Der Begriff „KI-Agent“ hat sich in den vergangenen Monaten fest im Wortschatz der digitalen Transformation etabliert. Immer mehr Unternehmen setzen sich mit der Frage auseinander, wie autonome oder teilautonome Systeme Prozesse unterstützen, Entscheidungen vorbereiten oder sogar eigenständig Aufgaben übernehmen können. Die Erwartungen sind hoch: mehr Effizienz, geringere Fehlerquoten und die Möglichkeit, bestehende Abläufe grundlegend neu zu denken.
Gleichzeitig wächst die Zahl an Lösungen, die unter dem Begriff „Agent“ angeboten werden. Für Unternehmen wird es dadurch zunehmend anspruchsvoller, die unterschiedlichen Ansätze klar einzuordnen und ihre tatsächlichen Fähigkeiten zu bewerten. Denn die Spannbreite reicht von klassischer Automatisierung bis hin zu Systemen mit höherem Grad an Autonomie.
Die Unterschiede wirken sich direkt auf Einsatzmöglichkeiten, Nutzen und Implementierungsaufwand aus. Eine fundierte Auswahl erfordert daher ein klares Verständnis darüber, was die jeweiligen Ansätze leisten – und wo ihre Grenzen liegen.
Dieser Beitrag bietet eine Orientierung für Unternehmen, die sich mit dem Einsatz von KI-Agenten beschäftigen. Wir zeigen, welche Arten von Agentenlösungen es gibt, welche Kriterien bei der Auswahl relevant sind und wie Organisationen den passenden Ansatz für ihre Anforderungen identifizieren können.
Standardlösung oder individueller Agent: Welcher Ansatz passt zu Ihrem Use Case?
Unternehmen stehen heute vor einer Vielzahl an Möglichkeiten, wenn sie KI-Agenten einsetzen möchten. Die Bandbreite reicht von sofort einsatzbereiten Standardlösungen bis hin zu individuell entwickelten Agenten, die tief in bestehende Systeme integriert werden können.
Um den passenden Ansatz zu finden, hilft eine grundlegende Unterscheidung: Handelt es sich um einen standardisierten Anwendungsfall oder um einen spezialisierten Use Case mit eigenen Anforderungen an Logik, Daten und Integrationen?
Unsere Entscheidungsgrafik (siehe unten) unterstützt dabei, den geeigneten Agent-Typ für den jeweiligen Use Case zu identifizieren.
Für generische Anwendungsfälle lohnt sich häufig ein Blick auf Agent-as-a-Service-Lösungen. Handelt es sich hingegen um komplexere Anforderungen mit spezifischen Integrationen oder unternehmenseigenen Daten, kann ein Custom Agent die bessere Wahl sein.
Abbildung 1: Entscheidungs-Kriterien im Überblick - Welche KI-Agent passt zu welchem Use Case?
Agent-as-a-Service: Die schnelle Lösung für standardisierte Use Cases
Wenn das zu lösende Problem ein häufig vorkommender, standardisierter Anwendungsfall ist, stehen Agent‑as‑a‑Service (AaaS)‑Lösungen zur Verfügung. Dabei handelt es sich um fertige KI‑Agenten, die als Dienst genutzt werden können.
In vielen Unternehmensbereichen existieren bereits spezialisierte Agenten:
- Coding: GitHub Copilot, Cursor und Codeium unterstützen Entwickler*innen bei Code‑Vervollständigung, Debugging und Dokumentation.
- Produktivität: M365 Copilot, Gemini for Google Workspace oder Notion AI helfen bei der Erstellung von Dokumenten, Präsentationen und der Organisation von Wissen.
- Research: Tools wie Perplexity, NotebookLM oder Elicit recherchieren Informationen, strukturieren Quellen und fassen Inhalte zusammen.
- Sales & Marketing: Plattformen wie Cognism, Clay oder AgentForce generieren Leads, automatisieren Outreach und personalisieren Kampagnen.
- Finance & HR: IntuitAssist, BloombergGPT, Zeni AI oder Eightfold AI übernehmen
Ein wichtiger Faktor bei AaaS-Lösungen ist die Integration in bestehende Systeme. In unserer Entscheidungsgrafik unterscheiden wir deshalb zwischen Copilots und anderen AaaS-Agents.
Copilots sind KI-Agenten, die bereits direkt in bestehende Software integriert sind, etwa in Microsoft 365 oder Salesforce. Dadurch können sie ohne zusätzliche Schnittstellen auf Daten und Funktionen zugreifen. Andere AaaS-Agents greifen hingegen über APIs oder Integrationen auf Unternehmenssysteme zu.
AaaS-Lösungen eignen sich besonders für standardisierte Aufgaben und schnelle Automatisierung. Wenn jedoch spezifische Integrationen oder unternehmensinterne Daten eine zentrale Rolle spielen, kann ein Custom Agent die bessere Wahl sein.
Custom Agent: Die richtige Wahl für komplexe Anforderungen
Ist der Anwendungsfall individuell, komplex oder stark in bestehende Systeme integriert, empfiehlt sich häufig ein Custom Agent. Hier können Unternehmen selbst bestimmen, welche Datenquellen genutzt werden und wie der Agent arbeitet.
Je nach gewünschtem Grad an Kontrolle und technischer Integration lassen sich Custom Agents in drei Kategorien einteilen:
No‑Code‑Agent
No-Code-Plattformen ermöglichen die Entwicklung einfacher Agents über visuelle Baukästen und vorgefertigte Komponenten. Sie bieten schnelle Prototypen oder „70 %-Lösungen“ ohne klassische Programmierung und eignen sich für einfache Use Cases wie Chatbots oder FAQ-Automatisierung. Allerdings bieten sie nur begrenzte Kontrolle über das Verhalten des Agents und können Risiken im Hinblick auf Datenschutz und Vendor-Lock-in mit sich bringen, wie unsere Grafik verdeutlicht.
Low-Code-Agenten
Bei Low-Code-Lösungen können Anwenderinnen visuelle Workflows um eigene Code-Snippets erweitern. Dies erlaubt mehrstufige Abläufe, die Integration von Datenbanken und Unternehmens-APIs sowie eine höhere Personalisierung. Allerdings steigen die laufenden Kosten und der Lernaufwand; zudem bleibt ein gewisses Maß an Vendor-Abhängigkeit bestehen. Damit bieten Low-Code-Plattformen einen Mittelweg zwischen schneller Umsetzung und individueller Anpassung.
Deep‑Code‑Agenten
Deep-Code-Agenten werden vollständig programmiert, beispielsweise mit Python-Bibliotheken wie LangChain oder LlamaIndex. Sie bieten maximale Kontrolle über die Logik, Zugriff auf eigene Daten, Reproduzierbarkeit und Sicherheit. Diese Lösungen eignen sich besonders für komplexe Anwendungen mit hohen Anforderungen an Sicherheit, Compliance, Performance und Skalierbarkeit, erfordern jedoch ein erfahrenes Entwicklerteam und höhere Initialkosten.
Unser Fazit: Die Wahl des richtigen KI-Agenten wird von Use Case, Daten, Ressourcen und Integration bestimmt
Die Wahl zwischen einer Standardlösung und einem individuell entwickelten Agenten hat strategische Auswirkungen. Standardlösungen sind schnell einsatzbereit, kostengünstig und werden vom Anbieter regelmäßig aktualisiert. Sie eignen sich besonders für häufige, klar definierte Aufgaben wie Chatbots oder einfache Automatisierungen.
Mit steigender Komplexität stoßen sie jedoch oft an Grenzen, da Anpassungen und Integrationen nur begrenzt möglich sind und eine Abhängigkeit vom Anbieter entstehen kann. Custom Agents benötigen zwar mehr Zeit und Ressourcen, bieten dafür aber mehr Flexibilität und können gezielt auf unternehmensinterne Daten und bestehende Systeme zugeschnitten werden.
Welche Lösung sinnvoll ist, hängt vor allem von folgenden Faktoren ab:
- Komplexität des Use Cases: Je individueller die Logik und je höher die Sicherheitsanforderungen, desto eher lohnt sich ein Custom Agent. Standardisierte Anwendungsfälle profitieren von Agent‑as‑a‑Service. Diese Lösungen sind schnell einsetzbar, kosteneffizient und bieten regelmäßige Updates
- Daten‑Souveränität und Compliance: Wenn sensible Daten verarbeitet werden müssen, ist eine eigene Infrastruktur und Custom-Agent‑Lösung ratsam.
- Ressourcen und Zeit: Für schnelle Proof‑of‑Concepts bieten AaaS‑Lösungen oder No‑Code‑Agenten einen günstigen Einstieg, während Low‑/Deep‑Code längerfristige Investitionen darstellen.
- Integration in bestehende Systeme: Prüfen Sie, welche Tools sich nahtlos in Ihre Infrastruktur einbinden lassen und welche zusätzlichen Schnittstellen programmiert werden müssen.
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Wer das Thema weiter vertiefen möchte, findet in unseren weiteren Blogbeiträgen zusätzliche Einordnungen und Praxisbeispiele:
- Der Beitrag Von RPA zu agentischer Automatisierung: Die Zukunft der KI-Agenten zeigt, wie sich klassische Automatisierungslösungen hin zu flexibleren, agentischen Systemen weiterentwickeln.
- In KI-Agenten: Viel diskutiert, oft unterschätzt. Weit mehr als Chatbots!erklären wir, warum KI-Agenten weit mehr sind als dialogbasierte Assistenten – und wie sie eigenständig Entscheidungen treffen, Daten analysieren und komplexe Geschäftsprozesse steuern können.
- Der Beitrag KI-Agent ≠ KI-Agent: Autonomie macht den Unterschied zeigt, warum nicht jede als Agent vermarktete Lösung tatsächlich ein agentisches System ist und weshalb der Grad an Autonomie eine entscheidende Rolle spielt.
- Ein konkretes Praxisbeispiel zeigt unsere Success Story Mit KI-Agenten zur automatisierten Bestellverarbeitung, in der wir zeigen, wie ein Industrieunternehmen mit KI-Agenten seine Bestellverarbeitung automatisiert und manuelle Aufwände im Vertrieb deutlich reduziert.