Ein Chatbot, der Informationen liefert, ist hilfreich.
Aber ein Agent, der aktiv entscheidet, Aufgaben übernimmt und Tools nutzt, ist transformativ.
Der Unterschied zwischen einem Bot und einem Agenten?
Eigeninitiative, Kontextverständnis – und Toolkompetenz.
In diesem Teil klären wir:
- Was LLM-Agenten sind und wie sie funktionieren
- Wie sie sich von einfachen Prompts unterscheiden
- Welche Frameworks und Tools du brauchst
- Und wo die echten Potenziale – und Risiken – liegen
Was ist ein LLM-Agent?
Ein Agent ist ein LLM mit Gedächtnis, Ziel und Werkzeugkasten.
Er agiert nicht auf einen einzigen Prompt – sondern in mehreren Schritten, trifft Entscheidungen und nutzt externe Tools, um Aufgaben zu erfüllen.
📌 Merkmale eines LLM-Agenten:
- Zielorientiert: verfolgt ein klares Ziel
- Kontextsensitiv: kennt Verlauf & Zwischenzustände
- Toolfähig: kann APIs, Datenbanken, Browser etc. nutzen
- Entscheidungsfähig: wählt nächste Aktionen aktiv aus
Beispiel: Unterschied Prompt vs. Agent
| Aktion | Prompt-only-Modell | Agent |
|---|---|---|
| „Finde die günstigsten Zugverbindungen morgen früh.“ | Gibt allgemeine Hinweise oder Beispiele | Nutzt Fahrplan-API, filtert, prüft Uhrzeit, schlägt konkrete Verbindungen vor |
| „Erstelle mir eine Zusammenfassung meiner Meetings + leite wichtige Punkte an mein Team weiter.“ | Nur Textausgabe | Analysiert Protokolle, erstellt Summary, verfasst E-Mail, sendet via SMTP |
Was braucht ein Agent?
Ein Agentensystem besteht aus mehreren Komponenten:
plaintextKopierenZielsetzung
↓
Planung (Welche Schritte sind nötig?)
↓
Toolauswahl (Welche API/Daten brauche ich?)
↓
Ausführung (Tool nutzen, Antwort prüfen)
↓
Speicherung / Übergabe / neuer Schritt
→ Entscheidungslogik kann regelbasiert, probabilistisch oder LLM-gesteuert sein.
Wichtige Frameworks und Tools
| Framework | Besonderheit |
|---|---|
| LangChain | Modular, mächtig, hoher Lernaufwand |
| CrewAI | Multi-Agent, Rollenkonzepte, stabil |
| AutoGen Studio | Visuelle Umgebung für Agenten |
| Haystack Agents | Open-Source, für RAG und QA optimiert |
| DSPy | Agentenlogik als deklarative Pipelines |
→ Für Unternehmensprojekte mit Datenschutzfokus bietet sich oft eine individuelle Architekturberatung an (z. B. via Datista® – mit DSGVO-Fokus und modularen Setups).
Beispiel: Mehrstufiger Agent im Alltag
Use Case: Onboarding-Assistenz für neue Mitarbeitende
Aufgabe:
– Alle Infos bereitstellen
– Tools einrichten
– Willkommens-E-Mail verfassen
– Slack-Kanal beitreten lassen
Agentenlogik:
- Analysiert Position, Abteilung und Standort
- Greift auf HR-Datenbank zu
- Erstellt individuelle Aufgabenliste
- Sendet Willkommens-E-Mail
- Meldet User bei Slack, Jira und Wiki an
- Erstellt Kalender-Termine für Einführungen
→ Vollständig automatisiert, mit menschlichem Review
Risiken & Grenzen von Agentensystemen
| Risiko | Gegenmaßnahme |
|---|---|
| Endlosschleifen | Max. Steps definieren, Watchdog einbauen |
| Fehlentscheidungen | Logging + explizite Reviewpunkte |
| Toolmissbrauch | Toolzugriffe limitieren & validieren |
| Halluzinierte Pläne | Zielvalidierung & Rückfragen zulassen |
| Sicherheitslücken | Sandboxen, Token-Limits, Auditlogs |
Agenten brauchen klare Grenzen und Regeln.
Sie sind keine autonomen Intelligenzen – sie simulieren Handlung.
Wann lohnen sich Agenten wirklich?
| Anwendung | Agenten sinnvoll? |
|---|---|
| Repetitive Aufgaben mit Abhängigkeiten | ✅ Ja |
| Schnittstellenarbeit (APIs, Systeme) | ✅ Ja |
| Strategische Entscheidungshilfe | ⚠️ Nur unterstützend |
| Kreative Aufgaben (Texte, Ideen) | ❌ Prompting reicht meist |
Faustregel: Wenn der Ablauf klar, aber aufwendig ist → Agent.
Wenn viel Interpretation oder Fingerspitzengefühl gefragt ist → Mensch.
Praxiswissen aus der Beratung
Aus unserer Arbeit bei Datista® wissen wir:
Viele Unternehmen starten zu groß – mit zu vielen Rollen, Tools und Eventualitäten.
Besser:
- Einen klaren Agenten bauen
- Evaluieren (Qualität, Fehler, Effizienz)
- Rollout skalieren
→ Dabei helfen strukturierte Templates, Evaluierungsmethoden und angepasste Tool-Setups.
Fazit & Ausblick
Agenten sind die nächste Stufe der LLM-Nutzung – aber sie verlangen Planung, Struktur und Monitoring.
- Agenten sind Werkzeuge, keine Zauberer
- Gute Agenten machen kleine Aufgaben schneller, konsistenter, kontrollierbarer
- Die Infrastruktur entscheidet über Skalierbarkeit und Sicherheit
In Teil 16 gehen wir noch einen Schritt weiter:
Prompt Engineering im Unternehmenskontext – systematisch, wiederverwendbar, robust.
FAQ – Häufige Fragen
Sind Agenten „autonom“?
Nein. Sie simulieren Planung und Entscheidung, folgen aber klaren Regeln und Eingaben.
Kann ein LLM mehrere Agentenrollen gleichzeitig übernehmen?
Ja – aber es ist oft besser, die Rollen zu trennen (z. B. mit CrewAI).
Brauche ich ein großes Modell wie GPT-4 für Agenten?
Nicht unbedingt. Viele Aufgaben funktionieren auch mit Mixtral, Yi oder Claude 3 Sonnet – besonders bei RAG-gestütztem Arbeiten.
Wie beginne ich konkret?
Starte mit einem kleinen Workflow (z. B. Meeting-Analyse → ToDos → Mailentwurf)
→ Dann evaluieren, verbessern, skalieren.
Oder: Beratung einholen, z. B. über Datista® – mit Fokus auf datensouveräne, modulare KI-Systeme.
