Agentic AI: Die nächste Evolutionsstufe der Künstlichen Intelligenz

Autonom, strategisch, handlungsfähig – Agentic AI ist der Sprung von „Antwort geben“ zu „Aufgabe erledigen“. Hier erfährst du, wie die Technologie tickt – und warum sie jetzt auf deiner Agenda stehen sollte.

Von reaktiven Tools zu proaktiven Akteuren 

Text auf Knopfdruck? Bilder in Sekunden? Klar beeindruckend – aber das war nur die Generalprobe. Während Generative AI noch brav auf den nächsten Prompt wartet, denkt Agentic AI schon weiter. Sie plant, entscheidet und handelt eigenständig.

Angefangen hat alles in den 1950er Jahren, als Alan Turing mit seinem berühmten Test erstmals Kriterien für maschinelle Intelligenz formulierte. Richtig Fahrt aufgenommen hat das Thema Agentic AI jedoch erst mit ChatGPT im November 2022. Der große Gamechanger folgte im März 2023: AutoGPT – einer der ersten frei verfügbaren autonomen KI-Agenten. Er konnte eigenständig große Ziele in Teilaufgaben zerlegen, das Internet durchsuchen und Code schreiben konnte.

Das zeigt auch schon den fundamentalen Unterschied zwischen GenAI und Agentic AI: Statt passiv zu reagieren, setzt Agentic AI selbst Ziele, plant den Weg dorthin, nutzt Tools, führt Aktionen aus – und lernt aus jedem Schritt. Das macht sie nicht nur zu einer neuen KI-Generation, sondern zu einer digitalen Arbeitskraft mit Eigenantrieb.

Und der Markt? Laut aktuellen Prognosen wächst der globale Agentic-AI-Markt von heute rund 7,5 Milliarden US-Dollar bis 2030 auf über 56 Milliarden – und bis 2034 sogar auf fast 200 Milliarden. Die Tendenz: steil nach oben.

Die drei Evolutionsstufen der AI

Um zu verstehen, warum Agentic AI so besonders ist, hilft ein Blick auf die Entwicklung:

Agentic AI vereint die Sprach- und Kreativfähigkeiten generativer KI mit der Entscheidungs- und Handlungskompetenz autonomer Systeme – und verschiebt damit den Fokus von „Was sage ich?“ zu „Was mache ich?“.

Der Agenten-Kreislauf: Denken, handeln, lernen – ohne Pause

Agentic AI folgt einem kontinuierlichen Zyklus – einer Art KI-Workflow, der nie schläft. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf, jede Komponente greift nahtlos in die andere. Das Ergebnis: Agenten, die nicht nur reagieren, sondern proaktiv handeln, Pläne entwickeln und sich laufend an neue Situationen anpassen.

Anders als klassische KI-Systeme, die auf feste Regeln angewiesen sind, oder generative Modelle, die nur auf Prompts antworten, kombinieren KI-Agenten Wahrnehmung, Entscheidung, Handlung und Lernen zu einem geschlossenen Regelkreis. Durch diesen Loop optimieren sie sich stetig selbst – fast wie ein Teammitglied, das mit jedem Projekt besser wird.

1. Wahrnehmung (Perception)

Agenten erfassen und verstehen Daten aus ihrer Umgebung: strukturierte Daten, unstrukturierte Texte, Bilder, Audios, Sensordaten oder Logfiles. Sie filtern, was wirklich relevant ist und schaffen so die Basis für fundierte Entscheidungen.

2. Entscheidungsfindung (Reasoning)

Auf Basis des Inputs entwickeln Agenten eigenständig Strategien. Sie nutzen gelerntes Wissen, Policies oder dynamische Berechnungen, um Optionen abzuwägen. Moderne Ansätze kombinieren LLMs mit spezialisierten Reasoning-Engines und Retrieval-Methoden, sodass Entscheidungen nicht nur schnell, sondern auch fundiert sind.

3. Handeln (Action)

Entscheidungen bleiben nicht abstrakt, sie werden in konkrete Aktionen übersetzt. Das kann heißen: APIs ansprechen, Datenbanken abfragen, Workflows anstoßen oder Prozesse in Echtzeit steuern. Komplexe Aufgaben zerlegen Agenten in Zwischenschritte, die sie autonom abarbeiten.

4. Lernen (Learning)

Nach jeder Aktion folgt die Auswertung: Hat der Schritt zum Ziel geführt? Welche Anpassungen sind nötig? Über Feedback-Loops – von Reinforcement Learning bis zu adaptiven Speicherarchitekturen – passen Agenten ihr Verhalten an und optimieren sich mit jedem Zyklus.

5. Kollaboration (Collaboration)

Viele Szenarien leben von Teams aus Agenten: Spezialisten, die Informationen austauschen, Aufgaben verteilen und Ergebnisse validieren. Dieses Zusammenspiel macht Systeme robuster, skalierbarer und bringen sie näher an die echte Teamarbeit – nur ohne menschliche Limitierungen.

Die Architekturprinzipien dahinter

Damit der Agenten-Kreislauf stabil bleibt, braucht es zentrale Prinzipien:

1. Orchestrierung – das Gehirn hinter der Teamarbeit

In komplexen Umgebungen reicht es nicht, einen Alleskönner-Agenten loszuschicken. Stattdessen werden spezialisierte Agenten wie in einem Orchester geführt: Ein Supervisor-Agent verteilt Aufgaben, koordiniert Abhängigkeiten und sorgt dafür, dass Informationen fließen. Orchestrierung bedeutet hier nicht nur „Aufgaben verteilen“, sondern auch Konflikte lösen, Prioritäten dynamisch anpassen und externe Systeme nahtlos einbinden.

2. Planung – von der Vision zum Schritt-für-Schritt-Plan

Ein Planungsmodul zerlegt komplexe Ziele in handhabbare Schritte, definiert Zwischenergebnisse und wählt die effizienteste Abfolge. Das kann vom simplen „Hole Daten, verarbeite sie, speichere Ergebnis“ bis zu mehrstufigen Projekten mit dynamischer Anpassung reichen. Moderne Agenten setzen hierfür Methoden wie Tree of Thoughts oder Hierarchical Task Planning ein – so können sie auch unerwartete Ereignisse in den Plan integrieren, statt bei der ersten Abweichung stecken zu bleiben.

3. Tool-Nutzung – externe Kräfte einsparen

Kein Agent ist allwissend oder allmächtig – der wahre Mehrwert kommt durch die Integration externer Tools: von Datenbanken über interne APIs bis zu SaaS-Anwendungen. Technisch geschieht das oft über Standards wie das Model Context Protocol (MCP) oder proprietäre Registries, die den Zugriff auf geprüfte Ressourcen beschränken. So kann ein Agent zum Beispiel direkt CRM-Daten anpassen, SQL-Queries ausführen oder Reports erstellen.

4. Reflexion – der eingebaute Qualitätscheck

Während klassische Systeme einfach „fertig“ sind, wenn sie ein Ergebnis liefern, überprüft Agentic AI die eigene Arbeit. Diese Selbstreflexion kann heißen: das Ergebnis mit der ursprünglichen Aufgabe abgleichen, alternative Lösungswege simulieren oder externe Validatoren einbeziehen. Manche Architekturen nutzen dafür explizite Self-Review-Loops, andere kombinieren mehrere Agenten – etwa einen „Doer“ und einen „Checker“.

5. Multi-Agenten-Kollaboration – viele Spezialisten, ein Ziel

In der Praxis sind die besten Agenten oft Teams aus Spezialisten: ein Research-Agent, ein Data-Agent, ein Operations-Agent – und alle kommunizieren über definierte Protokolle miteinander. Diese Aufteilung macht Systeme skalierbarer und robuster. Sie erlaubt es auch, Fachwissen zu modularisieren und gezielt zu erweitern: Muss ein neuer Compliance-Agent eingebunden werden, kann er einfach als zusätzlicher Knoten ins Netzwerk kommen. Das Ergebnis ist eine digitale Belegschaft, die wie ein eingespieltes Team agiert – nur ohne Urlaubstage und Kaffeemaschinen-Engpässe.

Von Vertrieb bis Pflege: Wo Agentic AI bereits im Einsatz ist

KI-Unternehmen arbeiten seit 2022 intensiv an Agentic AI, als Large Language Models, erweiterte Tool-Integration und Multi-Agenten-Konzepte die ersten praktischen Anwendungsfälle ermöglichten. Der Anspruch dahinter ist klar: eine signifikante Steigerung der Produktivität. AI Agenten sollen generative KI-Fähigkeiten leichter zugänglich machen und Routinearbeiten automatisieren. Zunächst durch Teilautomatisierung mit spezialisierten Agenten und diese dann zu End-to-End-Prozesse ausbauen.

Weltweit wird Agentic AI bereits vielfältig eingesetzt:

• Vertrieb: Microsoft Copilot-Agenten übernehmen End-to-End-Vertriebsprozesse

• Finanzwesen: Agenten analysieren Märkte, optimieren Portfolios und erkennen Betrug in Echtzeit

• Gesundheitswesen: Healthcare-Agenten koordinieren Pflegepläne, überwachen Patientendaten und interagieren mit medizinischem Personal

• Logistik: In der Logistik übernehmen Agenten autonome Routenplanung und schaffen resiliente Supply-Chains

• HR: Agenten erstellen proaktive Fluktationsanalysen und übernehmen das Talent-Matching

Chancen durch Agentic AI: Von Automatisierung zu echter Wertschöpfung

Agentic AI ist nicht nur ein weiteres Effizienz-Tool, sondern eine echte Chance, strukturelle Herausforderungen zu meistern. Für Europa kann das bedeuten: Produktivität wieder steigern und dem demografischen Wandel entgegenwirken. Denn sie bietet das Potenzial, Ressourcen effizienter zu nutzen, komplexe Aufgaben zu automatisieren und gleichzeitig neuen Spielraum zu geben, um echte Innovationen im Geschäftsalltag voranzutreiben. Das Analystenhaus Gartner prognostiziert, dass bis 2028 mindestens 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom von agentenbasierter KI getroffen werden – ein Sprung von weniger als ein Prozent im Jahr 2024. Damit rückt Agentic AI von der Tech-Vision zur wirtschaftlichen Notwendigkeit.

Vom Digital Worker zur Economy – und zur Modernisierungsmaschine

Die Vision ist groß: In den kommenden Jahren werden Agenten trotz einiger Herausforderungen als eigenständige Akteure in einer „Agent Economy” agieren. Digitale Workflows werden zu handelnden Einheiten – nutzungsbasiert, kontextbezogen, skalierbar. Doch die spannende Frage ist: Wo zeigt Agentic AI schon heute echten Mehrwert?

Ein unterschätzter, aber extrem relevanter Hebel liegt in der IT-Modernisierung. Denn hier treffen zwei Realitäten aufeinander: jahrzehntealte Legacy-Systeme mit tonnenweise technischem Schuldenberg. Und die Notwendigkeit, IT-Landschaften fit für Cloud, Sicherheit und Agilität zu machen. Klassische Code-Migration verschlingt Monate, wenn nicht Jahre, und binden Teams in endlose Schleifen aus Analyse, Refactoring und Testing.

Genau hier setzen wir Agentic AI heute schon praktisch ein – nicht als Konzept, sondern als funktionierendes System. Unsere Agenten agieren wie ein digitales Modernisierungsteam:

• Sie analysieren Codebasen automatisch, erkennen Abhängigkeiten und Build-Issues.

• Sie verstehen Fehlerursachen und schlagen konkrete Lösungen vor.

• Sie übersetzen diese Lösungen in präzise Migrations-Blueprints, die mit OpenRewrite automatisiert auf den Code angewendet werden.

• Und sie arbeiten kollaborativ – mehrere spezialisierte Agenten prüfen, verbessern und validieren die Ergebnisse, bis der Code modern, sicher und lauffähig ist.

Das Ergebnis: Migrationen, die früher Monate dauerten, lassen sich heute bis zu 70 Prozent beschleunigen. Und das nicht, indem man Qualität opfert – sondern weil Agenten und regelbasierte Automatisierung hier nicht gegeneinander, sondern miteinander arbeiten: Agenten bringen das Verständnis, deterministische Werkzeuge wie OpenRewrite sorgen für Präzision und Nachvollziehbarkeit. So ensteht keine Blackbox, sondern ein skalierbarer, überprüfbarer Prozess und aus dem Buzzword „Agent Economy” wird ein klarer Business Case.

Herausforderungen: Agentic AI zwischen Fortschritt und Verantwortung

Dass der Einsatz von Agentic AI nicht immer den erhofften Erfolg bringt, zeigen aktuelle Zahlen: Über 40 Prozent der Projekte mit Agentic AI werden bis Ende 2027 eingestellt. Das liegt häufig daran, dass Unternehmen auf den Hype aufspringen, ohne sich mit der Komplexität der Einführung von KI-Agenten intensiv zu beschäftigen.

Denn es gibt auch einige Herausforderungen:

• Technische Komplexität: Agenten müssen Kontext verstehen, Tools sicher nutzen und sich in alte IT-Landschaften einfügen. In Multi-Agent-Setups steigt der Aufwand für Synchronisation und Konfliktlösung erheblich.

• Sicherheit & Kontrolle: Mehr Autonomie = mehr Angriffsfläche. Neue Bedrohungen wie Prompt Injection erfordern Guardrails, Identitätsprüfungen und laufendes Monitoring.

• Governance & Ethik: Haftungsfragen sind offen. Transparenz, Audit-Logs und nachvollziehbare Entscheidungen sind Pflicht – besonders in regulierten Branchen.

• Skills & Organisation: Neue Rollen wie Agent-Ops-Engineer entstehen. Mitarbeitende brauchen Weiterbildung, um Agenten steuern und bewerten zu können.

• Daten & Infrastruktur: Ohne saubere Daten, Schnittstellen und stabile Cloud-/Edge-Architektur bleiben Agenten blind und ineffektiv.

Vom Big Picture zu konkreten Schritten

Ob als Modernisierungsmaschine im Hier und Jetzt oder als Baustein einer künftigen Agent Economy – klar ist: Agentic AI ist kein Labor-Experiment mehr. Sie verschafft Unternehmen heute schon Vorteile, wenn sie richtig eingesetzt wird. Aber: Wer einfach lossprintet, läuft Gefahr, sich im Hype zu verheddern oder an der Komplexität zu scheitern. Damit Agenten echten Mehrwert liefern, braucht es eine klare Strategie:

• Klein anfangen: Pilotprojekte mit engem Scope, messbarem Ziel und iterativem Lernen

• Governance-Framework schaffen: Was darf der Agent? Wer stoppt ihn? Wer überprüft ihn?

• Daten bereitstellen: Ohne saubere, kontextreiche Daten bleiben Agenten blind

• Technisch vorbereiten: Schnittstellen, Tool-Registries, Monitoring & Logging aufbauen

• Mitarbeitende mitnehmen: Weiterbildung, neue Rollen, offene Kommunikation

Agentic AI ist nicht das Ende von KI – sondern ihr Anfang

Wir stehen am Anfang eines neuen KI-Zeitalters. Nicht nur, weil Systeme komplexer werden. Sondern weil sie autonomer, handlungsfähiger, intelligenter agieren. Agentic AI ist nicht der Bot, der wartet. Sondern der Partner, der loslegt. Bei Exxeta setzen wir auf diese Entwicklung mit praxisnaher Expertise. Wir glauben nicht an KI-Hype. Sondern an KI-Wert. Und wir helfen Unternehmen, diese neue Intelligenz strategisch und verantwortungsvoll zu nutzen.