Agentic AI Tools: Schlüsselfunktionen und 7 Tools, die Sie im Jahr 2025 kennen sollten

Was sind Agentic AI-Tools?

Agentische KI-Tools sind Systeme, die KI befähigen, komplexe Aufgaben autonom auszuführen, indem sie mehrere KI-Agenten koordinieren und dabei große Sprachmodelle (LLMs) sowie komplexe Schlussfolgerungen nutzen. Diese Tools gehen über einzelne KI-Agenten hinaus und schaffen integrierte Systeme, die komplexe Arbeitsabläufe bewältigen, Entscheidungen treffen und auf natürlichere und intuitivere Weise mit Nutzern interagieren können. Empfohlene Lektüre: KI-Cybersicherheit: KI-Systeme vor Cyberbedrohungen schützen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools, die strengen, vordefinierten Anweisungen folgen, nutzen agentenbasierte KI-Systeme komplexe Algorithmen, maschinelles Lernen und logisches Denken, um in dynamischen Umgebungen zu navigieren, mehrdeutige Szenarien zu interpretieren und übergeordnete Ziele zu verfolgen. Durch ihren autonomen Betrieb können diese Tools Aufgaben bewältigen, die Urteilsvermögen, Anpassungsfähigkeit und Priorisierung erfordern.

Der Aufstieg der agentenbasierten KI spiegelt eine breitere Entwicklung hin zu KI-Komponenten wider, die als proaktive Agenten statt als passive Assistenten fungieren können. Diese Tools führen nicht einfach nur Befehle aus, sondern können Ziele setzen, Strategien entwickeln, den Fortschritt überwachen und ihre Aktionen an veränderte Bedingungen anpassen.

Dies ist Teil einer Artikelserie über SIEM-Tools

Schlüsselfunktionen von Agentic AI Tools

Autonome Entscheidungsfindung

Agentische KI-Tools können Entscheidungen selbstständig treffen und minimieren so den Bedarf an menschlicher Kontrolle bei Routine- und komplexen Vorgängen. Im Gegensatz zu Systemen, die für jede Aktion explizite Anweisungen benötigen, sind diese Tools so programmiert, dass sie wechselnde Eingaben auswerten, mehrere Ergebnisse bewerten und die am besten geeignete Reaktion auswählen. Diese Autonomie wird durch Technologien wie Deep Learning, Reinforcement Learning und probabilistisches Denken erreicht.

Solche Entscheidungsfähigkeiten sind besonders wertvoll in Situationen, in denen schnelles Reagieren unerlässlich ist, beispielsweise bei der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen oder der Bewältigung von IT-Vorfällen. Durch die kontinuierliche Interpretation von Daten können agentenbasierte KI-Tools Probleme vorhersehen, Maßnahmen priorisieren und Ressourcen automatisch zuweisen.

Proaktive Zielsetzung und -umsetzung

Agentische KI kann Ziele setzen und proaktiv verfolgen, anstatt nur auf unmittelbare Anweisungen zu reagieren. Diese Tools können Unternehmensziele bewerten, Engpässe identifizieren und umsetzbare Pläne zur Erreichung der Ziele entwickeln. Durch die Bewertung verfügbarer Ressourcen und Einschränkungen priorisieren agentische KI-Systeme Aufgaben, planen Arbeitsabläufe und koordinieren sich mit verschiedenen Software- oder menschlichen Stakeholdern, um den Fortschritt autonom voranzutreiben.

Agentische KI-Tools können ihre Ziele bei neuen Informationen neu bewerten und ihre Strategien verfeinern, um sich an veränderte Prioritäten oder Umgebungen anzupassen. Im Kundensupport kann ein agentisches KI-System beispielsweise wiederkehrende Probleme erkennen, Präventivmaßnahmen vorschlagen und Lösungen unternehmensweit implementieren. Damit zeigt es Initiative, die weit über die passive Ticketlösung hinausgeht.

Dynamisches Denken und Planen

Dank dynamischer Argumentation können diese Tools Pläne in Umgebungen erstellen und aktualisieren, die von Unsicherheit oder häufigen Veränderungen geprägt sind. Anstatt statischen Abläufen zu folgen, evaluiert die agentische KI alternative Szenarien, simuliert Ergebnisse und passt ihren Ansatz an. Dadurch kann sie Aufgaben wie die Koordination mehrstufiger Prozesse, komplexes Workflow-Management oder die Behebung vielschichtiger Probleme mit einem höheren Grad an Komplexität bewältigen.

Effektive Planung erfordert nicht nur logisches Denken, sondern auch die Fähigkeit, Kompromisse einzugehen, Abhängigkeiten zu erkennen und auf unvorhergesehene Hindernisse zu reagieren. Agentische KI kann sich entwickelnde Eingaben analysieren, konkurrierende Prioritäten abwägen und ihre Strategien den Anforderungen entsprechend anpassen. Diese Fähigkeit ist besonders in Unternehmensumgebungen wie der IT-Automatisierung oder dem Supply-Chain-Management nützlich.

Kontinuierliches Lernen und Anpassen

Im Gegensatz zu statischen Automatisierungsskripten sind agentenbasierte KI-Tools auf kontinuierliches Lernen ausgelegt und nutzen Feedback aus der Praxis, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Mithilfe von Machine-Learning-Techniken wie überwachtem, unüberwachtem oder bestärkendem Lernen analysieren diese Tools die Ergebnisse ihrer Aktionen und aktualisieren ihre Entscheidungsmodelle entsprechend. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es agentenbasierter KI, sich als Reaktion auf neue Daten oder veränderte Nutzererwartungen weiterzuentwickeln.

Solche Lernprozesse ermöglichen es der agentenbasierten KI, mit zunehmender Einsatzdauer präzisere, effizientere und kontextbezogenere Lösungen zu liefern. In Szenarien wie der Betrugserkennung oder der Workflow-Optimierung trägt die Fähigkeit, aus neu entstehenden Mustern zu lernen, dazu bei, dass das System relevant und effektiv bleibt.

Transparenz und Erklärbarkeit

Da agentische KI immer kritischere Entscheidungen trifft, werden Transparenz und Erklärbarkeit für Vertrauen und Verantwortlichkeit unerlässlich. Führende Tools für agentische KI sind so konzipiert, dass sie ihre Aktionen klar begründen und die berücksichtigten Faktoren und die Gründe für die Entscheidungen darlegen. Durch die Offenlegung der internen Entscheidungslogik erleichtern diese Systeme den Nutzern das Verständnis, die Überprüfung und gegebenenfalls die Übersteuerung automatisierter Prozesse.

Erklärbarkeit unterstützt auch die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement, insbesondere in regulierten Branchen, in denen Entscheidungen dokumentiert und begründet werden müssen. Transparente agentische KI hilft Unternehmen, Sorgfaltspflichten nachzuweisen, Haftungsrisiken zu reduzieren und das Vertrauen der Nutzer zu erhalten. Anbieter integrieren häufig Tools wie Dashboards, Protokolle und interaktive Berichte, um Transparenz über automatisierte Vorgänge zu gewährleisten.

Bemerkenswerte Agentic AI Tools

1. Exabeam

Exabeam Nova ist eine Kombination aus sechs KI-Agenten, die speziell für Security Operations Center (SOCs) entwickelt wurden. Es vereint mehrere spezialisierte Agenten, die Protokolle analysieren, Anomalien erkennen, Risiken bewerten und Reaktionsmaßnahmen empfehlen oder einleiten können. Im Gegensatz zu herkömmlichen SIEM-Ansätzen, die auf statischen Regeln basieren, passt sich Exabeam Nova an verändertes Angreiferverhalten an und führt kontinuierlich Benchmarks zur Effektivität von Sicherheitsprogrammen durch.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Agentic SOC-Automatisierung: Automatisiert Aufgaben wie Warnmeldungs-Triage, Untersuchungsanreicherung und Fallkorrelation, sodass sich Analysten auf Bedrohungen mit hoher Priorität konzentrieren können.
• Integration von Verhaltensanalysen: Legt Basiswerte des Benutzer- und Entitätsverhaltens fest, um Abweichungen zu erkennen, die auf Insider-Bedrohungen oder fortgeschrittene Angriffe hinweisen können.
• Kontextbezogene Empfehlungen: Fungiert als Berater, indem er Untersuchungsschritte vorschlägt und Vorfälle wahrscheinlichen Taktiken, Techniken und Verfahren des Angreifers zuordnet.
• Transparente Entscheidungsfindung: Bietet Begründungen und Rückverfolgbarkeit für KI-gesteuerte Aktionen, sodass Analysten Ergebnisse validieren und das Vertrauen in die Automatisierung aufrechterhalten können.
• Ergebnisorientiertes Benchmarking: Bietet Sicherheitsteams die Möglichkeit, die Programmleistung mithilfe MITRE ATT&CK-Abdeckung mit der von vergleichbaren Unternehmen in ähnlichen Branchen zu vergleichen. Dies hilft Unternehmen, ihre Stärken zu erkennen, Leistungslücken zu identifizieren und Investitionen anhand realer Ergebnisse zu priorisieren.

Exabeam positioniert Exabeam Nova als eine Möglichkeit, Sicherheitsteams dabei zu unterstützen, Bedrohungen schneller zu erkennen, zu untersuchen und darauf zu reagieren und gleichzeitig die Ermüdung der Analysten zu reduzieren. Durch die Einbettung agentenbasierter KI in den SOC-Workflow zielt Exabeam darauf ab, sowohl die Erkennungsgenauigkeit als auch die Betriebseffizienz messbar zu verbessern.

2. SentinelOne AI SIEM

Operator ist ein von OpenAI entwickelter browserbasierter Agent, der webbasierte Aufgaben autonom über einen integrierten Browser ausführt. Im Gegensatz zu passiven KI-Assistenten kann Operator wie ein Mensch mit Websites interagieren, Schaltflächen anklicken, Formulare ausfüllen und ohne explizite APIs durch Seiten navigieren. Er nutzt den Computer-Using Agent (CUA), der die Vision-Fähigkeiten von GPT-4o mit Reinforcement Learning kombiniert und es ihm ermöglicht, Webseiten zu beobachten und Aktionen auszuführen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Webinteraktion über integrierten Browser: Der Bediener kann Webseiten direkt anzeigen und mit ihnen interagieren, einschließlich Klicken, Tippen und Scrollen.
• Autonome Aufgabenausführung: Es können mehrstufige Arbeitsabläufe wie das Bestellen von Lebensmitteln, das Buchen von Reservierungen oder das Ausfüllen von Formularen ausgeführt werden.
• Argumentation und Selbstkorrektur: Verwendet bestärkendes Lernen, um Aktionen zu planen und sich anzupassen, wenn Aufgaben nicht wie erwartet verlaufen.
• Kollaborative Kontrolle: Der Bediener übergibt die Kontrolle an den Benutzer, wenn sensible Aktionen erforderlich sind, wie etwa die Eingabe von Passwörtern oder Zahlungsinformationen.
• Benutzerdefinierte Workflow-Konfiguration: Benutzer können das Verhalten auf allen oder bestimmten Sites personalisieren, Eingabeaufforderungsvorlagen speichern und mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen.

Source: OpenAI 

3. Aisera

Aisera ist eine agentenbasierte KI-Plattform zur Automatisierung des Unternehmenssupports in den Bereichen IT, Personalwesen, Finanzen und Kundenservice. Im Gegensatz zu absichtsbasierten Systemen, die strukturierte Trainingsdaten benötigen, nutzt Aisera absichtsloses Verständnis und domänenspezifische Sprachmodelle, um Benutzeranfragen in natürlicher Sprache zu interpretieren. Es arbeitet kontextbezogen, passt sich unerwarteten Anfragen an und unterstützt Interaktionen über verschiedene Kanäle und Eingabetypen hinweg.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Absichtsloses Verständnis: Bearbeitet Benutzeranfragen, ohne sich auf vordefinierte Absichten zu verlassen, und nutzt das Verständnis natürlicher Sprache, um präzise zu antworten.
• Kontextuelle Disambiguierung: Löst mehrdeutige Eingaben durch mehrstufige Konversationen und kontextbezogenes Denken auf.
• Multi-Fulfillment und Multimodalität: Unterstützt die End-to-End-Aufgabenausführung durch das Abrufen von Daten und Auslösen von Aktionen über Systeme hinweg, während Eingaben in Text-, Sprach-, Bild- und Dokumentformaten verarbeitet werden.
• Agent Studio: Bietet No-Code-, Low-Code- und Pro-Code-Tools zum Erstellen und Verwalten von KI-Agenten.
• Domänenspezifische Sprachmodelle: Maßgeschneiderte, auf bestimmte Branchen trainierte LLMs gewährleisten eine höhere Genauigkeit und Relevanz in spezialisierten Arbeitsabläufen.

Source: Aisera 

4. Moveworks

Moveworks ist ein unternehmenstauglicher, agentenbasierter KI-Assistent zur Automatisierung von Aufgaben, Problemlösung und Informationsgewinnung in allen Geschäftssystemen. Moveworks basiert auf einer Multi-LLM-Reasoning-Engine und geht über statische Workflows hinaus: Es versteht natürliche Sprache, plant nächste Schritte und führt Aktionen ohne menschliches Eingreifen aus.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Einheitlicher Unternehmenssupport: Stellt eine Verbindung zu wichtigen Systemen und Apps her, um Antworten zu finden und Aufgaben sofort zu erledigen.
• Agenten-Reasoning-Engine: Verwendet mehrere große Sprachmodelle, um Benutzerabsichten zu interpretieren, Arbeitsabläufe zu planen und Maßnahmen zu ergreifen.
• Omnichannel und mehrsprachig: Bietet Support in über 100 Sprachen über Chat, E-Mail, Serviceportale und Browser.
• Integrationen: Schnelle Bereitstellung mit Hunderten vorgefertigter Integrationen.
• Abteilungsübergreifende Automatisierung: Ermöglicht IT-, HR-, Finanz-, Engineering-, Vertriebs- und Marketingteams, Probleme zu lösen, Anfragen zu erfüllen und selbstständig auf Informationen zuzugreifen.

Source: Moveworks 

5. Geschickter Strahl

Die Beam-Plattform von Adept ist eine agentenbasierte Prozessautomatisierungslösung, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Agenten in großem Maßstab zu erstellen, zu verwalten und einzusetzen. Beam ist für den Einsatz in Unternehmen konzipiert und unterstützt Teams bei der Automatisierung ganzer Arbeitsabläufe ohne die Erstellung von benutzerdefiniertem Code. Es kombiniert proprietäre Modelle, eine dedizierte Aktuierungsebene und domänenspezifische Trainingsdaten.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• KI-Agent-Hub: Ein zentrales Dashboard zum Überwachen, Verwalten und Orchestrieren der KI-Agentenflotte mit Einblick in den Aufgabenverlauf, aktuelle Aktionen und zukünftige Arbeitsabläufe.
• Agentenautomatisierung: Automatisiert mehrstufige Prozesse abteilungsübergreifend und reduziert so den manuellen Arbeitsaufwand.
• Integrationen: Funktioniert sofort mit Plattformen wie Airtable, Asana und ServiceNow, sodass Agenten mit den Tools arbeiten können, die das Team bereits verwendet.
• KI-Tools: Wählen Sie aus einer Bibliothek vorgefertigter Tools oder erstellen Sie neue, um maßgeschneiderte Workflows zu erstellen, die den Geschäftsanforderungen entsprechen.
• Auslöserbasierte Aktivierung: Agenten können automatisch durch Ereignisse oder Bedingungen aktiviert werden, was eine freihändige Aufgabenausführung ermöglicht.

Source: Beam

6. UiPath

UiPath ist eine Unternehmensautomatisierungsplattform für agentenbasierte KI. Sie kombiniert Agenten, Software-Roboter und menschliche Kontrolle, um Geschäftsprozesse in großem Maßstab zu automatisieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher RPA ermöglicht die agentenbasierte Automatisierung von UiPath Systeme, die schlussfolgern, sich anpassen und Initiative ergreifen können. So werden Workflows automatisiert, wenn sich UI-Elemente oder Geschäftsbedingungen ändern. UiPath unterstützt BPMN 2.0, integrierte KI-Tools und anpassbare Agenten.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Agenten-Automatisierungsplattform: Integriert Agenten, KI-Modelle, Roboter und Menschen in ein zusammenhängendes System.
• UiPath-Agent-Builder: Ermöglicht Teams das Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Agenten für domänenspezifische Aufgaben wie Rechnungsstreitigkeiten.
• Heilungsagenten: Passt sich automatisch an UI-Änderungen in Anwendungen an und gewährleistet so eine fortlaufende Automatisierung ohne manuelle Nacharbeit.
• Konversations-KI-Agenten: Steigert die Produktivität über alle Rollen hinweg durch natürliche Sprachinteraktion und ermöglicht die kontextbewusste Ausführung von Aufgaben.
• Prozessintelligenz und -überwachung: Verfolgt die Prozessleistung, behandelt Ausnahmen und liefert Erkenntnisse mit Analysen und KPI-gesteuerten Dashboards.

Source: UiPath

7. Kore.ai

Kore.ai bietet eine agentenbasierte KI-Plattform für die Entwicklung, Bereitstellung und Orchestrierung von Agenten in verschiedenen Geschäftsfunktionen. Sie unterstützt Kundenservice und interne Abläufe und ermöglicht KI-Agenten, die schlussfolgern, autonom handeln und über Workflows hinweg zusammenarbeiten. Sie umfasst Funktionen für Orchestrierung, Sicherheit, Governance und Integration.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Multi-Agenten-Orchestrierung: Koordinieren Sie kollaborative Agenten mit Speicher, Tool-Zugriff und Aufgabenrouting über Workflows hinweg.
• Vorgefertigte und benutzerdefinierte Agenten: Greifen Sie auf Vorlagen zu oder erstellen Sie Agenten für Bereiche wie Personalwesen, IT, Gesundheitswesen und Bankwesen mithilfe von No-Code- und Pro-Code-Tools.
• KI für Arbeit, Service und Prozesse: Ermöglichen Sie Agenten die Handhabung der Unternehmenssuche, des Kundendienstes oder der internen Prozessautomatisierung mit Funktionen wie intelligentem Routing, Genehmigungen und Human-in-the-Loop-Support.
• Agentic RAG & Such-KI: Kombinieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Multivektor- und Wissensgraphensuche, um kontextbezogene Antworten und dynamische Abfragezerlegung zu unterstützen.
• KI-Engineering-Tools: Verwenden Sie Model Hub, Prompt Studio und Evaluation Studio, um Modelle zu verwalten, Eingabeaufforderungen zu optimieren und die Leistung von Agenten zu testen.

Source: Kore.ai 

Abschluss

Agentische KI-Tools repräsentieren einen Wandel von statischer Automatisierung hin zu adaptiven, zielorientierten Systemen, die mit einem hohen Maß an Unabhängigkeit agieren können. Durch die Kombination von Argumentation, Planung und kontinuierlichem Lernen sind sie in der Lage, komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe in dynamischen Umgebungen zu verwalten. Ihre Fähigkeit, Ziele zu setzen, Strategien anzupassen und sowohl mit Menschen als auch mit Software zusammenzuarbeiten, macht sie besonders wertvoll für Unternehmen, die eine skalierbare Automatisierung anstreben, die mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen Schritt halten kann.