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Folge 515: KI-Agenten verstehen: Warum die meisten Automationen noch keine echten Agenten sind
#515 13.04.2026 · 05:31 min

KI-Agenten verstehen: Warum die meisten Automationen noch keine echten Agenten sind

**KI-Agenten verstehen: Warum die meisten Automationen noch keine echten Agenten sind**

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KI-Agenten verstehen: Warum die meisten Automationen noch keine echten Agenten sind

Viele sprechen aktuell von KI-Agenten, aber nur wenige verstehen wirklich, was dahinter steckt. In dieser Folge bringst du Ordnung in das Chaos und bekommst ein klares Modell an die Hand. Du lernst, wie sich Prompts, GPTs, Automationen und echte Agenten voneinander unterscheiden. Und vor allem, wo du heute wirklich stehst. Das hilft dir, bessere Entscheidungen für deinen KI-Einsatz zu treffen.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

  Das 4-Quadranten-Modell: So ordnest du KI-Systeme richtig ein Um Klarheit zu schaffen, hilft ein einfaches Modell mit zwei Achsen: manuell vs. automatisch und heteronom vs. autonom. Heteronom bedeutet, dass Systeme festen Regeln folgen, während autonome Systeme eigenständig Entscheidungen treffen. Daraus ergeben sich vier Felder, in denen du alle aktuellen KI-Anwendungen einordnen kannst. Dieses Modell macht sichtbar, warum vieles, was als „Agent" bezeichnet wird, eigentlich keiner ist. Es schafft eine klare Grundlage für deine eigene Einordnung Prompts, GPTs und Automationen: Wo die meisten heute stehen Klassische Prompts bewegen sich im Bereich manuell und stark regelbasiert. GPTs gehen einen Schritt weiter und bieten mehr Flexibilität, bleiben aber meist in der manuellen Ausführung. Tools wie Make oder n8n wirken zwar automatisiert, sind aber extrem stark durch Regeln vorgegeben. Das bedeutet: Sie laufen automatisch, aber nicht wirklich autonom. Genau hier liegt ein häufiges Missverständnis im Markt. Echte Agenten: Was sie wirklich ausmacht Echte Agenten agieren autonom und werden durch Trigger oder Ziele aktiviert. Sie treffen eigenständig Entscheidungen und führen Prozesse ohne ständiges Eingreifen aus. Das unterscheidet sie fundamental von klassischen Workflows oder Automationen. Viele Lösungen am Markt sind noch nicht auf diesem Level, auch wenn sie so bezeichnet werden. Der Unterschied liegt in der Entscheidungsfreiheit des Systems. Fazit: Verstehe die Einordnung, bevor du investierst Wenn du KI sinnvoll einsetzen willst, musst du die Unterschiede verstehen. Nicht alles, was automatisiert ist, ist auch intelligent oder autonom. Das Modell hilft dir, Hypes von echter Substanz zu trennen. So vermeidest du Fehlinvestitionen und setzt gezielt auf die richtigen Technologien. Entscheidend ist, dass du weißt, wo du stehst und wo du hinwillst.

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Das Transkript zum Nachlesen

350.000 Euro Jahreseinkommen, wenn wir das richtig beherrschen und das ist das Prompt-Engineering, aber in dem Fall sind das die Promts. Was ich gerne mache, ist das Ganze modellhaft zu erklären. Nehmen wir mal zwei Achsen oder vier Quadranten, wie man das auch immer sagen möchte und wir hier auf der einen Achse, um das mal zu erklären, wie sich das einordnet, Agenten und Stefan, wir haben uns ja kennengelernt da oben bei der GSA und der Winterkonferenz und du hast ja auch einen herausragenden Vortrag gehalten und der stark resoniert hat mit vielen Teilnehmern und bist ja auch ein Experte in dem Feld. Vielleicht können wir das dann noch mal einordnen oder stimmig machen, diese Einordnung, bin ich sehr gespannt auf deine Einschätzung und wenn wir hier diese eine Achse, ich hoffe ihr könnt die sehen, beschreiben mit Heteronomen und Autonomen. Du hast schon gesagt, so Autonomen, das sind die, die so nicht automatisch, aber selbstständig agieren. Und Heteronomen kann man beschreiben als etwas, was externen Regeln folgt, also was in einer gewissen Weise sehr stark vorgegeben ist, wohingegen Autonomen selbst entscheidet, welchen Weg es geht. So, wenn wir diese zwei mal hier betrachten und dann auf der anderen Achse manuell, schreibt man das eigentlich mit einem L oder mit zwei? Manuella, manuell, ich schreibe es mal so, ist das ok? Manuell, ja passt das, alles klar und dann haben wir hier oben automatisch, deswegen verwende ich übrigens auch diese Punkt, Punkt, Punkt in meinen E-Mails, da wisst ihr immer, dass das von mir ist, mit dem Punkt, Punkt, Punkt, weil ich nie weiß, wo Satzzeichen hinkommen, da habe ich Kreide geholt bei der Schule permanent und weiß das nicht, wo man das einordnet, deswegen mache ich immer, wenn ich nicht weiß, ob ein Punkt oder ein Kommapunkt kommt, mache ich Punkt, Punkt, Punkt dahin, also wenn ihr meine Mails da so seht oder meine LinkedIn-Beiträge, das liegt dahinter. So und wenn wir jetzt mal Heteronomen und manuell betrachten, das ist das, wie wir vor dreieinhalb Jahren angefangen haben, ja und wo man uns dann suggeriert hat, 350.000 Euro Jahreseinkommen, wenn wir das richtig beherrschen und das ist das Prompt Engineering, aber in dem Fall sind das die Promts, also sie sind starken Regeln unterzogen, ja man hat damals von Prompt Engineering gesprochen, es ist ein sehr strukturierter Aufbau und man führt ihn einmalig durch, dann passiert natürlich hinten im Hintergrund irgendwas, aber man muss irgendwie da so noch die Datenfreigabe drücken, man muss irgendwie noch was eingeben, da habe ich jetzt mal die Prompts eingeordnet. So bei manuell und autonom, wir könnten jetzt natürlich überall eine Abfrage machen, hier auch im Chat, aber manuell und autonom, da habe ich so die GPTs eingeordnet, du hast eben auch gesagt Stefan, ja die werden noch manuell ausgeführt, aber haben im Inneren einen gewissen Freiheitsgrad, je nachdem wie stringent man mit ihnen umgeht, die Jams von Gemini könnte man da einordnen, vielleicht gibt es da noch andere, ist wurscht, also so was, wo wir einen gewissen Autonomiegrad erkannt haben, ja es ist jetzt, wie lange ist das her, zwei, zweieinhalb Jahre, dass die GPTs, die Custom-GPTs irgendwie ins Feld gekommen sind, keine Ahnung, es fühlt sich an, als wäre es gestern gewesen, weil die Zeit eh rast im Moment mit all dem, was da passiert, so und dann habe ich da oben mal, weil es auch immer eine Frage war, beordnet sich das ein, haben wir so diese Zankengeburten, also Make, N8n, ja also etwas, was man uns als leicht verkaufen mag, aber der Teufel im Detail steckt, also wäre schon mal so eine Make-Strecke, so hey, 20 Leads in einer Sekunde, willst du mein Szenario, kommentiere N8n, wäre so ein Ding mal zum Laufen gebracht hat, Kudos, Glückwunsch, ja ich frage mich nur, wie lange ihr da dran gesessen habt und welchen Mehrwert ihr wirklich rausgezogen habt, das haben wir halt da oben, ja, das ist starken Regeln basiert, also man glaubt ja gar nicht, wie stringent das ist, was man da alles machen muss, starke Regeln, aber dann, wenn man die Regeln mal hat, dann läuft es irgendwie automatisch, das System wird ausgelöst, ja, das wird irgendwie ausgelöst und dann läuft da was automatisch ab und jetzt haben wir noch ein freies Feld, wo wir sagen können, das ist autonom, also es entscheidet selbst und es wird ausgelöst, also durch was auch immer, durch so einen Überagenten oder durch einen Auslöser und jetzt haben wir hier die Agenten. Ich glaube, es ist ein, eins, wo man ein bisschen kritisch sein darf, das ist eher mehr da weiter links, ja, hier das mit den GPTs, weil so autonom sind die auch nicht, gerade wenn man sie irgendwie so auch innerhalb eines GPTs so Schritt für Schritt mäßig konfiguriert, dann sind sie doch eher den stärkeren Regeln unterzogen und auch eher eine manuelle Ausführung, es sei denn, man kann ja bei Kasten-GPTs unten da diese Trigger und sowas, weiß ich, kann man da ja mit reinnehmen, aber es ist dann doch eher, das ist ein bisschen ambitioniert hier.