Was sind AI Agents? Wie sie arbeiten und warum sie für Unternehmen wichtig sind.
06-25-2026
KI entwickelt sich von der Beantwortung von Fragen hin zur Erledigung von Aufgaben. Früher erforderte Software Befehle. Dann kam Chat-basierte KI, die in natürlicher Sprache antworten konnte. Jetzt gehen AI Agents einen Schritt weiter – sie können handeln.
Dieser Paradigmenwechsel ist wichtig, weil er KI von einem Produktivitäts-Tool zu einem operativen Motor macht. Der Übergang von Effizienz zu Autonomie verändert Team-Strukturen, die Bereitstellung von Erlebnissen und wie Marken in einer digitalen Umgebung auftreten, die zunehmend von KI-Systemen und nicht nur von Menschen bevölkert wird.
Wichtige Takeaways:
- AI Agents erledigen Aufgaben autonom, während Copiloten Einzelpersonen unterstützen.
- Agents in Unternehmen benötigen eine stärkere Governance als herkömmliche KI-Tools.
Was sind AI Agents?
AI Agents sind Softwaresysteme, die Eingaben verstehen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen können, um ein Ziel ohne ständige menschliche Beteiligung zu erreichen. Im Gegensatz zu Chatbots, die nur Antworten generieren, können AI Agents echte Arbeit leisten – Systeme aktualisieren, Workflows auslösen und Aufgaben Tool-übergreifend lösen.
Viele Enterprise AI Agents sind darauf ausgelegt, innerhalb definierter Regeln, Berechtigungen und Richtlinien zu operieren, um sichere und zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
AI Agents werden durch vier Schlüsselfähigkeiten definiert:
- Aktionen initiieren: Aufgaben basierend auf Trigger oder Zielen starten.
- Eingaben verarbeiten: Daten aus Text, Systemen und anderen Eingaben interpretieren.
- Entscheidungen treffen: Modelle verwenden, um nächste Schritte zu bestimmen.
- Aufgaben ausführen: Entlang zugelassener Tools und Workflows handeln.
AI Agents werden zunehmend eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungsfindung in geschäftlichen Workflows zu unterstützen.
Wie funktionieren AI Agents?
AI Agents operieren mit einer kontinuierlichen Reasoning-Schleife, oft ReAct-Schleife (Reason + Act) genannt. Anstatt einen einzelnen Befehl auszuführen, iteriert ein Agent: Er verarbeitet ein Ziel, plant Schritte, verwendet Tools, um auf diese Schritte zu reagieren, liest Ergebnisse und verfeinert seinen nächsten Schritt. Dieser Zyklus wiederholt sich, bis die Aufgabe abgeschlossen oder zur menschlichen Überprüfung weitergereicht wird.
Das Diagramm zeigt, wie Agents durch diese Schleife iterieren, bis eine Aufgabe abgeschlossen oder eskaliert wird.
Unternehmen, die AI Agents einführen, müssen bestimmen, welche Workflows automatisiert werden können und wo menschliche Überprüfung, Genehmigung oder Aufsicht bestehen bleiben sollten. Eine wichtige Unterscheidung: Workflows folgen vordefinierten Pfaden, wobei KI Schritte in einer festgelegten Sequenz ausführt.
AI Agents vs. Copiloten.
Der einfachste Weg, AI Agents zu verstehen, ist sie mit Copiloten zu vergleichen:
Copilots helfen Einzelpersonen, effizienter zu arbeiten, während AI Agents umfassendere Workflows zwischen Teams und Systemen automatisieren und koordinieren können. Daher erfordern Agents oft stärkere Governance, Berechtigungen und operative Aufsicht als herkömmliche KI-Assistenten.
Welche Arten von Agents gibt es?
AI Agents unterscheiden sich in ihrer Entscheidungsfindung. Das sind die häufigsten Typen in Unternehmensanwendungen:
Viele Unternehmenssysteme nutzen mehrere Agents, die in einem „Manager-Mitarbeiter“-Modell zusammenarbeiten. In diesem Setup übernehmen spezialisierte Agents Aufgaben wie Recherche, Entwurf und Validierung, während ein koordinierender Agent den Workflow verwaltet.
Welche Branchen nutzen AI Agents am häufigsten?
AI Agents schaffen branchenübergreifend Mehrwert bei repetitiven Workflows mit hohem Volumen. Häufige Use Cases umfassen:
- Finanzdienstleistungen: Betrugserkennung, Transaktions-Monitoring und automatisierter Kundendienst.
- Gesundheitswesen: Terminplanung, Aufnahme-Automatisierung und Dokumentations-Workflows.
- Einzelhandel: Produktentdeckung, Retourenabwicklung und personalisierte Empfehlungen.
Regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen und das Gesundheitswesen gehören zu den aktivsten bei der Evaluierung von Agent-Implementierungen, wobei Governance- und Compliance-Anforderungen bestimmen, wie und wo Agents eingeführt werden.
Wie AI Agents Mehrwert in Marketing und für die Customer Experience schaffen.
Für Marketing- und CX-Teams schaffen AI Agents messbaren Mehrwert in fünf operativen Bereichen:
- Kundendienst- und Support-Automatisierung. Agents übernehmen Erstbearbeitung, Routing und Self-Service-Abläufe, die Routine-Tickets abfangen und menschliche Aufmerksamkeit für komplexe Fälle reservieren.
- Workflow- und betriebliche Automatisierung. Agents automatisieren Freigaben, Content- und Asset-Übergaben sowie Compliance-Prüfungen und ersetzen manuelle Workflows durch kontinuierliche automatisierte Prozesse im gesamten Unternehmen.
- Daten und Analyse. Agents unterstützen automatisiertes Reporting, Anomalieerkennung und Prognosen und verwandeln Dashboards von passiven Ansichten in aktive Empfehlungen.
- Kreativ- und Content-Abläufe. Agents generieren, passen an und verbessern Inhalte kanalübergreifend in einem Tempo, das Menschen allein nicht erreichen können – ein Grundpfeiler des generativen KI-Content-Managements.
- Journey- und Kampagnenorchestrierung. Agents sequenzieren kanalübergreifende Aktionen, wählen optimale nächste Aktionen aus und treffen Personalisierungsentscheidungen in Echtzeit.
Die Zukunft der KI-Suche wird LLMs, Agents und die Inhalte, die Agents konsumieren, verschmelzen lassen.
Agents gehen über LLMs hinaus und steuern dynamisch ihre eigene Tool-Nutzung, um Ziele zu erreichen. Die drei nachfolgenden Verschiebungen spiegeln dieses autonomere Modell wider.
- Von Sprachmodellen zu aktionsgesteuerten Systemen. KI-Modelle entwickeln sich von der Textgenerierung hin zur Aufgabenerledigung und Software-Interaktion.
- Multi-Agent-Standardisierung. Neue Protokolle und Vertrauensrahmenbedingungen ermöglichen es Agents verschiedener Anbieter, sicher zusammenzuarbeiten. Das ist entscheidend, denn kein Unternehmen wird ausschließlich mit Agents eines einzigen Anbieters arbeiten. Die Interoperabilität zwischen Agents wird zu einer zentralen Beschaffungsfrage.
- Die Agent-zu-Agent-Wirtschaft. Zunehmend konsumieren Agents Inhalte und APIs stellvertretend für Menschen. Ein Shopping-Agent, nicht eine Käuferperson, wird eure Produktseite lesen. Ein Research-Agent, nicht Lesende, wird eure Thought Leadership analysieren. Deshalb ist KI-Suchsichtbarkeit nicht länger eine Nebensache – eure Content-Strategie muss zwei Lesende gleichzeitig bedienen.
Das bedeutet, dass Marken eine Infrastruktur benötigen, die nicht nur Agents einsetzt, sondern auch sicherstellt, dass sie und externe Agents, die eure Präsenzen besuchen, mit strukturierten, vertrauenswürdigen Inhalten arbeiten. Der Adobe Digitale Trends Report hebt diesen Wandel durch umfragebasierte Forschung und Kundenerkenntnisse hervor, während sich die Unternehmenseinführung beschleunigt.
AI Agents von Adobe orientieren sich an gängigen Workflow-Anforderungen in Unternehmen.
Der Ansatz von Adobe für agentische KI konzentriert sich auf speziell entwickelte Agents zur Unterstützung gängiger Unternehmens-Workflows in den Bereichen Support, Daten, Inhalt und Journey-Orchestrierung, während weitere workflow- und erlebnisfokussierte Agents in Adobe-Programmen entstehen.
Die Einführung beschleunigt sich tendenziell, wenn Agents mit klaren Richtlinien (definierte Eingaben, begrenzte Berechtigungen und Validierungs-Checkpoints) eingeführt werden, sodass Teams die Autonomie schrittweise erweitern können, während das Vertrauen wächst.
Produkt-Support: AI Service Agents.
Der Adobe Product Support Agent hilft Kunden dabei, Fehlerbehebung und Support-Case-Management zu optimieren, indem er dialogbasierte Anleitung zur Fehlerbehebung bei Adobe-Produkten mit vertrauenswürdigen Wissensquellen bietet, wie Troubleshooting-Artikel von Adobe Support, Produkt-Tutorials und rechtliche Dokumentation. Außerdem optimiert er Ticket-Erstellung sowie Statusverfolgung (Ihr könnt das Adobe Customer Success Webinar zu AI Agents in Adobe Experience Platform für einen Überblick und Beispiele ansehen.)
Workflow-Automatisierung mit AI Agents.
Agents für Workflow-Optimierung helfen Teams bei der Automatisierung von Planungs- und Ausführungsaufgaben, wie Projekt-Setup, Workflow-Monitoring und operativer Koordination in Tools wie Adobe Workfront.
Typische Agent-gestützte Workflows:
Daten- und Analyse-Agents.
Adobe Data Insights Agent hilft Nutzenden dabei, Fragen zu ihren Daten in natürlicher Sprache zu beantworten und erstellt relevante Visualisierungen in Analysis Workspace. Audience Agent unterstützt Teams bei der Erkundung des Zielgruppen-Inventars, deckt Zielgruppen-Erkenntnisse auf und optimiert das Zielgruppen-Management – mit erweiterten Erstellungs- und Optimierungsfunktionen, die kontinuierlich ausgebaut werden.
Kreativ- und Content-Optimierungs-Agents.
Die Content-orientierten Agents von Adobe helfen Teams dabei, Inhalte kanalübergreifend zu entdecken, zu aktualisieren, zu generieren und zu verbessern, während auf Experimente fokussierte Agents bei der Analyse von Tests und dem Vorschlag der nächsten besten Experimente unterstützen. Experimentation Agent unterstützt A/B-Test-Use Cases wie die Erstellung von Varianten bei Produktbeschreibungen.
Journey- und Multi-Agent-Orchestrierungs-Agents.
Adobe Journey Agent hilft Nutzenden dabei, Journeys durch natürliche Sprache zu analysieren und zu verfeinern, einschließlich Zielgruppen-Überschneidungs- und Ausstiegs-Analysen, und kann in begrenzter Verfügbarkeit auch prompt-basierte Journey-Erstellung unterstützen.
Vier Bereitstellungsrisiken, die jede Marketing-Führungskraft verstehen sollte.
Wenn KI handeln kann, steigen Risiken parallel zu den Opportunities. CMOs sollten vier häufige Fehlermodi einplanen:
- Endlosschleifen und Kosten. Agents arbeiten schrittweise; schlecht abgegrenzte Agents können Aktionen wiederholen und Kosten erhöhen. Kostenobergrenzen, Time-outs und Schleifenerkennung sind Standard-Schutzmaßnahmen.
- Halluzination in Aktion. Ein halluzinierender Chatbot ist lästig – ein halluzinierender Agent ist ein operatives Risiko. Er könnte auf eine nicht existierende Datei verweisen und die falsche löschen oder einen Rabattcode erfinden und an Kundschaft senden.
- Latenz. Der Grund-Handlung-Reflexion-Zyklus braucht Zeit, und Agents können langsamer als Skripte sein. Architekten sollten entscheiden, was vorberechnet werden kann gegenüber dem, was in der Schleife laufen muss.
- Sicherheit und Richtlinien. Agents, die Aktionen ausführen können, brauchen klar definierte Grenzen. Arbeitet mit euren IT- und Sicherheit-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass Agents mit angemessenen Zugriffsbeschränkungen operieren und dass kritische Aktionen wie Kundenkommunikation oder Preisänderungen vor der Ausführung eine manuelle Freigabe erfordern.
Orchestrierte Agents übertreffen einzelne Agents bei Unternehmens-Workflows.
Einzelne Agents sind nützlich. Orchestrierte Agents sind transformativ. Adobe Experience Platform Agent Orchestrator koordiniert mehrere spezialisierte Experience Platform-Agents in einem einzigen vernetzten Workflow über eine dialogbasierte Oberfläche wie dem KI-Assistenten und organisiert die Zusammenarbeit mit menschlicher Aufsicht und Governance.
Bei Kundeneinsätzen haben wir erlebt, dass Teams den größten Nutzen erzielen, wenn Orchestrierung mit expliziten Validierungen, begrenzten Tool-Berechtigungen und Audit-Trails kombiniert wird, sodass Autonomie skaliert, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Agents-Orchestrierung ermöglicht vier Muster in der Praxis:
- Inhaltserstellung und Erlebnisgenerierung. Koordiniert Agents über vollständige Content-Workflows (Briefing → Varianten → Prüfungen → Validierungen → Veröffentlichung). Der Wert liegt im integrierten Fluss, nicht in einem einzelnen Agent.
- Zielgruppen- und Journey-Orchestrierung. Audience Agent und Journey Agent können zusammenarbeiten, um Schritte zu planen, Journeys zu sequenzieren und kanalübergreifende Aktionen zu koordinieren. Im B2B-Bereich kann das bedeuten, eine Käufer-Zielgruppe aufzubauen, eine Multi-Touch-Journey zu starten und qualifizierte Accounts mit weniger Reibung zwischen Teams zu übergeben.
- Daten- und erkenntnisgetriebene Entscheidungen. Der Data Insights Agent kann Segmente und Journey-Änderungen unter der Leitung von Adobe Experience Platform Agent Orchestrator einspeisen, sodass Erkenntnisse direkt in die Aktivierung fließen, anstatt über Übergaben zu laufen.
- Support und Betrieb. Wenn ein Pipeline-Ausfall oder eine Service-Verschlechterung auftritt, können Agents die Reaktion in Echtzeit koordinieren – das Ereignis einordnen, Logs für die Ursachenanalyse abrufen und mit vollständigem Kontext an das richtige Engineering-Team eskalieren.
Betrachtet Workflow-Design, nicht einzelne Agents, als Treiber der Skalierung, mit KI-gesteuerter Validierung als finale operative Prüfung. So bewegen sich Marken von isolierten Copiloten zu orchestrierten, vertrauenswürdigen Multi-Agents-Systemen und bleiben sichtbar, geschützt und differenziert, während Agents sowohl zur Belegschaft im Unternehmen als auch zur Zielgruppe außerhalb werden.
Seht, wie Adobe Experience Platform Agent Orchestrator Teams dabei hilft, AI Agents in Unternehmens-Workflows einzusetzen und zu steuern.
Empfehlungen für euch.
https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/generative-ai
