KI-Agenten – die wichtigsten Begriffe: Ein Glossar für Einsteiger

Ein praktischer Leitfaden für Unternehmen, die KI-Agenten verstehen und nutzen möchten

KI-Agenten sind dabei, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend zu verändern. Sie automatisieren Aufgaben, treffen Entscheidungen, steuern Prozesse und können sogar selbstständig mit Tools, Daten und anderen Agenten interagieren. Doch mit dem Aufstieg dieser Technologie entstehen auch neue Begriffe, die für viele noch ungewohnt oder unverständlich sind.

Damit du und deine Kunden den Überblick behaltet, findest du hier ein umfassendes Glossar der wichtigsten Begriffe rund um KI-Agenten. Ideal, um die Funktionsweise besser zu verstehen — und um fundierte Entscheidungen für den Einsatz in deinem Unternehmen zu treffen.

1. KI-Agent

Ein KI-Agent ist ein System, das eigenständig Aufgaben ausführt, Entscheidungen trifft und auf Basis von Daten und Vorgaben agiert. Im Gegensatz zu klassischen Automatisierungen (wie RPA) kann ein Agent flexibel reagieren, lernen und mit seiner Umgebung interagieren.
Einfach gesagt: Ein Agent ist wie ein digitaler Mitarbeiter, der Aufgaben übernimmt und selbstständig denkt.

2. Agentic AI

„Agentic AI“ bezeichnet KI-Systeme, die zielorientiert arbeiten und mehrere Schritte selbstständig planen und ausführen können. Im Gegensatz zu reinen Sprachmodellen generieren sie nicht nur Antworten, sondern führen Aktionen durch — etwa Daten abrufen, Tools nutzen oder Prozesse anstoßen.
Dies ist der Kern des modernen Agenten-Konzepts und wird in den nächsten Jahren die größte Entwicklung im KI-Bereich darstellen.

3. Multi-Agenten-System (MAS)

Ein Multi-Agenten-System besteht aus mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten. Jeder Agent übernimmt eine spezialisierte Rolle — ähnlich wie ein Team aus Experten.
Beispiel:

• Ein Agent sucht Daten
• Ein anderer analysiert sie
• Ein dritter erstellt daraus ein Reporting

Diese Aufteilung erhöht Effizienz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit.

4. Prompt

Ein Prompt ist die Anweisung an die KI — wie ein Briefing an einen Mitarbeiter. Er definiert, wie der Agent handeln soll, welche Informationen er nutzen darf und welches Ziel er verfolgt.
Bei Agenten ist ein Prompt oft nicht nur Text, sondern besteht aus:

• Rollenbeschreibung
• Regeln
• Handlungslogik
• Zugriffen auf Tools

Gut formulierte Prompts sind entscheidend für zuverlässige Ergebnisse.

5. Tool / Action

Ein Tool ist eine Fähigkeit, die ein KI-Agent ausführen kann — z. B. eine API anrufen, Dateien lesen, E-Mails verschicken oder eine Berechnung durchführen.
Ohne Tools kann ein Agent nur antworten.
Mit Tools kann er handeln.

Tools verwandeln KI von einem Textgenerator in ein autonomes System, das echte Arbeit erledigt.

6. API (Application Programming Interface)

Eine API ist eine Schnittstelle, über die Systeme miteinander kommunizieren.
Für KI-Agenten ist sie die wichtigste Brücke in externe Anwendungen — etwa CRM-Systeme, ERPs, Datenbanken oder Cloud-Dienste.
Über APIs können Agenten:

• Kundendaten abrufen
• Tickets erstellen
• Rechnungen prüfen
• Informationen speichern
• Systeme konfigurieren

Ohne API-Anbindung bleibt ein Agent eingeschränkt.

7. Workflow

Der Workflow beschreibt die Abfolge von Schritten, die ein Agent durchläuft, um eine Aufgabe zu erfüllen.
Während klassische Workflows starr sind, kann ein KI-Agent dynamische Workflows erstellen — er plant die nächsten Schritte selbst und passt sie an die Situation an.

8. Memory (Gedächtnis)

Memory bezeichnet das Langzeitgedächtnis eines Agenten. Es speichert Informationen, damit der Agent:

• Zusammenhänge versteht
• Entscheidungen historisch nachvollzieht
• Prozesse kontinuierlich verbessern kann
• Nutzerkontexte speichert (z. B. Vorlieben, Unternehmensregeln)

Typische Technologien: Vektordatenbanken wie Pinecone, ChromaDB oder Weaviate.

9. Vektordatenbank

Eine Vektordatenbank speichert Informationen nicht als Text, sondern als mathematische Vektoren. Dadurch kann die KI Bedeutung erkennen, statt nur Wörter zu vergleichen.
Beispiel:
Die Begriffe „Rechnung prüfen“ und „Rechnungsfreigabe“ werden als ähnliche Inhalte erkannt.
Vektordatenbanken sind ein zentrales Element für alle Agenten mit Memory oder Wissenszugriff.

10. Retrieval / RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG ist ein Prozess, bei dem die KI externe Informationen abruft, bevor sie eine Antwort generiert.
Statt alles zu wissen, zieht der Agent genau die Daten heran, die er benötigt — z. B.:

• Unternehmensrichtlinien
• Dokumente
• Prozessbeschreibungen
• Kundendaten

RAG macht Agenten präziser, kontrollierbarer und sicherer.

11. Task Planning

Beim Task Planning plant der Agent selbstständig einzelne Schritte, um ein Ziel zu erreichen.
Beispiel:
Ein Agent soll eine Marktanalyse erstellen.
Er plant selbst:

1. Datenquellen abrufen
2. Inhalte extrahieren
3. Trends identifizieren
4. Ergebnisse zusammenfassen
5. Präsentation erstellen

Dies macht Agenten besonders wertvoll im Unternehmenskontext.

12. Autonomous Loop

Der Autonomous Loop beschreibt den Zyklus, in dem ein Agent:

1. ein Ziel erhält,
2. plant,
3. handelt,
4. prüft,
5. weiter plant.

Dieser Loop kann beliebig oft laufen — bis das Ergebnis erreicht ist.
Das unterscheidet Agenten grundlegend von Chatbots oder einfachen Tools.

13. Governance

Governance umfasst Regeln, Kontrollen und Sicherheitsmechanismen, die definieren:

• was ein Agent darf
• welche Daten er nutzen darf
• wie seine Handlungen geprüft werden
• wie Missbrauch verhindert wird

Für Unternehmen ist dies ein kritischer Baustein einer sicheren KI-Strategie.

14. Human-in-the-Loop (HITL)

HITL bedeutet, dass Menschen an bestimmten Punkten die Kontrolle behalten.
Der Agent arbeitet selbstständig, aber entscheidende Schritte werden überprüft — ideal bei sensiblen Prozessen wie Personal, Recht oder Finanzen.
So baut man Vertrauen auf und minimiert Risiken.

Fazit: Dieses Glossar schafft Klarheit in einem komplexen Thema

KI-Agenten entwickeln sich mit enormer Geschwindigkeit weiter. Wer heute versteht, wie Begriffe wie Memory, Tooling, RAG, Multi-Agenten-Systeme oder Task Planning funktionieren, kann bessere Entscheidungen treffen — und die Technologie sinnvoll im Unternehmen einsetzen.