KI-System, das Aufgaben autonom durch Planung, Werkzeugeinsatz und iteratives Handeln erledigt.
Ein KI-Agent nutzt ein Sprachmodell als Kern, ergänzt um Werkzeuge wie Websuche, Code-Ausführung oder API-Zugriffe. Er plant mehrstufige Aktionen und passt seinen Plan auf Basis von Umgebungsfeedback an.
Im Gegensatz zu einfachen Chatbots agieren Agents über mehrere Schritte hinweg und können externe Systeme verändern. Das erfordert sorgfältige Sicherheitsüberlegungen und Kontrollmechanismen.
Die Zuverlässigkeit von Agents hängt stark von der Qualität des zugrundeliegenden Modells ab. Fehlerfortpflanzung über viele Schritte ist eine zentrale Herausforderung bei komplexen Aufgaben.
Fähigkeit eines Sprachmodells, externe Funktionen wie Suche oder Taschenrechner aufzurufen.
Fähigkeit eines LLM, strukturierte API-Aufrufe in definiertem Format zu generieren statt Freitext.
Agent-Framework, das Denken und Handeln in einem verschränkten Reasoning-Action-Observation-Zyklus kombiniert.
Architektur aus mehreren kooperierenden oder konkurrierenden KI-Agenten zur Lösung komplexer Aufgaben.