Ein KI-Agent ist ein System, das seine Umgebung versteht und Entscheidungen treffen kann, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Es kann auch selbstständig handeln, allerdings immer innerhalb sicherer und definierter Grenzen. Traditionelle Automatisierung folgt festen Regeln. Ein KI-Agent hingegen kann Kontexte interpretieren, nächste Schritte planen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.

Anthropic erklärt in ihrem Leitfaden, dass die Stärke eines Agenten aus seiner Fähigkeit zum logischen Denken, Planen und zur Nutzung von Werkzeugen resultiert. Dadurch kann der Agent Ziele sicher und zuverlässig erreichen.

Wesentliche Merkmale von KI-Agenten:

• Zielorientiertes Verhalten: Agenten verfolgen definierte Ergebnisse, anstatt Schritt-für-Schritt-Skripten zu folgen.

• Autonome Entscheidungsfindung: Sie können Aktionen innerhalb sicherer Grenzen auswählen und ausführen.

• Anpassungsfähigkeit: Agenten lernen aus Daten und passen ihr Verhalten an sich ändernde Bedingungen an.

AWS erklärt, dass KI-Agenten die Automatisierung verbessern. Sie bringen logisches Denken und Anpassungsfähigkeit mit. So können sie kluge Entscheidungen in komplexen, datenbasierten Situationen treffen.

Bei craftworks haben wir die Ansicht, dass KI-Agenten menschliche Arbeitskräfte nicht ersetzen können. Stattdessen dienen sie als intelligente Kollegen, die Entscheidungsprozesse und Routineaufgaben unterstützen. Sie übernehmen wiederkehrende Entscheidungen, liefern wertvolle Einblicke und ermöglichen es den Menschen, sich auf kreative oder strategische Aufgaben zu konzentrieren.

Ein einzelner KI-Agent kann nützliche Aufgaben selbstständig erledigen. Die eigentliche Stärke zeigt sich jedoch, wenn mehrere Agenten in strukturierten Workflows zusammenarbeiten.

• Ein Agent ist ein individueller Entscheidungsträger. Jeder Agent kann ein eigenes Ziel, spezifische Eingaben und einen Satz von Werkzeugen haben, die zur Erreichung der Ziele genutzt werden.

• Ein agentischer Workflow ist ein koordinierter Prozess, bei dem Agenten mit Daten, Werkzeugen und Menschen interagieren, um komplexe Ziele zu erreichen.

Beispielsweise entwickelte craftworks einen KI-Agenten für eine Produktionsumgebung:

1. Ein Monitoring-Agent erkennt Abweichungen in der Maschinenleistung anhand von Sensordaten.

2. Ein Diagnose-Agent untersucht mögliche Ursachen, indem er Live-Daten mit früheren Vorfallberichten, Herstellerdokumentationen oder Simulationen digitaler Zwillinge vergleicht.

3. Ein Planungs-Agent verwaltet den Wartungsplan und informiert Techniker:innen nur, wenn menschliches Eingreifen erforderlich ist.

4. Ein Optimierungs-Agent passt die Betriebsparameter an, um die Leistung zu stabilisieren.

Jeder Agent arbeitet alleine, bleibt jedoch auf die übergeordneten Effizienzziele der Anlage ausgerichtet. Wenn sich Bedingungen ändern etwa durch Schwankungen in der Nachfrage, Verschleiß der Geräte oder Energiekosten passt sich der Workflow automatisch an. So wird eine konstante Leistung ohne manuelles Eingreifen sichergestellt.

Im Kern verwandeln agentische Workflows statische Automatisierung in lebendige Systeme, die denken, koordinieren und sich weiterentwickeln können. So können Unternehmen von reaktiven Abläufen zu proaktiver, autonomer Steuerung übergehen.

Damit agentische Workflows in der Praxis funktionieren, benötigen Agenten mehr als nur Intelligenz, sie brauchen Zugang. Eine der wichtigsten Neuerungen bei KI-Agenten ist das Model Context Protocol (MCP). Dieser neue offene Standard ermöglicht es Agenten, Werkzeuge, APIs und Datenquellen sicher und effizient zu nutzen.

MCP definiert, wie Modelle externe Informationen verstehen, abrufen und verwenden können, ohne sensible Systeme zu gefährden oder die Kontrolle zu verlieren. Das MCP verbindet die Denkfähigkeiten eines LLM mit den realen Handlungen, die für operative Aufgaben erforderlich sind.

Für unsere Agenten bedeutet das, sie können:

• Produktionsdatenbanken abfragen

• Sensordaten abrufen

• Einen Workflow in einem Enterprise Resource Planning- oder Manufacturing Execution System auslösen, alles sicher und transparent

Durch die Standardisierung des Zugangs zu Tools erleichtert MCP die Integration von KI-Agenten in bestehende IT- und OT-Infrastrukturen erheblich.

Doch Zugang allein reicht nicht aus. Agenten müssen auch zusammenarbeiten. Genau hier kommt A2A (Agent-to-Agent Protocol) ins Spiel.

A2A ist ein offenes Protokoll, das die Kommunikation und Interoperabilität zwischen verschiedenen agentischen Anwendungen ermöglicht. Während MCP den sicheren Agent-zu-System-Zugang fokussiert, ermöglicht A2A Agent-zu-Agent-Interaktion, sodass autonome Systeme verschiedener Anbieter oder Umgebungen direkt Nachrichten austauschen, verhandeln und kooperieren können.

Gemeinsam bilden MCP und A2A die Grundlage für echte agentische Ökosysteme, in denen intelligente Agenten nicht nur auf die Welt zugreifen und handeln, sondern auch miteinander koordinieren und zusammenarbeiten.

Bis vor kurzem waren große Sprachmodelle (LLMs) zwar leistungsstark, aber auf Konversationen beschränkt. Sie konnten mehrstufige Probleme nicht zuverlässig lösen oder nicht sicher mit operativen Systemen interagieren.

Kürzliche Fortschritte bei Reasoning-Modellen haben dies verändert, wie im Artikel von OpenCUI beschrieben wird. Agenten können nun von der Theorie in die Praxis übergehen.

Drei wesentliche Entwicklungen haben dies möglich gemacht:

1. Stärkere Reasoning-Modelle: KI-Systeme wie GPT-4 und Googles Gemini können planen, reflektieren und komplexe, mehrstufige Aufgaben lösen.

2. Standardisierter Tool-Zugang: Frameworks wie MCP, LangGraph und Spring AI ermöglichen Agenten, APIs und Softwaresysteme automatisch zu nutzen.

3. Bessere Datenintegration: Industrielle Datenplattformen, digitale Zwillinge und IoT-Systeme liefern reichhaltige, strukturierte Daten. KI-Agenten können diese Daten selbstständig nutzen und fundierte Entscheidungen treffen.

Diese Fortschritte verwandeln LLMs kollektiv von passiven Textgeneratoren zu aktiven Entscheidungsträgern, die mit ihrer Umgebung interagieren können.

1. Predictive Maintenance

Agenten überwachen Maschinendaten, erkennen Frühwarnsignale für Ausfälle und planen automatisch Inspektionen oder bestellen Ersatzteile.

Auswirkung: Weniger ungeplante Ausfallzeiten und optimierte Wartungskosten.

2. Nachverfolgung von Vorfällen

Wenn es zu Qualitätsabweichungen oder Prozessunterbrechungen kommt, können Agenten Daten zusammenstellen, die Ursachen identifizieren und Korrekturmaßnahmen vorschlagen.

Auswirkung: Schnellere Reaktionszeiten und datenbasierte Problemlösungen.

3. Prozessoptimierung

Agenten überwachen kontinuierlich Prozessparameter und passen sie automatisch an, um Effizienz oder Produktqualität zu maximieren.

Auswirkung: Höhere Produktionsausbeute und reduzierter Energieverbrauch.

4. Qualitätskontrolle

Agenten erkennen Anomalien in Produktionsdaten, vergleichen Ergebnisse mit früheren Fehlern und schlagen Gegenmaßnahmen vor.

Auswirkung: Früherkennung von Defekten und konstante Produktqualität.

5. Energiemanagement

Agenten koordinieren energieintensive Prozesse zwischen Maschinen, um Spitzenlasten zu minimieren und die Nutzung zu optimieren.

Auswirkung: Niedrigere Energiekosten und verbesserte Nachhaltigkeitskennzahlen.

Jede dieser Anwendungen baut auf bestehender Dateninfrastruktur auf. Die eigentliche Innovation liegt jedoch in der autonomen Entscheidungsfindung, die die Lücke zwischen Analytik und Handlung schließt.

KI-Agenten verändern die Spielregeln in der Industrie. Im Gegensatz zu traditioneller Automatisierung oder Chatbots können KI-Agenten die Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und eigenständig handeln. Sie passen sich veränderten Bedingungen an und erzielen konkrete Ergebnisse. KI-Agenten setzen Erkenntnisse schneller und zuverlässiger denn je in konkrete Handlungen in Fertigung, Qualitätssicherung und Energiemanagement um.

„Überlegen Sie, welche Entscheidungen in Ihren Prozessen sicher von einem Agenten automatisiert werden könnten.“

Die nächste Generation industrieller KI wird über die Beantwortung von Fragen hinausgehen und echte Ergebnisse liefern. Fangen Sie klein an, testen Sie einen Pilot-Workflow und entdecken Sie, wie KI-Agenten zu Ihrem intelligenten, adaptiven Kollegen werden kann.

Sind Sie bereit, das Potenzial von KI-Agenten in Ihren Abläufen zu nutzen? Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie craftworks Ihrem Team helfen kann, echte Wirkung in der Praxis mit KI-Agenten zu erzielen.