KI-Agenten sind ein großer Fortschritt gegenüber dem, was die meisten Menschen als generative KI, LLMs oder Chatbots kennen. Agenten können können eigenständig Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um konkrete Ziele zu erreichen, ohne ständiges menschliches Zutun. Anstatt also auf Ihre Aufforderung zu warten, kann ein KI-Agent selbstständig wahrnehmen, entscheiden, handeln und lernen. Kurz gesagt, es ist nicht nur ein Chat. Es ist Teamwork.
Hier ein Beispiel: Sie versuchen, die Kundenbindung in Dutzenden von Märkten zu verbessern. Sie haben jede Menge Daten, aber Sie ertrinken darin. Ein KI-Agent fasst nicht nur Ihre Dashboards zusammen. Er erkennt Abwanderungsmuster, wählt die beste Bindungsstrategie und startet eine Kampagne, ohne explizit nach bestimmten Kennzahlen zu fragen.
Wie funktionieren agentenbasierte Systeme?
Agentenbasierte KI ist keine einzelne Technologie. Es handelt sich um ein System, das aus bekannten Teilen besteht, die jedoch so miteinander verbunden sind, dass etwas Neues entsteht. Sehen wir uns die vier zentralen Fähigkeiten an:
- Wahrnehmen: Daten aufnehmen und interpretieren – von E-Mails über IoT-Sensoren bis hin zu CRM-Datensätzen.
- Entscheiden: Optionen im Kontext von Zielen, Erinnerungen und Rahmenbedingungen abwägen
- Handeln: Workflows auslösen, Datenbanken aktualisieren, Benachrichtigungen versenden, sogar Berichte erstellen
- Lernen: Sich durch Feedback-Schleifen und beobachtete Ergebnisse kontinuierlich verbessern
Das ist es, was KI von bloßer Automatisierung hin zu echter Autonomie führt.
Wodurch wird ein KI-Agent angetrieben?
KI-Agenten können durch Large Language Models (LLMs) unterstützt werden, müssen es aber nicht. Im Kern sind Agenten Systeme, die aus koordinierten Komponenten bestehen – LLMs, regelbasierten Engines, symbolischen Denksystemen oder anderen Formen der Intelligenz, die zusammenarbeiten, um bestimmte Ziele wahrzunehmen, zu entscheiden, zu handeln und zu lernen.
- System-Prompts prägen die Persönlichkeit und Regeln des Agenten.
- Im Speicher werden Sessioninformationen und Langzeitwissen gespeichert.
- Reasoning Engines unterteilen Ziele in umsetzbare Schritte.
- Tools verbinden sie mit Ihren Geschäftssystemen (APIs, Datenbanken, Codebibliotheken).
- Schnittstellen definieren, wie Benutzer:innen interagieren – über Chat, Sprache oder eingebettete Apps.
In Unternehmensumgebungen wird all dies durch MCP-Server (Model Context Protocol) standardisiert. MCPs legen fest, wie Agenten auf externen Kontext zugreifen, ihn referenzieren und konsistent über Aufgaben und Sessions hinweg nutzen. MCPs ermöglichen die Koordination mehrerer Agenten und Tools durch den Austausch von Kontext über ein strukturiertes, geregeltes Protokoll und stellen so zuverlässiges, unternehmensgerechtes Verhalten sicher.
Wo kann ich KI-Agenten in meinem Unternehmen einsetzen?
Beginnen Sie mit konkreten Bedürfnissen. KI-Agenten helfen Unternehmen bereits dabei, unübersichtliche Umfragedaten von globalen Teams zu bereinigen, indem sie Formate standardisieren und Einträge mit Geolocation- oder Währungsdaten anreichern. Im Einzelhandel verhindern sie proaktiv Fluktuation, indem sie frühe Abwanderungssignale überwachen und automatisch Maßnahmen zur Kundenbindung starten. Und im Finanzwesen greifen Agenten sicher auf Workflows zu, um KPIs abzurufen, Analysen durchzuführen und nach Bedarf maßgeschneiderte Erkenntnisse bereitzustellen.
Hier wird das Alteryx AI Data Clearinghouse zu einem entscheidenden Faktor. Als regulierte, anbieterneutrale Vermittlerebene orchestriert das Clearinghouse vertrauenswürdige, kontextualisierte Datenflüsse zwischen unterschiedlichen Systemen und LLM- oder KI-Anwendungen.
Es stellt sicher, dass die Daten, die Ihre Agenten verwenden, relevant, überprüfbar und einsatzbereit sind, um das Risiko von Halluzinationen oder Fehlentscheidungen zu mindern. Ganz gleich, ob Sie Erkenntnisse an OpenAI, Anthropic oder Gemini weiterleiten: Das AI Data Clearinghouse liefert das verbindende Element, das fragmentierte Daten in verlässliche, KI-fähige Assets verwandelt.
Was macht agentenbasierte KI in Unternehmensumgebungen vertrauenswürdig?
Die Architektur ist entscheidend. Governance-orientiertes Design stellt sicher, dass jede Aktion über MCP-Protokolle abläuft, was Ihnen Transparenz und Kontrolle verschafft. Gesteuerte Autonomie ermöglicht es, die Rahmenbedingungen festzulegen, innerhalb derer Agenten agieren. Dank vollständiger Rückverfolgbarkeit wird jeder Schritt protokolliert und ist erklärbar. Und da sich Agenten mit jedem LLM oder System verbinden können, sind Sie nie an einen Anbieter gebunden. Es ist nicht nur smarte KI. Es ist konforme, transparente KI, die innerhalb Ihrer Geschäftsregeln arbeitet.
Kann ich KI-Agenten bereits heute mit Alteryx nutzen?
Diese Funktionen befinden sich derzeit in der Entwicklung und sind auf Anfrage für ausgewählte Benutzer:innen verfügbar. Aber die Grundlage ist bereits live: Alteryx ermöglicht die visuelle Orchestrierung von agentenbasierten Workflows und kombiniert intuitive Benutzeroberflächen mit solider Sicherheit.
Mit Alteryx können Sie Agenten aufbauen, die ungeordnete Daten wahrnehmen, Entscheidungen anhand des historischen Kontexts treffen, über integrierte Systeme hinweg Maßnahmen ergreifen und sich kontinuierlich verbessern. Und dank der MCP-Integration können diese Agenten problemlos mit externen Systemen und Tools zusammenarbeiten.
Was sollte ich jetzt tun?
Beginnen Sie damit, die Knackpunkte zu identifizieren. Welche repetitiven Entscheidungen rauben Ihrem Team Zeit? Wo liegen Ihre Daten ungenutzt herum und warten auf Interpretation? Wenn Sie einen vertrauenswürdigen digitalen Teamkollegen hätten, was würden Sie zuerst auslagern? Denn agentenbasierte KI ist keine Hypothese. Sie ist da. Und sie ist bereit, einen Unterschied zu machen – sobald Sie es sind.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Alteryx Ihre KI-Initiativen unterstützen kann? Kontaktieren Sie uns jetzt.
Anmerkung der Redaktion: Der Inhalt dieses Blogbeitrags basiert auf Informationen aus dem Webinar „Your First Step into Agentic AI“ , das von Alteryx und Slalom präsentiert wurde.