Das Jahr 2024 wurde von KI-Anbietern als das Jahr der agentischen KI proklamiert. OpenAI stellte seinen Agent Mode vor, Anthropic bewirbt Claude als autonomen Assistenten, und zahllose Startups versprechen KI-Agenten, die eigenständig komplexe Geschäftsprozesse abwickeln. Diese Systeme sollen nicht nur auf Anfragen antworten, sondern proaktiv handeln, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne menschliche Intervention lösen.

Die Realität zeigt jedoch ein anderes Bild: Die meisten als "agentisch" beworbenen Systeme sind bestenfalls verbesserte Robotic Process Automation (RPA) mit Large Language Model-Anbindung. Echte Autonomie, wie sie der Begriff Agent suggeriert, bleibt in weiter Ferne. Diese Diskrepanz zwischen Marketingversprechen und technischer Realität verdient eine kritische wissenschaftliche Betrachtung.

Begriffliche Präzision und historische Einordnung

Der Begriff Agent leitet sich vom lateinischen agere ab, was "handeln" oder "treiben" bedeutet. In der Informatik bezeichnet ein Agent seit den 1990er Jahren ein System, das autonom, reaktiv, proaktiv und sozial agiert. Diese Definition, geprägt von Forschern wie Stuart Russell und Peter Norvig, umfasst vier charakteristische Eigenschaften:

Autonomie bedeutet, dass das System ohne direkte menschliche Intervention operiert und eigene Entscheidungen trifft. Reaktivität beschreibt die Fähigkeit, auf Umgebungsveränderungen zu reagieren. Proaktivität geht darüber hinaus und ermöglicht zielgerichtetes, initiatives Verhalten. Soziale Fähigkeiten umfassen die Interaktion mit anderen Agenten oder Menschen durch strukturierte Kommunikation.

Diese wissenschaftliche Definition unterscheidet sich fundamental von dem, was heute als "KI-Agent" vermarktet wird. Die meisten aktuellen Systeme erfüllen allenfalls das Kriterium der Reaktivität - sie reagieren auf Eingaben mit generierten Ausgaben. Echte Autonomie und Proaktivität bleiben jedoch aus, da die Systeme auf explizite Prompts und vordefinierte Tool-Ketten angewiesen sind.

Die Verwirrung entsteht teilweise durch die Vermischung verschiedener Konzepte. Robotic Process Automation automatisiert regelbasierte, repetitive Aufgaben durch vordefinierte Skripte. Workflow-Engines orchestrieren komplexe Geschäftsprozesse nach festgelegten Regeln. Large Language Models können natürlichsprachliche Eingaben verarbeiten und kontextuelle Antworten generieren. Die Kombination dieser Technologien schafft noch keinen echten Agenten - sie bleibt eine hochentwickelte Form der Prozessautomatisierung.

Technische Voraussetzungen echter Agenten

Authentische agentische Systeme erfordern Fähigkeiten, die über die aktuellen Möglichkeiten von Large Language Models hinausgehen. Das zentrale Element ist komplexes Reasoning - die Fähigkeit, mehrstufige logische Schlussfolgerungen zu ziehen, Kausalitäten zu verstehen und langfristige Pläne zu entwickeln.

Chain-of-Thought Prompting und Tree-of-Thoughts Ansätze zeigen erste Fortschritte in dieser Richtung, bleiben aber auf die Textgenerierung beschränkt. OpenAIs o1-Modelle implementieren explizite Reasoning-Phasen, in denen das System interne Monologe führt, bevor es eine Antwort generiert. Diese Ansätze demonstrieren verbessertes logisches Denken bei mathematischen und wissenschaftlichen Problemen, scheitern jedoch bei komplexeren, mehrdeutigen Situationen aus der realen Welt.

Tool-Use und Function-Calling ermöglichen es Sprachmodellen, externe APIs und Werkzeuge zu verwenden. Systeme wie Model Context Protocol (MCP) von Anthropic oder OpenAIs Actions schaffen standardisierte Schnittstellen für die Integration verschiedener Services. Diese Funktionen erweitern die Handlungsmöglichkeiten von LLMs erheblich, bleiben aber reaktiv - das System kann nur die Tools verwenden, die ihm explizit zur Verfügung gestellt werden.

Die Herausforderung liegt in der intentionalen Handlungsplanung. Echte Agenten müssen selbstständig entscheiden, welche Schritte zur Erreichung eines Ziels erforderlich sind, unvorhergesehene Situationen bewältigen und ihre Strategien dynamisch anpassen. Aktuelle LLMs können zwar Aktionspläne generieren, aber diese folgen statistischen Mustern aus den Trainingsdaten rather than echter kausaler Planung.

Ein weiteres fundamentales Problem ist die Statelessness von Large Language Models. Agenten müssen über mehrere Interaktionen hinweg konsistente mentale Modelle ihrer Umgebung pflegen, aus Fehlern lernen und ihre Wissensbasis kontinuierlich aktualisieren. LLMs haben jedoch kein persistent memory außerhalb ihrer Kontextfenster. Retrieval-Augmented Generation und externe Speichersysteme bieten Workarounds, aber keine echte Lösung für kontinuierliches Lernen und Adaption.

Die Realität heutiger "Agenten"

Eine kritische Analyse der aktuell verfügbaren "KI-Agenten" offenbart die Diskrepanz zwischen Marketingversprechen und technischer Realität. OpenAIs Agent Mode für ChatGPT, der als autonomer Assistent beworben wird, scheitert regelmäßig an grundlegenden Aufgaben.

Praxisbeispiele zeigen die Grenzen deutlich auf: Bei der Aufgabe, aktuelle Nachrichten zu einem spezifischen Thema zu recherchieren, liefert der Agent häufig veraltete Informationen - manchmal Monate oder Jahre alt. Ein Kaufberatungsauftrag für Notebooks endete mit Empfehlungen, die das vorgegebene Budget um mehr als 50% überschritten, und technischen Spezifikationen, die nicht den verlinkten Produkten entsprachen. Ein simpler Preisvergleich für ein iPhone übersah günstigere Angebote, die durch eine kurze manuelle Recherche binnen Sekunden zu finden waren.

Diese Probleme sind nicht auf OpenAI beschränkt. Ähnliche Schwächen zeigen sich bei Konkurrenzprodukten wie Anthropics Claude oder Open-Source-Alternativen wie AutoGPT. Die Systeme können komplexe Aufgaben in Teilschritte zerlegen und entsprechende Tools aufrufen, aber die Ausführung ist unzuverlässig, die Ergebnisse oft fehlerhaft und die Arbeitsweise intransparent.

Gartners Analyse von 1.000 KI-Agent-Produkten ergab, dass nur 130 mehr als "heiße Luft" vorweisen konnten. Diese ernüchternde Bilanz spiegelt die Realität einer Branche wider, in der Marketingversprechen die technischen Möglichkeiten bei weitem übertreffen. Die meisten Produkte kombinieren existierende RPA-Tools mit LLM-APIs und verkaufen diese Kombination als revolutionäre agentische KI.

Die Autonomiestufen, die als Analogie zum autonomen Fahren verwendet werden, verdeutlichen den aktuellen Stand: Während Anbieter vollautomatisierte Systeme (Stufe 4) versprechen, bewegen sich die tatsächlichen Fähigkeiten zwischen teilautomatisiert (Stufe 2) und hochautomatisiert (Stufe 3). Nutzer müssen die Systeme kontinuierlich überwachen und bei kritischen Entscheidungen eingreifen - genau das Gegenteil von echter Autonomie.

Fundamentale Probleme agentischer Systeme

Die Schwächen heutiger "KI-Agenten" resultieren größtenteils aus den inhärenten Limitierungen der zugrunde liegenden Large Language Models. Halluzinationen - die Generierung plausibel klingender, aber faktisch falscher Informationen - sind bei LLMs ein bekanntes Phänomen. In agentischen Systemen werden diese Halluzinationen jedoch zu Handlungsanweisungen, die reale Konsequenzen haben können.

Das Problem verschärft sich durch die probabilistische Natur der Textgenerierung. LLMs optimieren auf Plausibilität, nicht auf Wahrheit. Ein Agent, der eine E-Mail an den Vorstand senden soll, könnte durchaus eine überzeugend formulierte Nachricht mit erfundenen Zahlen und Fakten erstellen. Die Ununterscheidbarkeit zwischen korrekten und halluzinierten Inhalten macht eine zuverlässige Qualitätskontrolle nahezu unmöglich.

Kontextlimitierungen verstärken diese Probleme. Auch die größten verfügbaren Kontextfenster (2 Millionen Token bei Gemini) reichen nicht aus, um komplexe, langfristige Projekte vollständig zu erfassen. Agenten müssen daher mit fragmentierten Informationen arbeiten, was zu inkonsistenten Entscheidungen und vergessenen Zwischenschritten führt. Catastrophic Forgetting - das Überschreiben wichtiger Informationen durch neuere Kontextinhalte - ist bei längeren Aufgaben ein systematisches Problem.

Die fehlende Determinismus agentischer LLMs macht eine verlässliche Leistungsvorhersage unmöglich. Identische Eingaben können zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führen, was den Einsatz in kritischen Geschäftsprozessen ausschließt. Temperature-Sampling und andere Zufallskomponenten der Generierung verstärken diese Unberechenbarkeit zusätzlich.

Sicherheitsrisiken entstehen durch die Kombination aus Unberechenbarkeit und Handlungsmacht. Agenten mit Zugriff auf E-Mail-Systeme, Datenbanken oder Finanztransaktionen können erheblichen Schaden anrichten. Sam Altman, CEO von OpenAI, warnt explizit vor böswilligen Akteuren, die KI-Agenten dazu verleiten könnten, "private Informationen preiszugeben, die sie nicht preisgeben sollten, und Aktionen auszuführen, die sie nicht ausführen sollten." Die Tatsache, dass diese Warnung so ungewöhnlich offen ausgesprochen wurde, verdeutlicht die Ernsthaftigkeit der Sicherheitsbedenken.

Intransparenz der Entscheidungsprozesse macht eine ordnungsgemäße Auditierung unmöglich. Anders als bei regelbasierten Systemen können die Entscheidungswege von LLM-basierten Agenten nicht eindeutig nachvollzogen werden. Internal logs sind oft lückenhaft oder unvollständig, was klassisches Debugging unmöglich macht. Für regulierte Industriezweige oder sicherheitskritische Anwendungen ist diese Black-Box-Natur inakzeptabel.

Die verzögerte agentische Revolution

Die Diskrepanz zwischen agentischen Versprechungen und technischer Realität hat strukturelle Ursachen, die eine baldige Lösung unwahrscheinlich machen. Reasoning-Fähigkeiten, die Grundvoraussetzung echter Agenten, erfordern qualitativ andere Architekturen als die aktuellen autoregressive Language Models. Diese generieren Token für Token basierend auf statistischen Mustern, ohne echtes Verständnis kausaler Zusammenhänge.

Neuere Ansätze wie System-2-Denken in OpenAIs o1-Modellen zeigen Fortschritte, bleiben aber auf spezifische Domänen beschränkt. Die Verallgemeinerung auf beliebige reale Probleme erfordert wahrscheinlich fundamentale Durchbrüche in der KI-Forschung, die sich nicht durch reine Skalierung erreichen lassen.

Weltmodelle - interne Repräsentationen der Umgebung, die Vorhersagen und Planungen ermöglichen - sind eine weitere Voraussetzung agentischer Systeme. Aktuelle LLMs haben nur rudimentäre, implizite Weltmodelle, die aus den Trainingstext abgeleitet sind. Für komplexe, dynamische Umgebungen reichen diese nicht aus. Die Entwicklung expliziter, aktualisierbarer Weltmodelle ist ein aktives Forschungsgebiet, aber noch weit von praktischer Anwendbarkeit entfernt.

Wirtschaftliche Realitäten bremsen ebenfalls die Entwicklung echter Agenten. Die Kosten für das Training und den Betrieb großer Modelle sind erheblich, und die ROI-Berechnungen für agentische Systeme bleiben spekulativ. Solange die Systeme unzuverlässig sind, können Unternehmen keine sinnvollen Business Cases entwickeln. Meta und Microsoft verzeichnen zwar Wachstum in ihren KI-Segmenten, schlüsseln jedoch nicht auf, welcher Anteil auf agentische Funktionen entfällt - ein Indiz dafür, dass die wirtschaftlichen Auswirkungen noch begrenzt sind.

Regulatorische Unsicherheiten verstärken die Zurückhaltung bei der Implementierung agentischer Systeme. Die EU AI Act und ähnliche Regulierungen behandeln autonome KI-Systeme als Hochrisikoanwendungen mit entsprechenden Compliance-Anforderungen. Die rechtliche Verantwortung für Entscheidungen agentischer Systeme ist ungeklärt, was für viele Unternehmen ein unkalkulierbares Risiko darstellt.

Realistische Perspektiven und Anwendungsszenarien

Trotz der aktuellen Limitierungen sind nicht alle agentischen Ansätze zum Scheitern verurteilt. Domänenspezifische Agenten mit eng begrenzten Aufgabenbereichen zeigen vielversprechende Ergebnisse. Systeme für Code-Generierung wie GitHub Copilot oder wissenschaftliche Literaturrecherche arbeiten innerhalb ihrer spezialisierten Bereiche bereits brauchbar, wenn auch nicht perfekt.

Hybrid-Ansätze, die menschliche Oversight mit KI-Automatisierung kombinieren, bieten einen pragmatischen Mittelweg. Anstatt vollständiger Autonomie können Agenten als intelligente Assistenten fungieren, die Empfehlungen geben und Routineaufgaben automatisieren, während Menschen die finalen Entscheidungen treffen und kritische Schritte überwachen.

Simulation und Testing werden entscheidende Rollen bei der Entwicklung zuverlässigerer agentischer Systeme spielen. Microsofts TinyTroupe-Projekt zeigt, wie KI-Agenten in kontrollierten Umgebungen getestet werden können, bevor sie in reale Szenarien eingesetzt werden. Solche Simulationsansätze könnten helfen, die Unberechenbarkeit agentischer Systeme zu reduzieren.

Die schrittweise Entwicklung echter agentischer Fähigkeiten wird wahrscheinlich Jahre oder Jahrzehnte dauern. Fortschritte in multimodaler KI, kontinuierlichem Lernen und kausaler Modellierung sind notwendige, aber nicht hinreichende Voraussetzungen. Die Integration dieser Technologien zu funktionsfähigen, sicheren und verlässlichen Agenten bleibt eine der größten Herausforderungen der KI-Forschung.

Schlussfolgerungen

Die aktuelle Welle agentischer KI-Systeme zeigt das klassische Muster technologischer Hypes: übertriebene Versprechungen, gefolgt von ernüchternden Realitätschecks. Die meisten als "Agenten" beworbenen Systeme sind bestenfalls fortgeschrittene Automatisierungstools mit natürlichsprachlicher Benutzeroberfläche.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass agentische KI grundsätzlich unmöglich ist. Die fundamentalen Herausforderungen - von Reasoning über Weltmodelle bis zu Sicherheit und Kontrollierbarkeit - sind erkannt und werden aktiv erforscht. Die nächsten Jahre werden zeigen, ob und wann diese Probleme gelöst werden können.

Bis dahin sollten Entscheidungsträger agentische Versprechungen kritisch hinterfragen und sich auf bewährte Automatisierungstechnologien konzentrieren. Die Revolution der echten KI-Agenten kommt möglicherweise - aber sie lässt noch auf sich warten. Die aktuellen Systeme sind faszinierende Experimente in der Entwicklung künstlicher Intelligenz, aber noch keine verlässlichen Werkzeuge für geschäftskritische Anwendungen.

Die Diskrepanz zwischen agentischen Versprechen und technischer Realität erinnert an frühere KI-Winter - Perioden übertriebener Erwartungen, gefolgt von Ernüchterung und reduzierter Finanzierung. Um einen solchen Winter zu vermeiden, ist ehrliche Kommunikation über die aktuellen Grenzen und realistischen Zeitschienen für Durchbrüche unerlässlich. Die Zukunft agentischer KI liegt nicht in der Übertreibung aktueller Fähigkeiten, sondern in der geduldigen Lösung fundamentaler technischer Probleme.