40+ Anwendungsfälle für Agentic AI mit realen Beispielen

Autonome generative KI-Agenten führen komplexe Aufgaben mit wenig oder keiner menschlichen Aufsicht aus. Agentic AI unterscheidet sich von Chatbots und Co-Piloten.

Im Gegensatz zu traditioneller KI, insbesondere generativer KI, die oft menschliches Eingreifen in komplexen Workflows erfordert, zielt Agentic AI darauf ab, Prozesse dank ihrer Entscheidungsfähigkeiten und zielgerichteten Verhaltensweisen autonom zu navigieren und zu optimieren. KI-Agenten dienen als:

KI-Agenten als Entwickler

1. Anwendungen erstellen

KI-Code-Editoren wie Cursor AI Editor, Windsurf Editor undReplit zielen darauf ab, Apps zu erstellen und bereitzustellen (z. B. To-Do-Listen-App) durch:

• Auswahl der richtigen Tools für die Aufgabe, wie Flask für APIs oder React für Frontends.
• Code-Generierung in der gewählten Sprache (z. B. Python, JavaScript) basierend auf einfachen Prompts.
• Automatisierung von Workflows mit Integrationen wie GitHub Actions für Tests und Bereitstellung.

Reales Beispiel:

Ein Entwickler nutzte OpenAI’s Operator und Replit’s AI Agent, um in 90 Minuten eine gesamte App zu erstellen. Zwei Agenten tauschten autonom Zugangsdaten aus und führten Tests durch.

Reales Beispiel:

Cursor’s agent mode Composer zielt darauf ab, ein komplettes Tic-Tac-Toe-Spiel aus einem einzigen Prompt zu generieren:„Generiere ein HTML-, CSS- und JavaScript-Tic-Tac-Toe-Spiel für 2 Spieler."

Cursor ist in der Lage, Code über mehrere Dateien hinweg zu schreiben, Befehle auszuführen und automatisch den benötigten Kontext zu bestimmen (keine Notwendigkeit, Dateien hinzuzufügen).

Weiterlesen

Wenn Sie die Infrastruktur erkunden, die Agentic AI-Systeme antreibt, empfehlen wir, unsere neuesten Benchmarks zu überprüfen:

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

2. Erstellen Sie Ihre eigene API mit KI-Programmierung

KI-Code-Editoren automatisieren die API-Erstellung, indem sie Spezifikationen in funktionierenden Code umwandeln. So funktioniert der Prozess typischerweise:

• Integration der Ausgabe in die Entwicklungsumgebung des Entwicklers für Tests, Versionskontrolle und Bereitstellung.
• Erfassung von API-Spezifikationen (z. B. OpenAPI/Swagger-Dateien).
• Generierung von Backend-Code basierend auf den dokumentierten Endpunkten, Methoden und Schemata.

Reales Beispiel:

No-Code API-Workflows für KI-Agenten mit n8n.

Hier ist eine hochrangige Abstraktion eines API-Workflows:

3. Code-Bearbeitung in natürlicher Sprache

Sie können Code-Snippets auswählen und Befehle in einfacher englischer Sprache erteilen, wie zum Beispiel:

„Verdoppeln Sie die Größe des Bretts. Machen Sie es grün – wie ein Apple 2e." (siehe reales Beispiel unten).

Reales Beispiel:

Programmierungs-Agenten wie Cursor identifizieren die Absicht, modifizieren den relevanten Code über Dateien hinweg und wenden die Änderungen an.

4. Webseiten erstellen

KI-Webseiten-Ersteller wie v0 by Vercel, Bolt, Lovable und CerebrasCoder zielen darauf ab, komplexe Plattformen wie E-Learning-Websites zu erstellen und wichtige Seiten zu generieren, wie zum Beispiel:

• Startseiten
• Kursübersichtsseiten
• Personalisierte Studentendashboards

Ebenso erstellen KI-Code-Editoren wie Replit Webseiten und nutzen APIs.⁴

Reales Beispiel:

Wie man einen KI-Agenten für Webseiten erstellt:

Hier ist der Automatisierungs-Workflow:

5. Generieren eines CRM-Dashboards

Agenten sind in der Lage, die Frontend-Oberfläche zu generieren, die Backend-Logik zu konfigurieren und Datenbankinteraktionen einzurichten.

Reales Beispiel:

Roo Code nutzt das DeepSeek-Modell, um autonom komplette CRM-Dashboards zu erstellen.

6. Rekursive Programmierung und Modernisierung von Legacy-Code

Während grundlegende Programmierung typischerweise eine Aufgabe für LLMs ist, sind rekursive Programmierungs-Workflows, bei denen ein Agent Code über mehrere Schichten hinweg iterativ verbessert/erweitert, inhärent agentic.

Agenten schreiben große Codeblöcke autonom um, wenden Konfigurationsänderungen an und testen Ergebnisse in Zyklen, bis ein Ziel erreicht ist.

Reale Beispiele:

GT Edge AI konvertiert veralteten COBOL-Code in modernes Java.⁷

Persistent bietet ein Multi-Agent-Framework, das autonom zur Migration von COBOL-Code zu Java verwendet wird. Es funktioniert wie folgt:⁸

7. Code-Refactoring

Durch die Verwendung rekursiver Programmierung verbessern KI-Agenten kontinuierlich das Design des Codes, ohne seine Funktionsweise zu ändern, was ihn leichter verständlich und wartbar macht.

Reales Beispiel:

Entwickler von Tech-Startups schufen einen Agenten, der Ihren Code refaktoriert in 25+ Programmiersprachen.⁹

8. Generieren von Code-Vorschlägen in Ihrer IDE

Agenten wie GitHub Copilot bieten Echtzeit-Code-Vorschläge und auto-Vervollständigungen und reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Syntaxfehlern.

9. CI/CD-Pipeline-Überwachung und -Optimierung

KI-Agenten verwalten die Infrastruktur in cloud-nativen Umgebungen wie Kubernetes. Diese DevOps-Agenten zielen darauf ab:

• Aktive Ingress-Controller oder andere Workloads zu identifizieren
• Aktive Pods zu identifizieren
• Hochrangige Befehle zu interpretieren, wie z. B. „Schalte den NGINX-Pod herunter"

Reales Beispiel:

Wenn über Tools oder Wrapper mit Kubernetes verbunden, kann Claude als DevOps-Agent für die Abfrage des Clusterzustands fungieren. „Prüfe, ob ich aktive Pods habe.".

KI-Agenten als SecOps-Assistenten

10. Bedrohungsintelligenz

Agenten sammeln und korrelieren TTPs (Taktiken, Techniken, Verfahren) von Bedrohungsakteuren aus Open-Source- und proprietären Feeds und integrieren die Erkenntnisse in Erkennungs-Workflows.

Reales Beispiel:

Microsoft’s Security Copilot umfasst einen spezialisierten Threat Intelligence Briefing Agent, der Bedrohungsintelligenz dynamisch sammelt, filtert und zusammenfasst.

11. Erkennung & Triage

Diese Aktionen erfolgen im Stadium der anfänglichen Signal-Erfassung, um Rauschen zu reduzieren und Alarmdaten vor einer tieferen Analyse zu organisieren.

• Alarm-Deduplizierung: Entfernt identische oder nahezu identische Ereignisse aus mehreren Quellen, um Rauschen zu reduzieren.
• Unterdrückung von Fehlalarmen: Unterdrückt wiederkehrende harmlose Alarme unter Verwendung früherer Lösungsmuster.
• Alarm-Gruppierung / Clustering: Gruppiert verwandte Alarme (gleicher Benutzer, Host oder Taktik) zu einem einzigen Vorfall.

Reales Beispiel:

Charlotte AI führt autonome Erkennung und Triage durch, indem es:

• Identifiziert bösartiges Verhalten basierend auf bekannten TTPs.
• Referenziert Ausführungsmuster und Dateipfade ab.
• Eine für Menschen lesbare Urteilsbegründung bereitstellt.

12. Kontextuelle Anreicherung & Bedrohungsattributierung

Dieser Schritt, der nach der ersten Triage durchgeführt wird, fügt Alarmen Tiefe und Kontext hinzu.

Automatisierte Angreifer-Attributionssysteme erfassen CTI-Feeds, extrahieren verhaltensbezogene und zeitliche Merkmale und berechnen Ähnlichkeitswerte über Vorfälle hinweg. Clustering-Algorithmen ordnen dann Eindringlinge bekannten Bedrohungsakteuren wie (z. B. APT41, Mozi oder Lazarus) basierend auf Musterüberlappungen zu.

Reales Beispiel:

Google Chronicle + Mandiant + Gemini KI-Agenten erfassen autonom Telemetrie und CTI-Feeds, bereichern Alarme mit IOC-Kontext (z. B. IP-Reputation, Malware-Hashes) und referenzieren Verhaltensmuster mit bekannten Taktiken von Bedrohungsakteuren aus dem MITRE ATT&CK-Framework ab.

In diesem agentic Setup:

• Erkennung: Ein KI-Agent erkennt laterale Bewegung unter Verwendung von Service-Konten.
• Anreicherung: Er bereichert den Alarm automatisch mit Daten aus Chronicle-Protokollen, Asset-Inventar und Mandiant-Bedrohungsintelligenz.
• Attribution: Ein zweiter Agent gruppiert diese Aktivität mit historischen Eindringlingsketten, die einer bekannten Gruppe (z. B. APT41) zugeschrieben werden.

13. Eskalation & Übergabe

• Alarm-Übersetzung / Vereinfachung: Wandelt technische Alarme in Analysten-freundliche Zusammenfassungen um.
• Automatische Ticket-Erstellung und Analysten-Zuweisung: Erstellt Tickets und leitet Vorfälle an die entsprechende Stufe oder das entsprechende Team weiter.

14. Proaktive Reaktion Aktionen

In SecOps isolieren Agenten Endpunkte, deaktivieren Konten oder beenden bösartige Prozesse. Diese Systeme zielen darauf ab:

• Protokolle automatisch abzufragen unter Verwendung natürlicher Sprache oder kontextueller Trigger
• Automatisierte Playbooks auszuführen für Untersuchungen und Eskalation
• Workflows in Echtzeit anzupassen basierend auf neuen Beweisen oder umgelenkter Logik
• Infrastructure-as-Code zu generieren (z. B. Terraform, Pulumi) für die Behebung
• Erstellt und modifiziert Erkennungsregeln basierend auf Untersuchungserkenntnissen

Reales Beispiel:

Google entwickelte den SOC Manager Agent, der mehrere Sub-Agenten nutzt, um einen strukturierten Incident Response Plan für die Malware-Erkennung auszuführen.¹⁶

Agentic Projektstruktur:

Im letzten Schritt des Incident-Response-Plans (Schritt 5: Abschluss) wurden die IOCs (Indicators of Compromise) proaktiv vom SOC Manager Agent blockiert, der ein automatisiertes Containment-Runbook ausführte (siehe unten).

Quelle:
Mandiant & Google Cloud Security¹⁷

15. Bedrohungsjagd

Agenten in der Bedrohungsjagd zielen darauf ab:

• Ständig nach Anomalien zu scannen über Identitäts-, Netzwerk- und Cloud-Protokolle hinweg
• Wiederholte Jagden zu automatisieren, wie z. B. IOC-Lookups oder Mustererkennung
• Unbekannte Bedrohungen zu markieren durch Vergleich des Verhaltens mit historischen Baselines und Peer-Aktivitäten

Reales Beispiel:

Forscher entwickelten ein MITRE ATT&CK-getriebenes, durch lokales LLM automatisiertes Bedrohungsjagd-System, bei dem KI-Agenten zusammenarbeiten, um Sigma-Regeln für die Bedrohungserkennung zu generieren.

In diesem Beispiel gibt ein Benutzer eine Anfrage ein (z. B. „Bitte generiere eine Sigma-Regel für die Jagd auf Kerberoasting") über eine Web-UI.

Agent 1 ruft relevante Erkennungsmethoden aus MITRE ATT&CK ab, während Agent 2 diese Eingabe verwendet, um kontextbewusste Sigma-Regeln unter Verwendung eines Sprachmodells zu generieren.¹⁸

16. Automatisiertes Software- und Anwendungstesting

KI-Test-Agenten erstellen und führen Unit-, Integrations-, Sicherheits- und Leistungstests ohne umfangreiches manuelles Eingreifen aus. Der Aufbau dieser KI-Systeme ist jedoch ressourcenintensiv, da sie erhebliche Rechenleistung erfordern.

Reales Beispiel:

Pcloudy’s Copilot stellt Selenium-Testskripte bereit und findet verfügbare Browser, um die Testfälle zu testen und auszuführen.¹⁹

Weiterlesen: Enterprise-KI-Assistenten, KI-Agenten-Ersteller, Open-Source-KI-Agenten.

KI-Agenten als menschähnliche Gaming-Charaktere

KI-Agenten verbessern NPCs und andere agentic Prozesse in der Spielwelt, indem sie NPC-Verhalten, Spiel spielen & Anpassungsfähigkeit und prozedurale Inhaltsgenerierung durchführen.

17. Agentic Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs)

Vollständig autonome KI-Agenten im Gaming bieten menschähnliches Verhalten und Gameplay für Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs).

Reales Beispiel:

Forscher schufen eine kleine virtuelle Stadt, die mit KI bevölkert ist, indem sie eine Sandbox-Umgebung ähnlich The Sims mit 25 Agenten namens „Stanford AI Village" erstellten.

In diesem Dorf können Benutzer Agenten beobachten und mit ihnen interagieren, während sie Neuigkeiten austauschen, Beziehungen aufbauen und Gruppenaktivitäten arrangieren. ²⁰

Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Komponenten und Ideen hinter diesen Konzepten:

• Verhaltensskripte: Stanford AI Village-Agenten verwenden vordefinierte Skripte für Aktionen und Reaktionen. Dies kann grundlegende Verhaltensweisen wie positives Engagement mit anderen NPCs umfassen.
• Dynamisches Verhalten: NPCs nutzen KI, um ihr Verhalten basierend auf den Aktionen des Spielers anzupassen, was die Spielwelt reaktionsschneller macht.
• Pathfinding: NPCs verwenden Algorithmen, um sich effektiv in der Spielwelt zu bewegen, Wege um Hindernisse herum zu finden und den Spieler zu verfolgen.

18 Spiel spielen

KI-Agenten spielen Videospiele oder unterstützen menschliche Spieler dabei, bestimmte Ziele zu erreichen, indem sie Folgendes nutzen:

• Pathfinding und Navigation: Spiel-Agenten erkunden Spielumgebungen und verwenden Trial-and-Error, um optimale Strategien zu finden. Zum Beispiel lernen sie Navigationspfade in komplexen Labyrinthen, indem sie ihren Entscheidungsprozess kontinuierlich verfeinern.
• Eingabe-Emulation: Spiel-Agenten emulieren Eingaben, wie Tastaturanschläge, Mausbewegungen oder Gamepad-Steuerungen. Dies ermöglicht es ihnen, mit dem Spiel zu interagieren, wie es ein menschlicher Spieler tun würde.
• Gameplay-Anpassungsfähigkeit: Agenten analysieren den Spielstil eines Spielers und passen die Spielwelt, Interaktionen und Missionsdesign entsprechend an. Zum Beispiel kann ein Stealth-Spieler weniger direkten Kampfherausforderungen begegnen.

Reales Beispiel:

Google DeepMind’s Scalable Instructable Multi-Agent (SIMA) navigiert und interagiert mit Spielsituationen. SIMA zielt darauf ab, Spiele wie No Man’s Sky und Goat Simulator zu spielen.

Quelle: Google²²

19. Prozedurale Inhaltsgenerierung

KI-Agenten sind hochgradig in der Lage, große Mengen an Spielinhalten algorithmisch zu generieren, wie zum Beispiel:

• Terrain und Landschaften
• Kampfszenarien
• Charakterdesigns
• Klanglandschaften und Musik

Reales Beispiel:

No Man’s Sky, ein Abenteuerspiel, verwendet prozedurale Generierung, um ganze Planeten zu erstellen mit:

• Variierten Topografien (z. B. Berge, Täler, Schluchten).
• Einzigartigen Biomen (z. B. Wüsten, Wälder, Ozeane).
• Dynamischen Wettermustern (z. B. Stürme, Regen).²³

KI-Agenten als Content-Ersteller

KI-Agenten automatisieren die Erstellung, Bearbeitung und Veröffentlichung von Inhalten. Diese KI-Agenten unterstützen menschliche Schriftsteller und generieren Inhalte unabhängig. Einige Anwendungen von KI-Schreibassistenten umfassen:

20. Automatisiertes narratives Schreiben

KI-Agenten schreiben eine Erzählung, indem sie Kapitel umreißen, Inhalte entwerfen und Prosa polieren, Inhalte entwerfen und Prosa polieren.

Reales Beispiel:

In einem GitHub KI-Agenten-Projekt arbeiteten 10 spezialisierte KI-Agenten autonom daran, einen Roman von 100.000 Wörtern (~300 Seiten) ohne menschliches Schreiben zu verfassen. Einige Beispiele aus diesen 10 Agenten sind:

• Spezifikationen-Agent: Analysiert Story-Anforderungen und erhält narrative Konsistenz.
• Produktions-Agent: Generiert Inhalte und setzt kreative Änderungen um.
• Management-Agent: Koordiniert zwischen Agenten und verfolgt den kreativen Fluss.
• Duplizierungs-Agent: Verhindert Inhaltsredundanz und Duplizierungen.

Hier ist ein Livestream, der zeigt, wie Agenten den Roman erstellen:

21. Technischer Bericht oder Vorschlag schreiben

KI-Agenten verfassen autonom technische Berichte, einschließlich:

• Ingenieurberichte
• Projektvorschläge
• Forschungsarbeiten
• Produktspezifikationen

Reales Beispiel:

ParagraphAI, ein KI-Schreibassistent, schreibt technische Ingenieurberichte, indem er den Zeitplan, das Budget und die erforderlichen Ressourcen und Mitarbeiter umreißt.²⁵

22. Wissensbasierte Artikelgenerierung

Agenten ziehen Informationen aus Wissensdatenbanken wie Wikipedia, Produktanleitungen oder Fachzeitschriften, um einen umfassenden Überblick über ein bestimmtes Thema zu erstellen.

Reales Beispiel:

Perplexity Pages wandelt gen-KI-Suchergebnisse in strukturierte Wikipedia-Seiten um.²⁶

23. Dashboard- und Diagrammgenerierung

Agenten generieren UI/UX-Komponenten, Systemdiagramme und Flussdiagramme basierend auf Text-Prompts und straffen den Designprozess.

Reales Beispiel:

FigJam AI verwendet Text-Prompts, um zu generieren:

• Dashboards für Meetings und Teamübungen
• Diagramme und Flussdiagramme
• Visuelle Zeitpläne und Gantt-Diagramme²⁷

KI-Agenten als Versicherungsassistenten

Agenten automatisieren die Prüfung, Genehmigung und Betrugserkennung von Ansprüchen und straffen den gesamten Lebenszyklus der Schadensabwicklung. Zum Beispiel automatisiert ein großer Versicherer ~90% der einzelnen Autoversicherungsansprüche, indem er benutzerdefinierte KI-Agenten in ihren Schadensworkflow integriert. ²⁸

24. End-to-End-Schadensabwicklung

Sobald ein Anspruch eingereicht wurde, extrahieren agentic KI-Systeme relevante Daten aus den eingereichten Formularen, überprüfen die Details gegen bestehende Datenbanken und markieren Inkonsistenzen oder potenzielle Betrugssignale.

Reales Beispiel:

Microsoft’s Power Platform – automatisiert ein Versicherungsantragsformular:

Hier: Microsoft’s Power Platform:

• Erfasste Schadensformular-Dokumente wie Checkbox-Auswahlen und Texte.
• Formular zum SharePoint-Content-Management-App hochgeladen.
• Daten aus dem Schadensformular extrahiert wie Schadens-ID und Checkbox-Werte (z. B. Schadensart, Policennummer).
• Integration mit Dataverse zur Datenspeicherung, um die extrahierten Daten (einschließlich Checkbox-Werte) in Microsoft Dataverse zu speichern.
• Workflows in Formularen verarbeitet, zum Beispiel wurden Power App-Agenten verwendet, um Ansprüche zu genehmigen oder abzulehnen.

25. Risikoprüfung

Agentic AI automatisieren die Risikoprüfung mit spezialisierten Agenten, einschließlich eines Risikobewertungs-Agenten zur Einschätzung der Schadenswahrscheinlichkeit und eines Preis-Agenten für dynamische Prämienanpassungen usw.

Reales Beispiel:

Akira AI‘s Agenten automatisieren die Versicherungsrisikoprüfung und Risikobewertung durch das Multi-Agent-System, wobei jeder einen kritischen Aspekt der Risikoprüfung spezialisiert ist:

• Datenerfassungs-Agent: Sammelt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten.
• Risikobewertungs-Agent: Analysiert historische Daten und Bewerberdetails, um die Wahrscheinlichkeit von Ansprüchen vorherzusagen.
• Betrugserkennungs-Agent: Erkennt Anomalien oder verdächtige Muster in Ansprüchen und Bewerbungen.
• Preis-Agent: Schlägt einen Preis basierend auf Faktoren wie Marktbedingungen, Wettbewerberpreisen und Kundenverhalten vor.³⁰

26. Personalisierte Policenlösung

Agenten kommunizieren den Schadensstatus und nächste Schritte an den Versicherungsnehmer, einschließlich erforderlicher zusätzlicher Unterlagen, Genehmigungs-/Ablehnungs-Updates oder Auszahlungsdetails.

KI-Agenten als Personalassistenten (HR)

HR-Operationen beinhalten oft zahlreiche repetitive Aufgaben wie Lebenslauf-Screening, die automatisiert werden können. Hier sind wichtige Beispiele für agentic AI in HR-Operationen:

27. Lebenslauf-Screening

Agentic Workflows automatisieren den Screening-Prozess, filtern relevante Fähigkeiten und weisen automatisch Scores basierend auf Ihren vordefinierten Kriterien zu.

Reales Beispiel:

PepsiCo nutzt KI-Tools, um Kandidaten danach zu bewerten, wie gut sie die Jobanforderungen erfüllen.³¹

28. Interviewplanung

Agenten können die Planung von Interviews übernehmen und zwischen Kandidaten und Einstellungsmanagern koordinieren, um optimale Zeiten zu finden.

Reales Beispiel:

LinkedIn HR Assistant führt tägliche Aufgaben durch, wie das Zusammenfassen von Stellenbeschreibungen, die Suche nach Kandidaten und das Führen grundlegender Screening-Gespräche.³²

29. Automatisierung der Lohnabrechnung

Agenten in der Lohnabrechnung berechnen Gehälter, verarbeiten Abzüge und übernehmen Steuerabzüge. Sie integrieren sich mit Human Resources Information System (HRIS)-Systemen und Buchhaltungssoftware, um Genauigkeit und Einhaltung von Lohnstandards sicherzustellen.

Erforschen Sie mehr über Finanzautomatisierungslösungen wie:

• RPA-Finanzanwendungsfälle und -Tools
• Finanz LLM Tools Benchmark
• Agentic AI Finanztools

Reales Beispiel:

Akira AI’s Multi-Agent-Lohnabrechnungssystem automatisiert jeden Aspekt des Lohnabrechnungszyklus. Das System verwendet mehrere Agenten, einschließlich:

Quelle: Akira AI³³

Hier verwendet Akira AI’s Multi-Agent-Lohnabrechnungssystem mehrere Agenten, einschließlich:

• Datenerfassungs- & Vorverarbeitungs-Agent: Verwendet Datenerfassungsmethoden, um Daten aus HR- und Finanzsystemen zu bereinigen.
• Lohnabrechnungs-Berechnungs-Agent: Automatisiert Lohnabrechnungs-Berechnungen, einschließlich Gehalt, Abzüge und Boni.
• Compliance-Bericht-Agent: Erkennt Compliance-Probleme unter Verwendung von maschinellem Lernen.
• Abfrage-Lösungs-Agent: Löst Lohnabrechnungsprobleme unter Verwendung von RAG.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

KI-Agenten als Kundenservice-Assistenten

Traditionelle Chatbots beantworten grundlegende Fragen, stoßen aber oft an eine Wand, wenn es darum geht, dem Kunden tatsächlich zu helfen. Agentic-Kundenservice-Tools ändern das durch:

• Interpretieren nuancierter Anfragen, selbst wenn Fragen vage oder komplex sind
• Nahtloses Arbeiten über Chat-, Sprach- und E-Mail-Kanäle hinweg beim Abrufen von Daten aus Kundenprofilen, Bestellverläufen und Wissensdatenbanken
• Kontext aus früheren Interaktionen beibehalten, was informiertere und personalisierte Antworten ermöglicht
• Proaktiv engagieren, wie z. B. das Senden von Erinnerungen für Untersuchungen oder Follow-ups, bevor der Kunde Kontakt aufnimmt

30. Beantwortung von Kundenanrufen:

Wenn ein Kunde wegen einer Anfrage anruft, verarbeiten KI-Agenten den Anruf mit natürlicher Sprache.

Reales Beispiel:

Ada AI Agent beantwortet Kundenanrufe:

31. Beantwortung von Kundentickets

KI-Agenten liefern kontextspezifische Antworten oder leiten Kunden an die entsprechenden Ressourcen für weitere Unterstützung weiter.

32. Versenden von Follow-up- und informativen SMS

Nach einer Interaktion senden Agenten SMS-Nachrichten, um mit Kunden nachzufassen.

33. FAQ-Generierung und Optimierung

Agenten:

• Generieren und aktualisieren FAQs automatisch aus Live-Kundeninteraktionen und Ticketverläufen.
• Integrieren sich mit CRM-, Chat- und Wissensdatenbank-Tools, um wiederkehrende Anfragen zu identifizieren.

KI-Agenten als Forschungsassistenten

KI-Agenten als Forschungsassistenten werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, um bei Datenanalyse, Literaturrecherche, Hypothesengenerierung und Versuchsdesign zu unterstützen.

Reale Beispiele:

1. OpenAI’s Deep Research nutzt Reasoning, um große Mengen an Online-Informationen zu synthetisieren und mehrstufige Forschung auf PhD-Niveau durchzuführen, wenn große Suchen mit dem o3 & DeepSeek ausgeführt werden.^{35 36}

In einem Experiment, bei dem Forscher Deep Research baten, ein reales Projekt mit einem detaillierten Prompt durchzuführen, tat Deep Research Folgendes:

• Stellte Nachfragen, um den Umfang und die Details des Forschungsprojekts vor Beginn zu klären.
• Synthetisierte Erkenntnisse aus 22 Quellen basierend auf akademischen und Branchenberichten.³⁷

2. ChemicalQDevice’s klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDS) wurde gebeten, einen agentic Workflow für die Wirkstoffentdeckung auszuführen. In diesem Beispiel tat das System von ChemicalQDevice Folgendes:

• Analysierte große Mengen klinischer Literatur aus Datensätzen.
• Führte automatisierte Programmierung mit Tools wie GitHub Actions aus.
• Nutzte generative KI (z. B. GPT-4 oder angepasste Modelle), um Hypothesen zu generieren, Versuchsdesigns vorzuschlagen und Forschungsberichte zu schreiben.³⁸

3. End-to-End-agentic Workflow-System, otto-SR, nutzt LLMs, um Literatursuchen durchzuführen, Einschluss-/Ausschlusskriterien anzuwenden, strukturierte Daten zu extrahieren und Metaanalysen durchzuführen.³⁹

OpenAI’s Deep Research, ChemicalQDevice’s System und otto-SR können in mehreren agentic Anwendungsfällen verwendet werden, die unten aufgeführt sind:

34. Literaturrecherche und Wissensentdeckung

Autonomes Durchsuchen akademischer Datenbanken, Zeitschriften und Online-Forschungsrepositorien (z. B. Google Scholar, PubMed), um relevante Studien, Papiere und Artikel zu bestimmten Forschungsthemen oder Hypothesen zu sammeln.

35. Hypothesengenerierung und -test

Proaktives Generieren von Analyse-Hypothesen basierend auf Mustern in den Daten und Testen dieser (Arbeit, die Analysten und Geschäftsanwender typischerweise leisten).

36. Data Mining und Analyse

Manipulieren strukturierter und unstrukturierter Daten aus mehreren Quellen wie Forschungsdatenbanken, sozialen Medien, Patenten oder klinischen Studienergebnissen und Bereitstellen von Einblicken in aufkommende Trends.

37. Datenvisualisierung und Präsentation

Generieren aussagekräftiger visueller Darstellungen komplexer Datensätze.

KI-Agenten als Computerbenutzer

„Computer Use" zielt darauf ab, KI zu ermöglichen, mit einem Computer zu interagieren, wie es ein Mensch tun würde. Dies gibt die Flexibilität, digitale Aufgaben ohne Verwendung von OS- oder webspezifischen APIs auszuführen.

Es gibt zwei Ansätze für KI-Agenten, um Aufgaben wie Menschen auszuführen:

1. Durchführen von OS-Grafikoberflächen-(GUI)-Aktionen (Anthropic’s Claude, Microsoft’s OmniParser, etc).
2. Web-Browsing (OpenAI Operator, Kura AI, Runner H, HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, etc).

Tool-Beispiele:

1. OpenAI’s neues Operator-Tool ermöglicht es KI-Agenten, Aufgaben auf verschiedenen Websites abzuschließen, wie z. B. den Kauf von Haustiernahrung.⁴⁰
2. Kura AI undRunner H zielen darauf ab, Aufgaben durch Verwendung von Webbrowsern abzuschließen.^{41 42}
3. HyperWriteAI zielt darauf ab, Textformulare auszufüllen, Buttons zu klicken und Menüauswahlen zu treffen, um eine Online-Bestellung aufzugeben.⁴³
4. Microsoft’s OmniParser verbessert das Verständnis von Agenten für visuelle Schnittstellen für GUI-Automatisierung..⁴⁴

38. Formularausfüllen & Webautomatisierung

Agenten navigieren durch Webseiten, klicken auf Felder und füllen Formulare basierend auf Benutzer-Prompts oder strukturierten Daten aus.

Reales Beispiel:

39. Dokumentgenerierung und -bearbeitung

Agenten öffnen Dateien, nehmen Änderungen vor, benennen um, organisieren und speichern Dokumente in lokalen oder Cloud-Umgebungen.

Reales Beispiel:

Anthropic’s Claude wird gebeten, „25 Zeilen mit Beispielausgaben generieren, sie in eine Tabelle speichern und dann die Tabelle öffnen."

In diesem Beispiel tat Claude Folgendes:

• Öffnete die CSV-Datei in der LibreOffice Calc-App.
• Erstellte eine CSV-Datei mit 25 Zeilen Beispielausgabedaten.
• Installierte LibreOffice Calc-Tabelle.⁴⁶

40. Webforschung & strukturierte Datensammlung

Im Gegensatz zu einfachen Automatisierungsskripten interpretieren tiefe Webforschung-Agenten unstrukturierte Informationen über mehrere Seiten hinweg und geben Erkenntnisse in einem strukturierten Format zurück.

Reales Beispiel:

OpenAI’s Deep Research, eine neue agentic Fähigkeit innerhalb von ChatGPT, die für mehrstufige, hochkontextuelle Webforschung entwickelt wurde, plant, navigiert und synthetisiert Informationen über mehrere Quellen hinweg, um komplexe Anfragen zu beantworten.

41. CLI-Operationen & Skriptausführung

CLI-basierte Programmierungs-Agenten wie Aider, die für Terminal-basierte Entwicklungs-Workflows entwickelt wurden, führen Shell-Befehle aus, installieren Software, starten Skripte und interpretieren Ausgaben in Terminal-Schnittstellen.

Reales Beispiel:

Aider, ein CLI-nativer KI-Programmierungs-Agent, wird von Entwicklern verwendet, um Codebasen zu refaktorisieren und Shell-Befehle auszuführen, wie z. B. das Ausführen von Testsuiten (pytest, npm test). Der Agent interpretiert Terminal-Ausgaben, behebt Fehler iterativ und committet Änderungen direkt in Git-Repositories.⁴⁸

42. Multimodale App-Navigation & Koordination

Unified GUI-Agenten (z. B. OpenAI Operator Prototypen) können zwischen Anwendungen wechseln.

Reales Beispiel:

Um einen Bestell-Lieferungs-Anwendungsfall zu testen, stellte ich eine einfache Einkaufsanfrage von Open Operator: Hilf mir, eine Boho-Stil Kissenbezug unter 30 $ zu kaufen.

Autonome Workflow-Agenten (Langhorizont-Aufgaben)

Planungs-Agenten mit Speicher + Tool-Nutzung (z. B. Auto-GPT, Agent Q mit Zielsetzung) führen mehrstufige Ziele über verschiedene Tools hinweg aus (z. B. Eingabe sammeln, Aktionen ausführen, Plan überarbeiten) und treffen Entscheidungen in Echtzeit.

Reales Beispiel:

In dieser mehrstufigen Finanzberichtsanalyse erhält der KI-Planungs-Agent die Aufgabe: „Analysiere die finanzielle Leistung des letzten Quartals und bereite eine Zusammenfassung für das Finanzteam vor."

Der Agent wird gebeten, Folgendes zu erhalten:

• Aktuelle Unternehmensnachrichten (Top 3 Geschichten)
• Aktueller Aktienkurs des Unternehmens (AAPL)
• Unternehmensinformationen (z. B. Profil, Marktkapitalisierung, Sektor)
• Historische Aktienkurse (1-Tages-Intervall über den letzten Monat)
• Analystenempfehlungen (z. B. Kauf/Halten/Verkauf-Bewertungen)

Hier ist die Ausgabe des Finanzberichts:

Reales Beispiel:

MultiOn Agent Q bucht einen Flug.

Erstellen von KI-Agenten

Der Wechsel von einfachen Agentenanwendungen, wie z. B. natürlichen Sprachwetter-Suchen mit Tools wie LangChain, zu komplexeren, autonomen Anwendungsfällen wie der App-Entwicklung (z. B. Generieren eines Tic-Tac-Toe-Spiels mit dem Cursor AI Editor) führte zu den Herausforderungen:

• Komplexität bei der Aufgabenausführung verwalten
  • Standardisierung von Mustern, die ihren Entscheidungsprozess leiten.
  • Einbeziehung mehrerer Optionen und Auswahl der optimalen Aktion zur Ausführung einer Aufgabe. (z. B. „Sollte ich diesen Bildschirm oder einen anderen basierend auf der Benutzereingabe anzeigen?").
• Schnittstelle zu externen Systemen und APIs

43. Erstellen benutzerdefinierter KI-Agenten:

KI-Agenten-Erstellungs-Frameworks helfen, diese Herausforderungen anzugehen, indem sie Folgendes bieten:

• Entscheidungs- & Reasoning-Frameworks (z. B. maschinelles Lernen oder probabilistische Modelle), um Muster zu standardisieren und mehrere Optionen einzubeziehen.
• Datenzugriffs- & Integrationstools (z. B. API-Konnectoren), um Schnittstellen zu externen Systemen und APIs zu erstellen.

Reales Beispiel:

Erstellen eines benutzerdefinierten Slowenien-Reiseführer-Agenten mit Microsoft 365:

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{40+ Anwendungsfälle für Agentic AI mit realen Beispielen}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 25. März 2026}
}

Referenzlinks

1.

Lamar on X: "this is wild 🤯🤯🤯 just paired openai operator with replit agent to build an app watch as two ai agents team up, exchange credentials, and start testing ai agent 🤝 ai agent the future is here and it’s insane! https://t.co/jIZnqW4fJD"

2.

Cursor vs GitHub Copilot: Which AI Coding Assistant is better?

3.

Replit’s AI agent built my entire website (I just watched) - YouTube

4.

Replit’s AI agent built my entire website (I just watched) - YouTube

5.

How to Build a Website AI Agent in 13 Min (Free N8N Template) - YouTube

6.

Deepseek-R1 + RooCode: BEST AI Coding Agent! Develop a Full-stack App Without Writing ANY Code! - YouTube

7.

Local Models & Inference Engines | GT EDGE AI

GT EDGE AI

8.

COBOL to Java Migration with Multi-Agent Frameworks

Persistent Systems

9.

Refact.ai AI Coding Assistant | Fine-tuned, Secure, and Open-source - Refact.ai

10.

Getting code suggestions in your IDE with GitHub Copilot - GitHub Docs

11.

How to Connect Your AI Agent to Kubernetes: A Hands-On MCP Server Demo - YouTube

12.

Microsoft Security Copilot Threat Intelligence Briefing Agent | Microsoft Learn

13.

Using Agentic AI to Power Cloud Detection & Response | CrowdStrike

CrowdStrike

14.

IPAttributor: Cyber Attacker Attribution with Threat Intelligence-Enriched Intrusion Data

MDPI

15.

Introducing AI-powered investigation in Chronicle Security Operations | Google Cloud Blog

Google Cloud

16.

GitHub - dandye/adk_runbooks · GitHub

17.

Agentic Incident Response - YouTube

18.

MITRE ATT&CK Driven Threat Hunting Automated by Local LLM - YouTube

19.

AI-Powered Test Automation: Ship Apps 3x Faster | Pcloudy

20.

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

21.

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior - YouTube

22.

A generalist AI agent for 3D virtual environments — Google DeepMind

SIMA team

23.

Procedural generation - No Man's Sky Wiki

Contributors to No Man's Sky Wiki

24.

terminal-velocity/complete_manuscript.md at main · mind-protocol/terminal-velocity · GitHub

25.

NLR 🌌 Co-Founder of Mind Protocol on X: "3 unsupervised agents write a book - polishing Act III https://t.co/xxa9P3udNV" / X

26.

Engineering

27.

Perplexity AI - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

28.

Introducing AI to FigJam | Figma Blog

Figma

29.

Dutch Insurance Provider

30.

Automating an insurance claim form with AI Builder - YouTube

31.

Transforming Insurance Underwriting with Agentic AI Risk Evaluation

ElixirClaw

32.

Revolutionizing Talent Acquisition in HR: PepsiCo's AI Success Story

33.

Introducing Hiring Assistant to help recruiters spend more time on their most impactful work

LinkedIn Talent Solutions

34.

Transforming Insurance Underwriting with Agentic AI Risk Evaluation

ElixirClaw

35.

Ada Voice + Aircall - YouTube

36.

Introducing deep research | OpenAI

37.

Deep Research - Marginal REVOLUTION

38.

Deep Research: First Impressions

UX Tigers

39.

ChemicalQDevice

40.

Automation of Systematic Reviews with Large Language Models | medRxiv

41.

Introducing Operator | OpenAI

42.

Launch YC: Kura: New State of the Art for Browser Agents [31% better than Computer Use] | Y Combinator

43.

H, the AI startup that raised $220M, launches its first product: Runner H for 'agentic' applications | TechCrunch

TechCrunch

44.

Matt Shumer on X: "Today, we’re unveiling Personal Assistant - @HyperWriteAI's groundbreaking AI agent that can use a web browser like a human. One agent to rule them all. It’s time to reimagine the way we interact with the internet. https://t.c

45.

OmniParser

46.

Create an AI agent to fill forms from your private documents

IBMSkillsNetwork

47.

Would You Let AI Control Your Computer? Testing Anthropic Claude's Computer Use Feature + Setup - YouTube

48.

Introducing deep research | OpenAI

49.

GitHub - Aider-AI/aider: aider is AI pair programming in your terminal · GitHub

50.

Creating an AI Agent for Financial Report Analysis - YouTube

51.

MultiOn AI Agent books a flight - YouTube

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten