Ideen und Forschungsansätze - KI Agenten

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Hallo liebe Technikfreunde - heute mal etwas zu den KI Agenten. Ey ich möchte endlich meinen Workflow verschlanken und bin da denke ich schon sehr weit voran.

Aber hier gehts noch tiefer:

In der KI-Automation tut sich gerade unglaublich viel. Besonders spannend finde ich den Ansatz der sogenannten Chain-of-Agents – also mehrere spezialisierte Agenten, die miteinander sprechen, Aufgaben aufteilen und Ergebnisse zusammenführen.

Google Research hat dazu ein Konzept vorgestellt, bei dem lange oder komplexe Aufgaben in kleinere Teile zerlegt werden. Jeder Agent übernimmt einen Abschnitt, und ein übergeordneter „Manager“ koordiniert das Ganze. Das ist perfekt, wenn du mit langen Dokumenten oder Workflows arbeitest, bei denen ein einzelner Agent schnell an seine Kontextgrenzen stößt.

Noch eine Schippe futuristischer wird es mit sogenannten Agent Foundation Models, bei denen mehrere Rollen, Tools und Kontexte in einem einzigen System verschmelzen.

Das Ziel: Agenten, die nicht mehr nur Befehle ausführen, sondern dynamisch die passenden Werkzeuge aktivieren, sobald sie ein Ziel verstehen.

Auch im Bereich Wissensarbeit gibt es smarte Experimente, etwa Agenten, die semantische Strukturen oder Ontologien selbstständig aufbauen – also aktiv Wissen ordnen, statt es nur abzurufen.

Unter den praktischen Werkzeugen gibt es inzwischen eine ganze Familie von Systemen, die auf Agentenlogik setzen.

UiPath etwa integriert jetzt sogenannte Agentic Automation – das sind intelligente Automationsstrukturen mit eingebauter Qualitätssicherung, Governance und Sicherheit. Besonders nützlich, wenn du schon Prozesse mit RPA automatisiert hast und nun den nächsten Schritt Richtung KI-Agenten gehen willst.

LangChain und LangGraph sind dagegen Frameworks für Entwickler, die gern tiefer in die Architektur eintauchen und eigene Workflows aufbauen. Damit kannst du Agenten logisch verbinden, Speicher einbinden und Abläufe orchestrieren.

Open-Source-Liebhaber mögen AutoGPT – ein Experiment, das zeigt, wie Agenten sich selbst Teilaufgaben geben und versuchen, sie autonom abzuarbeiten. Es ist faszinierend, aber manchmal noch etwas eigensinnig.

Für No-Code-Fans sind Zapier AI oder Make.com spannend, weil sie ihre Automatisierungsplattformen inzwischen um KI-Module erweitert haben. Damit kannst du ohne Programmierung smarte Trigger einbauen, Texte prüfen lassen oder Datenfelder automatisch auswerten.

Wer noch weiter gehen möchte, kann sich Plattformen wie Relevance AI, Beam, Relay, Manus oder Orby ansehen. Sie bieten Baukästen für kleine Agententeams, die schon in Echtzeit miteinander kommunizieren. Und ja, selbst Google bringt mit Gemini Agents zunehmend Funktionen ins Spiel, bei denen der Agent direkt am Rechner agiert – Formulare ausfüllt, Dateien prüft oder ganze Workflows im Browser steuert.

Wenn du dich fragst, wie du das alles sinnvoll einführst, hier ein paar Gedanken aus meiner KI-Kaffeeküche:

Starte lieber klein. Ein einziger, sauber konzipierter Use Case ist oft wertvoller als eine ganze Landschaft wilder Agenten. Nimm zum Beispiel das automatische Schreiben von Status-Updates, die Prüfung von Formularfeldern oder das Triagieren von Tickets. Wenn das funktioniert, kannst du Schritt für Schritt weitere Agenten dazuschalten.

Jeder Agent sollte einen klaren „Notaus“-Pfad haben – also eine Rückfallstrategie, wenn etwas schiefläuft oder Unsicherheit besteht.

Ebenso wichtig sind Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Logfiles, Quellenangaben und dokumentierte Entscheidungen machen Vertrauen möglich.

Wenn du mehrere Agenten im Spiel hast, braucht es einen Koordinator, der Aufgaben verteilt, Prioritäten setzt und Konflikte löst. Ohne das entsteht leicht ein kleines digitales Durcheinander.

Auch Feedback-Schleifen sind Gold wert. Lass deine Agenten aus menschlichem Input lernen – also aus Korrekturen, Rückmeldungen und Fehlern. Dann wird Automatisierung nicht nur schneller, sondern auch klüger.

Und ganz ehrlich: ich plane Ressourcen realistisch.

Agentenkommunikation frisst Rechenleistung. Latenz, API-Limits und Kosten muss man beachten, bevor wir uns zu sehr in Begeisterung verlieren (ja, ich spreche aus Erfahrung 😉).

War etwas viel, oder?

Wie seht ihr das?

Liebe Grüsse Kathrin

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