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AI Agents sind autonome Softwareakteure, die Aufgaben durch Wahrnehmung, Planung und Handlung fortlaufend ausführen. Sie werden als Architekturmuster für Assistenzsysteme, Automatisierung und verteilte Multi‑Agent‑Systeme eingesetzt. Dieses Konzept erklärt Grundprinzipien, Interaktionsmodelle, typische Architekturen und Einsatzgrenzen. Es adressiert Designen…
Nutze diesen Steckbrief, um den Baustein kurz zu verstehen, ihn im Modell einzuordnen und bei Bedarf in die 360°-Bewertung zu wechseln.
Theoretisches Gebilde: erklärt einen Begriff, ein Prinzip oder ein Denkmodell.
Was du verstehen musst, um ein Themenfeld sinnvoll zu denken.
Ein KI-Agent ist ein Softwareakteur, der Ziele nicht nur beantwortet, sondern Aufgaben über Wahrnehmung, Planung und Handlung selbstständig vorantreibt.
Das Konzept knüpft an die Forschung zu intelligenten Agenten und agentenorientiertem Rechnen an: Systeme sollen ihre Umgebung wahrnehmen, Ziele verfolgen und selbstständig Handlungen wählen. Mit FIPA wurden Agentenarchitekturen früh standardisiert; spätere LLM-gestützte Implementierungen machten das Muster für Assistenz, Automatisierung und koordinierte Mehrschrittaufgaben in Softwareplattformen praktisch nutzbar.
Stell dir einen Agenten als Regelkreis um eine Aufgabe vor. Er liest Eingaben und Kontext, aktualisiert seinen Zustand, plant den nächsten Schritt, ruft bei Bedarf Werkzeuge oder APIs auf und prüft das Ergebnis. Diese Schleife läuft so lange, bis das Ziel erreicht, die Unsicherheit zu groß oder eine Abbruchregel aktiv ist. Entscheidend sind dabei Trennung von Modell, Gedächtnis und Werkzeugschicht sowie klare Grenzen für Rechte und Verantwortung.
Der Agent wählt Zwischenschritte selbst und muss nicht jede Aktion einzeln vorgegeben bekommen.
Eingaben werden interpretiert, in einen nächsten Schritt übersetzt und als Aktion ausgeführt.
Kontext, Ziele und Zwischenergebnisse bleiben über mehrere Schritte verfügbar.
Das Sprachmodell dient oft als Denk- und Steuerungskomponente für Interpretation, Schlussfolgerung und Planung.
Das Model Context Protocol bindet externe Ressourcen und Werkzeuge über eine standardisierte Integrationsschicht ein.
Agenten wirken nach außen über Browser, Datenbanken, interne Services oder andere Software-Schnittstellen.
Regeln begrenzen, was der Agent lesen, ändern oder ausführen darf.
Das Muster ist hilfreich, wenn Aufgaben aus mehreren Schritten bestehen, externe Werkzeuge nötig sind und Entscheidungen nicht vollständig vorab festgelegt werden können: etwa bei Support-Assistenten, Recherche oder Workflow-Automation. Der Nutzen steigt mit klaren Schnittstellen, Beobachtbarkeit und Abbruchregeln; ohne diese entstehen Kosten, Latenz, Zustandsdrift und Sicherheitsrisiken bis hin zu falschen oder unerwünschten Aktionen.
Wo dieser Baustein im Themenmodell verortet ist.
Erkunde, wie dieser Wissensbaustein mit Konzepten, Methoden, Technologien und Tools verbunden ist.
Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
Alle direkten Verbindungen des aktuellen Wissensbausteins in einer kompakten, textuellen Darstellung.
Diese Einordnung zeigt, in welchem Kontext der Baustein typischerweise relevant wird, wie anspruchsvoll er ist und welche Wirkung er im Modell hat.
Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.