Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat eine Vielzahl von Begriffen hervorgebracht, die häufig miteinander vermischt, falsch verwendet oder schlicht missverstanden werden. Dazu gehören KI-Agenten und agentische KI. Diese Begriffe mögen ähnlich klingen, bezeichnen jedoch grundlegend unterschiedliche Ansätze für Automatisierung und Intelligenz. Beide sind zwar darauf ausgelegt, im Auftrag von Nutzern zu handeln, unterscheiden sich jedoch hinsichtlich ihrer Autonomie, Anpassungsfähigkeit und ihres Einsatzbereichs. Schauen wir uns das genauer an.
KI-Agenten: Aufgabenorientierte Automatisierung
KI-Agenten sind regelbasierte Systeme, die darauf ausgelegt sind, bestimmte Aufgaben anhand vordefinierter Eingaben und Ziele auszuführen. Diese Agenten arbeiten in einer kontrollierten Umgebung und fungieren häufig als Erweiterungen bestehender Software oder Arbeitsabläufe. Man kann sie sich als KI-gestützte Assistenten vorstellen, die Automatisierungsaufgaben übernehmen können, letztlich jedoch durch vordefinierte Regeln und Parameter eingeschränkt sind.
Zum Beispiel:
- Ein Chatbot, der Kundenanfragen anhand vorgegebener Antworten beantwortet.
- Ein KI-gestütztes Sicherheitssystem, das ungewöhnliches Verhalten anhand vordefinierter Regeln kennzeichnet.
- Ein Tool zur Netzwerkautomatisierung, das Sicherheits-Patches nach vordefinierten Zeitplänen installiert.
KI-Agenten entwickeln sich nicht über ihre Trainingsdaten hinaus selbstständig weiter und können ihr Verhalten nicht dynamisch über die in ihnen kodierte Logik hinaus anpassen. Sie zeichnen sich durch Effizienz aus, sind jedoch nicht in der Lage, Entscheidungen außerhalb ihres programmierten Aufgabenbereichs zu treffen.
Agentische KI: Autonomie und adaptive Entscheidungsfindung
Agentische KI geht bei der Automatisierung noch einen Schritt weiter, indem sie Autonomie und kontextbezogene Anpassungsfähigkeit ermöglicht. Im Gegensatz zu KI-Agenten ist agentische KI darauf ausgelegt, selbstständig wahrzunehmen, Schlussfolgerungen zu ziehen und zu handeln. Sie befolgt nicht einfach nur Anweisungen, sondern kann abhängig von ihrer Umgebung dynamisch die beste Vorgehensweise bestimmen.
Zu den wichtigsten Merkmalen agentischer KI gehören:
- Selbstlernfähigkeiten, durch die sie sich im Laufe der Zeit verbessern kann.
- Situationsbewusstsein, das es ihm ermöglicht, auf unerwartete Bedingungen zu reagieren.
- Zielorientiertes Verhalten, das heißt, es kann seine eigenen Handlungen neu definieren, um die Ergebnisse zu optimieren.
Zum Beispiel:
- Eine KI für Cybersicherheit, die Sicherheitsregeln auf Grundlage sich verändernder Angriffsmuster aktiv in Echtzeit anpasst, anstatt vorgegebenen Regeln zu folgen.
- Eine autonome KI für den IT-Betrieb, die ineffiziente Netzwerkkonfigurationen erkennt und ohne menschliches Eingreifen Optimierungen vornimmt.
- Ein KI-gestütztes System zur Anwendungsbereitstellung, das den Datenverkehr auf Grundlage prädiktiver Leistungsmodelle dynamisch umleitet.
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Agenten reagiert agentische KI nicht nur – sie antizipiert, passt sich an und entwickelt Strategien. Sie geht über einfache Automatisierung hinaus und agiert als dynamischere, problemlösende Einheit.
Warum der Unterschied wichtig ist
Da Unternehmen die Einführung KI-gestützter Automatisierung beschleunigen, ist es entscheidend, den Unterschied zwischen KI-Agenten und agentischer KI zu verstehen. KI-Agenten eignen sich ideal für repetitive, regelbasierte Aufgaben, die Vorhersehbarkeit und Kontrolle erfordern, während agentische KI besser für Umgebungen geeignet ist, in denen Anpassungsfähigkeit, Resilienz und autonome Entscheidungsfindung gefragt sind.
Für Unternehmen, die sich auf Netzwerksicherheit, Anwendungsbereitstellung und IT-Automatisierung konzentrieren, stellt der Übergang zu agentischer KI einen grundlegenden Fortschritt dar. Während KI-Agenten dazu beitragen, den Arbeitsaufwand für Menschen zu reduzieren, indem sie vordefinierte Aufgaben übernehmen, ermöglicht agentische KI proaktive Entscheidungen in Echtzeit, die Effizienz, Sicherheit und Leistung in großem Maßstab verbessern.
Die Zukunft: ein hybrider Ansatz?
Statt einer Entweder-oder-Entscheidung dürfte die Zukunft eher in einem hybriden Ansatz liegen (überrascht?), bei dem KI-Agenten und agentische KI Hand in Hand arbeiten. KI-Agenten übernehmen die vorhersehbaren, wiederkehrenden Aufgaben, während sich agentische KI dynamisch an neue Herausforderungen und Chancen anpasst.
Für Unternehmen, die ihre Automatisierung über Skripte und Regeln hinaus skalieren möchten, ist es nicht nur eine akademische Übung, den Unterschied zwischen diesen KI-Modellen zu verstehen, sondern ein Wegweiser für die Zukunft von AIOps.
Über den Autor
Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.
Weitere Blogbeiträge von Lori Mac VittieÄhnliche Blogbeiträge
Ein umfassender Leitfaden zur Bereitstellung und Sicherheit von KI-Anwendungen
Entdecken Sie optimale Strategien für die Absicherung und Bereitstellung von KI-Anwendungen.
KI zulassen und einführen? Lehren aus der Public Cloud
Die Einführung von KI steht unmittelbar bevor und könnte entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Daher muss die IT-Sicherheit proaktiv handeln und der KI-Einführung schon jetzt einen Schritt voraus sein, um sie auf einen risikogerechten Weg zu lenken.
Stand der Anwendungsstrategie 2022: Zeit für die Modernisierung des Betriebs
Es ist deutlich geworden, dass Unternehmen ihren Fokus erneut auf die Geschäftsfunktionen richten müssen, um die Dynamik ihrer digitalen Transformation aufrechtzuerhalten. Kundenerlebnisse haben zwar weiterhin Priorität, doch auch Geschäftsfunktionen wie Recht, Personalwesen und Finanzen müssen digitalisiert werden. Das bedeutet, dass CIOs das Steuer übernehmen, während sich die digitale Transformation von der Modernisierung von Anwendungen hin zur Modernisierung von Betriebsabläufen verlagert.
F5s Weg zu einer vielseitigen Plattform für Anwendungsanalysen
F5 bietet heute die umfassendsten Anwendungsdienste entlang des gesamten Weges vom Code bis zum Kunden. Künftig werden wir verstärkt auf Anwendungstelemetrie und -analysen setzen, damit unsere Kunden wertvolle Erkenntnisse über ihre Anwendungen, Geschäftsabläufe und Benutzererlebnisse gewinnen können. Beim Ausbau unserer Cloud-Analysefunktionen werden wir ML und KI noch stärker nutzen, um unsere Kunden bei der Verbesserung ihrer Geschäftsdienste zu unterstützen.
Telemetrie: Eine andere Art von Daten
Verwenden wir den Begriff „Telemetrie“ nur, weil er attraktiver klingt als „Daten“? Letztlich sind sowohl Daten als auch Telemetrie strukturierte Informationseinheiten. Es ist kein Verbrechen, die Begriffe synonym zu verwenden. Doch wenn man es genau nimmt, gibt es einen Unterschied. Und dieser Unterschied wird immer wichtiger werden, je weiter Unternehmen in die Datenökonomie vordringen.
MTTR bedeutet nicht „Mean Time to Reboot“
„Schnell scheitern“ lautet heute das Mantra für mehr Geschwindigkeit. Ob in DevOps oder im Geschäftsleben: Wer in einer digitalen Wirtschaft agiert, muss eine möglichst perfekte Verfügbarkeit gewährleisten.