KI-Agent
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Was ein KI-Agent ist
Ein Agent ist Software, die im Auftrag von jemandem handelt. In der KI meint der Begriff meist ein Sprachmodell, das mehr kann als Text erzeugen: Es entscheidet, ob es ein Werkzeug nutzt, liest das Ergebnis und plant den nächsten Schritt, bis die Aufgabe erledigt ist oder es weitere Angaben braucht.
Die Grenze zwischen KI-Chatbot und KI-Agent ist fließend. Ein Chatbot, der nur aus Dokumenten antwortet, ist vor allem ein Gesprächspartner. Sobald er einen Live-Katalog durchsucht, Daten über eine API abruft oder eine Funktion auf einer Webseite ausführt, sprechen die meisten von einem Agenten. Der Begriff wird auch für Systeme verwendet, die lange, mehrstufige Aufgaben fast ohne Aufsicht abarbeiten. Agenten im Kundenchat sind meist deutlich enger begrenzt.
So funktioniert ein KI-Agent
Die meisten KI-Agenten arbeiten in einer einfachen Schleife:
Der Mechanismus hinter dem dritten Schritt heißt Tool Calling oder Function Calling. Welche Werkzeuge es gibt und was sie dürfen, legt der Entwickler fest, nicht das Modell. Diese Entscheidung ist die wichtigste Sicherheitsgrenze jedes Agenten.
- Die Nachricht des Nutzers lesen, zusammen mit den Anweisungen, die Rolle und Grenzen des Agenten festlegen.
- Entscheiden, ob er direkt antwortet oder ein Werkzeug nutzt. Jedes Werkzeug wird dem Modell mit Name, Zweck und benötigten Eingaben beschrieben.
- Das Werkzeug mit Angaben aus dem Gespräch aufrufen, zum Beispiel einem Produktnamen oder einer Postleitzahl.
- Das Ergebnis lesen und dann antworten, nachfragen oder ein weiteres Werkzeug aufrufen.
Beispiel
Ein Besucher fragt den Agenten auf der Website eines Fahrradladens: „Habt ihr ein Gravelbike unter 1.500 Euro in Größe M?“ Der Agent ruft die Produktsuche des Shops mit den passenden Filtern auf, liest die Treffer und antwortet mit den passenden Rädern samt Preis und Link. Fragt der Besucher danach nach der Garantie, beantwortet der Agent das aus der Garantieseite des Shops, ganz ohne Werkzeug.
Warum KI-Agenten für Business-Chatbots wichtig sind
Agenten können Fragen beantworten, die von Live-Daten abhängen, etwa Lagerbestand oder aktuelle Preise. Das schafft eine statische Wissensdatenbank nicht. Außerdem können sie Informationen an andere Systeme übergeben, zum Beispiel einen Datensatz über die API eines CRM anlegen.
Sie bringen aber auch neue Risiken mit. Ein Werkzeug kann falsche Daten liefern, ein Besucher kann versuchen, den Agenten zum Missbrauch eines Werkzeugs zu verleiten, und eine versehentlich ausgeführte Aktion hat echte Folgen. Gute Setups geben dem Agenten nur die Werkzeuge, die er braucht, begrenzen, was jedes Werkzeug ändern darf, holen vor folgenreichen Schritten eine Bestätigung ein und behandeln Ergebnisse von Werkzeugen als Daten, nicht als Anweisungen.
KI-Agenten in intoCHAT
In intoCHAT ist jeder Chatbot ein Agent. Er antwortet aus deinen Inhalten und kann zusätzlich über eigene API-Aktionen deine HTTP-APIs aufrufen (bis zu 25 pro Agent), JavaScript-Funktionen ausführen, die du auf deiner Seite registrierst, und einen verbundenen Shop auf Shopify, WooCommerce, Magento, VTEX oder WordPress durchsuchen und Produktkarten anzeigen. Bei API-Aktionen legst du fest, welche Felder der Antwort das Modell sieht. Sendungsverfolgung, Buchungen oder einen Checkout im Chat bietet intoCHAT nicht eingebaut an; dafür brauchst du eine eigene API, die du als Aktion anbindest.