Call Screening in iOS 26 zeigt, wie Technologie die Kommunikation verbessert, indem sie erste Kontaktaufnahmen automatisiert und Informationen strukturiert. Der Unterschied zwischen KI-Assistenten und KI-Agenten wird klar: Assistenten reagieren reaktiv, während Agenten proaktiv handeln und komplexe Aufgaben über mehrere Schritte verfolgen. Die Entwicklung von Agenten erfordert klare Ziele, Gedächtnis und die Fähigkeit zur Planung, um effektiv zu sein. Zukünftige Agenten sollen nicht nur Informationen generieren, sondern auch Entscheidungen nachvollziehbar treffen und qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern. Ein Evaluationsrahmen ist entscheidend, um die Qualität und Effektivität von Agenten zu messen.

Abschnitt 1 – Einstieg: Call Screening als Vorstufe agentischer Kommunikation

Ich mag Einstiege, die am Alltag entlangführen. Da, wo Technologie unaufgeregt etwas übernimmt, das vorher an uns hing. Apples neues Call Screening in iOS 26 ist genau so ein Moment: noch kein vollwertiger KI‑Agent, aber deutlich mehr als eine passive Assistenz.

Seit meiner ersten Eingabe in ein Large Language Model vor fast drei Jahren präsentiere ich immer wieder mein Anliegen, dass die eigenen Kommunikationsfähigkeiten im Umgang mit Large Language Models große Bedeutung bekommen werden. Kreativität, Flexibilität und ein gesundes Maß an Neugier im Hinblick auf die eigenen Kommunikationsfähigkeiten werden noch einmal wichtig.

Ein gutes Beispiel ist das Apple Call Screening, weil der unbekannte Anrufer – zum Beispiel der Vertriebler – jetzt sieben, acht Worte hat, die er anwenden kann, damit der angerufene potenzielle Interessent Lust hat, das Gespräch entgegenzunehmen. Ich erwarte noch viel mehr von ganz unterschiedlich aufgebauten, KI‑gestützten,„Anruf‑Entgegennehmern“. Die Fähigkeit, die Technik zu verstehen und die Kommunikationsfähigkeiten darauf auszurichten, nimmt in 2025 und 2026 noch einmal einen schönen Schwung auf.

Bei Anrufen von unbekannten Nummern übernimmt das iPhone den ersten Schritt der Kontaktaufnahme, fragt nach Namen und Anliegen und bereitet die Information für dich auf. Die eingehenden Daten werden in Text überführt und verdichtet – du siehst in wenigen Zeilen, worum es geht, bevor du entscheidest, ob du übernehmen möchtest. Das Prinzip ist schlicht, die Wirkung klar: Routinen werden vorstrukturiert, du gewinnst Kontext und Zeit. Ein kurzer Überblick zum Funktionsprinzip findest du hier: Apfelnews: Neue iOS‑Funktion soll Spam‑Anrufe verhindern.

Vom Klingeln zum Handeln

Ein System stellt die richtige erste Frage, bereitet Antworten auf, und du entscheidest mit mehr Klarheit.

Ich führe das als Einstieg an, weil sich hier – im Kleinen – typische Muster zeigen, die agentische Systeme in Unternehmen groß machen werden. Auch wenn Call Screening formal noch kein autonomer Agent ist, zeigt es bereits die Grundzüge:

Wahrnehmen: Eine Software übernimmt die erste Kontaktaufnahme und fängt Informationen ab.

Verstehen und Strukturieren: Freie Eingaben werden in Text überführt und knapp zusammengefasst.

Entlasten: Du musst nicht mehr „ins Leere“ abheben, sondern triffst auf einen bereits geordneten Gesprächsanlass.

Vorbereiten: Entscheidung und nächste Handlung werden leichter, weil Kontext vorliegt.

Proaktivität (begrenzter Grad): Das System handelt, bevor du aktiv wirst.

Wenn du Führungskraft bist – oder im Vertrieb, Kundendienst, Kommunikation arbeitest – erkennst du das Muster sofort: Es ist die Vorstufe zu unternehmensinternen Agenten, die eingehende Signale aus Telefonie, E‑Mail, Chat, Formularen oder CRM‑Events aufnehmen, vorsortieren und für dich in sinnvolle Gesprächsanlässe verwandeln. Und wenn du derjenige oder diejenige bist, die in Richtung anderer kommuniziert – mit Kunden, Kollegen, Mitarbeitenden – die selbst über solche Agenten verfügen, dann wird dein Kommunikationssystem noch einmal ganz besonders herausgefordert.

Ich sehe das in zwei Richtungen wachsen:

In der externen Kommunikation: Agenten übernehmen die „erste Meile“ – von der Lead‑Qualifizierung bis zur Vorrecherche, inklusive kurzer Zusammenfassung für die nächste sinnvolle Antwort.

In der internen Kommunikation: Agenten entlasten bei Routinen, strukturieren Status‑Updates, bereiten Entscheidungen vor und halten Gesprächsfäden zusammen.

Wir betreten eine Arbeitswelt, in der die erste Interaktion häufiger von Software gestaltet wird – und zwar nicht als Barriere, sondern als Kontextservice. Deine Rolle verschiebt sich ein Stück nach hinten: weg von der reinen Annahme, hin zur klaren Entscheidung und der passenden Intervention. An dieser Stelle bemühe ich mich zunächst, die Technik zu beschreiben und zu erklären.

Soziale, kulturelle und arbeitsphilosophische Debatten führe ich in diesem Zusammenhang sehr gern – und habe dazu selbstverständlich eine eigene Haltung. Ich freue mich auf den Austausch dazu, hier im Artikel bleibt der Fokus zunächst auf dem Funktionsprinzip. Im nächsten Abschnitt klären wir präzise, was einen KI‑Agenten vom Assistenten unterscheidet – mit klaren Begriffen, Beispielen aus der Praxis und einem Blick auf die kommunikativen Schnittstellen, die für dich den Unterschied machen.

Ich schreibe diesen Artikel aus der Praxisperspektive: mit Abstand, aber handfest dort, wo es zählt. Wir gehen jetzt Schritt für Schritt weiter – präzise klären, was ein KI‑Agent ist, wie er aufgebaut ist, worauf zu achten ist, und warum viele „fertige“ Agenten dem Versprechen noch nicht genügen. Call Screening ist dafür ein guter Auftakt: Es zeigt, wie agentische Prinzipien im Kleinen beginnen – und wie sie sehr bald im Großen Wirkung entfalten.

Abschnitt 2 – Assistent ≠ Agent: Abgrenzung und klare Begriffe

Ich arbeite gern mit klaren Begriffen. Sie geben uns eine gemeinsame Basis – besonders dort, wo Marketingbegriffe schneller wachsen als die Praxis. In diesem Abschnitt trenne ich sauber: Was ein KI‑Assistent ist, was ein KI‑Agent ist, und warum die Unterscheidung für deine Kommunikation entscheidend wird.

Präzise Definitionen

Ein KI‑Assistent ist reaktiv: Er antwortet auf deine Eingaben, strukturiert Informationen, hilft beim Schreiben oder Recherchieren – in der Regel innerhalb einer einzelnen Aufgabe und eines kurzen Zeithorizonts.

Ein KI‑Agent ist proaktiv: Er verfolgt Ziele über mehrere Schritte, plant, nutzt Tools, erinnert sich an relevanten Kontext und handelt eigenständig innerhalb klar gesetzter Grenzen und Berechtigungen.

Diese Trennung ist kein Formalismus, sondern eine Arbeitslogik. Sie entscheidet darüber, ob du ein System „bedienst“ – oder mit einem „Teammitglied“ zusammenarbeitest.

Die wesentlichen Unterschiede

Autonomiegrad

  • Assistent: Wartet auf eine klare Anfrage und handelt nicht aus sich heraus. Ein Beispiel ist ein Custom‑Made GPT in ChatGPT: Es antwortet in einem festgelegten Rahmen, wird aber erst aktiv, wenn du es ansprichst.
  • Agent: Kann aus vorgegebenen Zielen heraus selbst Schritte initiieren – innerhalb definierter Regeln und Berechtigungen. Er startet etwa eigenständig eine Recherche oder einen Status‑Check, wenn ein Ereignis eintritt.Zeit und Schrittlogik
  • Assistent: Arbeitet typischerweise in einer Einzelinteraktion oder einem kurzen Dialog und liefert das Ergebnis direkt zurück.
  • Agent: Verfolgt Mehrschritt‑Abläufe mit „Plan → Act → Reflect“, erzeugt Zwischenergebnisse, prüft sie und justiert nach. Das macht Prozesse reproduzierbar und belastbar.Tool‑Use und Zugriff
  • Assistent: Nutzt eher begrenzte Hilfsfunktionen (z. B. Textgenerierung, Code‑Skizzen), meist ohne direkte Systemzugriffe.
  • Agent: Orchestriert Tools und Apps, greift berechtigungsgesteuert auf Daten und Interfaces zu (z. B. CRM, Kalender, Browser), dokumentiert Aktionen und Ergebnisse.Gedächtnis (Memory)
  • Assistent: Verfügt meist nur über Sitzungs‑ oder Kurzzeitkontext; nach einer Weile geht der Faden verloren.
  • Agent: Hält einen persistenten, kuratierten Arbeitsspeicher mit Protokollen und Abruflogik vor. Entscheidungen und Bezüge bleiben nachvollziehbar.Zielorientierung und Erfolgskriterien
  • Assistent: Qualität bemisst sich am Output je Eingabe – war die Antwort nützlich und korrekt?
  • Agent: Qualität bemisst sich an der Zielerreichung je Prozess – inklusive Zeit, Risiko, Compliance und Wiederholbarkeit. Er wird daran gemessen, ob das Ziel im Rahmen erreicht wurde.

Die kommunikative Schnittstelle: Wo Sprache zum System wird

Betrachten wir Agenten zuerst als Kommunikationspartner – mit einer Maschinenschnittstelle, die du gestaltest. Vier Bausteine sind zentral:

Rolle & Identität Wer ist der Agent für dich?

Beispiel: „Du bist ein Recherche‑Agent, der für mich Quellen prüft, Zitate verifiziert und Ergebnisse knapp zusammenfasst.“

Ziele & Grenzen Was soll er erreichen, was darf er nicht?

Beispiel: „Ziel: 3 belastbare Quellen pro Frage. Grenze: Keine personenbezogenen Daten, keine Bezahl‑APIs (Application Programming Interface). Eine Bezahl‑API ist eine Schnittstelle zu einem Dienst, der nur gegen Entgelt genutzt werden darf (z. B. pro Anfrage oder als Abo) und daher besondere Freigaben und Kostenkontrolle erfordert.

Kontext & Wissen Welche Wissensbasis ist maschinenlesbar verfügbar?

Beispiel: Leitfäden, FAQs, Produktdaten, Stilregeln – strukturiert und abrufbar. Ebenso wichtig: Welche Quellen dürfen nicht verwendet werden (z. B. Wikipedia oder frei editierbare Plattformen), wenn deine Richtlinien Verlässlichkeit, Lizenzklarheit oder Markenstimmigkeit verlangen.

Regeln & Fallbacks Wie wird mit Unklarheit, Fehlern, Lücken umgegangen?

Beispiel: „Wenn eine Quelle unklar ist, stelle Rückfragen; bei Tool‑Fehlern beende sicher und protokolliere.“ Eine besondere Herausforderung kann in wissenschaftlichen Kontexten die Unterscheidung zwischen peer‑reviewten Veröffentlichungen und wissenschaftlichen Veröffentlichungen ohne Peer Review sein – je nach Anforderungslage kann das entscheidend für die Quellenwahl und die Bewertung der Evidenz sein.

Sprache ist hier kein Dekor, sondern Betriebssystem: Mit klaren Instructions und sauberem Kontext wird aus dem Modell ein System – und aus dem System ein Agent.

Moderne KI‑Agenten unterscheiden sich von klassischen Software‑Assistenten vor allem durch ihren Umgang mit Informationen und ihr planvolles Handeln. Aus meiner Erfahrung mit KI‑Agenten wird deutlich: Sobald ein Agent “Gedächtnis” besitzt, verschiebt sich seine Handlungskompetenz auf ein ganz neues Niveau. Anders als klassische Assistenten, die lediglich aktuelle Aufgaben im Moment abarbeiten, speichert ein Agent frühere Kontexte, Gesprächsverläufe und wichtige Details – und kann sie für dich bei späteren Herausforderungen gezielt wieder abrufen. Du profitierst davon, weil die KI Zusammenhänge erkennt und sich stetig weiterentwickelt: Sie merkt sich, was dich interessiert oder was einmal schiefgelaufen ist, und geht in Zukunft bewusster darauf ein. Die Fähigkeit, Informationen zu behalten und bei der Planung zu berücksichtigen, ist im Prinzip wie ein digitales Langzeitgedächtnis – je besser es verwaltet wird, desto hilfreicher und individueller wird die Unterstützung im Alltag wie im Unternehmen.

Ein weiteres Schlüsselprinzip ist die Fähigkeit zur Planung. Moderne Agenten beschränken sich eben nicht nur aufs Reagieren – sie agieren und denken voraus. Das bedeutet: Ein Agent setzt sich Zwischenziele, wählt passende Werkzeuge und stimmt seine einzelnen Schritte sinnvoll aufeinander ab, damit dein Auftrag wirklich effizient ausgeführt wird. Im Unterschied zu konventionellen Assistenten folgt die KI hier einer klaren Strategie, prüft Alternativen und passt ihre Route dynamisch an, falls sich Rahmenbedingungen ändern. Du erkennst das, wenn Routineaufgaben plötzlich wie von selbst laufen – und du Zeit für die wirklich wichtigen Entscheidungen gewinnst. Diese intelligenten Planungs‑ und Koordinationsfähigkeiten sind es, die KI‑Agenten in der Kommunikation und Zusammenarbeit zu echten Partnern machen können. Sie werden unser Arbeitsleben an vielen Stellen neu gestalten.

Typische Fehlannahmen – kurz geklärt

„Ein langer Prompt macht jeden Assistenten zum Agenten.“

  • Nein. Ohne Ziele, Memory, Tool‑Orchestrierung und Regeln bleibt es eine eloquente Einmal‑Interaktion.

„Agenten sind nur für Tech‑Teams relevant.“

  • Nein. In Vertrieb, Service, Kommunikation ist die „erste Meile“ (Signale aufnehmen, vorsortieren, zusammenfassen) prädestiniert für Agenten – siehe unser Einstieg mit Call Screening.

„Agenten ersetzen Kommunikation.“

  • Nein. Agenten strukturieren Vorarbeit. Die Qualität deiner Interventionen (Frage, Rahmen, Entscheidung) bleibt ausschlaggebend.

Wann setze ich was ein?

Assistent, wenn

  • du eine klar umrissene Aufgabe einmalig lösen willst,
  • du schnellen Text‑ oder Struktur‑Support brauchst,
  • die Aufgabe keine externen Tools/Berechtigungen erfordert.Agent, wenn
  • du Ziele über mehrere Schritte verfolgst,
  • Tools/Apps/Datenschnittstellen orchestriert werden müssen,
  • du Qualität und Sicherheit über Protokolle/Regeln absichern willst,
  • Ergebnisse reproduzierbar und messbar sein sollen.

Als Führungskraft oder Verantwortliche in Vertrieb/Kommunikation macht es einen Unterschied, ob du „Antworten generierst“ – oder „Prozesse betreiben“ lässt. Das ist die Trennlinie.

Agenten‑Stack in Kürze (kommunikativ gedacht)

Wahrnehmen Signale erfassen (E‑Mail, Chat, CRM‑Events, Telefonie).

Reasoning (LLM‑Kern) Verstehen, strukturieren, formulieren.

Planung/Metakognition Schritte ableiten, Zwischenergebnisse prüfen, nachjustieren.

Memory/Protokoll Kontext und Entscheidungen nachvollziehbar halten.

Tool‑Orchestrierung Berechtigte Aktionen in Systemen ausführen.

Governance & Sicherheit Richtlinien, Rollen, Zugriff, Logging.

Hier kommt der Werbeblock: Wenn du diese Ebenen sprachlich und organisatorisch sauber definieren willst, dann bist du bei uns, bei Sonaris, natürlich richtig. Und für eine nüchterne, praxisnahe Einführung in solche Team‑Setups lohnt es sich mit uns zu sprechen.

Warum die Abgrenzung jetzt wichtig ist

Qualität Du misst nicht mehr nur den Textoutput, sondern den Prozess‑Erfolg.

Skalierung Assistenten skalieren Antworten; Agenten skalieren Handlungen.

Verantwortung Mit Autonomie steigt die Notwendigkeit für Regeln, Protokolle und klare Grenzen.

Kommunikationshandwerk Sprache richtet Systeme aus – in 2025 gewinnt das nochmals an Bedeutung.

Ich arbeite im Alltag so: erst die Aufgabe und Ziele, dann Rolle/Regeln, dann Wissen/Tools, dann iteratives Testen. Klein anfangen, sauber beobachten, früh nachjustieren. Wenn du dich daran hältst, unterscheidest du verlässlich zwischen Assistenz und Agentik.

Ein Blick nach vorn

Im nächsten Abschnitt zeige ich dir, warum aktuelle Forschung genau diese Agentenlogik befeuert – und was der „Deepseek‑Moment“ für deine Praxis bedeutet. Wir schauen uns Planer/Schreiber‑Duo‑Ansätze, agentisches Vortraining und Datensynthese an – und ordnen das mit Blick auf Kommunikation und Alltagstauglichkeit ein. Für einen ersten Eindruck lohnt der Überblick: FAZ PRO – KI‑Papers: Der Deepseek‑Moment für Agenten.

Abschnitt 3 – Der Deepseek‑Moment: Forschung, die Praxis verändert

Neben praktischen Anwendungen und meiner eigenen Arbeit mit KI‑gestützten Oberflächen recherchiere und analysiere ich fortlaufend aktuelle Forschung – mit dem Ziel, sie dir verständlich aufzubereiten. Der „Deepseek‑Moment“ steht für Forschung, die den Entwicklungsstand von Agentensystemen nachvollziehbar voranbringt. In diesem Abschnitt ordne ich die zentralen Bausteine ein, übersetze die Fachbegriffe und zeige, wo du konkret ansetzen kannst.

2025 ist das Jahr der Agenten, 2026 das Jahr ihrer Auswirkungen. Entscheidend ist: Welche Prinzipien setzt du jetzt um – und wie sauber?

WebWeaver: Planung und Schreiben als Duo

Was ich in den letzten Monaten immer wieder erlebe, ist, dass auf unterschiedlichen Oberflächen sogenannte Agenten‑ oder auch Assistentenangebote erscheinen. Es sind vorkonfigurierte Möglichkeiten, technische Helfer, die suggerieren, bereits fertige Werkzeuge zu sein. In manchen Fällen stimmt das, in vielen Fällen nicht. Am nachfolgenden Beispiel möchte ich deshalb genauer zeigen, was in einem Agenten eigentlich passiert – und was jeder wissen sollte, um sich mit dieser Technologie gezielter beschäftigen zu können.

Das Besondere an WebWeaver

Im Unterschied zu vielen generischen Agentenmodellen liegt hier der Fokus auf Training und Rollenverteilung. Agents, wie ich sie bisher kenne, lassen ein einzelnes System schreiben. WebWeaver setzt dagegen auf zwei spezialisierte Akteure: Ein Planer, der eine lebendige Gliederung entwickelt, Belege zusammenträgt und die Struktur fortlaufend anpasst, sowie ein Schreiber, der diese Belege in präzise formulierte Abschnitte mit sauberer Quellenangabe überführt. Damit zeigt sich, wie Agentenfähigkeiten nicht nur konfiguriert, sondern systematisch trainiert und in einem Prozess verzahnt werden können.

Praktische Relevanz

Texte entstehen erst dann, wenn ausreichend Evidenz gesammelt wurde. Und tauchen während des Schreibens neue Lücken oder Erkenntnisse auf, wird die Planung sofort flexibel darauf angepasst. Damit sind Planung und Evidenz konsequent mit dem Schreibprozess verflochten – eine Herangehensweise, die klassische KI‑Lösungen bisher oft vermissen lassen. Gerade für Handbücher, Wissensmanagement oder wissenschaftliche Arbeiten zeigt sich der Nutzen: Überall dort, wo Quellensicherheit entscheidend ist, verhindert dieser Ansatz halbherzige Recherchen und unsaubere Passagen. Im Alltag muss ich heute oft Prompts formulieren wie: „Woher weißt du, wie du diese Antwort generiert hast? Zeige mir präzise die Quelle.“ Mit WebWeaver lässt sich diese Nachfrage vermeiden, weil Quellen und Belege fester Bestandteil des Arbeitsprozesses sind – und die Quellsicherheit dauerhaft hoch bleibt.

Leistungsdaten und Bewertung

Zahlen wie die oft zitierte Zitiergenauigkeit von über 90 % (in Projektreports des Tongyi Lab wird konkret 93,37 % genannt) zeigen, wie viel zuverlässiger solche Systeme im Vergleich zu herkömmlichen Methoden arbeiten. Allerdings: Bisher stammen diese Zahlen aus Forschungsberichten und technischen Preprints, eine unabhängige Verifizierung im Peer‑Review‑Verfahren steht noch aus – das solltest du im Hinterkopf behalten. Die Grundaussage trägt aber auch so: Qualität stellt sich dort ein, wo Recherche, Struktur und Text eng miteinander verzahnt sind und Informationen gezielt und sauber belegt in den jeweiligen Abschnitt fließen.

Ausblick

Meine Erwartung für den Aufbau künftiger Agenten geht in eine klare Richtung: Sie sollen nicht nur intelligenten Output erzeugen – Texte, Analysen, Informationen in zielorientierter Form –, sondern zugleich jeden einzelnen Schritt belegbar und überprüfbar machen. Für mich wird es selbstverständlich sein, dass Agenten in Recherche‑, Analyse‑ und Entscheidungsprozessen Aussagen nicht bloß generieren, sondern auch einer Prüfung standhalten. Wenn du mit deinem Team überlegst, welche Architekturen dafür geeignet sind, achte also darauf, dass Planung, Evidenz und Formulierung konsequent miteinander verzahnt sind – nur dann entsteht ein System, das zugleich kommuniziert und überprüfbar bleibt.

Quellenhinweis: Die genannten Leistungsdaten findest du in Projektpapieren und Preprints des Tongyi Lab (Alibaba); sie sind zwar mehrfach in Fachmedien und Blogs (u.a. FAZ PRO, GoPenAI) publiziert, aber derzeit noch nicht durch unabhängige Wissenschaft verifiziert. Die Methodik selbst – also die rollenspezifische Arbeitsteilung, die dynamische Gliederung und die konsequente Evidenzorientierung – gilt allerdings längst als Good Practice in der aktuellen KI‑Agentenforschung.

Agentic Continual Pre‑Training

Was steckt tatsächlich hinter Agenten, die mehr können als „Prompt‑Kunststücke“?

Viele sprechen heute davon, aus einem Large Language Model (LLM) einfach per Prompt oder mit einem Zusatztraining einen Agenten zu machen. In der Praxis zeigt sich jedoch: Wirklich robuste, eigenständig handelnde Agenten benötigen mehr als nachträgliche „Verbiegungen“ und Spezialprompts – die entscheidenden Kompetenzen sollten idealerweise im Modell selbst angelegt sein.

Das Prinzip

Beim Agentic Continual Pre‑Training (CPT) – entwickelt von Alibaba – werden die sogenannten agentischen Fähigkeiten schon während der Grundausbildung („Pre‑Training“) des Modells integriert. Das bedeutet: Das Modell lernt von Beginn an zu planen, Werkzeuge zu kombinieren, Entscheidungen nachzuvollziehen und mit komplexen Anforderungen umzugehen. Anders als bei klassischen nachgeschalteten „Fein‑Tunings“ entfällt dadurch das Risiko, dass verschiedene Aufgaben oder Agentenrollen sich gegenseitig behindern oder inkonsistente Ergebnisse liefern.

Das Neue bei Agentic CPT

Die meisten bisherigen Modelle werden erst nachträglich an spezielle agentische Aufgaben angepasst – mit vielen widersprüchlichen Mustern und aufwendigen Test‑ und Korrekturrunden. Du nutzt möglicherweise ein KI‑Sprachmodell wie ChatGPT, das ursprünglich darauf trainiert wurde, Texte zu generieren. Wenn du dieses Modell nun zum Agenten „umrüstest“, passiert das häufig über zusätzliches Fine‑Tuning: Du gibst dem System neue Aufgaben, rollenspezifische Anweisungen, Expertendialoge und testest – oft in endlosen Runden – ob es damit tatsächlich planen, reflektieren und komplexe Entscheidungen treffen kann. In der Praxis führt das dazu, dass das Modell manchmal widersprüchlich reagiert, weil es unterschiedliche Agentenrollen „nachträglich“ in sein bereits bestehendes Wissen einbauen soll. Jede neue Aufgabe braucht wieder Anpassung, Testen, Korrigieren – der Entwicklungsprozess kann langwierig und fehleranfällig sein.

AgentFounder‑30B und die FAS/HAS‑Methodik

Das AgentFounder‑30B‑Modell von Alibaba dreht dieses Vorgehen um: Schon im Grundtraining werden zwei Kategorien von Handlungskompetenzen systematisch, datenbasiert ins Modell gebracht:

  • First‑order Action Synthesis (FAS): Trainingsdaten, die Planung, Argumentation und Schritt‑für‑Schritt‑Denken fördern.
  • Higher‑order Action Synthesis (HAS): Daten für komplexere, mehrstufige Entscheidungen, etwa Nachfassen, Priorisieren oder Abwägen von Handlungsalternativen.

Diese Daten werden synthetisch erzeugt, ohne teure externe APIs. Das reduziert Kosten und Abhängigkeiten – und macht es einfacher, eigene Unternehmensdaten einzubinden. Unternehmen können die nötigen Beispiele selbst nachstellen und simulieren, etwa typische Workflows für Nachfassen, Priorisieren oder das Abwägen von Alternativen. So bleibt das Training flexibel, datenschutzkonform und branchenspezifisch.

Planung, Reflexion, Quellenprüfung und Gedächtnis lassen sich deutlich verlässlicher nutzen, wenn sie im Modell selbst „eingebacken“ sind. Das Ergebnis sind Systeme, die konsistenter, nachvollziehbarer und weniger steuerungsintensiv arbeiten – und die längere, komplexe Abläufe eigenständig organisieren können. Bei der Auswahl oder Einführung von Agenten‑Projekten lohnt es sich gezielt nach Systemen zu fragen, in denen diese Fähigkeiten bereits im Kern angelegt sind. Das gibt Planungssicherheit und reduziert den Pflege‑ und Kontrollaufwand im Alltag.

Orientierung für die Praxis

  • Welche Fähigkeiten erwarte ich von meinem Agenten? (z. B. proaktives Planen, Nutzung externer Tools, Gedächtnis, Quellennachweise)
  • Sind diese Fähigkeiten Teil der Modellarchitektur – oder sollen sie nachträglich per Prompt „aufgesetzt“ werden?
  • Welche Rolle spielen synthetische, klar dokumentierte Beispiele (FAS/HAS) im Training?

Fazit

Agentic Continual Pre‑Training steht für eine neue Qualität in der Agentenentwicklung. Entscheidend ist, ob die gewünschten Kompetenzen wirklich im Modell selbst verankert und systematisch aufgebaut sind.

Quellenhinweis: Die Leistung von Systemen wie AgentFounder‑30B wird in Fachmedien und Preprints breit diskutiert. Unabhängige Peer‑Reviews stehen noch aus. Die Methodik – evidenzbasiertes Training mit FAS/HAS – gilt jedoch schon jetzt als zukunftsweisender Ansatz für robuste und praxisfähige Agentenmodelle.

Was du aus der aktuellen Agentenforschung konkret mitnehmen kannst

Ein echter Qualitätssprung zeigt sich bei KI‑Agenten immer genau dort, wo drei Dinge zusammenkommen: Eine klare Planung, belastbare Evidenz und ein Schreibprozess, der sich gezielt an den vorhandenen Belegen orientiert. Entscheidend ist, dass die sogenannten agentischen Fähigkeiten wie Gedächtnis (Memory), der geschickte Umgang mit Werkzeugen (Tool‑Orchestrierung) und die Fähigkeit zur Reflexion nicht als nachträgliche Extras gedacht werden, sondern als integrale Bestandteile des gesamten Systems.

Vier Prinzipien für den Alltag

  1. Plan → Act → Reflect als ProzesslogikArbeiten mit Agenten bedeutet heute: Nicht einfach Schritt für Schritt „abarbeiten“, sondern nach jedem Handlungsabschnitt innehalten, reflektieren, Ergebnisse prüfen und die nächsten Schritte gezielt begründen.
  2. Selektiver Evidenz‑Abruf statt „Long Context“Statt möglichst viel Information auf einmal in einen Text zu kippen, konzentriere dich auf relevante Belege. Halte den Fokus, sichere Zitate gezielt ab und stelle sicher, dass jede wichtige Aussage auch wirklich überprüfbar belegt ist.
  3. Persistentes Memory mit ProtokollGute Agenten halten wichtige Entscheidungen und Zwischenergebnisse dauerhaft nach, ähnlich einem Protokoll oder Audit‑Log. Das ist kein „Nice‑to‑have“, sondern zentral für Nachvollziehbarkeit, Qualitätssicherung und eventuelle Rückfragen.
  4. Tool‑Use mit Berechtigungen und FallbacksIntelligente Agenten steuern gezielt Tools an, greifen aber nicht wahllos auf beliebige Daten zu. Sie arbeiten mit klar definierten Berechtigungen, können sichere Abbrüche, wenn Fehler auftreten, und dokumentieren minuziös, was wann passiert ist.

Gerade für Verantwortliche in Kommunikation, Service oder Führung bedeutet das: Die Perspektive verschiebt sich – weg davon, einzelne Assistenten zu bedienen, hin dazu, Agenten als System gezielt zu steuern, Ziele zu setzen, Wissen bereitzustellen und die Qualität entlang des Prozesses zu messen.

So bist du in Zukunft in der Lage, nicht nur das Ergebnis zu bewerten, sondern gezielt an der Entwicklung und am sicheren Einsatz von Agenten mitzuarbeiten – mit dem notwendigen Hintergrundwissen und einem klaren Blick auf nachhaltige Qualität.

Weiterführend und Quellen

FAZ PRO: KI‑Papers – Der Deepseek‑Moment für Agenten (WebWeaver, Agentic CPT, OmniWorld, Lizenzen, Benchmarks).

Im nächsten Abschnitt übersetze ich diese Prinzipien in einen konkreten Evaluations‑ und Qualitätsrahmen – damit du Agenten nicht „gefühlbasiert“, sondern belastbar beurteilst.

Abschnitt 4 – Architektur eines Agenten: Bausteine aus Kommunikationssicht

Jetzt betrachten wir Agenten als Kommunikationssysteme mit klaren Ebenen: Sprache trifft Struktur. Erst wenn Rolle, Ziele, Wissen, Regeln, Gedächtnis, Planung, Tools und Governance zusammenspielen, entsteht aus einem Modell ein belastbarer Agent, der sich in deinem Alltag bewähren kann.

Überblick: Vom Modell zum Agenten

Bevor wir in die Details gehen, hier das Wesentliche in Kürze: Aus einem Sprachmodell wird erst dann ein Agent, wenn du ihm Identität, Ziele, Regeln, Wissen und die Fähigkeit zur Planung gibst – Sprache ist dabei das Betriebssystem.

  • Modell → Agent: Ein Sprachmodell wird zum Agenten, wenn es durch Identität, Ziele, Regeln, Wissen, Gedächtnis, Planung, Tool‑Zugriffe und Protokolle geprägt wird. Hier wird aus einer reinen Sprachfähigkeit ein System, das eigenständig Aufgaben verfolgen und Ergebnisse liefern kann.
  • Kommunikation als Betriebssystem: Deine Sprache (Instructions) ist die Schnittstelle, über die du Verhalten definierst und Qualität steuerst. Alles, was du formulierst, wird zur Betriebsanleitung für den Agenten.
  • Kommunikationssicht: Ein Agent ist eine präzise definierte Rolle mit Auftrag, Kontext und Handlungsrahmen – plus der Fähigkeit, nachvollziehbar zu planen und zu lernen. So wird aus einem Modell ein handelnder Partner.

Die Ebenen im Überblick

Damit du die Architektur nicht aus den Augen verlierst: Diese zehn Ebenen bilden das Grundgerüst, auf das sich jeder belastbare Agent stützt.

  • Rolle & Identität
  • Ziele & Erfolgskriterien
  • Wissensbasis (Kontext)
  • Regeln, Grenzen, Fallbacks
  • Gedächtnis (Memory)
  • Planung & Metakognition
  • Tool‑Orchestrierung & Berechtigungen
  • Schnittstellen & Ereignisse (Triggers)
  • Sicherheit, Compliance & Governance
  • Protokollierung, Telemetrie & Evaluation

Rolle & Identität

Kurz gefasst: Jeder Agent braucht ein Selbstbild, damit er nicht ins Beliebige abrutscht. Rolle und Identität geben ihm den Rahmen: Wofür existiert er, in welcher Tonalität soll er sprechen, für wen ist er zuständig?

  • Zweck: „Wofür existiert dieser Agent?“
  • Stimme/Scope: Tonalität, Zielgruppen, Domäne.
  • Beispiel (Instruction): „Du bist ein Recherche‑Agent. Du prüfst Quellen, verifizierst Zitate, fasst nüchtern und präzise zusammen.“

Ziele & Erfolgskriterien

In aller Kürze: Ohne Ziel bleibt Verhalten beliebig. Erst wenn klar ist, was erreicht werden soll, lässt sich Verhalten messen und steuern.

  • Outcome‑KPIs: „Anteil belastbarer Quellen“, „Qualität der Zusammenfassung“.
  • Prozess‑KPIs: „Plan → Act → Reflect‑Zyklen abgeschlossen“, „Tool‑Erfolgsrate“.
  • Beispiel: Ziel: 3 verifizierte Quellen pro Thema. Prozess: Mindestens 1 Plan‑Schritt, 2 Evidenz‑Checks, 1 Reflexion.

Wissensbasis (Kontext)

Vorab: Die Qualität eines Agenten hängt direkt an der Qualität seiner Wissensbasis. Ohne kuratierte Daten entsteht kein verlässliches Verhalten.

  • Struktur: Leitfäden, FAQs, Produktdaten, Stilregeln – versioniert, auffindbar, zitierbar.
  • Positivliste: „erlaubte“ interne Dokumente, geprüfte externe Quellen.
  • Negativliste: Quellen, die nicht verwendet werden dürfen (z. B. Wikipedia), wenn Verlässlichkeit, Lizenzklarheit oder Markenstimmigkeit das erfordern.
  • Abruf: Vektor‑Suche/RAG mit klaren Retrieval‑Grenzen (Relevanz, Frische, Autorität).

Regeln, Grenzen, Fallbacks

Merke: Regeln und Fallbacks machen den Unterschied zwischen kreativem Freilauf und sicherer Anwendung. Sie schützen vor Fehlverhalten und sichern ab, dass Prozesse stabil bleiben.

  • Unklarheit: „Wenn Evidenz fehlt, stelle Rückfragen, bevor du fortfährst.“
  • Fehler: „Bei Tool‑Fehlern beende sicher, protokolliere und schlage Alternativen vor.“
  • Evidenzniveau: „Bevorzuge peer‑reviewte Quellen; markiere non‑peer‑reviewte klar und fordere zusätzliche Evidenz an.“
  • Beispiele: Nie personenbezogene Daten speichern. Keine Bezahl‑APIs ohne Freigabe nutzen.

Gedächtnis (Memory)

Kernidee: Memory entscheidet darüber, ob ein Agent nur im Moment reagiert oder nachhaltig arbeitet. Mit gutem Gedächtnis kann er Kontexte halten, Entscheidungen dokumentieren und wieder aufgreifen.

  • Kurzzeit: Sitzungs‑ und Aufgaben‑Kontext.
  • Langzeit: Projektnotizen, Entscheidungen, Präferenzen – mit Ablaufdatum/Review.
  • Gedächtnispflege: Zusammenfassen, Duplikate vermeiden, sensible Inhalte maskieren.
  • Zugriff: „Need‑to‑know“ statt „Alles lesen“.

Planung & Metakognition

Essenz: Planung hebt einen Agenten vom bloßen Assistenten ab. Sie macht aus Antworten Prozesse, die reproduzierbar und überprüfbar sind.

  • Zyklus: Plan → Act → Reflect. Der Agent skizziert Schritte, handelt, bewertet und passt an.
  • Selbstprüfung: „Critique“-Schritt vor Abgabe („Habe ich die Anforderungen erfüllt? Welche Risiken bestehen?“).
  • Praxisnote: Die enge Kopplung von Planung, Evidenz und Schreiben erhöht Zitiergenauigkeit und Tiefe (vgl. WebWeaver).

Tool‑Orchestrierung & Berechtigungen

Auf den Punkt: Tools sind die Hände eines Agenten. Erst durch die Fähigkeit, Werkzeuge gezielt und sicher zu nutzen, wird er praktisch einsetzbar.

  • Tools: Browser, CRM, Kalender, Datenbanken, interne Services.
  • RBAC/Least Privilege: Nur notwendige Rechte; getrennte Schlüssel/Scopes pro Aufgabe.
  • Kontrollen: Rate Limits, Kostenbudgets, Sandbox für riskante Aktionen.
  • Nachvollziehbarkeit: Jeder Tool‑Call wird mit Zweck und Ergebnis protokolliert.

Schnittstellen & Ereignisse (Triggers)

Wichtig: Agenten reagieren nicht nur auf Befehle, sondern können durch Ereignisse ausgelöst werden. Das macht sie anschlussfähig an reale Prozesse.

  • Triggers: Neue E‑Mail, CRM‑Update, Formular, Kalendereintrag.
  • Idempotenz: Gleiche Ereignisse dürfen nicht zu Doppelaktionen führen.
  • Warteschlangen & Prioritäten: Dringendes vor Wichtigem, klare Abbruchregeln.

Sicherheit, Compliance & Governance

Kurz gesagt: Agenten bewegen sich in Systemen, die Regeln und Verantwortung kennen. Sicherheit und Governance sind kein Zusatz, sondern Kernbestandteil.

  • Daten: PII‑Schutz, Datenminimierung, Löschkonzepte.
  • Lizenz: Nutzungsrechte an Daten/Modellen/Datasets.
  • Mensch‑in‑der‑Schleife: Freigabe für heikle Schritte.
  • Richtlinien: „Kein Versand ohne Double‑Check“, „Keine Angebote ohne Preispolitik‑Check“.

Protokollierung, Telemetrie & Evaluation

Vorabgedanke: Nur wer nachvollzieht, was passiert ist, kann Qualität sichern und verbessern. Protokollierung und Telemetrie geben dir diese Transparenz.

  • Logs: Eingaben, Pläne, Tool‑Aufrufe, Evidenz, Entscheidungen, Ausgaben.
  • Telemetrie: Erfolgsraten, Latenzen, Kosten, Abbrüche.
  • Golden Set: Kuratierte Testfälle für Regressionstests.
  • Review: Stichproben, Red‑Team‑Checks, Postmortems.

Interaktionsmuster: Sprache als Steuerfläche

Merke: Sprache ist das Betriebssystem. Wie du formulierst, entscheidet, wie der Agent arbeitet. Klare Instructions sind der Schlüssel.

  • Rollenstart: „Du bist …“ + Aufgabenfokus + Grenzen.
  • Informationspolitik: „Frage nach, wenn Daten fehlen.“
  • Stil & Stimme: „Sachlich, knapp, mit Quellenangaben.“
  • Prüfpunkte: „Lege eine kurze Checkliste deiner Schritte vor, bevor du ausführst.“

Agent-Spezifikation (Skizze)

Diese Skizze zeigt, wie sich die Bausteine praktisch zusammenfügen können. Damit auch Einsteiger den Aufbau nachvollziehen können, folgt zu jedem Punkt eine kurze Erläuterung.

  • Rolle: Beschreibt die Funktion des Agenten. Hier: ein Recherche-Agent, der Markt- und Wettbewerbsanalysen erstellt. Er ist nicht für alle Themen zuständig, sondern hat einen klaren Auftrag.
  • Ziel: Legt fest, welches Ergebnis erwartet wird. In diesem Fall: drei verlässliche Quellen pro Frage und eine kurze Executive Summary von etwa 150 Wörtern. So ist klar, woran der Erfolg gemessen wird.
  • Wissen: Definiert, auf welche Daten der Agent zugreifen darf. "Erlaubt" bedeutet geprüfte interne Leitfäden oder Branchenreports. "Verboten" bedeutet Quellen wie Wikipedia oder private Ordner ohne Freigabe – weil diese unsicher oder rechtlich heikel sind.
  • Regeln: Beschreiben den Arbeitsstil. Vor Beginn klärt der Agent Ziel, Zeitraum, Branche. Er zitiert Evidenz immer mit Link und Datum und markiert bevorzugt peer-reviewte Quellen. Tritt ein Tool-Fehler auf, muss er sicher stoppen, den Fehler protokollieren und eine Alternative anbieten.
  • Memory: Hier geht es um Gedächtnis. Kurzzeit bedeutet, dass der Agent den aktuellen Auftrag und Vorlieben behält, solange die Aufgabe läuft. Langzeit meint kuratierte Informationen wie Whitelists oder Lessons Learned, die bis zu 90 Tage gespeichert werden.
  • Planung: Der Agent soll nicht blind handeln, sondern nach Plan → Act → Reflect vorgehen. Das heißt: zuerst Schritte skizzieren, dann ausführen, dann kritisch überprüfen. Ein "Critique" vor Abgabe stellt sicher, dass die Anforderungen wirklich erfüllt sind.
  • Tools: Gemeint sind Werkzeuge, die der Agent nutzen darf. Hier etwa ein Browser (nur Leserechte), ein PDF-Parser oder eine Vektor-Suche. Jedes Tool erweitert die Handlungsmöglichkeiten, ist aber klar begrenzt.
  • Berechtigungen: Regeln den Zugriff. "Least Privilege" bedeutet: nur so viele Rechte wie unbedingt nötig. Dazu gehören Budgets (hier: 5 € pro Recherche) und technische Grenzen wie Rate Limits (20 Aufrufe pro Minute).
  • Fallbacks: Notfallregeln, wenn etwas schiefgeht. Beispiel: Wenn der Agent weniger als zwei Quellen findet, stellt er eine Rückfrage oder passt den Suchrahmen an.
  • Protokollierung: Alles, was passiert, wird dokumentiert – von Quellen über Entscheidungen bis hin zu Fehlern. So bleibt das Vorgehen nachvollziehbar.
  • KPIs: Key Performance Indicators, also Messgrößen für die Qualität. Hier sind das: eine Zitiergenauigkeit von mindestens 90 %, eine Rückfragenquote von unter 20 % und eine Bearbeitungszeit unter acht Minuten.

Hinweise aus der Forschung

  • Planung/Evidenz‑Kopplung: Iteratives Verzahnen steigert Zitiergenauigkeit und Tiefe (WebWeaver; FAZ‑Bericht).
  • Fähigkeiten früh verankern: Agentisches Vortraining reduziert spätere Konflikte und Stabilitätsprobleme (Agentic CPT; FAZ‑Bericht).

Im nächsten Abschnitt übersetze ich diese Architektur in einen belastbaren Evaluations‑ und Qualitätsrahmen – damit du Agenten nicht gefühlt, sondern nachvollziehbar führst.

Abschnitt 5 – Versprechen vs. Realität: Wo fertige Plattform-Agenten heute scheitern

In meinen Workshops und mit diesem Artikel bereite ich dich intensiv auf den Einsatz von KI-Agenten vor. Eine wichtige Erfahrung dabei ist: Wer sich sorgfältig auf die Technik einstellt, profitiert nachhaltiger. Es lohnt sich, neben dem technischen Verständnis auch die Erwartungshaltung an die Agenten realistisch zu gestalten – besonders, wenn du oder dein Team diese Technologie zum ersten Mal einsetzt. Die Praxis zeigt, dass einfache Klick-Konfigurationen nicht immer sofort die gewünschten Resultate bringen. Vorsicht und schrittweises Vorgehen schützen davor, frustrierende Erfahrungen zu machen und ermöglichen eine fundierte, nachhaltige Nutzung.

Typische Schwachstellen

Fehlende Langzeit-Memory und Kontextverständnis: Viele aktuelle KI-Agenten und Assistenten sind zwar in der Lage, den Kontext einer einzelnen Sitzung oder eines spezifischen Workflows zu verarbeiten, verlieren jedoch oft den Überblick über längere Zeiträume, komplexe Projekte oder ausgedehnte Kommunikationsverläufe. Das langzeitige Gedächtnis, auch als „Long-term Memory“ bezeichnet, fehlt häufig. Dadurch können tiefere Zusammenhänge, getroffene Entscheidungen oder Lernfortschritte nicht zuverlässig und präzise berücksichtigt werden.

Konkrete Beispiele aus der Praxis:

Custom GPTs/Chatbots:

Nach zwei bis drei Sitzungen „vergessen“ viele Systeme, welche Präferenzen du hast, welche Dateien bereits bearbeitet wurden oder welche Strategie gemeinsam entwickelt wurde. Ein Beispiel: Du startest einen Custom GPT zur Recherche, teilst in der ersten Woche eine spezifische Quellenliste, aber in der zweiten Woche kennt das System diese Liste nicht mehr, weil die Speicher- und Verknüpfungsmechanismen fehlen.

AutoGPT/Agent-Plattformen:

Ein AutoGPT-Agent kann Aufgaben in mehreren Schritten planen, beispielsweise recherchieren, zusammenfassen oder eine E-Mail schreiben. Allerdings verliert er den Überblick, wenn die Aufgabe länger dauert oder eine neue Sitzung beginnt. Typischer Fall: Ein Recherche-Agent findet heute wertvolle Marktstudien, aber im nächsten Durchlauf, bei einem neuen Projekt, fehlt ihm das Wissen über diese Quellen und er beginnt wieder bei Null.

Tool-Ketten in Unternehmen:

In der Integration von CRM-Systemen wie Salesforce oder HubSpot können KI-Agenten oft nicht alle Nutzerinteraktionen über Wochen oder Monate hinweg berücksichtigen. Beispiel: Ein Vertriebsagent erinnert sich nicht mehr an Kundengespräche des Vormonats und kann keine Empfehlungen auf Grundlage der gesamten Account-Historie geben.

Code-Interpreter/Analyseagenten:

Ein Datenanalyse-Agent ist zwar in der Lage, Zusammenhänge kurzfristig im Chat herzustellen, vergisst aber frühere Berichte, spezielle Metriken oder individuelle Auswertungslogiken, sobald die Sitzung endet. Ein Beispiel: Du hast vor Monaten eine spezielle Auswertungsregel erklärt – in der neuen Sitzung muss alles erneut erläutert werden.

Prompt- und Architekturfehler:

Eine häufige Ursache liegt in einer zu kleinen oder flüchtigen „Memory-Layer“ (Kurzzeitgedächtnis, meist nur auf Session-Basis). Es fehlt an einem konfigurierbaren, persistenten Langzeitprotokoll, das Informationen über mehrere Sitzungen hinaus sicher speichert und verknüpft.

Folgen für die Kommunikation:

Dialoge wirken oberflächlich und der Fortschritt in der Arbeit leidet unter fehlender Kontinuität, was oft Nacharbeit durch Menschen notwendig macht.

KI-Agenten wirken eher wie fortgeschrittene Chatbots als verlässliche Kolleginnen oder Wissensarbeiter.

Die Erwartung, dass ein Agent „sich noch an wichtige Details von letzter Woche erinnert“, wird häufig enttäuscht.

Best Practices und Lösungen:

Wie ich in Abschnitt 3 ausgeführt habe, sind moderne Ansätze wie das „Agentic Continual Pre-Training“ darauf ausgelegt, dieses Defizit gezielt zu beheben. Hierbei sind Langzeit-Lernphasen, persistenter Speicher und Wissenstransfer zwischen Sitzungen nativ integriert. Ein Beispiel dafür ist der „WebWeaver“-Agent, der Rechercheschritte, Quellen und Zitate so speichert, dass du auch nach Tagen oder Wochen den Fortschritt abrufen und weiterentwickeln kannst.

Eingeschränkte Tool-Integration

Auch wenn die Tool-Integration vieler KI-Agenten bis Mitte 2025 deutlich leistungsfähiger ist als vor einem Jahr, zeigt sich für mich in Übung und Austausch mit Teilnehmern ein differenziertes Bild: Die Anbindung komplexer Softwarelandschaften, APIs, Datenbanken und spezialisierter Anwendungen befindet sich vielerorts noch im Wandel.

Ich habe fünf typische Beschränkungen beobachtet, die Mitte 2025 häufig anzutreffen sind:

Custom GPTs und Chatbots:

Viele dieser Systeme können zwar Inhalte wie Google Sheets anzeigen, jedoch nicht direkt filtern, auslesen oder aktualisieren, da es oft an Schnittstellen und Rechteverwaltung fehlt.

Beispiel: Ein Agent soll eine Kalkulationstabelle aktualisieren, hat aber keinen direkten Zugriff auf die Daten.

AutoGPT/Smythos-Agenten:

Die Tool-Chain ist oft auf Standardapps wie Web-Browser, Dateiupload oder E-Mail-Funktionen beschränkt. Die automatisierte Anbindung an firmenspezifische Systeme wie CRM, ERP oder Datenpipelines erfordert meist manuelle Programmierung. Beispiel: Ein Agent kann einen Webbericht generieren, aber keine firmeninterne CRM-Software eigenständig bedienen.

Salesforce- oder HubSpot-Integration: Agenten können bis Mitte 2025 zwar Daten abrufen, komplexere Automatisierungen oder eigenständiges Lead-Management bleiben aber eine Herausforderung.

Beispiel: Ein Vertriebsagent erhält Kundendaten, legt aber keine neuen Einträge ohne manuelle Aktionen an.

Code-Interpreter und Datenagenten:

Diese sind zwar in der Lage, Python-Skripte auszuführen, können aber Rohdaten aus verschiedenen Cloud-Systemen nicht automatisch zusammenführen.

Beispiel: Daten aus Google Drive und CRM müssen weiterhin manuell zusammengeführt werden.

Technische Architektur:

Viele Systemintegrationen basieren auf statischen Tool-Listen und Schnittstellen. Dynamische APIs, die neue Tools flexibel integrieren könnten, sind noch selten und erfordern oft manuelle Entwicklungsarbeit. Das bedeutet, dass bei der Einführung neuer Enterprise-Software meist noch ein hoher manuell technischer Aufwand nötig ist.

Trotz dieser Herausforderungen macht mir die rasant voranschreitende Entwicklung Hoffnung. Fortschrittliche Frameworks wie LangChain, ChatGPT Agents und Open Interpreter bieten zunehmend erweiterte, flexible Möglichkeiten zur automatisierten Integration von Tools und APIs.

Unternehmen mit komplexen SaaS-Landschaften profitieren besonders von dieser Entwicklung. Eine SaaS-Landschaft bezeichnet die Gesamtheit aller im Unternehmen eingesetzten Softwarelösungen, die als „Software-as-a-Service“ (SaaS) betrieben werden.

Das heißt: Nicht lokal installierte Software, sondern cloudbasierte Anwendungen, die über das Internet nutzbar sind und meist im Abo-Modell abgerechnet werden. Was heute als Schwachstelle erscheint, könnte also bald zum Standard werden. Unzureichende Konfigurierbarkeit und Transparenz.

Viele KI-Agenten erreichen zwar schnell den Prototypenstatus, doch in der praktischen Anwendung zeigen sich erhebliche Qualitäts- und Evaluationsprobleme. Die Bewertung der Agentenleistung ist komplex, da klare Benchmarks, nachvollziehbare Qualitätsmetriken und transparente Loggingsysteme oft fehlen oder nur unzureichend implementiert sind. So fällt es dir und deinem Unternehmen schwer, den tatsächlichen Nutzen und die Zuverlässigkeit eines Agenten wirklich einzuschätzen.

Typische Probleme im Detail:

Fehlende technische Benchmarks:

Agenten werden selten anhand klarer KPIs wie Genauigkeit, Antwortzeiten oder Erfolgsquoten bei Tool-Einsätzen gemessen. Beispiel: Ein Recherche-Agent fasst Ergebnisse zusammen, aber die Genauigkeit der Quellen bleibt undokumentiert und unklar.

Diskrepanz zwischen Labortests und Praxis:

Prototypen mögen im kontrollierten Testumfeld funktionieren, oft scheitern sie jedoch unter realen, unternehmensspezifischen Bedingungen. Beispiel: Ein AutoGPT-basierter Vertriebsagent erkennt Testszenarien korrekt, ordnet echte Kundendaten aber falsch zu, da kein robuster Real-World-Testprozess implementiert ist.

Mangelnde Dokumentation der Tool-Erfolgsraten:

Die meisten Agenten protokollieren nicht ausreichend, welche Tools, Funktionen oder Webseiten wie erfolgreich genutzt wurden. Beispiel: Bei einer automatischen Webrecherche ist oft unbekannt, welche Seiten tatsächlich überprüft wurden, wodurch Fehlerbehebung erschwert wird.

Wenige Robustheits- und Sicherheitschecks:

Agenten zeigen gelegentlich unerwartetes Verhalten, z. B. Bias, fehlerhafte Empfehlungen oder Datenverluste. Es fehlen Standards für Fallbacks oder Alarmierungen. Beispiel: Ein Vertriebsagent schlägt wiederholt falsche Ansprechpartner vor, ohne dass Qualitätssicherungsmechanismen eingreifen.

Fehlende Benutzerzentrierte KPIs:

Nutzerfreundlichkeit, Vertrauen und Qualität der Interaktion werden kaum systematisch erfasst oder ausgewertet. Beispiel: Die Nutzererfahrung basiert meist auf subjektivem Feedback, ohne systematische Analyse von Gesprächsfluss, Reaktionsgeschwindigkeit oder Verstehensqualität.

Für deine kommunikative Arbeit heißt das:

Ohne belastbare, transparente Evaluationsmechanismen bleibt der Einsatz von Agenten ein Risiko. Qualitätsmängel werden oft erst spät sichtbar oder führen zu fehlerhaften Resultaten und zusätzlicher manueller Nacharbeit.

Manche Unternehmen gehen schon neue Wege und prüfen ihre KI-Agenten viel genauer. Sie nutzen dazu einen Bewertungs-Rahmen, der verschiedene Blickwinkel zusammenführt. Dabei wird einerseits gemessen, wie verlässlich und genau der Agent arbeitet (also mit konkreten Zahlen, sogenannten KPIs). Andererseits achten sie auch darauf, wie gut die Bedienung funktioniert und wie sehr die Nutzer dem Agenten vertrauen können.

Wer es besonders gründlich machen will, bewertet die Agenten sogar nach mehreren Kriterien gleichzeitig und gibt jedem Teilbereich eine eigene „Note“. Vorbild für so ein mehrdimensionales Bewertungssystem sind zum Beispiel die Lösungen von UiPath, die das schon länger für Software-Prozesse einsetzen.

Moderne Agenten wie „WebWeaver“ machen außerdem vor, wie man mit klarer Dokumentation und präziser Quellen-Angabe (wer hat was, wann, wie gesagt oder recherchiert?) ganz neue Maßstäbe für Transparenz und Qualität setzen kann.

Kurz gesagt: Ohne differenzierte und transparente Qualitätskontrollen läuft die Technologie Gefahr, ihr Potenzial nicht zu entfalten – und deine Kommunikation wird darunter leiden. Fehlende Qualitätssicherung und Monitoring

Bei der praktischen Nutzung von KI-Agenten treten immer wieder typische Fehler und Stolpersteine auf. Sie entstehen durch technische Grenzen, mangelnde Vorkonfiguration oder durch falsche Annahmen bei der Handhabung – sowohl auf Entwickler- als auch auf Nutzerseite.

Konkrete Beispiele:

Missverständnisse beim Prompting

Nutzer formulieren Aufgaben unklar oder mehrdeutig, Agenten interpretieren Anweisungen falsch und liefern fehlerhafte Ergebnisse.

Beispiel: „Erstelle einen Report zur Marktanalyse“ – der Agent weiß nicht, ob Umsatz, Zielgruppe oder Wettbewerbsanalyse gemeint ist und liefert einen falschen Kontext.

Fehlerhafte Tool-Auswahl

Der Agent nutzt das falsche oder ungeeignete Tool für einen Arbeitsschritt.\ Beispiel: Für eine Excel-Auswertung wird statt eines passenden Tools ein Webbrowser genutzt, wodurch unvollständige Ergebnisse entstehen.

Limitierungen bei Datenformaten und Schnittstellen

Der Agent kann Formate nicht richtig verarbeiten oder Schnittstellen sind inkompatibel.\ Beispiel: Ein Export aus Google Sheets gelingt, die Weiterverarbeitung im CRM-System schlägt fehl, weil das Format nicht erkannt wird.

Falsches Session- und Kontext-Handling

Daten aus vorherigen Sessions werden nicht korrekt übernommen oder vergessen.

Beispiel: Beim Monitoring von Social-Media-Kanälen startet der Agent wieder bei null, statt den aktuellen Stand zu berücksichtigen.

Unzureichende Fehlerbehandlung

Agenten reagieren nicht robust auf unerwartete Situationen, geben keine hilfreichen Fehlermeldungen oder verlieren Aufgaben im Prozess.

Beispiel: Bei einem Importfehler bleibt die Aufgabe stillstehen, ohne dass der Nutzer informiert wird.

Nutzerfehler durch fehlende Dokumentation oder zu komplexe Bedienung

Fehlende Erklärtexte, zu viele Optionen oder eine unübersichtliche Oberfläche erschweren die Nutzung.

Beispiel: Ein Sales-Agent für Leadtracking bietet zu viele Filtermöglichkeiten, wodurch der Nutzer überfordert ist und die falsche Abfrage stellt.

Wirkung auf Praxis und Kommunikation:

Aufgaben dauern länger, weil fehlerhafte Ergebnisse nachbearbeitet werden müssen.

Die Zuverlässigkeit der Agenten wird infrage gestellt, das Vertrauen sinkt.

Unternehmen investieren mehr Zeit in Support und Troubleshooting.

Best Practice/Trendausblick:

Internationale Technologieunternehmen wie OpenAI, Microsoft, Google und UiPath sowie Agenten-Frameworks wie LangChain oder Hugging Face entwickeln ihre KI-Agenten und Automatisierungsplattformen kontinuierlich weiter. Sie setzen verstärkt auf eine klarere Nutzerführung, bessere Fehlerprotokolle und flexibel konfigurierbare Kontrollmechanismen.

Diese Anbieter implementieren transparente Protokolle zur Fehlererfassung (Logs), bieten Hilfefunktionen, die sich direkt am Problem orientieren (kontextbezogene Hilfe), und schlagen den Nutzern automatisch bessere Eingabemöglichkeiten (Prompts) oder passende Tools vor. So können typische Fehlerquellen bei der Nutzung von KI-Agenten frühzeitig erkannt und schnell gelöst werden.

Bias, Halluzinationen und Risiken

Aus meiner Sicht sind KI-Modelle grundsätzlich anfällig für Fehlinterpretationen, verzerrte Daten und unbeabsichtigte Falschaussagen. Häufig übernehmen Plattformen das Risiko, ohne dass klare Governance-Prozesse etabliert sind – eine gefährliche Kombination, gerade im Kundenkontakt oder in sensiblen Anwendungsbereichen. Seit Mitte 2025 zeichnet sich ein bedeutsamer Wendepunkt ab: Die Halluzinationsrate, also das „Erfinden“ von Fakten oder Quellen, sowie der Einfluss von Bias, also systematischer Vorurteile, sind dank verbesserter Modelle, hochwertiger Trainingsdaten und technischer Innovationen deutlich gesunken. Dennoch bleibt dieses Risiko bestehen – besonders bei kritischen und sensiblen Einsatzfeldern. Es lohnt sich für dich, diese Aspekte bei der Implementierung und Nutzung von KI-Agenten aufmerksam zu beobachten.

Konkrete Beispiele und aktuelle Zahlen:

Halluzinationen bei Top-Modellen

Google Gemini-2.0-Flash-001 erreicht mit 0,7% Halluzinationsrate einen Spitzenwert, während andere Modelle wie Falcon-7B-Instruct fast jede dritte Antwort erfinden (29,9%). Juristische Inhalte sind besonders anfällig mit 6,4%, bei allgemeinen Fragen liegt die Rate oft unter 1%.

Kosten und Folgen für Unternehmen

Im Jahr 2024 wurden weltweit über 67 Mrd. US-Dollar durch KI-Halluzinationen „verloren“, v. a. durch Fehlentscheidungen und Korrekturaufwand. 47% der Unternehmen gaben an, mindestens einmal wichtige Entscheidungen auf Basis von halluzinierten KI-Inhalten getroffen zu haben. Typisch: Automatisierte Reports oder Empfehlungen basieren auf fiktiven Quellen und müssen zeitintensiv geprüft werden.

Bias und Diskriminierungsrisiken

Bias entsteht durch Trainingsdaten, Algorithmen oder auch durch Nutzungsgewohnheiten. Beispiel: Ein KI-Agent zur Personalauswahl, der mit historischen Daten trainiert wurde, bevorzugt Männer, weil diese in den Daten überrepräsentiert waren. Gleiches gilt für Sprachmodelle, die gesellschaftliche Vorurteile unbewusst verstärken.

Gegenmaßnahmen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) reduziert Halluzinationen um 71%, wenn sie korrekt eingesetzt wird. Immer mehr Modelle integrieren Safety-Gates, Fact-Checking, Ethik-Filter und Logging-Mechanismen. Unternehmen investieren durchschnittlich 14.200 US-Dollar pro Mitarbeiter und Jahr in die Erkennung/Korrektur von KI-Fehlern.

Praktische Risiken im Agenteneinsatz

Typische Fehler sind weiterhin:

Fiktive Belege oder Quellenangaben in automatisierten Reports

Verstärkung bestehender Stereotype durch ungeprüfte Datenauswertung

„Überkonfidenz“ bei unsicheren Antworten (KI gibt auch bei Unklarheit scheinbar sichere Aussagen aus)

Fehlentscheidungen durch mangelnde Transparenz und Kontrollmechanismen

Dynamik und Ausblick

Die Halluzinations- und Bias-Raten sinken weiter (über 60% Rückgang von 2023 bis 2025), aber die Risiken bleiben relevant und müssen durch technische, organisatorische und regulatorische Maßnahmen gezielt adressiert werden. Fortschrittliche KI-Agenten setzen zunehmend auf Multi-Layer-Sicherheit, Transparenz und kontinuierliche Qualitätskontrolle. Unternehmen sind gefordert, laufend zu prüfen, wie ihre KI-Systeme mit Bias und Halluzinationen umgehen – und ihre Prozesse entsprechend anzupassen.

Warum du diese Dinge kennen solltest

Gerade in Unternehmen, die ernsthaft von Agenten profitieren wollen, ist es entscheidend, die aktuellen Limitierungen sowie die wissenschaftlichen Erkenntnisse dazu zu kennen – Stand Mitte 2025:

Nur etwa jeder vierte Nutzer (24 %) überprüft die Ergebnisse von KI-Plattformen wie ChatGPT, Gemini oder Grok tatsächlich noch auf ihren Wahrheitsgehalt. Das zeigen aktuelle Studien des Marktforschungsinstituts Statista und Erhebungen von Tagesschau und SBS Swiss Business School.

Besonders in Organisationen, die Entscheidungen auf Basis von KI-Agenten treffen, steigt das Risiko, dass Fehler und Fehlinformationen unbemerkt bleiben, wenn das kritische Denken nachlässt.

Wissenschaftliche Untersuchungen belegen: Je mehr Mitarbeitende tägliche Entscheidungen und Analysen an KI-Agenten abgeben, desto stärker gehen eigene Kontroll- und Plausibilitätsroutinen zurück. Besonders junge Nutzer (17–25 Jahre) laufen Gefahr, Ergebnisse zu schnell zu übernehmen und nicht weiter zu prüfen.

Deswegen gilt gerade für den produktiven Unternehmenseinsatz:

Ein „fertiger Agent“ ist selten wirklich fertig – die laufende Weiterentwicklung und Überprüfung ist Pflicht.

Entwickle messbare Evaluationskriterien und halte das Agentensystem transparent und nachvollziehbar.

Setze auf iterative, kontinuierliche Tests und Anpassungen, um Fehler, Bias und Halluzinationen frühzeitig zu erkennen.

Baue regelmäßiges Monitoring und Feedback-Schleifen ein, damit alle Beteiligten wieder lernen, KI-Ergebnisse bewusst kritisch zu prüfen.

So entstehen aus Modellen wirklich robuste Agenten – und Unternehmen gewinnen nicht nur Automatisierung, sondern auch Vertrauen und Qualität in der Entscheidungsfindung.

Meine Empfehlung für den Umgang mit Plattform-Agenten

Betrachte fertige Agenten als Ausgangspunkt, nicht als Endprodukt.

Prüfe und ergänze fehlende Komponenten: Gedächtnis, Tool-Use, klare Rollen, Qualitätsmonitoring.

Kontrolliere, dass die Agenten regelkonform agieren und Datenschutz einhalten.

Implementiere Testläufe mit realen Szenarien und Feedback-Schleifen.

Setze auf Pilotprojekte mit enger menschlicher Begleitung, bevor du skalierst.

Abschnitt 6 – Qualitätskriterien und Evaluationsrahmen für Agenten

Qualität bei KI‑Agenten Können wir messen: Ziele, Prozesse, Evidenz, Sicherheit, Nutzbarkeit. In diesem Abschnitt zeige ich dir, wie du einen Agenten systematisch bewerten kannst – damit aus einem Modell ein zuverlässiger Agent wird, der dich in deiner Arbeit unterstützt.

Warum ein Evaluationsrahmen unerlässlich ist

Agenten arbeiten über mehrere Schritte, nutzen Tools, erinnern sich an Kontexte und treffen Entscheidungen. Genau deshalb brauchen sie einen klaren Bewertungsrahmen: Wir wollen wissen, ob der Agent das richtige Ziel verfolgt, wie belastbar seine Ergebnisse sind und ob er sich in ungewohnten Situationen stabil verhält. Ohne transparente Kriterien bleibt vieles “Gefühl” – und das trägt in der Unternehmenspraxis erfahrungsgemäß nicht weit.

Qualitätskriterien – worauf Du als Anwender achten kannst

Wenn Du mit einem Anbieter sprichst, der Dir einen Agenten konfigurieren möchte, gibt es einfache Fragen und Punkte, die Du kennen solltest. Damit kannst Du die Basisqualität beurteilen – auch ohne tiefes technisches Wissen.

Ist das Ziel des Agenten klar und verständlich?

Wie misst der Anbieter, ob der Agent dieses Ziel erreicht?

Werden die Quellen und Daten, die der Agent nutzt, verlässlich überprüft?

Kannst Du nachvollziehen, wie der Agent arbeitet? Gibt es Protokolle oder Logs?

Welche Werkzeuge nutzt der Agent und mit welchen Rechten?

Wie sichert der Anbieter ab, dass der Agent bei Fehlern oder ungeplanten Situationen richtig reagiert?

Speichert der Agent wichtige Informationen für spätere Vorgänge und kann er diese zuverlässig abrufen?

Wie wird die Zusammenarbeit mit Deinem Team bewertet? Gibt es Nutzerfeedback?

Wird getestet, ob der Agent auch bei ungewöhnlichen oder schwierigen Aufgaben robust bleibt?

Wie schnell liefert der Agent Ergebnisse und wie viel manuelle Nacharbeit bleibt?

Diese Punkte helfen Dir, bei Verhandlungen und Pilotprojekten aktiv mitzureden und Qualität einzufordern.

Methoden – worauf Du in Tests achten solltest

In‑Lab‑Tests (kontrolliert): Frage nach einem kleinen, klar definierten Aufgabenset mit bekannten Lösungen (Golden Set). Ziel: Beweist der Agent, dass er grundlegende Schritte (Plan → Act → Reflect) stabil beherrscht?

In‑the‑Wild‑Tests (realitätsnah): Bitte um einen „Shadow Mode“ im echten Workflow (ohne direkte Systemeingriffe). Ziel: Zeigt der Agent unter echten Bedingungen sinnvolle Ergebnisse – trotz Latenzen, Berechtigungen, Datenqualität?

Szenario‑Tests (kommunikationsnah): Lass typische Fälle prüfen (Lead‑Triage, Vorrecherche, Status‑Update). Ziel: Passt der Agent zu Deiner Domäne und Tonalität?

Adversarial-/Edge‑Case‑Tests: Fordere Stressfälle ein (unklare Eingaben, widersprüchliche Quellen, Tool‑Fehler). Ziel: Wie reagiert der Agent bei Unschärfe und Fehlern – sicher und nachvollziehbar?

Quellen- und Evidenztests: Frage nach Peer‑Review‑Prüfung, Kennzeichnung von Non‑Peer‑Review, und Lizenzchecks. Ziel: Sind Belege belastbar und compliant?

Messinstrumente – einfache Hilfen für Deine Praxis

Logging/Protokolle: Bitte um Einsicht in Plan, Tool‑Aufrufe, Ergebnisse, Fallbacks. Frage: „Kann ich den Weg zum Ergebnis Schritt für Schritt nachvollziehen?“

Kompakte Scorecards: Bitte um 5–7 Kern‑KPIs (Accuracy, Latenz, Tool‑Erfolg, Usability, Trust). Frage: „Wie schneiden wir pro KPI ab und wo müssen wir nachbessern?“

Checklisten/Reviews: Bestehe auf kurzen, regelmäßigen Qualitätsreviews je Agentenrolle. Frage: „Welche drei Punkte prüfen wir jede Woche?“

Feedback‑Schleifen: Sorge für kurzes Nutzerfeedback nach Pilotläufen. Frage: „Was war hilfreich, was hinderlich – und was ändern wir konkret?“

Vorgehen – in sechs Schritten zu belastbaren Ergebnissen (aus Deiner Perspektive)

Ziel und Nutzen klären: „Wofür genau brauchen wir den Agenten, und woran merken wir Erfolg?“

Kriterien und KPIs festlegen: „Welche 5–7 Messgrößen zählen bei uns wirklich – technisch und menschlich?“

Testdesign vereinbaren: „Welche Golden‑Set‑Aufgaben, Szenarien und Edge‑Cases nutzen wir? Welche Daten und Rechte sind nötig?“

Pilot/Shadow Mode starten: „Fahren wir einen realitätsnahen Test mit aktivem Logging – und wer begleitet ihn?“

Auswerten und nachjustieren: „Welche Ergebnisse zeigt die Scorecard? Welche Fehlerbilder sehen wir? Welche drei Verbesserungen setzen wir um?“

Rollout mit Governance: „Welche Freigaben, Richtlinien und Monitorings sind Pflicht – und wer trägt Verantwortung?“

Logging und Telemetrie

  • Jeder Schritt wird protokolliert: Plan, Tool‑Aufrufe, Ergebnisse, Reflexionen, Fallbacks.
  • Ergebnis: Nachvollziehbarkeit und saubere Fehleranalyse.Scorecards (Mehrkriteriell)
  • Kombination aus technischen KPIs (Accuracy, Latenz, Tool‑Erfolg) und Human‑Centric‑KPIs (Usability, Trust).
  • Ergebnis: ein balanciertes Bild statt eines einzigen Zahlenwerts.Checklisten und Review‑Rituale
  • Kurze, wiederkehrende Qualitätsprüfungen pro Agentenrolle.
  • Ergebnis: Kontinuität in der Qualität ohne Überbürokratisierung.Feedback‑Schleifen
  • „Was war hilfreich, was hinderlich?“ – systematisches Nutzerfeedback nach Piloteinsätzen.
  • Ergebnis: gezielte Nachjustierung, nicht bloß generisches „Verbessern“.

Vorgehen – in sechs Schritten zu belastbaren Ergebnissen

Ziel und Hypothesen klären

  • Was genau soll der Agent leisten? Welche Effekte erwartest du?

Kriterien und Metriken festlegen

  • Welche KPIs zählen in deinem Kontext wirklich – technisch und menschlich?

Testdesign aufsetzen

  • Golden Set, Szenarien, Edge Cases; klare Daten und Rechte.

Pilot und Shadow Mode fahren

  • Realitätsnahe Tests, eng begleitet; Logging aktivieren.

Auswerten und nachjustieren

  • Scorecard, Fehlerbilder, gezielte Verbesserungen.

Rollout mit Governance

  • Freigabeprozesse, Richtlinien, Monitoring; klare Verantwortlichkeiten.

Beispiel – Evaluationsrahmen für einen Recherche‑Agenten

Ziel: Der Agent soll zu jeder Frage mindestens drei verlässliche Quellen finden und dabei klar unterscheiden, ob es sich um wissenschaftlich geprüfte (peer-reviewed) oder weniger geprüfte Quellen handelt.

Kriterien: Achte darauf, dass der Agent korrekt zitiert, die Quellen qualitativ hochwertig sind und er seine Arbeitszyklen (Planen, Handeln, Kontrollieren) zuverlässig durchführt. Beobachte außerdem, wie gut die genutzten Tools (Browser, Datenbanken) funktionieren.

Methoden: Fordere Testaufgaben mit bekannten richtigen Antworten (Golden Set), praxisnahe Fälle, schwierige Quellen (wie widersprüchliche oder veraltete Informationen) und Lizenzüberprüfungen.

Ergebnis: Mit der Freigabe solltest du warten, bis die Abläufe stabil sind, Zitationen präzise erfolgen und du nachvollziehbare Protokolle einsehen kannst.

Ein Agent, der Planung, Evidenz und Schreiben verzahnt, erreicht messbar höhere Qualität. Das ist der praktische Kern dessen, was ich im „Deepseek‑Moment“ besprochen habe FAZ PRO: KI‑Papers – Der Deepseek‑Moment für Agenten.

Beispiel – Evaluationsrahmen für einen Sales‑Kommunikations‑Agenten

Ziel: Der Agent soll qualifizierte und passende Antworten auf Leads liefern, klare nächste Handlungsschritte vorschlagen und sauber alle relevanten Daten in deinem CRM-System pflegen.

Kriterien: Achte darauf, ob die Antworten tatsächlich zum Ansprechpartner und Verkaufsprozess passen, ob der Ton angemessen ist und wie schnell der Agent reagiert. Weiterhin solltest du kontrollieren, ob er die Daten korrekt ins CRM einträgt.

Methoden: Fordere einen Testlauf im sogenannten „Shadow Mode“ an, bei dem der Agent echte E-Mails oder Chats im Hintergrund beobachtet, ohne selbst aktiv zu werden. Nutze A/B-Vergleiche, um verschiedene Agentenversionen zu bewerten. Prüfe zudem, wie der Agent mit Fehlern umgeht, etwa bei unklaren Lead-Informationen oder fehlenden Daten. Teste auch, ob die Zugriffsrechte des Agenten korrekt gesetzt sind.

Ergebnis: Ein Rollout sollte erst erfolgen, wenn die Qualität der Antworten stimmt, CRM-Daten zuverlässig gepflegt werden und messbare Zeitersparnisse nachgewiesen sind.

Mindestanforderungen und Reifegrade – praktische Orientierung für Dich

Du kannst den Reifegrad eines Agenten in vier Stufen einschätzen:

Level 1 – Basis: Das Ziel ist klar definiert, das Logging läuft, erste wichtige Kennzahlen sind festgelegt, und der Agent wird in einem kontrollierten Test (Shadow Mode) gefahren.

Level 2 – Stabil: Der Agent zeigt belastbare Arbeitszyklen, überprüft seine Datenquellen sorgfältig, Fallbacks bei Problemfällen sind definiert, und er meistert realitätsnahe Szenarien.

Level 3 – Robust: Es werden mehrere KPIs ausgewertet, es gibt Tests für Stressfälle (Adversarial-Tests), Governance ist verankert, und es gibt regelmäßiges Nutzerfeedback.

Level 4 – Skalierbar: Der Agent funktioniert domänen- und aufgabenübergreifend, es gibt klare Freigabeprozesse, ein kontinuierliches Monitoring, und er liefert einen nachweisbaren geschäftlichen Mehrwert.

Diese Orientierung hilft dir, die Reife eines Agenten gegenüber Anbietern oder im Projektteam besser einzuschätzen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Schlusswort

Wir haben einen Weg zurückgelegt: von der ersten Berührung mit agentischer Kommunikation über präzise Begriffe und aktuelle Forschung bis hin zu Architektur, realistischen Erwartungen und belastbaren Evaluationsrahmen. Mein Ziel war es,zu erklären, wie Sprache, Struktur und Verantwortung zusammenwirken – damit aus einem Modell ein Agent wird, der dich deiner Arbeit wirklich unterstützt.

KI-Agenten sind keine fertigen Produkte. Sie sind Kommunikationssysteme, die du gestaltest: durch klare Rollen, durchdachte Ziele, kuratiertes Wissen, saubere Regeln und transparente Prozesse. Wenn du diese Ebenen sorgfältig definierst, entsteht Verlässlichkeit. Wenn du Qualität messbar machst, gewinnst du Kontrolle. Und wenn du Erwartungen realistisch hältst, schützt du dich und dein Team vor Enttäuschungen.

Agenten wie WebWeaver koppeln Planung und Evidenz eng, Agentic Continual Pre-Training verankert Fähigkeiten im Grundmodell, und neue Evaluationsrahmen machen Qualität nachvollziehbar. Was heute noch Prototyp ist, kann morgen Standard sein – wenn wir die Prinzipien ernst nehmen.

Du kannst jetzt aktiv mitgestalten. In Gesprächen mit Anbietern, in Pilotprojekten, in Workshops. Du kennst die Fragen, die du stellen solltest. Du weißt, worauf du bei Tests achten kannst. Und du hast eine Vorstellung davon, wie ein belastbarer Agent aufgebaut ist.

Ich freue mich auf den Austausch mit dir – in meinen Workshops, in Projekten oder einfach im Dialog über die Themen, die uns beide bewegen. Bei Sonaris arbeiten wir genau daran: Agenten nicht nur zu konfigurieren, sondern kommunikativ und strukturell so zu verankern, dass sie Qualität, Vertrauen und echten Nutzen stiften.

Danke, dass du dir die Zeit genommen hast. Ich wünsche dir viel Erfolg – und die nötige Vorsicht und Neugier – beim Einsatz von KI-Agenten in deiner Arbeit.