Definierter Begriff
Agentic AI
KI-Systeme, die planen, mehrstufige Aktionen ausführen und Tools nutzen, um Aufgaben autonom abzuschließen.
Agentic AI bezeichnet Systeme, die ein Ziel in Teilaufgaben zerlegen, Tools (APIs, Datenbanken, Code-Ausführung) aufrufen, Zwischenergebnisse prüfen und auf ein vollständiges Ergebnis hin iterieren — mit begrenztem oder keinem menschlichen Eingriff zwischen den Schritten. Agentic-Systeme sitzen auf LLMs auf, werden aber durch Orchestrierungslogik, Memory und Tool-Definitionen geformt. In Produktion werden agentische Workflows durch Guardrails, Evaluation-Harnesse und Human-Review-Queues für Aktionen mit hohem Impact begrenzt.
Wann es zählt
Wenn die Arbeit mehrere aneinandergereihte Entscheidungen erfordert (Recherche → Draft → Validierung → Aktion). Unter 3 Schritten ist ein einzelner LLM-Call billiger und sicherer; darüber rechtfertigen agentische Patterns ihre Komplexität.
Realbeispiel
Ein Outbound-Sales-Agent, der Account-Signale aus HubSpot zieht, personalisierte Outreach draftet, gegen Do-not-Contact-Listen validiert, Versand über die Email-API plant und Touches zurück ins CRM loggt — alles in einer zielorientierten Schleife mit Reviewer-Eskalation bei Cases mit niedriger Confidence.
Beobachtete KPIs
Tool-Call-Erfolgsrate (>95% Ziel), End-to-End-Aufgabenerfüllung (>80%), Reviewer-Eskalationsrate (10-15% optimal).
Verwandte Begriffe
Autonomer Agent
Ein KI-Agent, der eine definierte Aufgabe ohne menschlichen Input bei jedem Schritt abschließt.
Tool-Use
Fähigkeit eines LLM, deterministische Funktionen — APIs, Datenbanken, Code-Ausführung — als Teil seiner Antwort aufzurufen.
ReAct
KI-Agent-Pattern, das Reasoning („Thought") und Aktionen („Action") für Multi-Step-Aufgaben abwechselt.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generierung verankert in abgerufenen Quelldokumenten statt nur in der parametrischen Modell-Memory.
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