AI Agents verstehen: Leitfaden für Nicht-Techniker

Kunstliche Intelligenz, KI-Agenten, agentische Workflows - diese Begriffe sind überall. Doch was bedeuten sie wirklich fur Menschen, die zwar KI-Tools nutzen, aber keine technischen Experten sind?

Dieser Beitrag richtet sich an alle, die bereits mit ChatGPT oder ahnlichen Tools arbeiten und verstehen mochten, was hinter den Buzzwords steckt. Wir erklaren in einfachen Worten, was AI Agents sind, wie sie sich von herkommlichen KI-Tools unterscheiden und warum sie Ihre Arbeitsablaufe revolutionieren konnen.

Unser Ansatz: Wir bauen auf dem auf, was Sie bereits kennen - ChatGPT und Co. - und führen Sie Schritt fur Schritt zu komplexeren KI-Systemen. Mit praktischen Beispielen aus dem Arbeitsalltag zeigen wir Ihnen, wie AI Agents bereits heute Unternehmen dabei helfen, effizienter zu werden.

Bevor wir zu AI Agents kommen, mussen wir verstehen, was ein Large Language Model (LLM) ist. ChatGPT, Claude, Gemini - das sind alles LLMs. Sie funktionieren nach einem einfachen Prinzip:

• Input: Sie geben eine Anfrage (Prompt) ein
• Verarbeitung: Das LLM analysiert Ihre Anfrage basierend auf seinen Trainingsdaten
• Output: Sie erhalten eine Antwort

Das Ganze lauft nach dem Schema: Eingabe → LLM → Ausgabe

Die Grenzen von LLMs

LLMs haben zwei wesentliche Einschrankungen:

1. Kein Zugriff auf personliche Daten: Ein LLM kann nicht auf Ihren Kalender, Ihre E-Mails oder Firmendaten zugreifen. Es kennt nur die Informationen, mit denen es trainiert wurde.

2. Passives Verhalten: LLMs warten auf Ihre Eingabe und antworten dann. Sie handeln nicht eigenstandig.

Beispiel:
Prompt: "Schreibe eine E-Mail fur ein Kaffee-Gesprach."
Antwort: Eine hofliche E-Mail-Vorlage.

Aber bei: "Wann ist mein nachstes Kaffee-Gesprach?"
Problem: Das LLM kann nicht auf Ihren Kalender zugreifen und scheitert.

Ein AI Workflow ist eine Reihe vordefinierter Schritte, die von Menschen programmiert wurden. Das LLM wird dabei angewiesen, bestimmte Pfade zu befolgen und externe Tools oder APIs zu nutzen.

Wie AI Workflows funktionieren

Sie definieren, was die KI bei bestimmten Anfragen tun soll:

• "Wenn nach einem Termin gefragt wird, prufe zuerst den Google Kalender"
• "Hole Wetterdaten uber eine API"
• "Wandle Text in Audio um"

Das Schema: Eingabe → Vordefinierte Schritte → Ausgabe

Wichtige Eigenschaften

Workflows folgen nur von Menschen entworfenen Pfaden. Wenn Sie mehr Schritte wollen, mussen Sie diese hinzufugen. Ein beliebtes Beispiel ist RAG (Retrieval Augmented Generation) - ein Workflow, bei dem die KI "Dinge nachschlagt" (z.B. Ihren Kalender oder Wetterdaten).

Praxisbeispiel mit Orbitype

Stellen Sie sich einen Workflow vor, der:

• Taglich News-Links in Google Sheets sammelt
• Diese uber Perplexity zusammenfasst
• LinkedIn- und Instagram-Posts uber Claude erstellt
• Den ganzen Prozess automatisch plant

Die Einschrankung: Wenn Ihnen der finale LinkedIn-Post nicht gefallt, mussen Sie als Mensch zuruckgehen und den Prompt oder die Logik anpassen. Die KI iteriert nicht selbststandig.

Ein AI Agent ist ein LLM-basiertes System, das uber Ziele nachdenken, entscheiden kann, welche Schritte zu unternehmen sind, und iteriert, um das beste Ergebnis zu erzielen. Der Schlussel: Die KI wird zum Entscheidungstrager, nicht Sie.

Wie AI Agents funktionieren

AI Agents folgen dem ReAct-Pattern (Reason + Act):

• Ziel erhalten: Nicht nur einen Prompt, sondern ein Ziel

• Nachdenken: "Soll ich Google Sheets oder Word verwenden?"

• Handeln: Tools nutzen, APIs aufrufen, Daten abrufen/zusammenfassen/transformieren

• Iterieren: Ergebnis prufen, selbst kritisieren und automatisch verfeinern

Das Schema: Eingabe → Ziel fur Agent → Agent entscheidet uber Schritte → Agent handelt mit Tools → Agent pruft Ergebnis → Iteriert bei Bedarf → Finale Ausgabe

Der Unterschied zu Workflows

Statt dass der Mensch den LinkedIn-Prompt anpasst, konnte der AI Agent seine eigene Ausgabe kritisieren (z.B. prufen, ob sie lustig oder markenkonform ist) und automatisch uberarbeiten. Agents konnen andere KIs zur Kritik, Zusammenfassung oder fur nachste Schritte "aufrufen" - ohne Ihr Eingreifen.

Praxisbeispiel: Intelligente Automatisierung

Ein AI Agent, der nach "Skifahrer" in Videos sucht:

• Nachdenken: Was ist ein Skifahrer?

• Handeln: Video-Clips scannen

• Indexieren: Ergebnisse strukturiert zuruckgeben

Alles ohne menschliches Tagging oder Eingreifen.

Um die Unterschiede zu verdeutlichen, hier eine ubersichtliche Gegenuberstellung:

Praktische Implikationen

LLMs sind perfekt fur einmalige Fragen und kreative Aufgaben. Workflows eignen sich fur wiederkehrende, strukturierte Prozesse. Agents brillieren bei komplexen Zielen, die Flexibilitat und Anpassung erfordern.

Die Wahl des richtigen Tools hangt von Ihrem Anwendungsfall ab: Brauchen Sie eine schnelle Antwort, einen zuverlassigen Prozess oder ein intelligentes System, das selbststandig optimiert?

AI Agents stellen einen fundamentalen Wandel dar: Von reaktiven Tools zu proaktiven Partnern. Wahrend LLMs die "Gehirne" sind, sind Agents die "Macher", die planen, handeln und sich ohne standige menschliche Eingabe verbessern.

Konkrete Vorteile fur Unternehmen

1. Autonome Problemlosung: Agents konnen komplexe Aufgaben selbststandig in Teilschritte zerlegen und abarbeiten.

2. Kontinuierliche Optimierung: Sie lernen aus Fehlern und verbessern ihre Leistung automatisch.

3. Skalierbare Automatisierung: Ein Agent kann gleichzeitig mehrere Projekte und Workflows verwalten.

Reale Anwendungsfalle

Mit Plattformen wie Orbitype konnen Unternehmen bereits heute AI Agents einsetzen:

• E-Mail-Management: Automatisches Sortieren, Priorisieren und Beantworten von Kundenanfragen
• Content-Erstellung: Von der Recherche bis zur Veroffentlichung - vollautomatisch und markenkonform
• Dokumentenmanagement: Intelligente Erstellung, Ablage und Versendung von Geschäftsdokumenten
• Lead-Generierung: Automatische Recherche und Ansprache potenzieller Kunden

Das Ergebnis: Unternehmen berichten von bis zu 400% Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen von uber 6.500 Euro pro Jahr und Projekt.

Sie mochten AI Agents ausprobieren? Hier ist ein praktischer Fahrplan:

1. Identifizieren Sie wiederkehrende Aufgaben

Beginnen Sie mit Prozessen, die Sie regelmaßig durchfuhren:

• E-Mail-Bearbeitung und Kundenservice
• Datenerfassung und -analyse
• Content-Erstellung fur Social Media
• Terminplanung und Follow-ups

2. Wahlen Sie die richtige Plattform

Moderne Low-Code-Plattformen wie Orbitype ermoglichen es auch Nicht-Technikern, AI Agents zu erstellen und zu verwalten. Achten Sie auf:

• Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Oberflachen ohne Programmierkenntnisse
• Integration: Anbindung an Ihre bestehenden Tools
• Skalierbarkeit: Wachstum mit Ihren Anforderungen
• Support: Hilfe beim Einstieg und bei der Optimierung

3. Klein anfangen, groß denken

Starten Sie mit einem einfachen Agent fur eine spezifische Aufgabe. Erweitern Sie schrittweise, wenn Sie Vertrauen und Erfahrung gewinnen.

4. Messen und optimieren

Verfolgen Sie Kennzahlen wie Zeitersparnis, Fehlerreduktion und Kundenzufriedenheit. AI Agents werden mit der Zeit besser - lassen Sie sie lernen.

AI Agents sind mehr als nur ein weiterer Hype - sie reprasentieren die nachste Evolutionsstufe der Kunstlichen Intelligenz. Der Sprung von passiven LLMs uber strukturierte Workflows hin zu autonomen Agents verandert grundlegend, wie wir mit Technologie arbeiten.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• LLMs sind der Grundbaustein - perfekt fur einmalige Aufgaben
• Workflows automatisieren wiederkehrende Prozesse nach festen Regeln
• Agents denken mit, treffen Entscheidungen und optimieren selbststandig

Was das fur Sie bedeutet

Verstehen Sie diese Unterschiede, hilft Ihnen das bei der Auswahl des richtigen Tools fur Ihre Anforderungen. Sie wissen, was Sie von verschiedenen KI-Systemen erwarten konnen - und was nicht.

Der nachste Schritt

Probieren Sie ein agentisches Tool aus oder folgen Sie einem Tutorial. Erleben Sie den Unterschied selbst. Die Zukunft der Arbeit wird von der Zusammenarbeit zwischen Menschen und intelligenten Agents gepragt sein.

Beginnen Sie heute - die Technologie ist bereit, und die Vorteile sind real. Mit Plattformen wie Orbitype konnen auch Nicht-Techniker von der AI-Agent-Revolution profitieren.

Plattformen und Tools

• Orbitype Platform - Low-Code AI Agent und Workflow Automatisierung

• Orbitype Solutions - Branchenspezifische AI Agent Anwendungen

Technische Konzepte

• ReAct Pattern: Reason + Act Paradigma fur AI Agents

• RAG (Retrieval Augmented Generation): KI-Systeme mit Zugriff auf externe Datenquellen

• Large Language Models: ChatGPT, Claude, Gemini als Basis-Technologien