Agentic reasoning wird zu einem Eckpfeiler bei der Entwicklung von KI-Systemen, insbesondere wenn diese mehr tun müssen, als nur Anweisungen zu befolgen. Sie suchen nicht mehr nach tools, die auf Eingaben warten. Sie brauchen Systeme, die denken, sich anpassen und den nächsten Schritt machen können.
Die meisten KI-Systeme sind heute noch reaktiv. Sie beantworten Fragen, automatisieren Aufgaben und werden über Skripte ausgeführt. Da Projekte jedoch immer komplexer werden und sich die Datenquellen vervielfachen, reicht dies nicht mehr aus. Es ist eine Argumentation erforderlich, nicht nur die Ausführung.
Hier kommt die agentenbasierte KI ins Spiel. Sie bewältigt komplexe Aufgaben, navigiert durch Mehrdeutigkeiten und greift auf Daten aus dem Unternehmen zurück, um intelligentere Entscheidungen zu treffen. Anstatt zu fragen: "Was ist als Nächstes zu erledigen?", weiß sie es bereits.
Diese Art von Intelligenz wurde entwickelt, um ClickUp Brain zu unterstützen. Es wurde für Teams entwickelt, die kontextreiche, schnelle Workflows ausführen, und hilft Ihnen bei der Planung, Priorisierung und Automatisierung. All dies mit integriertem Kontextbewusstsein.
Das ist doch interessant, oder? Aber lassen Sie uns weiter untersuchen, wie die agentenbasierte Argumentation der KI funktioniert, was sie von herkömmlichen Systemen unterscheidet und wie Sie sie effektiv in Ihre Workflows integrieren können.
⏰ 60-Sekunden-Zusammenfassung
Eine KI zu entwickeln, die nur Anweisungen befolgt, reicht nicht mehr aus. Hier erfahren Sie, warum das agentenbasierte Denken die Arbeit intelligenter Systeme neu definiert:
- Verwenden Sie agentenbasiertes Denken, um KI-Systeme zu erstellen, die Ziele setzen, planen, sich anpassen und mit Absicht handeln – nicht nur vordefinierte Schritte ausführen
- Gehen Sie über die statische Automatisierung hinaus, indem Sie Agenten einsetzen, die mit Mehrdeutigkeiten umgehen, Aufgaben verwalten und aus Feedback lernen
- Wenden Sie Agentensysteme in den Bereichen Produktbereitstellung, Support-Triage, Suche im Unternehmen und Strategie an, um wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen
- Entwerfen Sie intelligentere Architekturen mithilfe von Reasoning-Engines, dynamischen Workflows, Feedbackschleifen und Human-in-the-Loop-Steuerungen
- Vermeiden Sie Skalierungsfallen mit strukturierten Daten, einer anpassungsfähigen Infrastruktur und Strategien zur schrittweisen Einführung in Teams
- Erstellen Sie intelligente Workflows schneller mit ClickUp Brain, das für Automatisierung, Priorisierung und kontextbezogene Entscheidungsfindung ausgestattet ist
Agentenhaftes Denken verstehen
Agentenhaftes Denken bedeutet, dass ein KI-System Ziele setzen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen kann. Zu erledigen ist all dies, ohne dass eine ständige Anleitung erforderlich ist. Es ist ein Wechsel von der reaktiven Ausführung zur intelligenten Autonomie.
Sie werden es in Aktion sehen, wenn:
- Ein KI-Assistent priorisiert Elemente des Produktrückstands basierend auf Auswirkung und Dringlichkeit
- Ein Coding Agent überarbeitet Ihren Code, indem er Fehler in vergangenen Sprints analysiert
- Einige Wissensassistenten durchsuchen interne Dokumentationen, um Lösungen vorzuschlagen, bevor Support-Tickets eingereicht werden
Dabei handelt es sich nicht um fest programmierte Aufgaben. Es handelt sich um zielgerichtete Verhaltensweisen, die durch Argumentationsmodelle unterstützt werden, die den Kontext interpretieren und zielgerichtete Maßnahmen auswählen.
Das ist es, was das agentische KI-Denken auszeichnet und warum es die Grundlage für moderne intelligente Systeme bildet.
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Die Rolle des agentenbasierten Denkens in der künstlichen Intelligenz
Bei der Arbeit mit fortgeschritteneren KI-Modellen stoßen traditionelle Logikbäume und vordefinierte Skripte an ihre Grenzen.
Sie benötigen Systeme, die:
- Interpretieren Sie vage oder unvollständige Eingaben von Benutzern
- Nutzen Sie Trainingsdaten und den aktuellen Kontext
- Ausführung bestimmter Aufgaben ohne Anweisungen in einzelnen Schritten
- Bearbeiten Sie mehrdeutige Anfragen in Ihren Datenquellen
Hier zeigt das agentische KI-Denken seine Stärke. Es ermöglicht KI-Agenten, Lücken zwischen Absicht und Ausführung zu schließen, insbesondere in komplexen Umgebungen wie der Unternehmenssuche, dem Produktmanagement oder der Softwareentwicklung in großem Maßstab.
Es öffnet auch die Tür zum Aufbau von KI-Systemen, die sich im Laufe der Zeit verbessern. Mit der richtigen Architektur können agentenbasierte Modelle kontinuierlich verbessert, Prioritäten angepasst und Ergebnisse basierend auf der Arbeit verfeinert werden.
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Agentenbasierte vs. nicht-agentenbasierte Systeme
Hier sehen Sie, wie sich die beiden Ansätze bei der Anwendung auf reale Workflows der KI verhalten:
| Feature | Agentenbasierte Systeme | Nicht-agentische Systeme |
| Entscheidungsfindung | Autonom, kontextbewusst | Auslöser-basiert, reaktiv |
| Ziele setzen | Dynamisch und intern | Vordefiniert durch externe Eingaben |
| Anpassungsfähigkeit | Lernt aus Ergebnissen und Feedback | Manuelles Eingreifen erforderlich |
| Datenverarbeitung | Synthese über mehrere Datenquellen hinweg | Limitiert auf eine Aufgabe oder einen Datensatz zur Zeit |
| Ausgabe | Personalisierte, sich weiterentwickelnde Antworten | Statische Ausgaben mit Vorlagen |
Nicht-agentische Workflows haben ihre Berechtigung, vor allem für sich wiederholende Automatisierungen oder eng gefasste tools. Wenn Sie jedoch für komplexe Problemlösungen, Kontextwechsel oder strategische Ausführung entwickeln, bieten agentenbasierte Modelle einen weitaus größeren Bereich an Möglichkeiten.
Kernkomponenten des agentenbasierten Denkens in der KI
Beim Aufbau agentenbasierter Intelligenz geht es nicht darum, der bestehenden Automatisierung weitere Ebenen hinzuzufügen. Es geht darum, KI-Systeme mit einem Denkprozess zu entwerfen, der widerspiegelt, wie reale Agenten Ziele setzen, Fortschritte bewerten und sich im Laufe der Zeit anpassen.
Hier sind die wesentlichen Komponenten, die einen agentenbasierten Workflow antreiben:
1. Formulierung von Zielen
Jedes Argumentationssystem beginnt mit einem klaren Ziel. Dieses Ziel kann vom Benutzer definiert oder intern in agentenbasierten KI-Systemen auf der Grundlage neuer Eingaben oder aufkommender Muster generiert werden.
- Ein Produktagent könnte ein Verzögerungsrisiko basierend auf teamübergreifenden Blockern identifizieren
- Der Mitarbeiter im Kundensupport könnte wiederkehrende Probleme erkennen und einen Workflow zur Lösung priorisieren
Der Schlüssel ist Eigeninitiative, Ziele werden nicht nur verfolgt, sondern auch generiert, bewertet und verfeinert.
2. Planung und Zerlegung
Sobald ein Ziel definiert ist, unterteilt die KI es in kleinere Aufgaben. Dabei werden Abhängigkeiten, verfügbare Ressourcen und der Zeitplan berücksichtigt.
Zum Beispiel könnte ein Agent, der eine Legacy-Datenbank migrieren soll, Folgendes tun:
- Identifizieren Sie veraltete Schemata
- Vergleichen Sie sie mit modernen Alternativen
- Planen Sie die Migration, um Ausfallzeiten zu minimieren
Diese Systeme schließen nicht nur Schritte ab, sondern ermitteln auch die beste Reihenfolge der Vorgänge.
3. Kontextuelles Gedächtnis und Feedback
Ohne Gedächtnis gibt es keine Anpassung. Agentische KI benötigt ein dauerhaftes Verständnis vergangener Ereignisse, Entscheidungen und externer Veränderungen. Dieses Gedächtnis unterstützt:
- Nachverfolgung des Fortschritts bei langfristigen Zielen
- Anpassung der Strategie auf der Grundlage von Echtzeit-Feedback
- Speicherung relevanter Ergebnisse zur Verbesserung der zukünftigen Argumentation
Im Gegensatz zu herkömmlichen logischen Bäumen können agentenbasierte Modelle bewerten, was funktioniert hat und was nicht, und sich durch Iteration kontinuierlich verbessern.
4. Adaptive Ausführung
Die Ausführung ist nicht der letzte Schritt, sondern ein fortlaufender, sich entwickelnder Prozess. Die Argumentationsmaschine überwacht das Ergebnis jeder Aufgabe und nimmt bei Bedarf Anpassungen vor.
In einem Workflow zur Dokumentzusammenfassung könnte der Agent beispielsweise:
- Erkennen Sie minderwertige Eingabedaten
- Auswahl der Quellen neu priorisieren
- Passen Sie den Stil der Zusammenfassung basierend auf dem Feedback des Publikums an
Diese Flexibilität unterscheidet nicht-agentische Workflows von intelligenten Systemen, die unabhängig arbeiten und dennoch genaue, kontextbezogene Antworten liefern können.
Wenn diese Komponenten zusammenarbeiten, erhalten Sie ein intelligenteres System, das lernt, sich anpasst und mit der Komplexität skaliert. Ganz gleich, ob Sie KI-Anwendungen für das Engineering, das Produkt- oder das Wissensmanagement erstellen, das agentenbasierte Denken bildet die Grundlage für konsistente, intelligente Ergebnisse.
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Implementierung von Agentic Reasoning
Eine KI zu entwerfen, die die Arbeit erledigt, ist einfach. Eine zu entwerfen, die entscheidet, welche Arbeit wichtig ist und wie sie zu erledigen ist, ist der Punkt, an dem die Dinge interessant werden. An diesem Punkt wird das agentenbasierte Denken mehr als nur ein Feature. Es wird zur Architektur.
Hier erfahren Sie, wie Sie es in Ihren Stack implementieren können.
Definieren Sie Entscheidungsgrenzen, keine Skripte
Man gibt agentenbasierten Systemen keine Anweisungen Schritt für Schritt. Man definiert Grenzen, z. B. was der Agent berühren kann, welche Ziele er verfolgen sollte und wie weit er forschen darf.
Das bedeutet:
- Erstellen objektiver Funktionen statt statischer Regeln
- Agenten können Kompromisse bewerten (Geschwindigkeit vs. Genauigkeit, kurzfristiger vs. langfristiger Gewinn)
- Beschränkungen statt Befehle an Agenten weitergeben
Dadurch wird Ihr System widerstandsfähig. Es kann unerwartete Eingaben, sich ändernde Projektumfänge oder unvollständige Daten verarbeiten, ohne den Flow zu unterbrechen.
Erstellen Sie eine Argumentationsmaschine, die Pläne erstellen und Prioritäten neu setzen kann
Das Herzstück der Implementierung ist Ihre Argumentationsmaschine. Die Logikschicht ist dafür verantwortlich, Ziele in Aufgaben zu übersetzen, sich an Feedback anzupassen und Aktionen dynamisch zu sequenzieren.
Um dies zu entwerfen, benötigen Sie:
- Ein Planer, der übergeordnete Ziele in ausführbare Aufgaben zerlegt
- Die Speicherebene, in der gespeichert wird, was erledigt wurde, was funktioniert und was vermieden werden sollte
- Ein Regelkreis, der Fortschritt, Fehlausrichtung und Blockaden überprüft
Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einen Produktmanager in Ihre KI einbauen. Einen, der ständig bewertet, was jetzt wichtig ist, und nicht nur, was ursprünglich gefragt wurde.
Integration mit Tools, die adaptive Workflows unterstützen
Hier scheitern die meisten Implementierungen: Menschen bauen intelligente Agenten, die auf nicht-agentischen Systemen aufsetzen. Man kann agentenbasiertes Verhalten nicht in einen starren, linearen Workflow einfügen und erwarten, dass es funktioniert.
Ihre Umgebung muss Folgendes unterstützen:
- Dynamische Neuordnung von Prioritäten
- Eigentümerschaft an Aufgaben, die sich während eines Sprints ändern kann
- Funktionsübergreifende Auslöser basierend auf dem Kontext
Hier kommt ClickUp Brain ins Spiel. Es geht nicht nur um Automatisierung, sondern ermöglicht es dem Agenten, über Aufgaben, Dokumente, Daten und Abhängigkeiten hinweg zu denken. Wenn Ihr Agent entscheidet, dass ein bestimmtes Dokument veraltet ist, kann er das Dokument markieren, die Aufgabe neu zuweisen und das Ziel des Sprints anpassen, ohne darauf zu warten, dass Sie es bemerken.
ClickUp Brain spielt eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung, da es in der Lage ist, zu analysieren, zu organisieren und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Hier erfahren Sie, wie es hilft:
- Informationsaggregation: ClickUp Brain konsolidiert Daten aus Aufgaben, Dokumenten und Kommentaren und bietet eine umfassende Ansicht für die Entscheidungsfindung
- *kontextanalyse: Sie identifiziert Beziehungen und Muster in verschiedenen Assets und hilft Ihnen, den Kontext Ihrer Optionen zu verstehen
- *priorisierung: Durch die Analyse von Prioritäten und Fristen für Aufgaben stellt ClickUp Brain sicher, dass kritische Probleme zuerst angegangen werden
- Zusammenarbeit und Kommunikation: Es fasst Diskussionen zusammen und hebt Schlüsselpunkte hervor, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten Zugang zu den erforderlichen Informationen haben
- *problemidentifizierung: ClickUp Brain erkennt Engpässe und überfällige Aufgaben und macht Sie auf potenzielle Probleme aufmerksam, bevor sie eskalieren
- Entscheidungsunterstützung: Sie liefert Erkenntnisse und Empfehlungen, um eine fundierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage genauer Informationen zu erleichtern
- Effizienz und Automatisierung: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben spart ClickUp Brain Zeit und ermöglicht es Ihnen, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren
Durch die Nutzung der KI-gestützten Aufgabenempfehlungen und Features zur Automatisierung von Workflows können Sie Ziele festlegen und nachverfolgen, Aufgaben automatisieren und fundierte Entscheidungen treffen. So kann ClickUp AI die Festlegung und Nachverfolgung von Zielen vereinfachen und die Ausrichtung auf Ihre strategischen Ziele sicherstellen.
- ziele und OKRs* verfolgen: Verwenden Sie ClickUp, um Ihre Workspace-Hierarchie für die Verfolgung von Zielen und OKRs zu organisieren. Mit Tools wie Listen- und Gantt-Ansichten können Sie den Fortschritt visualisieren und sicherstellen, dass Ihre Ziele auf Kurs bleiben. ClickUp AI verbessert dies weiter, indem es Einblicke und Empfehlungen bereitstellt, um Ihre Ziele messbar und umsetzbar zu halten
- Konsolidierung von Updates in Dokumenten: Konsolidieren Sie Ihre Ziele und OKR-Updates in ClickUp-Dokumenten. So können Sie Informationen zentralisieren, Stakeholder mit Tags versehen und Aufgaben referenzieren. ClickUp AI kann Sie beim Schreiben von Updates, beim Zusammenfassen des Fortschritts und sogar beim Generieren umsetzbarer Erkenntnisse aus Notizen zu Meetings unterstützen
- KI-gestützte Unterstützung: Fällt es Ihnen schwer, Ihre Ziele oder Aktualisierungen zu formulieren? ClickUp AI kann Inhalte entwerfen, Zusammenfassungen erstellen und sogar die nächsten Schritte vorschlagen, wodurch Sie Zeit und Aufwand sparen
Die Automatisierung ist das Herzstück von ClickUp Brain und ermöglicht es Ihnen, sich auf Aufgaben von hohem Wert zu konzentrieren, während sich wiederholende Prozesse nahtlos abgewickelt werden:
- Automatisierung von Workflows: Das Feature AutoAI von ClickUp Brain ermöglicht die Automatisierung der Erstellung, Aktualisierung und Verbindung von Aufgaben. Sie können zum Beispiel Automatisierungen einrichten, die Aktionen basierend auf bestimmten Bedingungen auslösen, wie z. B. die Aktualisierung des Status einer übergeordneten Aufgabe, wenn eine Teilaufgabe fertiggestellt ist
- Von KI generierte Unteraufgaben: Aus einem einfachen Aufgabennamen kann ClickUp Brain detaillierte Unteraufgaben generieren und so sicherstellen, dass in Ihrem Workflow nichts übersehen wird
- *benutzerdefinierte Automatisierungen: Passen Sie Automatisierungen an Ihre individuellen Bedürfnisse an, sei es bei der Planung täglicher Aufgaben, der Anwendung von Vorlagen oder der Verwaltung von Abhängigkeiten. Dies reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet die Konsistenz Ihrer Projekte
ClickUp Brain ermöglicht Ihnen datengestützte Entscheidungen, indem es Echtzeit-Einblicke und -Empfehlungen bereitstellt:
- KI-gestützte Aufgabenempfehlungen: ClickUp AI analysiert Ihren Workspace, um Aufgaben vorzuschlagen, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern, und hilft Ihnen so, effektiv Prioritäten zu setzen. Dadurch wird sichergestellt, dass kritische Aufgaben umgehend angegangen werden, was die Gesamteffizienz verbessert
- Echtzeit-Zusammenfassungen: Erhalten Sie sofortige Zusammenfassungen und Updates zu Projekten, ohne einzelne Aufgaben öffnen zu müssen. Dieses Feature ist besonders nützlich für Manager, die eine allgemeine Übersicht über den Fortschritt und potenzielle Hindernisse benötigen
- Verbundene Suche und Erkenntnisse: ClickUp Brain lässt sich in externe tools wie Google Drive und SharePoint integrieren und ermöglicht so die plattformübergreifende Suche und Analyse von Informationen. So wird sichergestellt, dass Sie über alle Daten verfügen, die Sie für fundierte Entscheidungen benötigen
Durch die Integration von ClickUp Brain in Ihren Workflow können Sie mehr Effizienz, Klarheit und Fokus erreichen. Ob Sie ehrgeizige Ziele einstellen, sich wiederholende Aufgaben automatisieren oder strategische Entscheidungen treffen, ClickUp Brain ist Ihr ultimativer Argumentationspartner.
Mit integrierten Features wie KI-gestützten Empfehlungen für Aufgaben und Automatisierung von Workflows hilft ClickUp Brain Ihren Mitarbeitern, sich auf die Wirkung und nicht nur auf die Ausführung zu konzentrieren.
Design für Feedback, nicht für Perfektion
Kein Agent macht es beim ersten Mal richtig. Das ist in Ordnung, wenn Ihr System lernfähig ist. In Feedbackschleifen schärft die agentische KI ihre Kanten.
Ihre Aufgabe ist es:
- Rüsten Sie Ihre Umgebung für hochwertiges Feedback (Ergebnisse von Aufgaben, Blockaden, Lösungszeit)
- Lassen Sie den Agenten sein eigenes Verhalten basierend auf der Leistung ändern
- Vermeiden Sie eine zu frühe Anpassung der Logik und lassen Sie sie mit der Nutzung wachsen
Wenn Sie ein System wünschen, das sich auf Teams und Projekte anwenden lässt, müssen Sie Starrheit gegen Relevanz eintauschen.
Beim agentenbasierten Denken geht es nicht nur um Intelligenz. Es geht um die Infrastruktur. Die Entscheidungen, die Sie in Bezug auf Ziele, Pläne, Feedback und Umgebung treffen, entscheiden darüber, ob Ihr Agent mehr kann, als nur zu handeln, da er denken muss.
Und mit tools wie ClickUp Brain kleben Sie die Argumentation nicht mit Klebeband auf alte Workflows. Sie bauen ein System auf, das Entscheidungen so schnell treffen kann, wie sich Ihre Teams bewegen.
📖 Lesen Sie mehr: Wie man einen KI-Agenten für eine bessere Automatisierung erstellt
Anwendungen von Agentic Reasoning in KI-Systemen
Agentic Reasoning wird in Produktionsumgebungen eingesetzt, in denen logische Bäume und statische Automatisierungen versagen. Es handelt sich um Live-Systeme, die Lösungen für Komplexität, Mehrdeutigkeit und strategische Entscheidungsfindung bieten.
So sieht es in der Praxis aus:
1. Produktlieferagenten, die den Umfang und Blocker verwalten
In einem Fintech-Unternehmen, das wöchentliche Sprints in fünf Produktteams durchführt, wurde ein Agentensystem eingesetzt, um die schleichende Ausweitung des Projektumfangs und die Sprint-Geschwindigkeit zu überwachen.
Der Agent:
- Durchsucht Geschichten in Jira, Notion und GitHub
- Erkennt falsch ausgerichtete Geschwindigkeitstrends (z. B. 3 rückständige Storys, die in den nächsten Sprint fallen)
- Kennzeichnet das Lieferrisiko und schlägt automatisch Umfangsreduzierungen vor, um den Meilenstein zu erhalten
Es zieht Schlussfolgerungen über Zeit, Abhängigkeiten und Fortschrittsdaten hinweg und nicht nur über Projektmetadaten.
2. Support-Mitarbeiter, die auf interne Lösungen geschult sind
In einem B2B-SaaS-Unternehmen ertranken die L2-Support-Mitarbeiter in wiederholten Eskalationen. Ein Mitarbeiter wurde in internen Threads, Dokumentationsaktualisierungen und Produktprotokollen geschult.
Es jetzt:
- Klassifiziert neue Tickets mit Multi-Intent-Reasoning
- Querverweise auf Protokolle und frühere Lösungen aus vergangenen Tickets
- Erstellt automatisch kontextbezogene Reaktionsvorschläge und leitet Grenzfälle an das richtige Team weiter
Im Laufe der Zeit tauchten aufgrund wiederkehrender Muster Produktfehler auf. Etwas, das kein Mensch aufgrund der Fragmentierung der Kanäle bemerkte.
3. Agenten für die Infrastrukturoptimierung in Bereitstellungspipelines
Ein Team für KI-Infrastruktur, das die Modellbereitstellung verwaltet (MLFlow, Airflow, Jenkins), implementierte einen DevOps-Agenten, der auf historische Fehler trainiert wurde.
Es autonom:
- Erkennt fehlerhafte Jobs und deren Ursachen (z. B. Überlauf des Festplattenspeichers, Speicherobergrenzen)
- Die Prioritäten der Bauliste werden basierend auf den Auswirkungen und nachgelagerten Aufgaben neu festgelegt
- Ändert die Reihenfolge der Bereitstellung, um Workflows mit höherer Priorität freizugeben
Dadurch wurde die Reaktion auf Incidents von manueller Alarmierung auf automatisierte Argumentation und Maßnahmen mit reduzierten Ausfallzeiten beim Aufbau verlagert.
👀 Zu erledigen? Das früheste Konzept eines KI-Agenten stammt aus den 1950er Jahren, als Forscher Programme entwickelten, die Schach spielen und Züge durchdenken konnten.
Dies macht die Spielstrategie zu einem der ersten realen Tests für autonome Entscheidungsfindung.
4. Wissenssynthese in Unternehmen
In einer Anwaltskanzlei, die Tausende von internen Memos, Verträgen und behördlichen Aktualisierungen verwaltet, scheiterte die Suche an der Menge.
Ein Retrieval-Agent jetzt:
- Interpretiert Abfragen wie "Fassen Sie die jüngsten Präzedenzfälle im Zusammenhang mit SEC-Offenlegungen zusammen"
- Zieht Informationen aus internen Datenbanken, Vorschriften und früheren Beratungsmitteilungen für Clients heran
- Erstellung von Zusammenfassungen mit Zitaten und Risikobewertungen auf oberflächlicher Ebene
Der Unterschied? Es geht nicht um Keyword-Übereinstimmungen. Es werden Schlussfolgerungen aus strukturierten und unstrukturierten Daten gezogen, die auf die Rolle des Benutzers und den Kontext des Falls abgestimmt sind.
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5. OKR-Agenten für operative und strategische Teams
In einem Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das sich schnell über Märkte hinweg ausbreitet, benötigte die Geschäftsführung eine Möglichkeit, vierteljährliche OKRs im laufenden Betrieb anzupassen.
Ein Planungsagent wurde darauf trainiert,
- Überwachen Sie die Bewegungen von Leistungskennzahlen (z. B. Verzögerung bei der Patientengewinnung in einer Region)
- Verfolgen Sie Blocker bis zu den grundlegenden Funktionen (z. B. Verzögerungen beim Onboarding, Wartezeiten beim Support)
- Empfehlung überarbeiteter OKR-Umfänge und abteilungsübergreifender Ressourcenverschiebungen
Dadurch konnte die Geschäftsführung die Ziele innerhalb des Quartals anpassen, was zuvor auf die nachträgliche Planung beschränkt war.
All diese Beispiele machen deutlich, dass diese Systeme mit agentenbasiertem Denken es der KI ermöglichen, innerhalb Ihrer realen Geschäftslogik zu arbeiten. Wo statische Regeln und Workflows nicht mithalten können.
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Herausforderungen und Überlegungen
Die Entwicklung einer agentenbasierten KI ist ein architektonischer Wandel. Und damit sind echte Reibungspunkte verbunden. Das Potenzial ist zwar enorm, doch der Weg zur Operationalisierung des agentenbasierten Denkens bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich.
Wenn Sie die Einführung ernst meinen, sind dies die Einschränkungen, die Sie bei der Gestaltung berücksichtigen müssen.
1. Autonomie und Kontrolle im Gleichgewicht
Agentenbasierte Systeme versprechen, dass sie unabhängig handeln, aber das ist auch das Risiko. Ohne klare Grenzen können Agenten für das falsche Objekt optimieren oder ohne ausreichenden Kontext handeln.
Sie müssen:
- Definieren Sie für jeden Agenten akzeptable Parameter für den Betrieb
- Integrieren Sie menschliche Übersteuerungsebenen für sensible Vorgänge
- Richten Sie Kontrollpunkte ein, um das Verhalten von Agenten an Knoten mit Schlüsselfunktionen zu bewerten
Völlige Freiheit ist nicht das Ziel. Sichere, zielgerichtete Autonomie ist es.
2. Schlechte Trainingsdaten = unvorhersehbares Verhalten
Agenten sind nur so gut wie die Trainingsdaten, auf denen sie basieren, und die meisten Organisationen verfügen immer noch über fragmentierte, veraltete oder widersprüchliche Datensätze.
Ohne zuverlässige Signale werden Argumentationsmaschinen:
- Oberfläche irrelevanter oder minderwertiger Antworten
- Falsche Interpretation der Relevanz in kontextlastigen Umgebungen
- Schwierigkeiten bei der Skalierung der Entscheidungsfindung über enge Anwendungsfälle hinaus
Um dies zu beheben, müssen Datenquellen konsolidiert, Standards durchgesetzt und Ihre Datensätze mit Beschreibungen kontinuierlich verbessert werden.
3. Schlussfolgerungen lassen sich nicht auf statische Infrastrukturen übertragen
Viele Unternehmen versuchen, agentenbasierte Fähigkeiten auf starre, nicht anpassungsfähige Systeme zu übertragen, was schnell scheitert.
Agentenbasierte Systeme benötigen:
- Ereignisgesteuerte Architekturen, die sich in Echtzeit an Entscheidungen von Agenten anpassen können
- APIs und Workflows, die dynamisch auf sich ändernde Ziele reagieren
- Infrastruktur, die Feedbackschleifen unterstützt, nicht nur Ausgaben
Wenn Ihr aktueller Stack sich nicht anpassen kann, stößt der Agent an seine Grenzen, egal wie intelligent er ist.
👀 Wussten Sie schon? Der NASA-Rover Curiosity verwendet ein KI-System namens AEGIS, um selbstständig auszuwählen, welche Gesteinsbrocken auf dem Mars analysiert werden sollen.
Es traf wissenschaftliche Entscheidungen in Echtzeit, ohne auf Anweisungen von der Erde zu warten.
4. RAG-Systeme ohne logisches Denken stoßen an ihre Grenzen
Die abrufgestützte Generierung (RAG) ist leistungsstark, aber ohne agentenbasierte Logik bleiben die meisten RAG-Systeme passiv.
Probleme entstehen, wenn:
- Die Abruflogik kann sich nicht auf der Grundlage des Erfolgs anpassen
- Agenten können die Qualität von Dokumenten oder Syntheselücken nicht bewerten
- Der Erstellung von Abfragen fehlt es an Kontextbewusstsein
Um diese Lücke zu schließen, müssen RAG-Systeme überlegen, was abgerufen werden soll, warum es wichtig ist und wie es zur Aufgabe passt. Und nicht nur Text aus dem generieren, was sie finden. Das bedeutet, dass Sie Ihr RAG-System so aufrüsten müssen, dass es wie ein Stratege und nicht wie eine Suchmaschine funktioniert.
5. Die Einführung in Organisationen ist oft der größte Hemmschuh
Selbst wenn die Technologie funktioniert, sträuben sich die Menschen dagegen, der KI die Kontrolle über Priorisierung, Planung oder funktionsübergreifende Koordination zu überlassen.
Sie müssen:
- Beginnen Sie mit nicht-agentischen Workflows und entwickeln Sie diese schrittweise weiter
- Agenten müssen sichtbar, überprüfbar und leicht zu überschreiben sein
- Schulen Sie Teams darin, wie Agentensysteme denken, damit mit der Zeit Vertrauen aufgebaut wird
Bei der Einführung geht es weniger um das Modell als vielmehr um Klarheit, Kontrolle und Transparenz.
6. Agenten können sich ohne strukturiertes Feedback nicht anpassen
Die Anpassungsfähigkeit Ihres Agenten hängt davon ab, wovon er lernt. Wenn keine Rückkopplungsschleifen vorhanden sind, stagniert er.
Das bedeutet:
- Protokollierung jedes Ergebnisses (Erfolg/Misserfolg), nicht nur der abgeschlossenen Aufgaben
- Rückmeldung qualitativer und quantitativer Leistungsdaten
- Dies kann zur Aktualisierung von Modellen und nicht nur für Dashboards mit Metriken genutzt werden
Agentic-KI-Systeme sind darauf ausgelegt, sich kontinuierlich zu verbessern. Ohne Feedback-Architektur stagnieren sie.
Agentic Reasoning ist ein System aus Modellen, Logik, Einschränkungen und Workflows, das unter Druck logisch denken kann. Wenn man es wie eine weitere Ebene der Automatisierung behandelt, wird es scheitern.
Wenn Sie jedoch auf Relevanz, Feedback und Kontrolle setzen, wird Ihr System nicht nur handeln. Es wird denken und immer besser werden.
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Die Zukunft gehört Systemen, die denken können
Agentic reasoning wird zum neuen Standard für die Funktionsweise intelligenter Systeme in realen Umgebungen. Ganz gleich, ob Sie große Sprachmodelle zur Bearbeitung komplexer Abfragen verwenden, KI-Lösungen zur Automatisierung von Entscheidungen einsetzen oder Agenten entwerfen, die Aufgaben über Tools, Daten und Teams hinweg ausführen können – diese Systeme stehen jetzt vor einer neuen Leiste. Sie müssen mit Kontext und Absicht argumentieren, sich anpassen und handeln.
Von der Aufdeckung der relevantesten Dokumente bis hin zur Erschließung fragmentierten Unternehmenswissens und der Ausführung komplexer Aufgaben im richtigen Kontext ist die Fähigkeit, relevante Informationen zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen, nicht mehr optional.
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