Agentic AI
Auch: Agentische KI, AI Agent Systems
KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Aktionen in der realen Welt ausführen — ohne für jeden Schritt menschliche Anweisung.
Agentic AI
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die über einfache Frage-Antwort-Interaktionen hinausgehen. Sie verfolgen Ziele über mehrere Schritte, nutzen Werkzeuge (APIs, Browser, Code-Interpreter) und adaptieren ihre Strategie basierend auf Ergebnissen.
Unterschied zu klassischer KI
| Klassische KI | Agentic AI |
| Reagiert auf Eingabe | Verfolgt Ziele proaktiv |
| Einzelner Output | Mehrstufige Aktionen |
| Kein Tooling | Nutzt externe Tools |
| Kein Gedächtnis | Persistenter Kontext |
Relevanz für Softwareentwicklung
Agentic AI ist die Grundlage für Produkte wie den Nopex Swarm: Statt Code-Snippets zu generieren, plant und implementiert ein agentisches System vollständige Softwareprojekte autonom.
Verwandte Begriffe
AI-Agent
Eine autonome KI-Einheit, die Aufgaben plant, Werkzeuge einsetzt und Entscheidungen trifft, um ein definiertes Ziel zu erreichen.
Multi-Agent-System
Mehrere KI-Agenten, die koordiniert zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen — jeder Spezialist für einen Teilbereich.
Large Language Model (LLM)
KI-Modelle, trainiert auf riesigen Textmengen, die Sprache verstehen und generieren können — die Kerntechnologie hinter ChatGPT, Claude und Gemini.
MCP (Model Context Protocol)
Ein offenes Protokoll von Anthropic, das standardisiert, wie KI-Modelle auf externe Tools, Datenquellen und APIs zugreifen.