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Agentische KI vs. Generative KI
Agentic KI vs. Generative KI: Was ist der wirkliche Unterschied?
Ob Sie nun Geschäftsleiter, Produkteigentümer oder einfach nur neugierig auf neue Technologien sind, das Verständnis dessen, was generative KI und agentische KI bieten, ist der Schlüssel zu intelligenteren Lösungen.
Bis 2025 haben 71% der globalen Unternehmen generative KI in mindestens einer Geschäftsfunktion eingeführt - ein Anstieg von 65% Anfang 2024.
Aber während generative KI inzwischen Mainstream geworden ist, treten wir jetzt in die nächste Phase ein: agentische KI. Diese aufkommende Klasse von KI generiert nicht nur Inhalte. Sie handelt. Tatsächlich verwenden 29% der Organisationen bereits agentische KI, und weitere 44% planen, sie im nächsten Jahr zu implementieren.
Mit wachsender Akzeptanz ist es entscheidend zu verstehen, was diese Technologien voneinander unterscheidet und wie sie zusammenarbeiten können, um neue Ebenen der Produktivität und Autonomie freizuschalten.
Generative KI: Was es ist und was es kann
Generative KI (Gen KI) bezieht sich auf Modelle, die entwickelt wurden, um neue Inhalte basierend auf Mustern zu erstellen, die aus vorhandenen Daten gelernt wurden.
Was ist der Unterschied zwischen KI und generativer KI? Während alle generative KI auch KI ist, ist nicht alle KI generativ. Generative Systeme sind darauf ausgerichtet, neue Inhalte zu produzieren. Andere intelligente Systeme konzentrieren sich möglicherweise auf Klassifikation, Vorhersage oder Entscheidungsfindung.
Beispiele für generative Modelle sind:
ChatGPT: Generiert menschenähnliche Antworten in natürlicher Sprache
DALL·E: Erstellt realistische oder künstlerische Bilder basierend auf Texteingaben
GitHub Copilot: Unterstützt Entwickler, indem es in Echtzeit Code-Schnipsel generiert
Vorteile | Einschränkungen |
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Agentische KI: Was es ist und was es kann
Agentische KI bezieht sich auf Modelle, die als autonome Agenten agieren sollen. Sie sind in der Lage, Ziele zu setzen, Schritte zu planen, Entscheidungen zu treffen und innerhalb einer definierten Umgebung zu handeln. Im Gegensatz zu generativen Modellen, die auf Eingaben reagieren, sind agentische Systeme proaktiv und zielorientiert.
Das Kernkonzept hinter agentischer KI ist Autonomie. Diese Systeme können Ziele interpretieren, sie in Aufgaben aufteilen, Entscheidungen in Echtzeit treffen, aus Feedback lernen und ihr Verhalten entsprechend anpassen.
Vorteile | Einschränkungen |
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Agentische Systeme werden bereits in einer Vielzahl von realen Szenarien eingesetzt. Von frühen Beispielen agentischer KI wie AutoGPT und BabyAGI bis hin zu heutigen domänenspezifischen Agenten in Vertrieb, Marketing, Bildung usw., diese Werkzeuge helfen Teams, intelligenter, nicht härter zu arbeiten.
Wenn Sie neugierig sind, weitere Beispiele zu erkunden, werfen Sie einen Blick auf unsere kuratierte Agent Market Landscape, ein regelmäßig aktualisiertes Ökosystem der heute relevantesten Plattformen, Werkzeuge und Rahmenwerke.
Wesentliche Unterschiede: Agentische KI vs Generative KI
Zielorientiert vs. Prompt-basiert
Agentische KI ist zielorientiert: Sie bestimmt, wie ein Ergebnis erzielt werden kann, anstatt einfach nur auf einen Prompt zu reagieren. Generative KI hingegen reagiert auf Benutzereingaben, ohne langfristige Ziele zu verfolgen.
Aktive Ausführung vs. Passive Ausführung
Agentische Systeme initiieren Aktionen eigenständig und operieren oft ohne Echtzeit-Eingaben von Menschen. Generative Modelle bleiben inaktiv, bis sie aufgefordert werden.
Kontinuierlicher Prozess vs. Einmalige Ausgabe
Agentische KI folgt einer Schleife: wahrnehmen → planen → handeln → bewerten. Generative KI liefert typischerweise isolierte Ausgaben wie ein einzelnes Bild oder eine Antwort.
Aufgabenautomatisierung vs. Inhaltserstellung
Während die generative KI bei der Medienerstellung herausragt, konzentrieren sich agentische Systeme darauf, komplexe Arbeitsabläufe abzuschließen, wie z.B. das Buchen eines Meetings oder das Verwalten von E-Mails.
Gedächtnis und Feedback vs. Begrenzter Kontext
Agentische KI ist mit Gedächtnis- und Lernmechanismen ausgestattet, die es ihr ermöglichen, sich im Laufe der Zeit anzupassen. Generative KI operiert im Allgemeinen innerhalb eines engen Kontextfensters und verfügt nicht über persistentes Lernen.
Selbstgesteuert vs. Benutzergetrieben
Generative KI benötigt ständige Eingaben und Aufsicht. Agentische KI kann innerhalb festgelegter Grenzen eigenständig arbeiten und ihren Fortschritt autonom bewerten.
Wohin sich KI als Nächstes bewegt
Die Zukunft der KI liegt nicht in der Debatte zwischen generativer KI und agentischer KI, sondern in der Kombination ihrer Stärken. Intelligente Agenten, die durch generatives Denken angetrieben werden, bieten Systeme, die nicht nur intelligent, sondern auch unabhängig in der Ausführung sind.
Zu beobachtende Trends:
Explosives Startup-Wachstum
Autonome Agenten stehen im Zentrum, und Startups drängen sich in die nächste Welle der Automatisierung. Die Frühlingskohorte 2025 von Y Combinator umfasste bemerkenswerte 67 von 144 Startups, die sich auf agentische KI konzentrierten und mehrere Branchen abdeckten.
Durch Generative KI verstärkte Anwendungen
Erwarten Sie, AI in alltägliche Apps eingebettet zu sehen. Denken Sie an automatisch generierte Zusammenfassungen, intelligente Erinnerungen und kontextbewusstes Entwerfen. Die Integration generativer Fähigkeiten ist nun eine Mainstream-Richtung, um Intelligenz in Softwareplattformen einzubetten.
Synthetische Daten für das Modelltraining
Da die Datenschutzbestimmungen strenger werden und reale Daten knapper werden, tauchen synthetische Daten als Alternative auf. Technologieunternehmen investieren in die Generierung synthetischer Daten, um Modelle mit realistischen, datenschutzgerechten simulierten Daten zu trainieren.
Erweiterung in multimodale Inhalte
Generative KI entwickelt sich von Text und Bildern zu Video und Audio. Modelle wie Veo 3 von Google DeepMind generieren nun vollständige 60-Sekunden-1080p-Videos mit synchronisiertem Audio, während Open-Source-Bemühungen wie Ming-Omni Video, Bild, Text und Ton verarbeiten.
KI in der Robotik
Angetrieben durch Fortschritte in multimodalen Modellen wird erwartet, dass moderne Roboter KI in die physische Welt drängen. Humanoiden, assistive Roboter und autonome Logistikflotten beginnen, Häuser, Fabriken und viele andere Umgebungen zu transformieren.
Modelle der Mensch-Agent-Kollaboration
Effektive Partnerschaften zwischen Menschen und Agenten werden die nahe Innovationsphase definieren. Ein großangelegtes Feldexperiment des MIT ergab, dass, wenn Menschen zusammen mit KI-Agenten arbeiteten, die individuelle Produktivität um 60% stieg, die Kommunikation um 137% zunahm und die Teammitglieder 23% mehr Zeit mit der Erstellung von Inhalten verbrachten, anstatt diese zu bearbeiten.
Diese Konvergenz ist bereits im Gange und verspricht eine Zukunft, in der KI mehr kann als nur zu generieren. Sie kann ausführen, lernen und mit Teams zusammenarbeiten.
Open-Source-Agentenplattformen
Open-Source-Plattformen werden zu einer Grundlage bei der Entwicklung digitaler Agenten. Diese Frameworks demokratisieren den Zugang zu fortschrittlichen Fähigkeiten und ermöglichen schnellere Innovationen.
Bei Easyflow helfen wir Unternehmen, dieses Potenzial in die Realität umzusetzen. Wir sind spezialisiert auf intelligente Automatisierung angetrieben durch KI-Agenten und richten Systeme ein, die sich mit wiederkehrenden Aufgaben befassen, Workflows rationalisieren und Teams für höherwertige Arbeiten freisetzen. Egal, ob Sie gerade mit der Automatisierung beginnen oder mehrere Tools in eine nahtlose, umfassende Lösung integrieren möchten, wir begleiten Sie durch Entdeckung, Einrichtung und langfristigen Erfolg mit maßgeschneiderten, agentenbasierten Strategien.
Veröffentlicht von
Viktoriia Pyvovar
Inhaltsautor
Dienstag, 24. Juni 2025
6 Minuten