Agentic AI ist eine fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz (KI), die autonome KI-Agenten einsetzt, um komplexe Aufgaben ohne direkte menschliche Überwachung auszuführen.
Inhaltsverzeichnis
Bedeutung von Agentic AI
Künstliche Intelligenz (KI) nutzt Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, wie Lernen, Argumentation, Problemlösung und Mustererkennung.
Agentic AI ist eine Form von KI, die Algorithmen des Machine Learning (ML), Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP) und andere fortschrittliche Technologien nutzt, um „KI-Agenten” zu schaffen. Das sind autonome, selbstgesteuerte KI-Systeme, die komplexe Aufgaben mithilfe von Tools ausführen können, die ihnen erlauben, mit externen Systemen zu interagieren, ohne auf ständige menschliche Eingaben oder Anweisungen angewiesen zu sein.
Agentic AI versus Generative AI
Traditionelle KI-Modelle können in der Regel nur Anweisungen oder andere Vorgaben befolgen, die ihnen ein Mensch gegeben hat. Agentic AI kann dagegen autonom handeln. Sie kann Entscheidungen treffen, schwierige Probleme lösen, mit anderen KI-Agenten zusammenarbeiten, Aufgaben ausführen und aus vergangenen Interaktionen lernen, ohne dazu aufgefordert zu werden und ohne dass menschliche Aufsicht oder Überwachung erforderlich ist.
Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt und immer breitere Anwendung findet, hat die agentic AI das Potenzial, ganze Branchen zu revolutionieren. Das Spektrum reicht dabei von Finanzen, Fertigung und Gesundheitswesen bis hin zu Kundenservice, Softwareprogrammierung und Cybersicherheit.
Agentic AI vs AI Agents
Agentic AI ist eine Softwarearchitektur zum Aufbau von KI, die planen, Maßnahmen ergreifen, Werkzeuge nutzen und aus Feedback lernen kann, mit einem begrenzten Grad an Autonomie. Es umfasst die architektonischen Muster (z.B. Planer-Executor-Schleifen, Werkzeugnutzung, Reflexion), Governance (Mensch-in-der-Schleife, Budgets, Leitplanken) und Bewertungsmethoden, die autonomes Verhalten zuverlässig und sicher machen. Verwenden Sie den Begriff „Agentic AI“, wenn Sie über Strategie, Architektur oder Forschungsmuster für autonomes Verhalten sprechen.
AI-Agenten sind die tatsächlichen Softwareinstanzen, die diese Prinzipien auf reale Aufgaben anwenden. Denken Sie an einen Bedrohungs-Intelligenz-Anreicherungsagenten oder einen Phishing-Triage-Agenten, der mit spezifischen APIs, Datenquellen und Richtlinien verbunden ist. Jeder Agent läuft mit expliziten Grenzen (maximale Schritte, Ausgabengrenzen), protokolliert jede Aktion und wird anhand des Aufgabenerfolgs, der Zeit bis zur Fertigstellung und der Kosten gemessen. Verwenden Sie den Begriff „AI-Agent(en)“, wenn Sie über einen spezifischen Bot (oder eine Flotte) sprechen, der mit Werkzeugen verbunden ist und in der Produktion läuft.
Wie funktioniert Agentic AI?
Laut unserer neuesten Forschung zu agentischen KI-Systemen umfassen sie in der Regel fünf zentrale Aspekte:
1. Wahrnehmung – Die agentic AI nutzt Sensoren, offene und proprietäre Datenbanken, APIs (Application Programming Interfaces) und andere Informationsquellen, um riesige Datenmengen zu sammeln und mehr über ihre Umgebung zu erfahren.
2. Argumentation – Im nächsten Schritt analysiert sie die Daten, um Muster zu erkennen, zu verstehen, was von ihr verlangt wird, und die beste Vorgehensweise zu planen.
3. Entscheidungsfindung – Auf Basis dieser Muster nutzt die agentic AI Algorithmen, um Entscheidungen zu treffen, mögliche Ergebnisse vorherzusagen und Strategien zur Erreichung ihrer Ziele zu entwickeln.
4. Handeln – Das System führt eine Reihe von Maßnahmen durch, um seine Strategien umzusetzen und Aufgaben auszuführen, beispielsweise Text zu generieren oder auf eine Kundenanfrage zu reagieren.
5. Erfahrungslernen – Schließlich kann die agentic AI dazu gebracht werden, zu bewerten, wie gut sie ihre Ziele erreicht hat, um ihre Effizienz und Genauigkeit in Zukunft zu verbessern.
Was sind die Vorteile von Agentic AI?
Agentic AI bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlicher KI. Dazu zählen folgende:
- Selbstständige Auswahl der für die Ausführung von Aufgaben erforderlichen Werkzeuge
- Erhöhte Effizienz und Geschwindigkeit durch die Verbindung mehrerer Prozess-Workflows
- Proaktive Auswahl des richtigen Werkzeugs zur Erledigung der Aufgabe
- Geringerer Bedarf an menschlicher Überwachung – höhere Produktivität
- Pflege von Kontext und Status über einen längeren Zeitraum hinweg
- Wahrscheinlichkeitsorientierte, neuartige Lösungen statt festgelegter Antworten
Was sind die Risiken und Herausforderungen bei der Verwendung von Agentic AI?
Mit zunehmender Verbreitung von agentenbasierter KI gibt es mehrere wichtige Aspekte und Herausforderungen, die Unternehmen beachten müssen.
Wie bei allen LLMs können die Daten, die zum Aufbau agentenbasierter KI-Modelle verwendet werden, Lücken, Ungenauigkeiten oder Verzerrungen enthalten. Diese können beeinflussen, wie die KI reagiert oder wie effektiv sie arbeitet. Bei der Entwicklung oder Nutzung von KI müssen außerdem private, sensible und vertrauliche Informationen geschützt werden. Nur so kann die Einhaltung aller Gesetze und Vorschriften, einschließlich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), gewährleistet werden.
KI-Agenten mit unzureichenden Schutzmechanismen können bei der Ausführung ihrer Aufgaben über das Ziel hinausschießen und unbeabsichtigte Folgen haben. Ein KI-Agent für den Aktienhandel könnte beispielsweise riskante oder illegale Praktiken anwenden und vorschlagen, um die Gewinne für seine Kunden zu maximieren. Einige KI-Agenten können auch Fehler in ihrer Argumentation, Planung oder Interaktion mit Kunden wiederholen oder selbst verstärken.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie agentic AI offen, ethisch und transparent einsetzen und mit geeigneten Tools verbinden. Die Anweisungen müssen klar und sorgfältig sein und so viel Kontext wie möglich enthalten. Außerdem sollte sichergestellt sein, dass die Maßnahmen zurKI-Sicherheit und KI-Cybersicherheit robust, proaktiv und auf dem neuesten Stand sind.
Beispiele für reale Anwendungen von Agentic AI
Agentic AI wird bereits in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter:
- Gesundheitswesen – KI-Agenten überwachen Patientendaten und empfehlen verschiedene Diagnosen und Behandlungsmöglichkeiten.
- Finanzdienstleistungen – Agentic AI-Bots analysieren Aktienkurse, geben Empfehlungen an menschliche Händler weiter und führen Transaktionen in Bruchteilen von Sekunden durch.
- Kundenservice – Agentic AI-Chatbots beantworten Anfragen, lösen Kundenbeschwerden und sorgen für eine reibungslose und effiziente Kundenerfahrung.
- Selbstfahrende Fahrzeuge – Diese agentenbasierten KI-Systeme nutzen GPS, Sensoren und Echtzeitdaten, um Gefahren zu erkennen, den Verkehr zu überwachen und sichere, effiziente Routen zu planen.
- Lieferkettenmanagement – KI-Agenten automatisieren Lieferketten- und Fertigungsprozesse, verfolgen Lagerbestände und verwalten Lieferanten.
- Cybersicherheit – KI-Agenten führen kontinuierlich Schwachstellen-Scans durch, automatisieren die Threat Detection and Response und wehren Cyberangriffe in Echtzeit ab.
Agentic AI Cyberangriffe
Organisierte Cyberkriminalitätsgruppen nutzen jetzt agentenartige Automatisierung, um Teile ihrer Operationen zu betreiben. Hier sind die häufigsten Muster:
- Phishing und Social Engineering: Angreifer können agentische Workflows verwenden, um maßgeschneiderte, personalisierte Köder zu erzeugen, die Antwortquoten in Echtzeit zu überwachen und die Taktik sofort anzupassen. Wenn eine E-Mail zurückkommt, versucht der Agent LinkedIn-Nachrichten. Wenn MFA den Zugang blockiert, löst es MFA-Ermüdung aus oder startet Voice-Phishing. Wenn eine Domain blockiert wird, registriert es automatisch eine ähnliche Domain und macht weiter. Der Zyklus ist kontinuierlich: messen → anpassen → neu einsetzen.
- Erkundung und Zielsetzung: Beauftragte Agenten durchsuchen Angriffsflächen (Domains, Cloud-Assets, öffentliche Repositories) und kartieren Technologie-Stacks. Sie markieren Schwachstellen wie exponierte Anmeldeinformationen, veraltete S3-Buckets und falsch konfigurierte SaaS-Mieter und priorisieren diese für menschliche Betreiber. Dies verwandelt breite Angriffsflächen in priorisierte Aufgabenlisten.
- Schnelle Payload-Anpassung: Gegeben ein Ziel (z.B. Datendiebstahl), setzen Agenten Komponententeile zusammen, mutieren Skripte, um grundlegende Signaturen zu umgehen, und verpacken Dropper/Loader neu, um zum Betriebssystem und den Kontrollen des Opfers zu passen.
- Verkettete Einbruchswerkzeuge: Agenten verketten Scanner, Passwort-Raten und langsame Exfiltration. Daten bewegen sich in kleinen, zeitlich abgestimmten Schüben, um unter den Erkennungsschwellen zu bleiben, wobei Schritte automatisch gedrosselt oder neu geordnet werden, um Alarme zu vermeiden.
- Automatisierung des Geschäftsmodells: Für Betrug und Finanzbetrug führen Agenten End-to-End-Playbooks aus: Konten erstellen und altern, Inhalte posten, mit Opfern kommunizieren und nur für Geldbewegungen oder andere risikoreiche Aktionen an einen Menschen eskalieren. Dies skaliert Social-Engineering-Operationen mit minimalem Bedieneraufwand.
- Synthetische Imitation: Agenten erzeugen und A/B-testen Texte, Bilder und Stimmklone, um Desinformation zu verstärken, Führungskräfte zu imitieren („CEO-Betrug“) oder Mitarbeiter während aktiver Einbrüche unter Druck zu setzen. Die überzeugendsten Varianten werden automatisch gefördert.
- Resilienz und Ausweichen: Wenn blockiert, rotieren Agenten Infrastruktur (Proxies, Domains), passen das Tempo an und tauschen TTPs basierend auf Telemetrie aus („wenn die Zustellung zweimal fehlschlägt, ändern Sie den Vektor“). Die ständige Anpassung erschwert Abschaltungen und Zuordnungen.
Wie sieht die Zukunft von Agentic AI aus?
Die agentic AI wird immer intelligenter, anpassungsfähiger und autonomer. Damit wird sie zweifellos noch stärker als heute zu einem allgegenwärtigen Bestandteil des täglichen Lebens werden.
Die Fähigkeit agentenbasierter KI, zu denken, zu lernen und sich nahtlos in andere Technologien zu integrieren, entwickelt sich permanent weiter. Das wird ihre Einführung in einer Vielzahl von Branchen beschleunigen und die Effizienz und Produktivität von Einzelpersonen und Unternehmen steigern.
Agentic AI könnte auch zu einem tiefgreifenden Wandel in der Arbeitswelt führen, indem sie Routineaufgaben übernimmt, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden. Menschen würden dann neue Aufgaben übernehmen, die mehr Kreativität, kritisches Denken und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erfordern.
Laut den neuesten Prognosen von Trend Micro zur KI-Cybersicherheit wird AI auch die Cybersicherheitsbranche stark beeinflussen und die Raffinesse von Cyberangriffen schnell vorantreiben.
Wie kann ich mit Agentic AI anfangen?
Unternehmen, die agentic AI einsetzen möchten, sollten zunächst ihre Kernziele identifizieren und Investitionen in KI-Anwendungen priorisieren, die ihnen helfen, diese Ziele so effizient wie möglich zu erreichen.
Sie sollten nach agentenbasierten KI-Lösungen suchen, die sich anpassen, weiterentwickeln und skalieren lassen. Auf diese Weise können sie die neuesten Tools zur Erledigung typischer Aufgaben nutzen. Betriebe sollten außerdem fortlaufende Unterstützung und Schulungen anbieten, damit ihre Beschäftigten effektiver mit KI-Agenten arbeiten und alle Vorteile der agentenbasierten KI optimal nutzen können.
Wo kann ich Hilfe bei Agentic AI für Cybersicherheit bekommen?
Die Lösung Trend Vision One™ AI Security schützt Ihre KI-Infrastruktur und stärkt die Sicherheitslage Ihres Unternehmens. Dies geschieht mithilfe der branchenweit ersten proaktiven KI für Cybersicherheit (einschließlich agentenbasierter KI-Funktionen), die Schwachstellen beseitigt und Sicherheitslücken schließt, bevor Angriffe stattfinden können.
Trend Vision One nutzt die gesamten KI-Funktionen von Trend Cybertron, der weltweit ersten wirklich proaktiven KI für Cybersicherheit. Damit können Unternehmen ihre Sicherheitsstrategie von reaktiv auf proaktiv umstellen, Threat Detection and Response schneller und genauer gestalten und die Effizienz und Effektivität ihrer Maßnahmen für Cybersicherheit drastisch steigern.
Fernando Cardoso
Vizepräsident für Produktmanagement
