Die häufigsten Anwendungsfälle von KI-Agenten zur Automatisierung in der Industrie

Wer hat nicht schon einmal davon geträumt, einen digitalen Assistenten zu haben, der die langweiligsten Teile der Arbeit übernimmt? KI-Agenten machen es jetzt möglich. Ein solches System speichert Prozessdetails, versteht die Funktionsweise eines Unternehmens und kann Fragen zum Betriebsablauf sofort beantworten. Anstatt Protokolle, Berichte und Dashboards manuell zu überprüfen, sehen Sie sich einfach die Ergebnisse an.

Hier ein Überblick über die Funktionsweise: KI-Agenten-Systeme kombinieren große Sprachmodelle (LLMs) mit logischer Planung, Gedächtnis und Exekutivfunktionen, um operative Aufgaben auszuführen. Die LLMs dienen hierbei dazu, Texte zu verstehen und zu kommunizieren.

In der Industrie können KI-Agenten Arbeitsabläufe koordinieren, Dokumente analysieren, mit Produktionssystemen interagieren und die Entscheidungsfindung durch nachvollziehbare Maßnahmen unterstützen. Ja, sie sind keine Blackbox. Dieser Artikel bietet einen praktischen Überblick darüber, wie KI-Agenten funktionieren, welche Architekturen und Frameworks sie unterstützen und wo sie in der Industrie Mehrwerte schaffen. Er erläutert grundlegende Konzepte und Anwendungsbeispiele für KI-Agenten in der Industrie.

1. Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind Systeme, die große Sprachmodelle (LLMs) mit Orchestrierung, Tools und Zustandsdaten kombinieren, um mehrstufige Aufgaben auszuführen. In der Praxis umfasst der Begriff „KI-Agent“ nicht nur das Modell selbst, sondern den gesamten Workflow, der ein LLM mit Planungslogik, Zugriff auf Tools (APIs, Datenbanken, Automatisierungsplattformen) und externem Speicher verbindet.

Dank dieser Orchestrierung kann das System:

• Planen
• Tools auswählen und nutzen
• Aufgaben ausführen
• Überprüfen
• Den Fortschritt speichern

Planen

Ein Ziel in einzelne Schritte oder Teilaufgaben unterteilen.

Tools auswählen

Entscheiden, welche API, Abfrage oder Automatisierung verwendet werden soll.

Aufgaben Ausführen

Aktionen ausführen (z. B. einen ERP-Datensatz aktualisieren, eine Aufgabe delegieren, eine Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) abfragen).

Überprüfen

Ergebnisse anhand Erfolgskriterien prüfen und entweder den Vorgang wiederholen oder weitere Schritte vornehmen.

Den Fortschritt speichern

Den Fortschritt und relevante Kontextinformationen für lang andauernde Workflows speichern.

Was unterscheidet einen KI-Agenten von generativer KI?

KI-Agenten unterscheiden sich von generativen KI-Modellen, weil sie zielgerichtete Handlungen ausführen und mit externer Systeme interagieren können, statt nur Inhalte zu erzeugen.

Generative KI-Anwendungen wie ChatGPT, Claude oder Gemini erstellen auf Eingabeaufforderungen Texte, Bilder oder Audiodateien, können aber nicht eigenständig agieren oder mit externen Systemen interagieren. Hier kommen KI-Agenten ins Spiel. Sie schließen die Lücke zwischen der Erstellung und Verwendung von Inhalten.

Ein KI-Agent kann:

• Aufgaben verstehen: Beispielsweise die Bearbeitung von Bestellungen, die Koordination von Lagerabläufen oder routinemäßige Betriebskontrollen.
• Zugriff auf externe Systeme: KI-Agenten können mit Datenbanken, APIs oder Plattformen selbständig interagieren und Aufgaben auszuführen.
• Speicher und Kontext behalten: Durch die Erfassung früherer Interaktionen, des Aufgabenstatus oder des Fortschritts können KI-Agenten Vorgänge kontinuierlich durchführen.
• Nutzung von Argumentationsschleifen: KI-Agenten analysieren Ergebnisse, überprüfen sie und passen ihre Vorgänge entsprechend an. So kann ein KI-Agent beispielsweise einen Fehler bei der Rechnungsstellung erkennen, den Vorgang erneut ausführen oder die Angelegenheit weiterleiten.

Diese Kombination aus Aufgabenerkennung, Tool-Verwendung, Gedächtnis und iterativem Schlussfolgern ermöglicht es KI-Agenten, zuverlässiger und vorhersehbarer zu arbeiten als herkömmliche generative LLMs, deren wahrscheinlichkeitbasierte Ergebnisse variieren.

Aspekt	Generative KI	KI Agenten
Reaktion auf Eingabeaufforderung	Wahrscheinlichkeitsbasiert	Koordinationsbedingt
Speicher	Nur im Kontextfenster	Externalisierter Zustand und Speicher
Handlung	Erzeugt Text, Audio und visuelle Inhalte	Führt Aktionen aus
Zusammenarbeit	Eigenständiges Modell	Kann ein Netzwerk von KI-Agenten verwalten
Ziel	Reaktiv	Definiert

3. Wie funktioniert ein KI-Agent?

Ein KI-Agent arbeitet nach einem kontinuierlichen Zyklus aus „Erkennen → Handeln → Überprüfen/Beobachten“, der auch als „ReAct-Schleife“ bezeichnet wird. Durch das Durchlaufen dieser kontrollierten Schleife kann er mehrstufige Arbeitsabläufe zuverlässig und nachvollziehbar ausführen.

Erkennen

Der KI-Agent analysiert den Kontext, berücksichtigt sein Ziel und legt die nächste Maßnahme fest. Dabei dient das Ergebnis des LLMs als Grundlage zur Planung, Tool-Auswahl und die Aufgabeneinteilung.

Handeln

Auf der Grundlage seiner Schlussfolgerungen führt der KI-Agent die gewählte Maßnahme aus. Mögliche Maßnahmen sind beispielsweise die Aktualisierung eines Systems, das Geben von Anweisungen oder die Umwandlung von Daten.

Überprüfen & Beobachten

Der KI-Agent überprüft, ob das Ergebnis die Erfolgskriterien erfüllt. Falls das Ergebnis nicht zufriedenstellend ist, zieht er weitere Schlüsse und passt seinen Plan an.

4. RAG für den Zugriff auf Fachwissen

Bei Anwendungsfällen von KI-Agenten in der Industrie reicht es nicht aus, wenn sich der Agent ausschließlich auf die Trainingsdaten stützt. Viele Aufgaben, wie die Erstellung von Compliance-Berichten, das Verstehen von Gerätehandbüchern oder die Erstellung von Qualitätszusammenfassungen, erfordern den Zugriff auf fachspezifisches und unternehmensspezifisches Wissen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Architekturansatz, der es Agenten ermöglicht, vor der Ausführung einer Aktion relevante Informationen aus externen Quellen wie Datenbanken, Dokumentenarchiven oder Vektorspeichern abzurufen. Wenn ein KI-Agent eine Anfrage oder Aufgabe erhält, sucht er zunächst nach den relevantesten Daten, beispielsweise einem Wartungsprotokoll, einem Sicherheitsverfahren oder einer Konfigurationsdatei und handelt anschließend auf Basis dieser Informationen. Durch RAG basieren die Entscheidungen des KI-Agenten somit auf verifiziertem, aktuellem Wissen statt auf vortrainierten, allgemeinen Daten.

RAG ist für KI-Agenten in der Industrie besonders nützlich:

• Suche in der technischen Dokumentation: Abruf des richtigen Bedienungshandbuchs oder Prozessschritts für die Anfrage eines Maschinenführers.
• Überprüfung der Compliance: Berücksichtigung der regulatorischen Standards bei der Berichtserstellung oder der Genehmigung von Arbeitsabläufen.
• Wissensbasierte Automatisierung: Zugriff auf technische Daten, CAD-Dateien oder SOPs (Standard Operating Procedures) zur Entscheidungssteuerung.

5. Was wenn man mehrere KI-Agenten benötigt?

In vielen industriellen Szenarien reicht ein einzelner KI-Agent nicht aus, um komplexe Arbeitsabläufe oder Großbetriebe zu bewältigen. Hier kommen Multi-Agenten-Systeme ins Spiel. Mehrere KI-Agenten können zusammenarbeiten, wobei sich jeder auf bestimmte Aufgaben, Datenquellen oder Entscheidungsbereiche spezialisiert.

In einem Lager könnte beispielsweise ein KI-Agent für die Aktualisierung des Bestands zuständig sein, ein anderer die Versandpläne koordinieren und ein dritter Sonderfälle oder Qualitätsprüfungen bearbeiten. Diese KI-Agenten kommunizieren und arbeiten über standardisierte Protokolle zusammen. Dies kann beispielsweise durch Interaktionen zwischen den Agenten (A2A) erfolgen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Aufgaben effizient und ohne Konflikte koordiniert werden.

Multi-Agenten-Systeme ermöglichen zudem eine zuverlässige Überprüfung und Kontrolle. Die KI-Agenten können die Handlungen der anderen gegenseitig überprüfen, Probleme bei Bedarf weiterleiten und einen transparenten Nachweis aller Vorgänge dokumentieren. Dieser Ansatz macht Arbeitsabläufe zuverlässiger, flexibler und berechenbarer, wobei weiterhin dieselben Regel-, Handlungs- und Überprüfungszyklen genutzt werden, wie auch bei einzelnen KI-Agenten.

Was soll Ihr KI-Agent können?

Erfahren Sie mehr über KI-Agenten und unseren Service. Was macht uns zu einem hervorragenden Partner für die Entwicklung von KI-Agenten?

Erfahren Sie mehr über KI-Agenten

6. Häufige Anwendungsfälle von KI-Agenten in der Industrie

Automatisierung von Arbeitsabläufen

KI-Agenten können systemübergreifend Aufgaben koordinieren, Berichte erstellen, Daten in Verwaltungsplattformen aktualisieren und die Logistik verwalten. All das erfolgt ohne menschliches Eingreifen. Durch die Automatisierung dieser sich wiederholenden und komplexen Aufgaben reduzieren sie Fehler, beschleunigen Prozesse und entlasten die Mitarbeiter.

Automatisierte Dokumentenverarbeitung

KI-Agenten können spezielle Dokumente wie Rechnungen, Formulare, Lieferscheine und Compliance-Berichte lesen, klassifizieren und die entsprechenden Informationen daraus extrahieren. Sie überprüfen die Richtigkeit der Daten, bearbeiten Sonderfälle und sorgen für lückenlose Nachvollziehbarkeit. Dadurch unterstützen sie die Audit-Bereitschaft und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Konversationsagenten

KI-Agenten können mit Nutzern in natürlicher Sprache interagieren, Fragen beantworten, Anleitungen geben und Informationen sammeln. In der Industrie können sie Produktionsprozesse erläutern, Mitarbeiter durch Arbeitsabläufe führen und ihnen durch die Bereitstellung von Echtzeitdaten bei Entscheidungen helfen.

7. Wie prüft man, ob Prozesse für KI-Agenten geeignet sind?

Nicht jeder Arbeitsablauf profitiert gleichermaßen von KI-Agenten. Bevor Unternehmen KI-Agenten entwickeln oder einsetzen, sollten geprüft werden, ob bestehende Prozesse die richtigen Voraussetzungen für autonomes Denken, Entscheiden und Handeln erfüllen.

Prozesse, die sich am besten für KI-Agenten eignen, weisen in der Regel mehrere gemeinsame Merkmale auf. Sie sind repetitiv und regelbasiert, erfordern jedoch ein Kontextverständnis, das sich mit traditioneller Automatisierung nicht ohne Weiteres nachbilden lässt. Oft sind sie zudem auf große Mengen strukturierter oder semistrukturierter Daten angewiesen, die interpretiert und verarbeitet werden müssen. In der Regel sind außerdem mehrere miteinander verbundene Systeme beteiligt, beispielsweise ERP-, MES- oder Dokumentenmanagement-Plattformen. Die Koordination über Datensilos hinweg stellt dabei immer wieder eine Herausforderung dar.

Buchen Sie eine KI-Agentur-Beratung. Erfahren Sie, was Sie für ein System brauchen.

Erhalten Sie fachkundige Beratung zur Entwicklung einer robusten KI-Agentenarchitektur und zur Tool- und Framework-Auswahl, die Ihr Agenten-Ökosystem stabil, skalierbar und sicher halten.

Sprechen Sie uns an

Ein weiterer wichtiger Indikator sind Entscheidungspunkte, die eine Überprüfung, die Behandlung von Ausnahmen oder eine Weiterleitung erfordern. KI-Agenten bewältigen diese Probleme flexibel, indem sie Ergebnisse überprüfen und Prozesse bei Bedarf erneut ausführen. Prozesse, die auf menschlichem Urteilsvermögen basieren, sind hingegen möglicherweise noch nicht für eine vollständige Automatisierung geeignet.

Um die KI-Reife eines Unternehmens zu bewerten, sollten dessen Arbeitsabläufe zunächst in Bezug auf Datenverfügbarkeit, Systemintegrationsgrad und Compliance-Anforderungen erfasst werden. Wenn ein Prozess häufig Übergaben, Datenüberprüfungen oder manuelle Kontrollen erfordert, ist ein KI-Agent oft die bessere Lösung. Durch eine frühzeitige Bewertung können Unternehmen die vielversprechendsten Anwendungsfälle priorisieren und KI-Agenten-Systeme entwickeln, die die Effizienz und Zuverlässigkeit steigern.

8. Welche Tools werden für den Aufbau eines KI-Agenten benötigt?

Für die Entwicklung eines KI-Agenten sind verschiedene Frameworks, Modelle, Backend-Systeme und Monitoring-Tools erforderlich. Jede Ebene spielt eine spezifische Rolle für die zuverlässigen Schlussfolgerungen, Handlungen und Interaktionen des Agenten.

Während Frameworks wie LangChain oder CrewAI die zentrale Agentenlogik und Tool-Integration bereitstellen, ermöglichen Backend-Technologien wie Python und FastAPI die Systemverknüpfung. Monitoring- und Observability-Tools verfolgen die Leistung, die Ausführung von Workflows und die Datennutzung. LLMs bilden die Grundlage für Machine Learning und MLOps-Dashboards bieten operative Erkenntnisse und Nachverfolgbarkeit.

Hier ist eine strukturierte Übersicht über den Tool-Stack.

Ebene	Tools
Framework	LangChain, LangGraph, CrewAI
Monitoring	LangFuse, Phoenix, LangWatch
API/Backend	Python, FastAPI
LLMs	ChatGPT, Claude, Gemini, Llama
Observability	Traceability reports

9. MLOps (Machine Learning Ops) in Anwendungsfällen von KI-Agenten in der Industrie

In der Industrie ist es unerlässlich, die Kontrolle über KI-Agenten-Systeme zu behalten. Hier kommen MLOps bzw. LLMOps ins Spiel. MLOps umfasst Vorgehensweisen, Tools und Prozesse, die dafür sorgen, dass Machine-Learning-Modelle und KI-Agenten in der Produktion vorhersehbar, transparent und effektiv arbeiten.

Ein gut konzipiertes MLOps-Framework gewährleistet Nachvollziehbarkeit, indem es KI-Agenten und deren Datenquellen erfasst und die Nachverfolgbarkeit im gesamten Arbeitsablauf sicherstellt. Es sorgt für Observability und ermöglicht die kontinuierliche Überprüfung von Status, Leistung und Betriebsbereitschaft. Durch die Erfassung der Anzahl der Anfragen, des Token-Verbrauchs, der Tool-Nutzung und der Modellaufrufe können auch die Kosten optimiert werden. So können Unternehmen ihre Ressourcen optimieren und die Betriebskosten kontrollieren.

Eine spezielle Compliance-Ebene sorgt schließlich dafür, dass alle agentischen KI-Prozesse den internen Richtlinien und externen Vorschriften entsprechen. Dies ist besonders wichtig in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen und der Medizintechnik, in denen Nachvollziehbarkeit und Datenintegrität zwingend erforderlich sind. Mithilfe dieser Funktionen können Unternehmen KI-Agenten sicher skalieren und dabei die betriebliche Kontrolle sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten.

10. Lässt sich in die Entscheidungen eines KI-Agenten eingreifen?

Ja, es ist möglich, eine menschliche Kontrolle des Systems einzurichten. In einer solchen Konfiguration werden Mitarbeiter durch mehrere zentrale Mechanismen in den Entscheidungsprozess eingebunden.

• Entscheidungsüberprüfung: Alle Aktionen des KI-Agenten werden vollständig protokolliert, einschließlich der Eingabedaten, der Argumentationsschritte und des Ergebnisses. Dadurch können Prüfer die Entscheidungen nachvollziehen und deren Richtigkeit überprüfen.
• Eingreifen und Übergehen: Wenn ein KI-Agent auf Unklarheiten, Datenanomalien oder Compliance-relevante Fälle stößt, kann er die Aufgabe an einen Vorgesetzten weiterleiten. Die Mitarbeiter können diese Maßnahme vorab genehmigen, ändern oder ablehnen.
• Integration von Feedback: Menschliches Feedback wird systematisch erfasst und dazu genutzt, die Logik des Agenten, seine Entscheidungskriterien oder seine Strategien zur Tool-Auswahl im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Kontaktieren Sie uns!

Senden Sie uns eine E-Mail: [email protected]