Samstag, 19. April 2025 von Dr. Michael Gebert Warum agentische KI das neue Paradigma ist
Architektur statt Prompt
Wer heute mit generativer KI arbeitet, merkt schnell: Prompts sind nicht genug. Das Modell antwortet, aber es denkt nicht. Es schreibt, aber es plant nicht. Es erzeugt Sprache, aber kein Verhalten. Was der Oberfläche nach smart erscheint, entpuppt sich in der Tiefe oft als eindimensionale Operation. Die eigentliche Innovation der nächsten Entwicklungsstufe liegt daher nicht in besseren Modellen oder schnelleren APIs, sondern in einem grundlegend anderen Verständnis davon, wie systemische Intelligenz entsteht: durch Architektur.
In der Forschung spricht man von Agentic AI – nicht als Buzzword, sondern als neuer Entwurf maschineller Handlungskraft. Es geht nicht mehr darum, ein Sprachmodell mit cleveren Prompts zu füttern, sondern darum, Maschinen zu bauen, die wahrnehmen, denken, handeln – und sich weiterentwickeln. Diese Verschiebung im Denken verändert alles. Sie zwingt dazu, KI nicht als Tool zu betrachten, sondern als Akteur. Nicht mehr als Reaktion auf eine Eingabe, sondern als dynamisches System, das Ziele erkennt, Strategien entwirft, Werkzeuge einsetzt und aus seinem Handeln lernt.
Dabei entsteht eine neue Komplexität. Denn ein Agent, der nicht planen kann, bleibt ein Befehlsempfänger. Einer, der sich nichts merkt, wiederholt nur Muster. Und einer, der nicht lernt, ist zum Stillstand verdammt. Hier beginnt die eigentliche Kunst: Der Aufbau einer Infrastruktur, die nicht bloß auf ein Modell setzt, sondern auf Rollenverteilung, Kontextpflege, Gedächtnis und Interaktion. Die Werkzeuge dafür sind da – Frameworks wie LangChain, AutoGen, LangGraph oder CrewAI liefern Komponenten, um verteilte Systeme zu orchestrieren. Doch das bloße Vorhandensein dieser Werkzeuge garantiert noch keine Wirksamkeit.
Zusammenspiel aus Zieldefinition, Aufgabenteilung, Gedächtnisstruktur und Werkzeugintegration
Entscheidend ist das Design: Welche Informationen bleiben dem Agenten über längere Zeit erhalten? Wo speichert er semantisches Wissen, wo episodische Erfahrungen? Welche Tools darf er autonom aufrufen, welche Grenzen sind definiert? Und vor allem: Wie reflektiert er sein Handeln, wie schließt er Feedback-Schleifen, wie entwickelt er ein Verhalten, das über bloße Instruktionsausführung hinausgeht?
Die Antwort auf diese Fragen liegt nicht im Modell, sondern im Rahmen, der es umgibt. Agentic AI zwingt uns, über die Architektur intelligenter Systeme genauso präzise nachzudenken wie über ihre semantische Leistung. Die eigentliche Herausforderung besteht nicht in der Skalierung der Rechenleistung, sondern in der Komposition von Verhalten. Was in klassischen Softwarearchitekturen als Business-Logik kodiert wurde, entsteht in agentischen Systemen durch ein Zusammenspiel aus Zieldefinition, Aufgabenteilung, Gedächtnisstruktur und Werkzeugintegration.
Ein Agent, der seine Umwelt versteht, Pläne schmieden kann, externe Informationen einholt, Tools nutzt, sich an frühere Interaktionen erinnert und Fehler erkennt – der entwickelt ein Verhalten, das nicht mehr nur „intelligent wirkt“, sondern sich intelligent verhält. Es ist diese Emergenz von maschinischer Handlungsmacht, die 2025 zum Wendepunkt macht. Während viele Unternehmen noch mit der Optimierung von Prompts beschäftigt sind, formiert sich eine neue Disziplin: die KI-Systemarchitektur, die nicht auf einzelne Ausgaben schaut, sondern auf das Verhalten eines gesamten Systems über Zeit.
Agentic AI ist kein Trend – sie ist der nächste logische Schritt in der Evolution intelligenter Systeme. Und sie markiert den Übergang von der Oberfläche zur Struktur, von der Antwort zur Absicht, vom Prompt zur Architektur. Das KI Expertenforum begleitet diese Entwicklung mit Analysen, Strategien und einem praxisnahen Curriculum für Unternehmen. Der Wandel hat begonnen – nicht im Modell, sondern im System dahinter.
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