoft: Gewährt Mistral AI Zugriff auf die KI-Infrastruktur von Azure für die Entwicklung und den Einsatz von LLMs. 13
- SAP: Integriert die Modelle von Mistral AI in die SAP Business Technology Platform und verbessert so KI-gestützte Lösungen. 14
Automation Anywhere
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Funktionalität: Nutzt sein Agentic Process Automation (APA)-System, um vortrainierte agentenbasierte Automatisierung in Geschäftsprozesse in den Bereichen Finanzen, IT, Personalwesen und anderen Bereichen zu integrieren.
Es unterhält Partnerschaften mit Google Cloud , Microsoft und Amazon .
Agentische KI-Unternehmen für Verbraucher
Diese Unternehmen entwickeln KI-Agenten, die alltägliche Aufgaben wie die Terminplanung oder die E-Mail-Verwaltung übernehmen können.
MinionAI
Wert: 2,92 Millionen US-Dollar (Stand: 2023)
Funktionalität: Entwickelt KI-gestützte virtuelle Assistenten für spezifische Geschäftsprozesse und nutzt dabei Spracherkennung und maschinelles Lernen zur Unterstützung der Aufgabenautomatisierung.
Spezialisiert auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen im Zusammenhang mit Kundeninteraktionen, Mitarbeiterplanung und Datenanalyse.
Limitless AI (Rewind)
Wert: 75 Millionen US-Dollar (Stand: 2022) 15
Funktionalität: Es unterstützt Entwickler bei der Wiederherstellung verlorenen Codes, der Reproduktion von Fehlern, der Verwaltung komplexer Konfigurationen und der Nachverfolgung von Terminalverläufen. Führungskräften bietet es automatisierte Besprechungszusammenfassungen zur Steigerung der Effizienz.
Agentische KI-Unternehmen für Softwareentwicklung
Erkenntnis
Finanzierung : 5 Milliarden US-Dollar (Stand: 2025) 16
Funktionalität: Devin ist eine agentenbasierte KI, die als vollständig autonomer Softwareentwickler fungiert. Devin erzielte im SWE-bench-Codierungsbenchmark Bestleistungen und löste 13,86 % der Probleme vollständig und ohne menschliches Eingreifen.
Ellipse
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Funktionalität: Bietet ein KI-Entwicklertool für automatisierte Code-Reviews und Bugfixes bei Pull Requests (GitHub-integriert) mit agentenbasierten Verhaltensweisen wie der Generierung von Fixes und Workflows, die durch Repo-Ereignisse ausgelöst werden.
Anysphere
Bewertung: 2,5 Milliarden US-Dollar (Stand: 2025) 17
Funktionalität: Der Fokus liegt auf KI-gestützten Analysen für Unternehmen, die ihr Supply-Chain-Management, die vorausschauende Wartung und ihre Business-Intelligence-Prozesse optimieren möchten. Zum Produktangebot gehört Cursor, ein KI-gestützter Code-Editor. Als proprietäre Weiterentwicklung von Visual Studio Code unterstützt er Entwickler beim Schreiben, Bearbeiten und Verstehen von Code mithilfe von natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen, Autovervollständigung und Chat.
Agentische KI-Unternehmen für Kundensupport
Tidio
Wert: 48,4 Millionen US-Dollar (Stand: 2024) 18
Funktionalität: Live-Chat und KI-Chatbot-Automatisierung speziell für KMU via Tidio Lyro . Fokus auf Echtzeit-Interaktion und einfache Automatisierung per Chat über Web- und soziale Kanäle.
Lässt sich integrieren mit Shopify, WordPress, Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp und wichtigen E-Commerce-Plattformen, Social Messengern und CRM-/Helpdesk-Systemen.
Besuchen Sie die Website von Tidio.
Website besuchenada
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Funktionalität: Spezialisiert auf dialogbasierte Automatisierung mit Schwerpunkt auf Kundenservice-Chatbots, die Self-Service für Kundeninteraktionen bieten.
Arbeitet mit Salesforce, Zendesk und Shopify zusammen, um integrierte Lösungen bereitzustellen, die ein nahtloses Kundenserviceerlebnis ermöglichen.
Sierra
Bewertung: 4,5 Milliarden US-Dollar (Stand: 2024) 19
Funktionalität: Fokus auf KI-gestützte Vertriebsassistentenlösungen. Lässt sich für reibungslose Abläufe in gängige CRM-Plattformen wie Salesforce und HubSpot integrieren.
Ema
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Funktionalität: Bietet personalisierten Kundensupport durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Bearbeitung von Anfragen und Serviceanfragen, mit Fokus auf Branchen wie E-Commerce und Telekommunikation.
Lässt sich problemlos mit CRM-Plattformen wie Salesforce integrieren, um eine einfache Einbindung in Kundenservice-Workflows zu gewährleisten.
ServiceNow
Bewertung: 218 Milliarden US-Dollar (Stand: 2024) 20
Funktionalität: Bietet cloudbasierte Unternehmenslösungen. Der Fokus liegt auf der Workflow-Automatisierung, wodurch Unternehmen ihre Abläufe in Bereichen wie IT-Servicemanagement, Kundenservicemanagement und Personalmanagement optimieren können.
Agentische KI-Unternehmen für das Gesundheitswesen
Hippokratische KI
Bewertung: 1,64 Milliarden US-Dollar (Stand: 2024) 21
Der Fokus liegt auf der Automatisierung von risikoarmen, nicht-diagnostischen Aufgaben im Gesundheitswesen, insbesondere im chronischen Krankheitsmanagement, im Wellness-Coaching und in der Nachsorge.
Agentische KI-Unternehmen für Cybersicherheit
Dropzone AI
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Der Fokus liegt auf KI-gestützter Bedrohungserkennung und -abwehr in der Cybersicherheit. Dabei werden agentenbasierte KI-Systeme eingesetzt, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren.
Prophet
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Eine KI-Plattform für Cybersicherheit, die mithilfe von prädiktiver Analytik und agentenbasierter KI Sicherheitsrisiken vorhersehen und Bedrohungen in Unternehmensnetzwerken proaktiv abwehren kann.
RadiantSecurity
Bewertung: Die Bewertung wird nicht öffentlich bekannt gegeben.
Spezialisiert auf KI-gestützte Sicherheitsoperationen, integriert agentenbasierte KI zur Automatisierung von Bedrohungserkennung, Risikobewertung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle für Organisationen.
Open-Source-Agenten-KI-Unternehmen
SuperAGI
Bewertung: 100 Millionen US-Dollar (Stand: 2024) 22
SuperAGI ist eine Open-Source-Plattform zur Entwicklung agentenbasierter KI-Lösungen und bietet Werkzeuge zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe und Aufgaben zu bewältigen.
Agentische KI vs. generative KI
Agentische KI ermöglicht autonomes Arbeiten mithilfe eines digitalen Ökosystems, das große Sprachmodelle (LLMs) integriert, um Aufgaben selbstständig im Auftrag eines Nutzers oder eines anderen Systems auszuführen. ChatGPT, ein bekanntes generatives KI-Modell, teilt zwar einige kreative Funktionen mit agentischer KI, ist aber nicht mit ihr identisch.
- Generative KI ist für die Erstellung von Inhalten konzipiert. Sie generiert neue Texte, Bilder, Videos und Code basierend auf menschlichen Eingaben und Vorgaben. Allerdings ist sie weiterhin auf menschliche Steuerung angewiesen, um Kontext und Richtung ihrer Ergebnisse zu gestalten.
- Agentic AI konzentriert sich auf Handeln. Es ist darauf ausgelegt, komplexe Situationen zu verstehen, autonome Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um Probleme zu lösen oder Ziele zu erreichen.
Vereinfacht ausgedrückt geht es bei Gen AI um die „Erstellung“ von Inhalten, während es bei Agentic AI um die „Ausführung“ von Aufgaben, die Lösung von Problemen und die Umsetzung von Strategien geht.
Weiterführende Literatur
- Open-Source-KI-Agenten: Basierend auf GitHub-Sternen
- Die über 100 besten Anwendungen generativer KI mit Beispielen aus der Praxis
Referenzlinks
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