Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot oder einem festen Workflow?
Bei einem Workflow legt der Programmcode den Ablauf fest, und das Sprachmodell erledigt einzelne Schritte darin. Beim Agenten wählt das Modell den Weg unterwegs selbst. So beschreibt es Anthropic in seinem Leitfaden „Building effective agents“ (2024). Ein Chatbot, der nur Fragen beantwortet, ist nach der Definition von OpenAI kein Agent.
Woraus besteht ein KI-Agent?
OpenAI nennt drei Bausteine: ein Sprachmodell, Werkzeuge (etwa Suche, Datenbanken oder andere Programme) und Anweisungen, zu denen auch Regeln und Guardrails gehören. Der Agent arbeitet in einer Schleife. Er führt eine Aktion aus, prüft das Ergebnis und wiederholt das, bis eine Abbruchbedingung greift: Die Aufgabe ist erledigt, ein Fehler tritt auf, oder die Höchstzahl an Runden ist erreicht.
Wie der Kontext des Agenten in jeder Runde aufgebaut wird, behandelt der Eintrag Context Engineering.
Warum sind Agenten für Marken heikel?
Agenten handeln selbstständig. Anthropic weist darauf hin, dass sich Fehler aufschaukeln und die Kosten steigen können. Wenn ein Agent im Namen der Marke schreibt, bucht oder antwortet, wirkt jeder Fehler direkt nach außen. OpenAI empfiehlt deshalb Schutzmaßnahmen, die unter anderem markenkonformes Verhalten durchsetzen. Bei sensiblen oder unumkehrbaren Aktionen soll zusätzlich ein Mensch kontrollieren (Human in the Loop).
Was braucht ein Agent, um markenkonform zu arbeiten?
Er braucht dieselbe Grundlage wie jede andere KI-Anwendung: den Markenkontext als festen Teil seiner Anweisungen. Dazu kommen klare Grenzen, die die Brand Governance festlegt: Was darf der Agent allein erledigen, und was muss ein Mensch freigeben?