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Vergleich herkömmlicher KI mit Softwareagenten und agentischer KI
Die folgende Tabelle bietet einen detaillierten Vergleich von herkömmlicher KI, Softwareagenten und agentischer KI.
| Merkmal | Traditionelle KI | Softwareagenten | Agentische KI |
|---|---|---|---|
|
Beispiele |
Spam-Filter, Bildklassifikatoren, Empfehlungsmaschinen |
Chatbots, Taskplaner, Überwachungsagenten |
KI-Assistenten, autonome Entwickleragenten, LLM-Orchestrierungen mit mehreren Agenten |
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Ausführungsmodell |
Batch oder synchron |
Ereignisgesteuert oder geplant |
Asynchron, ereignisgesteuert und zielgesteuert |
|
Autonomie |
Eingeschränkt; erfordert oft menschliche oder externe Orchestrierung |
Mittel; arbeitet unabhängig innerhalb vordefinierter Grenzen |
Hoch; agiert unabhängig mit adaptiven Strategien |
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Reaktivität |
Reaktiv auf Eingabedaten |
Reagiert auf Umgebung und Ereignisse |
Reaktiv und proaktiv; antizipiert Maßnahmen und leitet sie ein |
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Proaktivität |
Selten |
In einigen Systemen vorhanden |
Kernattribut; fördert zielgerichtetes Verhalten |
|
Kommunikation |
Minimal; normalerweise eigenständig oder API-gebunden |
Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten oder zwischen Agenten und Mitarbeitern |
Umfangreiches Zusammenspiel mit mehreren Agenten human-in-the-loop |
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Entscheidungsfindung |
Nur Modellinferenz (Klassifizierung, Vorhersage usw.) |
Symbolisches Denken oder regelbasierte oder skriptbasierte Entscheidungen |
Kontextuelles, zielorientiertes, dynamisches Denken (oft LLM-unterstützt) |
|
Delegierte Absicht |
Nein, führt direkt vom Benutzer definierte Aufgaben aus |
Teilweise; handelt im Namen von Benutzern oder Systemen mit begrenztem Anwendungsbereich |
Ja, handelt mit delegierten Zielen, oft dienst-, benutzer- oder systemübergreifend |
|
Lernen und Anpassung |
Oft modellzentriert (z. B. ML-Training) |
Manchmal adaptiv |
Integriertes Lernen, Gedächtnis oder Argumentation (z. B. Feedback, Selbstkorrektur) |
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Agentur |
Keine; Werkzeuge für Menschen |
Implizit oder grundlegend |
Explizit; arbeitet zielgerichtet, zielgerichtet und selbstbestimmt |
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Bewusstsein für den Kontext |
Niedrig; zustandslos oder auf Snapshot-Basis |
Mäßig; ein gewisses Maß an Statusverfolgung |
Hoch; verwendet Speicher-, Situationskontext- und Umgebungsmodelle |
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Infrastrukturrolle |
Eingebettet in Apps oder Analyse-Pipelines |
Middleware- oder Service Layer-Komponente |
Zusammensetzbares Agent-Mesh, das in Cloud-, Serverless- oder Edge-Systeme integriert ist |
Zusammenfassend:
-
Herkömmliche KI ist toolzentriert und funktionell eng gefasst. Sie konzentriert sich auf die Vorhersage oder Klassifizierung.
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Herkömmliche Softwareagenten ermöglichen Autonomie und grundlegende Kommunikation, sind aber oft regelgebunden oder statisch.
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Agentic AI vereint Autonomie, Asynchronität und Entscheidungsfreiheit. Sie ermöglicht intelligente, zielorientierte Einheiten, die in komplexen Systemen vernünftig denken, handeln und sich anpassen können. Dies macht agentic AI ideal für die Cloud-native, KI-gesteuerte future.
