KI & Automation

Was ist Agentic AI?

Agentic AI (agentenbasierte KI) bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, mehrstufige Aufgaben planen, Werkzeuge und Datenquellen nutzen und ihr Vorgehen anhand von Rückmeldungen anpassen. Der Begriff beschreibt ein Konzept, also eine Klasse von Systemen, nicht ein einzelnes Programm: Während ein KI-Agent die konkrete handelnde Einheit ist, steht Agentic AI für die übergeordnete Fähigkeit, autonom und zielgerichtet zu handeln, oft im Zusammenspiel mehrerer Agenten.

Agentic AI baut auf großer Sprachmodelle und weiterer KI-Bausteine auf, geht aber über das reine Beantworten von Anfragen hinaus. Ein solches System zerlegt ein Ziel in Teilschritte, wählt passende Werkzeuge, führt Aktionen aus und bewertet die Zwischenergebnisse. Der Unterschied zu einem klassischen Chatbot liegt in der Handlungskompetenz: Nicht der Mensch steuert jeden Schritt, das System entscheidet innerhalb festgelegter Grenzen selbst, wie es vorgeht.

Kriterium	KI-Agent	Agentic AI
Ebene	Einzelne handelnde Einheit	Übergeordnetes Konzept, oft mehrere Agenten
Fokus	Führt eine Aufgabe mit Werkzeugen aus	Beschreibt die Fähigkeit zu autonomem, zielgerichtetem Handeln
Autonomie	Handelt in einem definierten Rahmen	Plant, entscheidet und passt Vorgehen laufend an
Zusammenspiel	Kann eigenständig oder in einem System laufen	Orchestriert häufig mehrere Agenten und Datenquellen
Beispiel	Ein Agent, der einen Report erstellt	Ein System, das Recherche, Analyse und Report koordiniert

Stand: Juli 2026. Vergleich der Begriffe KI-Agent und Agentic AI (Konzept versus einzelne Einheit).

Agentic AI als Konzept über einzelnen KI-Agenten

Agentic AI ist das übergeordnete Konzept. Einzelne KI-Agenten sind die handelnden Einheiten, die planen, Werkzeuge nutzen und ihr Vorgehen anpassen. Die Darstellung ist illustrativ.

Wie unterscheiden sich Agentic AI und KI-Agent?

Die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, meinen aber unterschiedliche Ebenen. Ein KI-Agent ist die konkrete, handelnde Einheit: ein Programm, das eine Aufgabe entgegennimmt, Werkzeuge aufruft und ein Ergebnis liefert. Agentic AI beschreibt dagegen das übergeordnete Prinzip, dass KI eigenständig Ziele verfolgt, plant und ihr Handeln anpasst.

Vereinfacht gesagt: Agentic AI ist die Fähigkeit, ein KI-Agent ist deren Umsetzung. Ein einzelner Agent kann bereits agentisch handeln. In komplexeren Szenarien orchestriert Agentic AI mehrere Agenten, die sich Teilaufgaben teilen, Ergebnisse austauschen und gemeinsam auf ein Ziel hinarbeiten. Diese Unterscheidung hilft, Erwartungen und Architektur eines Projekts sauber zu trennen.

Einordnung

Agentic AI wird im Mittelstand schnell zum Buzzword, ohne dass die Grundlagen stimmen. In der Praxis scheitert autonomes Handeln selten am Modell, sondern an unsauberen Daten, fehlenden Schnittstellen und unklaren Freigabeprozessen. Wer Agentic AI ernsthaft einsetzen will, braucht zuerst saubere Daten, klar definierte Werkzeuge und Leitplanken, innerhalb derer ein System eigenständig handeln darf.

Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH

Wofür wird Agentic AI im Mittelstand genutzt?

Agentic AI ist dort interessant, wo Aufgaben aus vielen Einzelschritten bestehen und Systeme, Daten und Entscheidungen zusammengeführt werden müssen. Statt jeden Schritt manuell auszulösen, übernimmt ein agentisches System die Koordination innerhalb definierter Leitplanken. Typische Einsatzfelder:

Recherche und Analyse über mehrere Quellen hinweg, inklusive Zusammenfassung und Ableitung.
Vorbereitung und Anreicherung von Produkt- und Stammdaten im Zusammenspiel mit bestehenden Systemen.
Bearbeitung wiederkehrender Abläufe im Service oder Vertrieb entlang klarer Regeln.
Verknüpfung mehrerer Werkzeuge zu einem durchgängigen Workflow ohne ständige manuelle Übergabe.

Damit das funktioniert, braucht Agentic AI eine belastbare Datengrundlage und klar definierte Werkzeuge. Genau hier setzt KI-Automation bei onacy an: Prozesse und Datenquellen so vorbereiten, dass agentische Systeme sicher und nachvollziehbar handeln können.

Welche Voraussetzungen braucht Agentic AI?

Agentische Systeme sind nur so gut wie die Daten und Werkzeuge, auf die sie zugreifen. Eine häufige Grundlage ist die Kombination aus generativer KI für Sprache und Planung sowie RAG, um Antworten und Entscheidungen an unternehmenseigenes Wissen zu binden. Ohne diese Anbindung bleibt ein Agent auf allgemeines Modellwissen beschränkt.

Ebenso wichtig sind Leitplanken: klare Rechte, definierte Werkzeuge und Freigabepunkte, an denen ein Mensch eingreifen kann. Im Commerce-Umfeld zeigt sich das etwa bei Agentic Commerce, wo Agenten Kaufprozesse anstoßen. Verantwortung, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle bleiben dabei Voraussetzung, nicht Beiwerk.

Häufige Fragen zu Agentic AI

Was ist Agentic AI einfach erklärt?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Aufgaben in Teilschritte zerlegen, Werkzeuge und Daten nutzen und ihr Vorgehen anhand von Rückmeldungen anpassen. Der Begriff beschreibt ein Konzept, nicht ein einzelnes Programm. Ein KI-Agent ist die konkrete handelnde Einheit, Agentic AI steht für die übergeordnete Fähigkeit zu autonomem, zielgerichtetem Handeln.

Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI und einem KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist die konkrete, handelnde Einheit, die eine Aufgabe ausführt und Werkzeuge aufruft. Agentic AI ist das übergeordnete Konzept, das die Fähigkeit zu autonomem und zielgerichtetem Handeln beschreibt. In komplexen Szenarien orchestriert Agentic AI mehrere Agenten, die sich Teilaufgaben teilen. Vereinfacht: Agentic AI ist die Fähigkeit, der KI-Agent ist deren konkrete Umsetzung im System.

Welche Voraussetzungen braucht Agentic AI im Unternehmen?

Agentische Systeme brauchen eine belastbare Datengrundlage, klar definierte Werkzeuge und Leitplanken. Häufig kombinieren sie generative KI für Planung und Sprache mit RAG, um Entscheidungen an unternehmenseigenes Wissen zu binden. Ebenso wichtig sind klare Rechte und Freigabepunkte, an denen ein Mensch eingreifen kann. Ohne saubere Daten und definierte Grenzen bleibt autonomes Handeln unzuverlässig.

Agentic AI mit belastbarer Datenbasis statt Buzzword

Bevor ein System eigenständig handeln kann, müssen Daten, Schnittstellen und Freigaben stimmen. Im Erstgespräch schauen wir gemeinsam, welche Prozesse sich für agentische Automatisierung eignen und welche Grundlagen dafür in Ihren Systemen fehlen.

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