KI-Agenten vs. Agentische KI: Den Unterschied verstehen

Die rasante Entwicklung der Künstliche Intelligenz hat eine Flut von Begriffen hervorgebracht, die oft vermischt, falsch verwendet oder einfach missverstanden werden. Dazu gehören KI-Agenten und agentenbasierte KI. Diese Begriffe mögen ähnlich klingen, beziehen sich jedoch auf grundlegend unterschiedliche Ansätze zur Automatisierung und Intelligenz. Beide sind darauf ausgelegt, im Auftrag der Benutzer zu handeln, der Unterschied liegt jedoch in ihrer Autonomie, Anpassungsfähigkeit und ihrem operativen Umfang. Lassen Sie es uns aufschlüsseln.

KI-Agenten sind regelgesteuerte Systeme, die darauf ausgelegt sind, bestimmte Aufgaben auf der Grundlage vordefinierter Eingaben und Ziele auszuführen. Diese Agenten arbeiten in einer kontrollierten Umgebung und fungieren häufig als Erweiterung vorhandener Software oder Arbeitsabläufe. Stellen Sie sich diese als KI-gestützte Assistenten vor, die zwar die Automatisierung übernehmen können, aber letztlich durch vordefinierte Regeln und Parameter eingeschränkt sind.

Zum Beispiel:

• Ein Chatbot, der auf Kundenanfragen auf der Grundlage vorgefertigter Antworten reagiert.
• Ein KI-gesteuertes Sicherheitssystem, das anhand voreingestellter Regeln anomales Verhalten kennzeichnet.
• Ein Netzwerkautomatisierungstool, das Sicherheitspatches basierend auf vordefinierten Zeitplänen anwendet.

KI-Agenten verbessern sich nicht über ihre Trainingsdaten hinaus und können ihr Verhalten nicht über ihre kodierte Logik hinaus dynamisch anpassen. Sie zeichnen sich durch hohe Effizienz aus, es fehlt ihnen jedoch die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, die über ihren programmierten Handlungsspielraum hinausgehen.

Agentische KI geht durch die Einführung von Autonomie und kontextbezogener Anpassung einen Schritt weiter in der Automatisierung. Im Gegensatz zu KI-Agenten ist die agentenbasierte KI darauf ausgelegt, unabhängig wahrzunehmen, zu schlussfolgern und zu handeln. Es befolgt nicht nur Anweisungen, sondern kann auf Grundlage seiner Umgebung dynamisch die beste Vorgehensweise bestimmen.

Zu den wichtigsten Merkmalen der agentenbasierten KI gehören:

• Selbstlernfähigkeiten, die eine Verbesserung im Laufe der Zeit ermöglichen.
• Situationsbewusstsein, das es ermöglicht, auf unerwartete Bedingungen zu reagieren.
• Zielorientiertes Verhalten, d. h. es kann seine eigenen Handlungen neu definieren, um die Ergebnisse zu optimieren.

Zum Beispiel:

• Eine Cybersicherheits-KI, die Sicherheitsregeln aktiv in Echtzeit an sich entwickelnde Angriffsmuster anpasst, anstatt voreingestellten Regeln zu folgen.
• Eine autonome KI für den IT-Betrieb, die Ineffizienzen in Netzwerkkonfigurationen erkennt und ohne menschliches Eingreifen Optimierungen vornimmt.
• Ein KI-gesteuertes Application , das den Datenverkehr basierend auf prädiktiver Leistungsmodellierung dynamisch umleitet.

Anders als herkömmliche KI-Agenten reagiert die agentenbasierte KI nicht einfach nur – sie antizipiert, passt sich an und entwickelt Strategien. Es geht über die grundlegende Automatisierung hinaus und wird zu einer dynamischeren, problemlösenden Einheit.

Da Unternehmen die Einführung KI-gesteuerter Automatisierung beschleunigen, ist es von entscheidender Bedeutung, den Unterschied zwischen KI-Agenten und agentenbasierter KI zu verstehen. KI-Agenten eignen sich perfekt für sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben, die Vorhersehbarkeit und Kontrolle erfordern, während agentenbasierte KI besser für Umgebungen geeignet ist, die Anpassungsfähigkeit, Belastbarkeit und autonome Entscheidungsfindung erfordern.

Für Unternehmen, deren Schwerpunkt auf Netzwerksicherheit, Application und IT-Automatisierung liegt, stellt die Umstellung auf agentenbasierte KI einen grundlegenden Fortschritt dar. Während KI-Agenten durch die Übernahme vordefinierter Aufgaben zur Reduzierung der menschlichen Arbeitsbelastung beitragen, ermöglicht agentenbasierte KI proaktive Entscheidungen in Echtzeit, die die Effizienz, Sicherheit und Leistung im großen Maßstab verbessern.