Was ist ein AI-Agent bzw. ein Agentensystem?
Ein AI-Agent ist ein KI-gestütztes Softwaresystem, das ein Large Language Model (LLM) mit Instructions, Tools und Memory kombiniert, um eine möglichst konkrete Aufgabe schrittweise zu bearbeiten. Im Unterschied zu einfachen Chatbots erzeugt ein Agent nicht nur Antworten, sondern kann – innerhalb definierter Grenzen – Werkzeuge nutzen, Zwischenergebnisse speichern und nächste Schritte ableiten.
Die Grundlage moderner Agenten besteht aus vier zentralen Bausteinen:
- LLM zur Interpretation von Sprache, Kontext und Aufgaben
- Instructions für Rolle, Ziel, Kontext, Regeln und Ausgabeformat
- Tools für Aktionen wie Datenabfragen, API-Aufrufe oder Workflow-Ausführung
- Memory für Arbeitsstand, Task-State, Checkpoints oder relevante Verlaufsinformationen
Im Data-&-Analytics-Kontext gewinnen AI-Agenten insbesondere dort an Bedeutung, wo natürliche Sprache, semantische Modelle, Datenplattformen und operative Prozesse miteinander verbunden werden. Beispiele sind Fabric Data Agents, Fabric IQ, Copilot Studio Agents oder Microsoft Foundry Agent Service. Gleichzeitig ersetzen Agenten keine Datenstrategie, keine Governance und keine fachliche Prüfung. Ihr Nutzen hängt stark davon ab, wie gut Datenquellen, semantische Modelle, Berechtigungen und Einsatzgrenzen definiert sind.
Die wichtigsten Punkte im Überblick
- AI-Agenten kombinieren LLM, Instructions, Tools und Memory.
- Agenten koordinieren Aufgaben schrittweise, statt nur einzelne Antworten zu generieren.
- Instructions steuern Verhalten, Zielsetzung, Kontext und Grenzen.
- Tools ermöglichen den Zugriff auf Datenquellen, Anwendungen und Workflows.
- Memory unterstützt den Arbeitsstand und die Nutzung von Kontext über mehrere Schritte hinweg.
- Im Data-&-Analytics-Umfeld sind Fabric Data Agents, Fabric IQ, Copilot Studio und Microsoft Foundry Agent Service besonders relevant.
- Agenten sind keine autonome Universallösung, sondern eine kontrollierte Orchestrierungsschicht auf Basis generativer KI.