Begriff
KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein System, das ein Sprachmodell mit Werkzeugen kombiniert und mehrschrittig auf ein Ziel hinarbeitet — typischerweise in einer Schleife aus Beobachten, Planen und Handeln.
KI-Agent — ausführlicher erklärt
Ein KI-Agent kombiniert ein Sprachmodell mit Werkzeugen und arbeitet mehrschrittig auf ein Ziel hin. Im Kern läuft eine Schleife aus Beobachten, Planen und Handeln: Das Modell bekommt eine Aufgabe, ruft Werkzeuge auf (etwa Dateioperationen, Suche, Shell-Befehle), wertet die Ergebnisse aus und plant den nächsten Schritt — bis eine Stop-Bedingung greift. Bestandteile sind also LLM, Tool-Aufrufe, Kontext-Management und ein klarer Abbruch-Kriterium.
Beispiel / Praxisbezug
Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor Composer oder Aider arbeiten nach genau diesem Muster: Datei lesen, Änderung planen, Edit ausführen, Tests starten, Ergebnis lesen, gegebenenfalls korrigieren. Auch autonome Browser-Agenten gehören dazu — sie navigieren Webseiten, klicken Elemente, extrahieren Daten und entscheiden selbst, wann das Ziel erreicht ist.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
Ein einzelner Tool-Call eines LLMs macht noch keinen Agenten — entscheidend ist die Schleife mit mehreren Schritten und eigener Kontrolle über die Stop-Bedingung. Klassische Workflows mit fest verdrahteten Schritten (etwa „RAG-Pipeline”) sind ebenfalls keine Agenten, weil das Modell die Reihenfolge nicht selbst bestimmt.
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GlossarEnsemble / Multi-Modell-Orchestrierung
Ensemble bezeichnet das Kombinieren mehrerer bewusst variierter LLM-Läufe oder Modelle, deren Funde sich ergänzen. Multi-Modell-Orchestrierung steuert diese Läufe über Orchestratoren mit Sub-Agenten, sodass die Vereinigung der Ergebnisse größer ist als jeder Einzellauf.
LexikonFunction Calling / Tool Use
Wie ein LLM Werkzeuge aufruft: Tool-Definition als Schema, Modell wählt Funktion und Argumente, Ergebnis zurück ins Gespräch — der Grundbaustein jedes Agenten.