Ein AI-Agent ist mehr als ein Chatbot. Während ein Chatbot auf einzelne Nachrichten reagiert, kann ein Agent selbstständig planen, Tools nutzen und mehrstufige Aufgaben lösen. 2026 sind AI-Agents der größte Paradigmenwechsel in der AI-Anwendung.
Jeder Agent folgt einem fundamentalen Zyklus:
Perception → Reasoning → Action → Observation → Reasoning → Action → ...
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Der Agent empfängt Eingaben: Nutzernachrichten, System-Events, Tool-Ergebnisse, Sensordaten.
Das LLM analysiert die Situation, zerlegt komplexe Aufgaben in Schritte und entscheidet, welche Aktion als nächstes ausgeführt wird.
Der Agent führt eine konkrete Aktion aus: Tool aufrufen, API anfragen, Datei schreiben, Nachricht senden.
ReAct (Reasoning + Acting) ist das meistgenutzte Agent-Pattern. Der Agent wechselt zwischen Denken und Handeln:
Thought: Ich muss die Verkaufszahlen für Q4 finden.
Action: query_database("SELECT revenue FROM sales WHERE quarter = 'Q4'")
Observation: Revenue Q4: €2.3M
Thought: Jetzt muss ich den Vergleich zu Q3 berechnen.
Action: query_database("SELECT revenue FROM sales WHERE quarter = 'Q3'")
Observation: Revenue Q3: €1.9M
Thought: Q4 ist 21% höher als Q3. Ich kann jetzt antworten.
Answer: Die Verkaufszahlen in Q4 betrugen €2,3M — ein Plus von 21% gegenüber Q3 (€1,9M).
| Typ | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Conversational | Dialog mit Tool-Zugriff | Kunden-Support-Agent |
| Task-oriented | Erledigt definierte Aufgaben | Code-Review-Agent |
| Autonomous | Plant und handelt selbstständig | Research-Agent |
| Multi-modal | Verarbeitet Text, Bild, Audio | Analyse-Agent |
Praxis-Tipp: Starten Sie mit einem einfachen ReAct-Agent mit 2–3 Tools. Komplexität schrittweise erhöhen. Die meisten Agent-Projekte scheitern nicht an zu wenig, sondern an zu viel Autonomie.
Was unterscheidet einen AI-Agent von einem Chatbot?