KI-Agentensysteme umfassen den Einsatz autonom oder halbautonom agierender KI-Systeme, die auf Basis großer Sprachmodelle eigenständig Aufgaben planen, Werkzeuge nutzen und mehrstufige Arbeitsabläufe ausführen. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots können Agenten Ziele in Teilschritte zerlegen, externe Tools und APIs aufrufen, Ergebnisse bewerten und iterativ nachsteuern. Die Anwendung erstreckt sich über viele Branchen, von Kundenservice über Softwareentwicklung bis Backoffice-Automatisierung, und verspricht die Automatisierung komplexer, bisher manueller Wissensarbeit.
KI-Agentensysteme kombinieren ein großes Sprachmodell (als „Denkmotor“) mit Planungslogik, einem Gedächtnis (Kurz- und Langzeitspeicher) und der Fähigkeit, externe Werkzeuge aufzurufen. Über diese Werkzeuge können Agenten z. B. Datenbanken abfragen, E-Mails versenden, Code ausführen oder Web-Recherchen durchführen. Fortgeschrittene Ansätze nutzen Multi-Agenten-Architekturen, bei denen mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten. Ein wichtiges Merkmal beim Einsatz von Agentensystemen ist die Balance zwischen Autonomie und Kontrolle: Je mehr Freiheit ein Agent hat, desto höher der potenzielle Nutzen, aber auch das Risiko von Fehlern, unerwünschten Aktionen und Halluzinationen.