Agentische KI vs. Generative KI: 5 Hauptunterschiede

Definition von agentischer KI und generativer KI

Agentische und generative KI sind zwar beide Teil der breiteren KI-Landschaft, haben aber unterschiedliche Schwerpunkte. Generative KI zeichnet sich durch die Erstellung neuer Inhalte (Text, Bilder, Code usw.) auf der Grundlage von aus Daten erlernten Mustern aus. Sie ist wie ein kreativer Assistent, der auf Eingabeaufforderungen reagiert. Agentische KI konzentriert sich auf autonomes Handeln und Zielerreichung. Sie nimmt wahr, schlussfolgert, handelt und lernt, Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht zu erledigen. Stellen Sie sie sich als proaktiven Problemlöser vor, der Arbeitsabläufe automatisieren kann.

Generative KI:

• Fokus: Erstellen neuer Inhalte. Mechanismus: Lernt aus Daten und generiert Ausgaben basierend auf erlernten Mustern.
• Beispiele: Große Sprachmodelle wie GPT-4, Diffusionsmodelle für Bilder.
• Kernfunktion: Reagiert auf Eingabeaufforderungen und generiert Text, Bilder, Code usw.
• Analogie: Ein kreativer Assistent oder ein ausgeklügelter Chatbot.

Agentische KI:

• Fokus: Autonomes Handeln und Zielerreichung. Mechanismus: Nimmt seine Umgebung wahr, trifft Entscheidungen und ergreift Maßnahmen zur Zielerreichung, häufig unter Einsatz von Werkzeugen.
• Beispiele: KI-Systeme, die komplexe Arbeitsabläufe automatisieren, wie Operator von OpenAI und Project Mariner von Google.
• Kernfunktion: Führt Aufgaben aus, trifft Entscheidungen und passt sich an veränderte Umstände an.
• Analogie: Ein proaktiver Kollege oder ein digitaler Assistent.

Hauptunterschiede:

• Workflow-Automatisierung: Agentische KI eignet sich gut für die Automatisierung von Workflows und die Vereinfachung von Prozessen, während generative KI eher auf die Erstellung von Inhalten ausgerichtet ist.
• Autonomie: Agentische KI ist so konzipiert, dass sie autonomer arbeitet als generative KI, die normalerweise auf Eingabeaufforderungen angewiesen ist.
• Zielorientierung: Agentische KI ist von Natur aus zielorientiert, während generative KI auf die Erstellung von Inhalten ausgerichtet ist.
• Entscheidungsfindung: Agentische KI trifft Entscheidungen und ergreift Maßnahmen, während generative KI sich hauptsächlich auf die Inhaltsgenerierung konzentriert.

Generative KI ist die Grundlage für agentische KI

Moderne agentenbasierte KI-Systeme basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs). Die Denk-, Planungs- und Entscheidungsfähigkeiten dieser Systeme basieren auf denselben generativen Grundlagen, die auch für die Produktion von Text, Code oder Bildern erforderlich sind. LLMs ermöglichen die Analyse natürlicher Sprache, die Ableitung von Absichten und die Generierung strukturierter Aktionen, die Agenten zur Erreichung ihrer Ziele nutzen können.

Wenn ein Agent beispielsweise einen Workflow planen muss, nutzt er ein LLM, um ein allgemeines Ziel in Unteraufgaben zu unterteilen. Das Modell generiert die Denkschritte und Aktionssequenzen, die der Agent dann durch Aufrufen von APIs, Abrufen von Daten oder Interaktion mit Tools ausführen kann. Das LLM fungiert als „kognitive Engine“, während das Agenten-Framework Speicher, Statusverfolgung und Aktionsausführung übernimmt.

Diese Integration ermöglicht es agentenbasierten Systemen, flexibel in offenen Umgebungen zu agieren. Ohne generative Modelle wären Agenten auf regelbasierte Logik oder feste Arbeitsabläufe beschränkt. Durch die Einbettung von LLMs erhält agentenbasierte KI die Fähigkeit, sich anzupassen, zu improvisieren und sich von unerwarteten Bedingungen zu erholen, während sie gleichzeitig auf langfristige Ziele hinarbeitet.

In der Praxis bedeutet dies, dass Fortschritte in der generativen KI die Fähigkeiten der agentenbasierten KI direkt erweitern. Verbesserungen beim Schlussfolgern, Zusammenfassen und Kontextverständnis in LLMs machen Agenten zuverlässiger bei der Verwaltung mehrstufiger Prozesse, der Anpassung an neue Eingaben und der Zusammenarbeit mit Menschen.

Agentische KI vs. Generative KI: Wichtige Unterschiede

1. Fokus und Ziele

Generative KI ist aufgabenorientiert und reaktiv. Ihr Hauptziel ist die Generierung von Inhalten basierend auf direkten Benutzereingaben. Jede Aufgabe ist in sich abgeschlossen – beispielsweise das Schreiben eines Absatzes, das Zusammenfassen eines Dokuments oder das Erstellen eines Bildes. Es besteht keine Kontinuität zwischen den Aufgaben und es wird kein langfristiges Ziel verfolgt. Sobald der Inhalt erstellt ist, endet der Prozess, sofern keine neue Eingabe erfolgt.
Agentische KI ist zielorientiert und proaktiv. Anstatt auf individuelle Aufforderungen zu warten, beginnt sie mit einem definierten Ziel und arbeitet mehrere Schritte ab, um dieses zu erreichen. Sie bewertet kontinuierlich den Fortschritt und bestimmt, was als Nächstes geschehen muss. Wenn das Ziel beispielsweise die Urlaubsplanung ist, kann ein agentisches System diese in Unteraufgaben wie Flugsuche, Wetterprüfung, Hotelbuchung und die Koordination mit anderen Reisenden aufteilen und jede Unteraufgabe autonom ausführen.

2. Kernfunktion

Die Kernfunktion generativer KI ist die Erstellung von Inhalten. Sie generiert Ausgaben wie Text, Bilder oder Code, indem sie Muster in großen Datensätzen erkennt, mit denen sie trainiert wurde. Sie eignet sich am besten für einstufige Aufgaben, bei denen der Benutzer spezifische Eingaben macht und sofortige, relevante Ausgaben erwartet. Beispiele hierfür sind das Erstellen von Blog-Entwürfen, das Zusammenfassen von Berichten, das Schreiben von E-Mail-Antworten oder das Generieren visueller Elemente.

Die Kernfunktion der agentenbasierten KI besteht in der Verwaltung und Ausführung mehrstufiger Aufgaben. Sie führt Prozesse aus, bei denen Aktionen aneinandergereiht werden müssen, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Sie schlussfolgert, plant und agiert über mehrere Logikebenen hinweg. In der Forschung könnte eine agentenbasierte KI beispielsweise Quellen finden, relevante Daten extrahieren, einen Bericht erstellen und ihre Strategie basierend auf den Ergebnissen anpassen.

3. Autonomie

Generative KI verfügt über eine geringe Autonomie. Sie ist passiv und hängt bei der Interaktion vollständig vom Benutzer ab. Jede Aktion wird durch eine Eingabeaufforderung ausgelöst. Der Kontext zwischen verschiedenen Aufgaben wird nicht gespeichert, es sei denn, dies ist innerhalb einer Sitzung ausdrücklich vorgesehen. Ohne erneutes Training initiiert sie keine Aufgaben und ändert ihr Verhalten nicht.

Agentische KI weist eine hohe Autonomie auf. Sobald ein übergeordnetes Ziel vorgegeben ist, kann sie selbstständig Aktionen planen und durchführen und dabei Feedback aus ihrer Umgebung oder Ergebnisse nutzen, um die nächsten Schritte zu steuern. Sie nutzt ihren eigenen Entscheidungsprozess, um auf Kurs zu bleiben und Ziele zu erreichen. Nur bei Unklarheiten oder Fachwissen, das sie nicht selbst lösen kann, greift sie nach menschlichem Eingreifen.

4. Workflow-Automatisierung

Generative KI spielt eine unterstützende Rolle bei der Workflow-Automatisierung. Sie unterstützt einzelne Schritte wie Schreiben, Bearbeiten oder Übersetzen, kann aber keinen gesamten Prozess von Anfang bis Ende verwalten. Sie muss in jeder Phase von einem Menschen angeleitet werden, was ihre Fähigkeit, vollständige Workflows ohne menschliche Aufsicht zu steuern, einschränkt.

Agentische KI ermöglicht die vollständige Automatisierung von Arbeitsabläufen. Sie ist darauf ausgelegt, Aktionssequenzen auszuführen, die Koordination, Entscheidungsfindung und Anpassung erfordern. In der Projektplanung kann sie beispielsweise Termine verwalten, Mitteilungen versenden, Zeitpläne aktualisieren und unerwartete Änderungen verarbeiten. Dies macht sie nützlich für Branchen wie Compliance, Forschung und Softwareentwicklung, in denen Aufgaben mehrere Systeme und Schritte umfassen.

5. Entscheidungsfindung

Generative KI trifft Entscheidungen auf einer grundlegenden Ebene. Sie wählt das nächste Wort, Bildelement oder Codesegment basierend auf der aus Trainingsdaten abgeleiteten statistischen Wahrscheinlichkeit aus. Sie wägt keine Alternativen ab und überlegt auch keine Konsequenzen – ihre Entscheidungen basieren auf Mustererkennung, nicht auf Zielausrichtung oder strategischem Denken.

Agentische KI trifft komplexe Entscheidungen. Sie wägt mehrere Optionen ab, berücksichtigt erwartete Ergebnisse und wählt die beste Vorgehensweise basierend auf den aktuellen Bedingungen und dem Gesamtziel. Sie kann Tools nutzen, mit APIs interagieren und durch Feedbackschleifen aus ihren Aktionen lernen. Dadurch kann sie sich in Echtzeit anpassen, zukünftiges Verhalten verbessern und Situationen bewältigen, die logisches Denken und Urteilsvermögen erfordern.

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Tipps vom Experten

Steve Moore ist Vice President und Chief Security Strategist bei Exabeam. Er entwickelt Lösungen zur Bedrohungserkennung und berät Kunden zu Sicherheitsprogrammen und der Reaktion auf Sicherheitsverletzungen. Er ist Moderator des „The New CISO Podcast“, Mitglied des Forbes Tech Council und Mitbegründer von TEN18 bei Exabeam.

Meiner Erfahrung nach können Ihnen die folgenden Tipps dabei helfen, agentenbasierte und generative KI im Compliance- und Sicherheitskontext besser zu nutzen:

Entwerfen Sie Feedbackschleifen zur Selbstkorrektur: Erstellen Sie agentenbasierte KI-Pipelines, die ihre eigenen Ergebnisse mit Richtlinien oder Compliance-Regeln abgleichen können, bevor sie Maßnahmen abschließen.

Verwenden Sie kontrollierte Autonomieschwellenwerte: Definieren Sie klare Entscheidungsgrenzen, bei denen der Agent die Entscheidung an einen Menschen weiterleiten muss, bevor er fortfahren kann – insbesondere bei regulatorischen, finanziellen oder sicherheitsrelevanten Entscheidungen.

Integrieren Sie die Herkunftsverfolgung in jeden Schritt: Sorgen Sie dafür, dass die KI nicht nur ihre Ausgaben, sondern auch ihre Argumentationspfade, Toolaufrufe und Zwischenzustände für forensische Prüfungen protokolliert.

Tool-/API-Integrationen härten: Wenden Sie strenge Authentifizierung, Eingabevalidierung und das Prinzip der geringsten Privilegien an, wenn Sie agentenbasierter KI Zugriff auf Tools oder externe APIs gewähren, um das Risiko einer Funktionseskalation zu vermeiden.

Kombinieren Sie Modellvielfalt für mehr Fehlerresistenz: Lassen Sie bei wichtigen Ergebnissen mehrere KI-Modelle (agentisch oder generativ) unabhängig voneinander Ergebnisse produzieren und vergleichen Sie diese dann auf Abweichungen, bevor Sie handeln.

Anwendungsfälle für generative KI

Generative KI wird häufig in inhaltsintensiven Workflows eingesetzt, bei denen Geschwindigkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit entscheidend sind. Eine der häufigsten Anwendungen ist die Inhaltserstellung. Marketingteams und Agenturen nutzen generative Tools, um große Mengen keywordoptimierter Blogbeiträge, Landingpages und Webtexte zu erstellen. So können sie die Veröffentlichungsfrequenz erhöhen und mit minimalem manuellen Aufwand ihr Suchmaschinen-Ranking verbessern.

In Marketing und Vertrieb unterstützt generative KI menschliche Teams durch die Automatisierung routinemäßiger Kommunikationsaufgaben. Virtuelle Assistenten und Chatbots, die auf generativen Modellen basieren, können die Lead-Ansprache, Nachfassaktionen und andere Interaktionen übernehmen. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand und ermöglicht es Vertriebsmitarbeitern, sich auf den Abschluss von Geschäften und den Aufbau von Beziehungen zu konzentrieren.

Generative KI verbessert auch die Automatisierung des Kundensupports. Sie ermöglicht Systeme, die in Echtzeit auf häufige Anfragen reagieren, wie z. B. Auftragsverfolgung oder Rückerstattungsanträge. Für E-Commerce-Unternehmen bedeutet dies weniger Support-Tickets, die von Menschen bearbeitet werden müssen, schnellere Reaktionszeiten für Kunden und eine verbesserte Servicekonsistenz über alle Plattformen hinweg.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Analyse von Protokollen und Netzwerkverkehr. Generative Modelle können synthetische, aber realistische Datensätze erstellen, die Angriffsverhalten nachahmen. So können Sicherheitssysteme auf seltene oder neu auftretende Bedrohungen trainiert werden, ohne sich nur auf begrenzte reale Beispiele verlassen zu müssen. Durch die Verbesserung der Vielfalt der Trainingsdaten werden Erkennungssysteme widerstandsfähiger gegen neue Angriffstechniken.

Generative KI unterstützt auch die Reaktion auf Vorfälle. Sie kann helfen, Angriffszeitpläne zu rekonstruieren, indem sie mögliche Szenarien aus unvollständigen oder fragmentierten Daten generiert. Dies beschleunigt Untersuchungen und verkürzt die Zeit, die Angreifer unentdeckt in Systemen bleiben. Für große Unternehmen bedeutet dies eine schnellere Wiederherstellung und weniger Schäden durch Sicherheitsverletzungen.

Anwendungsfälle für Agentic AI

Agentische KI eignet sich für Aufgaben, die Autonomie, Anpassungsfähigkeit und nachhaltiges Handeln erfordern. In der Cybersicherheit kann sie als aktive Verteidigungsebene fungieren, indem sie Systeme kontinuierlich überwacht und in Echtzeit auf Bedrohungen reagiert. Im Gegensatz zu statischen Erkennungstools kann sie ihre Strategien an veränderte Taktiken von Angreifern anpassen. Wird beispielsweise verdächtiges Verhalten in einem Netzwerk erkannt, kann ein agentisches System betroffene Geräte isolieren, bösartigen Datenverkehr blockieren und Warnmeldungen an Sicherheitsteams weiterleiten, ohne auf eine menschliche Genehmigung warten zu müssen.

Im Kundenservice geht er über herkömmliche Chatbots hinaus, indem er die Absichten und den emotionalen Ton des Benutzers versteht und so proaktive Schritte zur Problemlösung einleitet. Er kann Backend-Aufgaben wie das Abrufen oder Formatieren von Daten automatisieren, was reibungslosere Interaktionen ermöglicht und den Arbeitsaufwand reduziert.

Im Gesundheitswesen können agentenbasierte Systeme in intelligente Geräte integriert werden, um den Zustand von Patienten und Umweltfaktoren zu überwachen. Ein bemerkenswertes Beispiel sind die intelligenten Inhalatoren von Propeller Health, die Echtzeitdaten zu Medikamenteneinnahme und Luftqualität erfassen. Diese Geräte nutzen agentenbasierte KI, um Ärzte zu benachrichtigen, wenn ein Eingriff erforderlich ist, und ermöglichen so eine reaktionsschnellere und personalisiertere Versorgung.

Automatisiertes Workflow-Management ist eine weitere wichtige Anwendung. Agentische KI kann Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende ohne menschliches Zutun überwachen. In der Logistik kann sie beispielsweise Lieferungen basierend auf Live-Verkehrsdaten und der Dringlichkeit der Sendung dynamisch umleiten. Dies reduziert nicht nur Verzögerungen, sondern verbessert auch die betriebliche Effizienz.

Im Finanzrisikomanagement kann agentenbasierte KI Markttrends kontinuierlich analysieren und Strategien an wirtschaftliche Veränderungen anpassen. Sie kann Kreditrisiken überwachen, Anlageportfolios optimieren und in Echtzeit auf neue Daten reagieren. Ein Fintech-Unternehmen könnte sie nutzen, um Vermögenswerte bei veränderten Marktbedingungen neu auszubalancieren, um Kundeninvestitionen zu schützen und gleichzeitig die Rendite zu maximieren.

Agentische KI vs. Generative KI in der Cybersicherheit

Generative KI trägt zu Sicherheitsabläufen bei, indem sie vor allem Analyse- und Kommunikationsaufgaben verbessert. Sie kann umfangreiche Vorfallberichte zusammenfassen, Bedrohungsinformationen erstellen und beim Verfassen von Sicherheitsrichtlinien oder -dokumentationen helfen. Generative Modelle sind auch bei der Phishing-Erkennung nützlich, wo sie dazu beitragen, potenzielle Angriffsvarianten für das Training und Testen von Abwehrsystemen zu generieren.

Generative KI verfügt jedoch nicht über die Fähigkeit, in Echtzeit zu reagieren und Entscheidungen zu treffen. Sie kann weder Systeme überwachen, noch Warnmeldungen auslösen oder eigenständig Maßnahmen ergreifen. Ihre Rolle beschränkt sich daher auf die Unterstützung von Funktionen innerhalb eines von Menschen gesteuerten Sicherheitsprozesses.

Agentische KI hingegen kann als Echtzeit-Entscheidungsebene in Sicherheitsumgebungen fungieren. Sie überwacht Aktivitäten in Netzwerken, Endpunkten oder Cloud-Systemen und reagiert sofort auf erkannte Bedrohungen. Beispielsweise kann sie kompromittierte Systeme isolieren, Anmeldeinformationen widerrufen oder automatisch forensische Protokollierungen einleiten. Diese Fähigkeit zur Wahrnehmung, Entscheidung und Handlung ermöglicht es der agentischen KI, als autonomer Bedrohungsreaktionsagent zu fungieren.

Agentic AI unterstützt zudem die kontinuierliche Einhaltung von Richtlinien durch die Überwachung von Konfigurationsabweichungen, die Durchsetzung von Zugriffskontrollen und die Behebung von Richtlinienverstößen. In Kombination mit SIEM-Systemen (Security Information and Event Management) kann es Warnmeldungen priorisieren, Signale aus verschiedenen Quellen korrelieren und nur Vorfälle mit hoher Priorität eskalieren – wodurch die Anzahl der Warnmeldungen reduziert und die Reaktionszeit verkürzt wird.

Der Hauptunterschied liegt in der Ausführung: Generative KI hilft Menschen, Sicherheit zu verstehen und darüber zu kommunizieren, während agentische KI Sicherheitsvorgänge mit minimalem Eingriff direkt verwalten kann.

Mehr dazu erfahren Sie in unserem ausführlichen Leitfaden zur agentenbasierten KI-Architektur.

Agentische KI im SOC mit Exabeam

Exabeam Nova ist ein koordiniertes System von KI-Agenten, eingebettet in die New-Scale Security Operations Platform. Jeder Agent unterstützt eine bestimmte Phase des Erkennungs-, Untersuchungs- und Reaktions-Workflows und hilft Analysten, Ingenieuren und Sicherheitsverantwortlichen, schneller und konsistenter zu arbeiten. Im Gegensatz zu eigenständigen Assistenten ist Exabeam Nova vollständig integriert, sodass keine zusätzlichen Tools, Kosten oder unzusammenhängenden Workflows erforderlich sind.

Wie Exabeam Nova Agentic AI anwendet

• Wahrnehmen: Erstellt Verhaltens-Baselines für Benutzer, Entitäten und KI-Agenten und erkennt subtile Abweichungen, die auf eine Gefährdung hindeuten können.
• Grund: Wendet eine adaptive Risikobewertung an und korreliert Ereignisse in Bedrohungszeitleisten, die das Wichtigste hervorheben.
• Handeln: Automatisiert die Beweissammlung, Triage und Fallerstellung und verkürzt so die durchschnittliche Zeit für Erkennung und Reaktion.
• Beraten: Bietet tägliche Einblicke in die Sicherheitslage durch den Advisor Agent, ordnet Erkennungen Frameworks wie MITRE ATT&CK zu und empfiehlt im Laufe der Zeit Verbesserungen.

Wichtige Vorteile für Sicherheitsteams

• Schnellere Untersuchungen mit automatisch erstellten Zeitleisten und Fallzusammenfassungen.
• Höhere Analystenproduktivität durch Auslagern sich wiederholender Aufgaben wie Protokollanalyse und Berichterstellung.
• Reduziertes Burnout durch geführte Arbeitsabläufe, die Analysten auf jedem Qualifikationsniveau dabei helfen, effektiv zu arbeiten.
• Stärkere Programmsichtbarkeit für Führungskräfte durch quantifizierbare Ergebnisse und Haltungsberichte.

Beispiele für SOC-Ergebnisse

• Bis zu 80 % schnellere Untersuchungszeit mit automatisierten Zeitleisten.
• 50 % schnellere Reaktion auf Vorfälle durch Reduzierung manueller Schritte.
• 60 % weniger irrelevante Warnungen durch risikobasierte Priorisierung.
• Verbesserte Compliance durch zentrale Protokollierung und Berichterstattung.

Fazit: Exabeam Nova operationalisiert agentenbasierte KI für das SOC und kombiniert Verhaltensanalysen mit sicherer Automatisierung, sodass Teams schnell und zuverlässig erkennen, erklären und reagieren können.