Agentische KI
Agentische KI steht für den nächsten großen Durchbruch in der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Statt nur auf Fragen zu reagieren, planen und erledigen KI-Agenten Aufgaben selbstständig. KI bewegt sich damit aus dem Chatfenster hinaus in reale Arbeitsabläufe – ein Wandel, der ebenso tiefgreifend ist, wie der Aufstieg der generativen KI.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das ein Ziel verfolgt und dafür selbstständig mehrere Arbeitsschritte ausführen kann. Im Unterschied zu herkömmlichen KI-Anwendungen kann ein Agent:
- natürliche Sprache verstehen,
- Informationen auswerten,
- verschiedene digitale Werkzeuge nutzen,
- Entscheidungen auf Basis verfügbarer Informationen treffen,
- komplexe Aufgaben eigenständig bearbeiten und mit anderen Systemen interagieren.
Während klassische Chatbots vor allem Informationen bereitstellen, können KI-Agenten komplexe Aufgaben in mehrere Schritte zerlegen, Informationen auswerten, digitale Werkzeuge nutzen und Arbeitsergebnisse selbstständig weiterverarbeiten. Sie unterstützen damit nicht nur beim Denken, sondern zunehmend auch bei der Umsetzung.
Agenten stecken heute bereits in vielen bekannten Anwendungen, wie zum Beispiel NotebookLM oder Perplexity Deep Research. Diese Systeme führen mehrstufige Recherchen durch, nutzen externe Werkzeuge wie Websuche oder Dokumentenanalyse und erstellen daraus eigenständig strukturierte Ergebnisse. Der Agent ist also oft bereits im Tool integriert, nicht nur ein separates System.
Für Hochschulangehörige wird der Einsatz solcher Systeme zunehmend zum normalen Bestandteil des digitalen Arbeitens – ähnlich wie heute Suchmaschinen, Office-Anwendungen oder Chatbots. Mögliche Einsatzfelder reichen von vorgefertigten Agenten, wie intelligenten Serviceprozessen über personalisierte Lernunterstützung oder Forschungsassistenzen, bis hin zur individuellen generativen Nutzung.
Im Rahmen des Projekts GenAI∂KIT beschäftigen wir uns mit diesen Entwicklungen und gestalten deren Einsatz auf organisationaler Ebene aktiv mit und qualifizieren Mitarbeitende für die generische Verwendung auf individueller Ebene. Einen guten Überblick über Einsatzszenarien, Chancen und Herausforderungen bietet das im Hochschulforum Digitalisierung erarbeitete Diskussionspapier "Agentische KI im Hochschulsystem", an dem Andreas Sexauer für das Projekt mitgewirkt hat.
Persönlicher Einsatz von agentischer KI
Mitarbeitende können agentische KI als Werkzeug für die eigene Arbeit nutzen – ähnlich wie eine digitale Hilfskraft, die in einem klar definierten Rahmen Aufgaben übernimmt.
Mit dem API-Zugang über die KI-Toolbox und der Möglichkeit, lokale Modelle zu nutzen, gibt es am KIT gute Voraussetzungen für einen datenschutzbewussten und kontrollierten Einsatz solcher Systeme. Eine einfache und beherrschbare Möglichkeit für den Einstieg ist die Verwendung von VSCodium und Cline. Diese Kombination ermöglicht es, agentisches Arbeiten in einer lokalen Arbeitsumgebung auszuprobieren. Der Agent kann Aufgaben planen, Dateien analysieren, Inhalte strukturieren oder Änderungen vorschlagen. Gleichzeitig bleibt gut nachvollziehbar, was der Agent tut, auf was er Zugriff hat und welche Schritte ausgeführt werden sollen.
Kontrolle behalten, statt unbekanntes Risiko eingehen
Gerade für den Einstieg ist wichtig: Ziel ist nicht, Aufgaben sofort vollständig an einen Agenten abzugeben. Vielmehr geht es darum, schrittweise zu lernen, wie man Agenten sinnvoll beauftragt, ihre Vorschläge prüft und den eigenen Handlungsspielraum kontrolliert. Beginnen Sie daher mit kleinen, überschaubaren Aufgaben und behalten Sie die Kontrolle über die einzelnen Schritte.
⚠️ Je mehr ein KI-System eigenständig tun kann, desto wichtiger werden klare Grenzen. Beim Einsatz von KI-Agenten sollten insbesondere folgende Punkte beachtet werden:
- Human-in-the-Loop: Kritische Aktionen sollten durch Menschen bestätigt werden.
- Minimalprinzip bei Rechten: Agenten sollten nur die Zugriffsrechte erhalten, die sie wirklich benötigen.
- Datenschutz und Informationssicherheit: Sensible Daten dürfen nur in geeigneten, freigegebenen Umgebungen verarbeitet werden. Nutzen Sie die lokalen Modelle.
Kurz gesagt: Agentische KI ist kein Autopilot. Sie ist ein mächtiges Werkzeug, das gute Aufgabenbeschreibung, klare Regeln, menschliche Prüfung und den gezielten Einsatz braucht.
Austausch und Community
Wer bereits mit agentischer KI arbeitet oder dies vorhat, findet am KIT vielfältige Gelegenheiten zum Austausch. Nutzen Sie die KI-Community auf MS Teams oder besuchen Sie das KI-Lab, um Gleichgesinnte zu treffen. Dort können Sie gemeinsam experimentieren, sich informell austauschen, Ihre Ideen diskutieren und zusammen eigene KI-Anwendungen entwickeln. Kommen Sie einfach vorbei und werden Sie Teil des Netzwerks!