Über 10 Trends und Beispiele für agentenbasierte KI bis 2026

Wir haben die Trends im Bereich agentenbasierter KI anhand mehrerer wichtiger Branchenberichte, Benchmarks und Herstellerangaben analysiert und verglichen. Die Quellen zeigen, dass es bei agentenbasierter KI in der Zukunft nicht nur um die Verbesserung von Tools oder die Optimierung von Geschäftsprozessen geht. Vielmehr geht es um die tiefgreifende Integration von KI und die Transformation von Geschäftsansätzen durch die Umstrukturierung bestehender Rahmenbedingungen.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Agentensysteme entwickeln sich, um komplexe, unvorhersehbare reale Operationen zu bewältigen, anstatt sich auf strukturierte Daten zu verlassen.
• Agentische KI wandelt sich von einem Werkzeug zu einem Mitarbeiter im Entscheidungsprozess.
• Mit der zunehmenden Integration von KI-Agenten in Geschäftsprozesse entstehen neue Preismodelle für Agenten , die auf der Erfüllung von Aufgaben oder Stundensätzen basieren (z. B. KI-Krankenschwestern).
  
  

Mehr als 10 Trends und Beispiele für agentenbasierte KI

1. Hin zu autonomen, selbstheilenden Datenpipelines

Mit der Skalierung der KI- und Analyseinitiativen von Unternehmen wird die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität über alle Datenpipelines hinweg zunehmend komplexer. Traditionelle Ansätze wie das Hinzufügen manueller Prüfungen, das reaktive Patchen von Pipelines oder die Vergrößerung von Data-Engineering-Teams können sich als schwer skalierbar erweisen.

Anstatt sich auf von Menschen gesteuerte Überwachung und Reparaturen zu verlassen, werden zukünftige Datenpipelines mit KI-Agenten ausgestattet sein, die auf bestärkendem Lernen und modularen Architekturen basieren und Folgendes können:

• Überwachen Sie den Zustand Ihrer Pipeline und erkennen Sie Probleme frühzeitig mithilfe von Observability und Metadaten.
  
• Diagnostizieren Sie die Hauptursachen (z. B. Schemaabweichungen, fehlende Daten, verzögerte Upstream-Feeds).
  
• Probleme selbstständig beheben (z. B. durch Zurücksetzen auf die letzte funktionierende Konfiguration, erneutes Einlesen fehlgeschlagener Batches oder dynamisches Anpassen von Transformationen).

Praxisbeispiele für selbstheilende Pipelines:

• Unternehmen wie Monte Carlo entwickeln „Data Observability“-Plattformen, um KI-Agenten einen vollständigen Überblick über die Funktionsweise der Datenpipeline zu geben. ¹
  
• Verbesserung von CI/CD-Pipelines durch agentenbasierte KI: Die Forschung zu autonomen MLOps- Pipelines (z. B. selbstheilende Feature-Stores) nimmt Fahrt auf. ²

2. Werkzeugkosten im Vergleich zum Prozess

Die traditionelle Debatte um „Prozesse versus Werkzeuge“ verliert mit dem Aufstieg agentenbasierter KI an Relevanz.

Während solide Prozesse nach wie vor wichtig sind, ersetzen agentenbasierte KI-Tools, die autonom mehrstufige Aufgaben planen, entscheiden und ausführen, in einigen Bereichen zunehmend die Notwendigkeit komplexer Prozessgestaltung.

• Selbstgesteuerte Agenten können Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende automatisieren, ohne dass Benutzer jeden Schritt manuell verwalten müssen.
  
• Auch technisch nicht versierte Anwender können nun Automatisierungen (z. B. Datenpipeline-Management, Cybersicherheitsbedrohungsanalyse) ohne tiefgreifende Fachkenntnisse einsetzen.

Tatsächlich verändern agentenbasierte Tools die Diskussion: Anstatt den Prozess um menschliche Teams herum zu optimieren, werden die Tools selbst zum neuen Betriebsmodell.

In den kommenden Jahren könnten Unternehmen von isolierten Tools hin zu umfassenden, operationalisierten agentenbasierten KI-Lösungen wechseln.

3. Vertikale KI-Agenten in spezialisierten Branchen

Es findet ein Wandel von universellen Basismodellen (wie ChatGPT) hin zu spezialisierteren KI-Agenten (wie dem Cursor AI-Code-Editor) statt. Dieser Trend zu spezialisierten Agenten ist auf bestimmte Rollen zugeschnitten und bietet entscheidende Vorteile für die Optimierung von Geschäftsprozessen, darunter:

• Höhere Genauigkeit bei branchenspezifischen Aufgaben.
• Verbesserte Effizienz durch Automatisierung domänenspezifischer Arbeitsabläufe.
• Tiefe Integration in Geschäftssysteme für maßgeschneiderte Lösungen.

Beispiele für vertikale KI-Agenten:

• KI-Agenten im Kundenservice : Sie beantworten Anfragen in natürlicher Sprache, interpretieren den Kontext und generieren menschenähnliche Antworten.
  
• KI-Agenten im Gesundheitswesen : Automatisieren Sie Prozesse im Gesundheitswesen und führen Sie verschiedene Geschäftsaufgaben wie medizinische Kodierung, Terminplanung und Büroorganisation aus.
  
• KI-Agenten als Entwickler : Automatisierte Codevorschläge, Fehlersuche und Softwaretests.
  
• KI-Agenten als Computerbenutzer: Automatisieren Sie alltägliche Aufgaben wie Erinnerungen und Sicherheitsüberwachung.
  
• KI-QA-Tester : Automatisierte Softwaretestsysteme.
• Autonome Webagenten und Copiloten : Navigieren auf Websites, extrahieren Daten, füllen Formulare aus und führen mehrstufige Webaufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff durch.

Lesen Sie mehr über vertikale KI.

Wenn Sie sich mit der Infrastruktur befassen, die webfähige agentenbasierte KI antreibt, finden Sie hier unsere neuesten Benchmarks:

• Remote-Browser : Wie die Browserinfrastruktur es Agenten ermöglicht, sicher mit dem Web zu interagieren.
• Browser- MCP-Benchmark : Die besten MCP-Server für Tool-Nutzung und Webzugriff.

4. Integration von KI-Agenten in die physische Welt

KI-Systeme integrieren sich zunehmend stärker in IoT- Geräte und die physische Welt . Ihre Anwendungsbereiche erstrecken sich über verschiedene Umgebungen, darunter Smart Homes, Büros und Städte, wo KI-Systeme Geräte autonom steuern.

Beispiel aus der Praxis:

Technologieunternehmen wie NVIDIA und GE HealthCare arbeiten gemeinsam an agentenbasierten Robotersystemen wie Röntgen- und Ultraschalltechnologien , bei denen KI-Agenten medizinische Bildgebung nutzen, um mit der physischen Welt zu interagieren. ³

5. Zunehmender Trend hin zu Open-Source-Modellen

Jahrelang dominierten proprietäre KI-Modelle, die von einigen wenigen großen Technologiekonzernen kontrolliert wurden, den Markt. Doch dies ändert sich rasant mit Open-Source-Modellen wie Anthropic und Mistral.

• Für B2B-Unternehmen (Business-to-Business) sind Open-Source-Modelle aufgrund ihrer geringeren Betriebskosten beliebt. Dies gilt insbesondere für kleinere Modelle, die oft für spezifische, klar definierte Aufgaben ausreichen. Unternehmen können KI-Modelle intern optimieren und so die Abhängigkeit von teuren Drittanbieter-APIs reduzieren.
  
• Für Entwickler lassen sich kleinere Open-Source-Modelle präzise auf spezifische Geschäftsfunktionen oder Domänen abstimmen.

Antwort zu proprietären Modellen: OpenAI ist bestrebt, seine Modelle zugänglicher zu machen. Modelle wie ChatGPT haben ihre Preise um etwa 50 % gesenkt. Sie berechnen uns rund 5 US-Dollar pro Million Token für Eingaben und 10 US-Dollar pro Million Token für Ausgaben. Die Einführung eines Produkts kostete uns früher 50 Cent. ⁴

6. Transformative künstliche Intelligenz

Im Gegensatz zur schwachen KI, die sich auf statische Aufgaben konzentriert, nutzt die transformative künstliche Intelligenz (TAI) agentenbasierte Fähigkeiten, um adaptive, wirkungsvolle Veränderungen in großem Umfang voranzutreiben.

Transformative Systeme der künstlichen Intelligenz (TAI) können:

• Komplexe Ziele verstehen und analysieren , auch unter Unsicherheit.
• Nutzen Sie externe Tools und APIs, um in dynamischen Umgebungen Maßnahmen zu ergreifen.
• Strategien im Laufe der Zeit anpassen und aus Feedback und dem jeweiligen Kontext lernen.
• Mit Menschen und anderen Akteuren zusammenarbeiten , um langfristige Ziele zu erreichen.

Beispiele aus der Praxis:

• Autonome Fahrzeuge (z. B. Waymo, Tesla FSD)
  
• Lagerroboter (z. B. Amazon Robotics)
  
• Diagnostik-Tools für das Gesundheitswesen (z. B. MedPaLM von Google DeepMind)
  

7. Frameworks zum Erstellen von KI-Agenten

Wir haben den Aufstieg zahlreicher Frameworks zur Entwicklung von KI-Agenten erlebt, darunter OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, Vertex AI und Langflow . Diese Frameworks bieten vorgefertigte Tools und Vorlagen, die die Entwicklung von KI-Agenten für verschiedene Anwendungsfälle ermöglichen.

Frameworks zur Entwicklung von KI-Agenten ermöglichten es den Nutzern, ihre Anwendungsfälle zu erweitern, indem sie Folgendes ermöglichten:

• LLM-Integration : Auswahl LLMs wie OpenAI, Anthropic oder Mistral, um spezialisierte Agenten für Ihre Bedürfnisse zu erstellen.
  
• Wissensdatenbankintegration : Integrieren Sie benutzerdefinierte Dokumente (JSON, PDFs, Websites) für verbesserte Genauigkeit und Relevanz.
  
• Integriertes Speichermanagement : Automatische Speicherung von Gesprächsverläufen für personalisierte Interaktionen.
  
• Integration benutzerdefinierter Tools : Ermöglichen Sie es Agenten, Aufgaben wie Zahlungen, Websuchen und API-Aufrufe durchzuführen.

8. Kombination von synthetischen und realen Daten

Unternehmen kombinieren zunehmend synthetische und reale Daten, um ihre KI-Modelle effektiv zu trainieren.

Reale Daten liefern zwar wertvolle Erkenntnisse, stoßen aber häufig auf Einschränkungen wie Knappheit, Datenschutzbedenken und inhärente Verzerrungen. Synthetische Daten hingegen bieten eine kontrollierte Umgebung, in der KI anhand verschiedener Szenarien trainiert werden kann.

Praxisbeispiele mit synthetischen Daten:

• Unternehmen wie Waymo verwenden synthetische Daten, um diese seltenen Ereignisse zu simulieren. Diese Daten werden dann mit realen Fahrdaten kombiniert, um ihre KI-Modelle zu trainieren. ⁵
  
• NVIDIA erstellt synthetische Umgebungen, um Roboteragenten für Aufgaben in der realen Welt zu trainieren, wie z. B. Fabrikautomation und autonome Unterstützung bei Operationen. ⁶

9. Agentische KI gestaltet Teamrollen neu

Agentic AI definiert die Aufgabenverteilung zwischen Analysten und Ingenieuren neu. Teams übernehmen erweiterte Verantwortlichkeiten. Analysten werden befähigt, Pipelines zu erstellen und zu verwalten, während Ingenieure zunehmend zentrale Arbeitsabläufe automatisieren.

Zwei Hauptkräfte treiben diesen Wandel voran:

• Fortschritte bei der KI-gestützten Pipeline-Automatisierung: Agentensysteme können mehrstufige Arbeitsabläufe wie Datenerfassung, Validierung und Vorfallserkennung autonom abwickeln. Mit fortschreitender Automatisierung können Ingenieure größere Systeme mit weniger Ressourcen verwalten, während Analysten die Arbeitsabläufe eigenständig betreuen.
  
• Steigende Nachfrage nach KI- und Datenprodukten: Da Unternehmen einen schnelleren und umfassenderen Datenzugriff anstreben, wird von Teams erwartet, dass sie mit weniger Ressourcen mehr leisten. Analysten übernehmen vermehrt technische Aufgaben, während sich Ingenieure auf die Skalierung und Automatisierung der Infrastruktur konzentrieren.

10. Der menschliche Faktor in agentenbasierter KI

Der wahre Erfolg agentenbasierter KI hängt maßgeblich davon ab, wie gut Menschen diese Systeme integrieren und nutzen können.

Wichtigste Punkte:

• Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI : Die Effektivität agentenbasierter KI hängt davon ab, wie effektiv Teams mit KI-Agenten zusammenarbeiten und diese als Mitarbeiter einsetzen können.
  
• Kultureller Wandel : Die Einführung von agentenbasierter KI erfordert einen signifikanten Wandel der Organisationskultur , der sich nicht nur auf die Technologieeinführung konzentriert, sondern auch darauf, den Menschen die Möglichkeit zu geben, mit der KI zusammenzuarbeiten, um neue Produktivitätsspitzen zu erreichen.

11. Entstehung neuer Preismodelle für KI-Agenten

Die Einführung digitaler Kollegen könnte die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Aufgaben bewerten, die traditionell von Menschen ausgeführt werden.

Dieser Wandel treibt den Aufstieg agentenbasierter Geschäftsmodelle voran, die eine gehaltsbasierte Vergütung gegenüber herkömmlichen Softwarelizenzierungsstrukturen bevorzugen.

Praxisbeispiel zu neuen Preismodellen für KI-Agenten:

Die von Hippocratic AI angebotenen KI-gestützten Krankenschwestern, die mit 10 US-Dollar pro Stunde bezahlt werden, liegen unter dem mittleren Stundenlohn von etwa 43 US-Dollar für menschliche examinierte Krankenschwestern. ^{7 8}

Mehr dazu: Preisgestaltung für KI-Agenten .

Agentische KI erklärt

Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die autonom handeln, sich in Echtzeit anpassen und komplexe, mehrstufige Probleme kontext- und zielorientiert lösen können.

Es kombiniert mehrere KI-Agenten und nutzt dabei große Sprachmodelle (LLMs) und Schlussfolgerungsfähigkeiten.

Hauptmerkmale:

• Autonome Entscheidungsfindung : Handelt selbstständig mit minimalem menschlichem Eingriff.
  
• Echtzeit-Anpassung : Passt sich veränderten Umständen und sich entwickelnden Situationen an.
  
• Multiagenten-Kollaboration : Mehrere Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Probleme zu lösen.
  
• Logisches Denken : Nutzt logisches Denken und das Verständnis natürlicher Sprache, um Herausforderungen zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

Weiterlesen: Ebenen agentischer Systeme .

Agentische KI vs. generative KI

Generative KI erzeugt Inhalte (Texte, Bilder usw.) auf Basis von Eingabedaten oder Vorgaben. Sie verwendet Deep-Learning-Modelle, die die Lern- und Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns nachahmen.

Durch die Analyse großer Datensätze identifizieren diese Modelle Muster und generieren Inhalte als Antwort auf Anfragen in natürlicher Sprache, wobei sie auf Technologien wie die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) zurückgreifen.

Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die autonom Entscheidungen treffen und mit minimaler Überwachung auf die Erreichung komplexer Ziele hinarbeiten. Sie kombiniert die Flexibilität großer Sprachmodelle mit der Präzision traditioneller Programmierung.

Im Gegensatz zu generativer KI, die reaktiv auf Eingaben reagiert, passt sich agentenbasierte KI proaktiv an Situationen an und trifft kontextbezogene Entscheidungen. Sie wird in Anwendungen wie Robotik, komplexer Datenanalyse und virtuellen Assistenten eingesetzt.

Der Einfluss von KI-Agenten auf das Unternehmenswachstum

Capgemini behauptet, dass etwa 80 % der befragten Unternehmen planen, innerhalb von 1-3 Jahren KI-Agenten für Aufgaben wie E-Mail-Generierung, Codierung und Datenanalyse zu integrieren. ⁹

Die eigentliche Wirkung wird sich jedoch erst aus der Orchestrierung dieser Agenten ergeben, die nicht nur einzelne Aufgaben, sondern auch ganze Softwareentwicklungszyklen bewältigen.

Unternehmen könnten spezialisierte Agenten für die Codegenerierung oder automatisierte Tests einsetzen, die alle zusammenarbeiten und sich in Echtzeit auf Basis von menschlichem Feedback anpassen.

Generell können KI-Agenten die Automatisierung komplexer Anwendungsfälle auf vier Arten vereinfachen:

• Anpassungsfähigkeit an unvorhersehbare Szenarien: Im Gegensatz zu deterministischen, regelbasierten Systemen, die bei unerwarteten Bedingungen versagen, können KI-Agenten, die mit großen Datensätzen trainiert wurden, flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren.
  
• Nutzung natürlicher Sprache zur Workflow-Automatisierung: Agentic-Tools ermöglichen es Benutzern, Workflows mithilfe von Anweisungen in natürlicher Sprache zu entwerfen und zu modifizieren.
  
• Autonome Integration in bestehende Systeme: Da agentenbasierte Werkzeuge auf Basismodellen aufgebaut sind, können KI-Agenten autonom mit Softwareplattformen und -werkzeugen interagieren.
  
• Kontinuierliches Lernen und Verbessern: Agentische Tools können kontinuierlich aus Interaktionen und Feedback lernen und so ihre Leistung verbessern, ohne dass umfangreiche manuelle Nachschulungen erforderlich sind.

Weiterführende Literatur

• Vergleich von 20 LLM-Sicherheitstools und Open-Source-Frameworks
• Open-Source-KI-Agenten
• Vergleichen Sie über 50 KI-Agenten-Tools

Referenzlinks

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

OpenAI API Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

7.

https://www.hippocraticai.com/ai-agent-app-store#:~:text=Die%20Basis%20Rate%20ist%20typisch,%20liegt%20ganz%20von%20Ihnen%20ab.'

8.

Security Check - Indeed.com

9.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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