KI-Agenten: talentierte Helferlein

Hier im Bild siehst du KI-Agenten, die wirklich funktionieren und oft und gern eingesetzt werden: Nämlich als Coding-Helfer. Wenn du in der Programmierwelt zuhause bist, erkennst du das Tool im Screenshot, nämlich VS Code, mit dem aktivierten Cline-Plugin plus zugewiesener KI – damit bekommst du einen Chatbot für Code, den du nicht nur zu deiner Codebase befragen kannst, sondern der auch in den Dateien Änderungen vornehmen kann.

Dieses „die KI schreibt deine Files um“ ist der gewaltige Sprung von der Rolle Chatbot (= du tippst und machst nachher Copy & Paste) zum Agenten (= du erteilst einen Auftrag, und die KI arbeitet den Job ab).

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein selbstständig arbeitendes Computersystem, das Aufgaben ausführt ohne für jeden Zwischenschritt menschliche Freigaben oder Hilfe benötigt. Diese Aufgaben sind entweder streng regelbasiert – wie „lese ein Dokument aus und speichere die Daten in definierte Datenbankfeld“ – oder Freestyle – wie „programmiere mir XY in Sprache Z“. Die dafür nötige „Intelligenz“ ist deshalb entweder eine Mustererkennung (Machine Learning) oder Künstliche Intelligenz, also in der Regel mit der Integration eines LLMs wie ChatGPT, Claude etc.

Beide Welten werden auch kombiniert, da bei der „menschenähnlichen“ Datenverarbeitung sowohl Exaktheit gefragt ist – Fakten sind Fakten, die werden nicht ausgedacht oder geändert, ebenso wie regelbasierte Arbeitsabläufe eingehalten werden müssen, und auch Dokumentenstrukturen müssen eingehalten werden – während die Umsetzung der Aufgabe Kreativität und Flexibiltät erfordert, und das beherrschen LLMs sehr gut.

KI-Agenten brauchen Datenzugriff. MCP setzt sich durch

Wenn ein KI-Agent arbeiten soll, muss er seine Arbeitsergebnisse irgendwo abspeichern – statt nur Output in einem Chat-Fenster zu generieren. Der Agent braucht also Lese- und Schreibzugriff auf bspw. Dateien auf deiner Festplatte oder in der Cloud, auf Datenbanken, Webservices etc. Als Standard setzt sich wahrscheinlich MCP durch, das ist eine Art Universal-Schnittstelle für KIs bzw. Agenten. Damit ist es möglich, dass – wie im Bild oben – die KI an denen Code-Files arbeiten kann. Und, weil sich KIs manchmal überschätzen, können sie über den Dateizugriff auch Projekte zerstören, Datenbanken löschen etc., also ganz genauso wie ein idiotischer Mitarbeiter mit gefälschtem Lebenslauf. Lese mehr im Artikel über MCP.

Erinnert sich noch wer an Manus?

Die größte Sau, die im März 2025 durchs Dorf getrieben wird, war der „Agent“ von Manus AI. Erinnert sich noch wer? Wahrscheinlich nicht. Daran erkennt man gut, dass in der KI-Welt laufend Hypes entstehen und verschwinden.

Demos von Manus waren WOW: Der Agent arbeitet wie ein echter Mitarbeiter, mit Zugriff auf Tools, von Tasks verstehen und aufdröseln über Websuche bis Python- und Web-Programmierung, um Arbeitsergebnisse abzuliefern. Das Tool macht aktuell wenig Schlagzeilen, aber die Idee dahinter ist in der Tat ein echter Trend.

ChatGPT Agent: liegt vorn

Die Nase vorn hat mittlerweile, von OpenAI, der ChatGPT Agent. Er ist „in aller Munde“, da er teils gute Ergebnisse abliefert.

Claude liegt bei – einfach nutzbaren – Agenten zurück. Eine große Kooperation haben Databricks und die Claude-Firma Anthropic eingefädelt, um gemeinsam Agenten-Lösungen zu verkaufen. Man hat wohl das Ziel, dass Agenten eine 95 % Arbeitsqualitäts-Trefferquote haben sollen (und nicht nur 70 %), was dann angeblich so gut wäre wie ein Mensch. Naja. Doch davon hört man bislang recht wenig.

Was sich aber teils durchsetzt, ist Vibe Coding – also KI-Agenten zur Code-Generierung.

Die Coding-Agenten

Mit Cline in VS Code, siehe oben, kannst du z.B. Anthropic Claude Sonnet als Code-„Berater“ (und Mitprogrammierer) einspannen, genauso wie „Codestral“ von Mistral (= europäische Lösung).

Mit der Funktion „Auto-approve“ wird der KI-Chatbot zum „echten“ Programmierer… und wirft, wenn es dumm läuft, die Abrissbirne auf deinen Code. In VS Code lassen sich auch Copilot oder Continue einbinden.

Alternative Code-Chatbots gibt es zuhauf: Claude Code für die Linux-Konsole oder der Claude-basierte GitHub Copilot.

Zurück zu den Agenten: Die KIs im Hintergrund wandeln sich laufend. Beispiel: Claude Sonnet 3.5 kann teils besser Deutsch als das aufgebohrte Claude 3.7 im teuren „Thinking“-Modus – jedes Update einer KI im Hintergrund kann den Output der Black Box stark ändern. Claude 4 Sonnet ist teils schlechter als 3.7.

Für den Produktiveinsatz im Unternehmen ist das Horror. Folge: Man sollte wissen, wo die Sollbruchstellen in Black Boxes bzw. Agentenystemen sind, um im Fall der Fälle etwas reparieren zu können.
Auch stellt sich eine Preisfrage: In einer FAQ bei Anthropic steht, dass ein Agent im Bereich Coding durchaus Tokens im Wert von 100 Dollar pro Stunde verbraten kann. Wenn so ein Agent dann die ganze Nacht durchrödelt und das Ergebnis ist nachher Mistzeug, dann aber Hallo.

Computer Use von Anthropic ist ein „Menschenersatz“

Ein Rundumsorglos-Paket sind Agenten, die den Computer selbst bedienen können. Sie erschließen sich, wie bei Claude Computer Use, ihre Welt über Screenshots „ihres“ Computers (= virtuelle Maschine). Nach der Screenshot-Auswertung weiß der Assistent, was er anklicken könnte, bewegt die Maus dahin und klickt. Das klappt, ist allerdings aktuell recht langsam.

Claude Computer Use läuft wirklich auf einem eigenen Computer, bspw. in einem Docker-Container. Claude kann dann die Tools nutzen, die auf dem Linux-Rechner installiert sind. Das ist praktisch, da die KI damit jede Software bedienen kann – auch wenn sie keine echten Schnittstellen hat.

Eleganter sind allerdings KI-Tools, die man per MCP miteinander vernetzt.

Fazit

KI-Agenten kommen in vielen Formen und Gestalten: Als kleine, unsichtbare Automatisierungen, als Sparringspartner oder als selbststätig arbeitende Mitarbeiter.

Beim Produktiveinsatz sollte man sich stets den Worst-Case überlegen – und wie man ihn verhindert: Was ist, wenn der Coding-Agent funktionierenden Code zerstört oder meine echte Datenbank löscht? Wo landen die Screenshots, die meine KI macht? Wie sicher ist meine KI davor, Opfer von Phishing zu werden – und blöderweise darf die KI mit meinem PayPal-Account bestellen? Deswegen ist es durchaus sinnvoll, vor kritischen Handlungen den Menschen als Kontrolleur dazwischenzuschalten.

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