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Agentenbasierte KI vs. agentische KI: Was ist der Unterschied?

Agentenbasierte KI und agentische KI sind zwei KI-Begriffe, die ähnlich klingen, aber völlig verschieden sind. Aber sie haben dann doch mehr miteinander zu tun, als man denkt.

Michael Eckert
von
Zuletzt aktualisiert:11 Juli 2025

In der sich schnell entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz tauchen ständig neue Begriffe auf, die für Verwirrung sorgen können. Zwei solcher Begriffe, die oft verwechselt werden, sind Agentenbasierte KI (Agent-based AI) und Agentische KI (Agentic AI). Obwohl sie ähnlich klingen, beschreiben sie unterschiedliche Konzepte und Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz – mit jeweils eigenen Zielen, Methoden und Einsatzfeldern.

Was ist agentenbasierte KI?

Agentenbasierte KI bezieht sich auf ein Modellierungsparadigma, bei dem autonome Entscheidungsträger, sogenannte Agenten, in einer simulierten Umgebung interagieren. Diese Agenten folgen einfachen Regeln, können aber zusammen komplexe Verhaltensmuster erzeugen.

Hauptmerkmale

  • Fokus auf die Simulation von Interaktionen zwischen mehreren Agenten
  • Wird häufig für die Modellierung sozialer, ökonomischer und ökologischer Systeme verwendet.
  • Die Agenten haben begrenzte Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten.
  • Das Systemverhalten entsteht aus den kollektiven Interaktionen.

Agentenbasierte Modelle werden beispielsweise eingesetzt, um Verkehrsflüsse, Marktdynamiken oder die Ausbreitung von Krankheiten zu simulieren. Auch in der Stadtplanung, Epidemiologie und Klimaforschung sind sie weit verbreitet.

Was ist agentische KI?

Der Begriff agentische KI bezieht sich hingegen auf KI-Systeme, die als eigenständige Agenten fungieren können. Sie verfügen über die Fähigkeit, Ziele zu verfolgen, Entscheidungen zu treffen und Aktionen in einer Umgebung auszuführen.

Hauptmerkmale

  • Fokus auf der Autonomie und Handlungsfähigkeit einzelner KI-Systeme.
  • Fähigkeit zur Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Handlung.
  • Oft mit fortgeschrittenen Lernfähigkeiten ausgestattet.
  • Kann komplexe Aufgaben selbstständig planen und ausführen.

Beispiele für agentische KI sind autonome Roboter, virtuelle Assistenten oder KI-Systeme, die selbstständig Aufgaben wie Terminplanung, Informationssuche oder Softwaresteuerung übernehmen.

Die wesentlichen Unterschiede

Der zentrale Unterschied zwischen agentenbasierter und agentischer KI liegt im jeweiligen Fokus und Anwendungsziel. Während sich die agentenbasierte KI auf die Modellierung und Simulation von Systemen mit vielen interagierenden Einheiten konzentriert, um emergente Phänomene (nicht direkt programmiert oder vorhersehbar) wie kollektives Verhalten oder Systemdynamiken zu verstehen, zielt die agentische KI auf die Entwicklung einzelner, autonom handelnder KI-Systeme ab. Diese Systeme verfolgen eigenständig Ziele, treffen Entscheidungen und führen Handlungen aus – oft in realen oder digitalen Umgebungen.

Somit dient agentenbasierte KI primär der Analyse komplexer Zusammenhänge, während agentische KI auf operative Autonomie und zielgerichtetes Handeln ausgelegt ist.

KI-Typen im Vergleich.
Abbildung 1: Generative, agentenbasierte und agentische KI im Vergleich.

Überschneidungen und Zusammenspiel

In der Praxis gibt es Überschneidungen zwischen den beiden Konzepten. So können agentische KI-Systeme Teil einer agentenbasierten Simulation sein, etwa wenn autonome Fahrzeuge in einem simulierten Verkehrsnetz getestet werden. Umgekehrt können Erkenntnisse aus agentenbasierten Modellen die Entwicklung robusterer agentischer Systeme unterstützen, beispielsweise durch das Verständnis kollektiven Verhaltens oder sozialer Dynamiken.

Mit dem Fortschritt der KI-Forschung gewinnen beide Ansätze zunehmend an Bedeutung: Agentenbasierte Modelle helfen uns, komplexe Systeme zu verstehen, während agentische KI-Systeme immer mehr autonome Aufgaben in unserer Welt übernehmen – von der industriellen Automatisierung bis hin zur persönlichen Assistenz.

Warum die Unterscheidung wichtig ist

Die Unterscheidung dieser Konzepte ist nicht nur akademisch relevant, sondern hat auch praktische Auswirkungen auf die Entwicklung, Anwendung und Regulierung von KI-Technologien in verschiedenen Bereichen unserer Gesellschaft. Sie beeinflusst, wie wir KI-Systeme entwerfen, testen, einsetzen – und wie wir ihre Risiken und Potenziale bewerten.