Die wichtigsten Begriffe rund um KI-Agenten – verständlich erklärt für Entscheider.
KI-Agent (AI Agent)
Ein autonomes KI-System, das Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aktionen ausführt – ohne ständige menschliche Eingabe. Im Gegensatz zu Chatbots handeln Agenten selbstständig.
AppFunctions
Technologie, die Apps ermöglicht, ihre Funktionen direkt KI-Agenten bereitzustellen. So kann ein Agent eine App bedienen, ohne den Bildschirm zu „sehen".
Autonome Ausführung
Die Fähigkeit eines KI-Agenten, mehrstufige Aufgaben eigenständig abzuschließen – auch wenn der Nutzer nicht aktiv dabei ist. Kerneigenschaft moderner Agenten-Frameworks.
Agentic AI / Agentische KI
KI-Systeme, die nicht nur Fragen beantworten, sondern aktiv Aufgaben erledigen: Web durchsuchen, Code schreiben, E-Mails verschicken, APIs aufrufen – vollständig autonom.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Technik, bei der KI-Agenten zunächst relevante Informationen abrufen und diese dann für präzisere Antworten nutzen. Kombiniert Webrecherche mit Sprachmodellen.
Durable Execution
Die Fähigkeit eines Agenten, langandauernde Aufgaben ausfallsicher auszuführen – auch bei Verbindungsabbrüchen oder Neustarts. Kernfunktion moderner Agenten-Frameworks.
Multi-Agent-System
Mehrere spezialisierte KI-Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Ziele zu erreichen. Jeder Agent hat eine klare Rolle (Recherche, Analyse, Kommunikation, Ausführung).
Sandbox-Computing
KI-Agenten werden in isolierten Umgebungen ausgeführt, um Sicherheitsrisiken zu minimieren. Verhindert, dass ein Fehler im Agenten das gesamte System beeinträchtigt.
Context Window (Kontextfenster)
Die maximale Informationsmenge, die ein KI-Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Moderne Modelle bieten bis zu 1 Million Token Kontext – genug, um ganze Codebases oder Dokumentenarchive auf einmal zu erfassen.