KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das seine Umgebung wahrnimmt, auf der Grundlage von Zielen Schlussfolgerungen zieht und eigenständig Maßnahmen ergreift, um Aufgaben im Auftrag von Nutzenden oder eines Unternehmens zu erledigen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung sind KI-Agents in der Lage, über mehrere Schritte hinweg zu planen, sich während der Ausführung einer Aufgabe an neue Informationen anzupassen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass hierfür menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Je leistungsfähiger KI-Agents werden, desto häufiger fungieren sie als Vermittler zwischen Nutzenden und dem Internet, indem sie eigenständig nach Lösungen suchen, Quellen bewerten und Empfehlungen aussprechen. Unternehmen, die hochwertigen Content strukturieren und veröffentlichen, haben bessere Chancen, von diesen Agenten berücksichtigt zu werden, wenn diese im Auftrag von Nutzenden Lösungen bewerten.
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Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein Softwareprogramm, das in der Lage ist, seine Umgebung wahrzunehmen, Ziele festzulegen und zu verfolgen sowie eine Abfolge von Handlungen mit minimaler menschlicher Anleitung auszuführen. Anstatt einem festgelegten Ablaufplan zu folgen, analysiert er Probleme, wählt geeignete Werkzeuge oder Ressourcen aus und passt seine Vorgehensweise an, sobald neue Informationen vorliegen.
Was KI-Agents von herkömmlicher Automatisierung unterscheidet, ist ihre Fähigkeit zur mehrstufigen Planung und zur autonomen Entscheidungsfindung. Ein herkömmlicher Workflow führt vordefinierte Regeln aus; ein KI-Agent bewertet den Kontext, wägt Optionen ab und legt eigenständig die beste Vorgehensweise fest.
KI-Agents können eigenständig oder in koordinierten Netzwerken agieren, in denen spezialisierte Agenten jeweils einen bestimmten Teil einer größeren Aufgabe übernehmen. Diese Architektur ermöglicht es, komplexe, vielschichtige Aufgaben in einzelne Schritte zu unterteilen und weitaus effizienter zu erledigen, als dies mit einem einzelnen automatisierten Prozess möglich wäre.
Quellen:
Wie KI-Agents in der Praxis funktionieren
Im Kern folgen KI-Agents einem kontinuierlichen Kreislauf: Sie nehmen Eingaben aus ihrer Umgebung wahr, leiten daraus im Hinblick auf ein Ziel ab, was diese Eingaben bedeuten, ergreifen eine geeignete Maßnahme und beobachten anschließend die Ergebnisse, bevor sie den Zyklus wiederholen. Dieser Kreislauf aus Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Handlung unterscheidet Agenten von einfacheren Automatisierungssystemen, die lediglich festen, vordefinierten Regeln folgen.
Die meisten Agenten basieren auf einem großen Sprachmodell (LLM), das als Schlussfolgerungsmotor dient, und werden durch eine Reihe von Werkzeugen ergänzt – wie beispielsweise Websuche, Codeausführung oder Datenbankabfragen –, die es dem Agenten ermöglichen, selbst aktiv auf die Welt einzuwirken, anstatt sie lediglich zu beschreiben. Wird dem Agenten eine mehrstufige Aufgabe zugewiesen, unterteilt er diese in Teilaufgaben, ordnet sie logisch an und greift in jeder Phase auf die entsprechenden Werkzeuge zurück. Dabei passt er seine Vorgehensweise an, falls frühere Schritte zu unerwarteten Ergebnissen führen.
Bei komplexeren Einsatzszenarien arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen, wobei ein Agent beispielsweise die Recherche übernimmt, während ein anderer eine Antwort entwirft und ein dritter die Ausgabe auf ihre Richtigkeit überprüft. Diese Multi-Agenten-Architektur ermöglicht es Teams, komplexe Aufgaben mit langfristigem Zeithorizont zu bewältigen, die für ein einzelnes Modell oder einen allein arbeitenden Menschen nicht praktikabel wären.
Quellen:
Warum KI-Agents für Marketingteams so wichtig sind
KI-Agents verändern die Beziehung zwischen Marken und ihrer Zielgruppe grundlegend. Anstatt darauf zu warten, dass ein Mensch eine Suchanfrage in eine Suchmaschine eingibt, recherchieren, vergleichen und empfehlen KI-Agents aktiv Lösungen im Namen von Nutzenden – oft, ohne dass diese jemals direkt die Website einer Marke besuchen.
Durch diese Entwicklung gewinnen die Qualität und die Struktur des von einer Marke veröffentlichten Contents erheblich an Bedeutung. Wenn ein KI-Agent bewertet, welche Produkte oder Dienstleistungen er vorschlagen soll, stützt er sich auf Informationen, die klar, verlässlich und gut strukturiert sind. Marken, deren Content vage, uneinheitlich oder schwer zu verstehen ist, könnten einen Wettbewerbsnachteil haben – ganz gleich, wie stark ihre Position im Bereich der traditionellen Suchmaschinenoptimierung auch sein mag.
Für Marketingteams bedeutet dies, dass die Answer Engine Optimization (AEO) mittlerweile ebenso wichtig ist wie jede andere Kanalstrategie. Das Verständnis dafür, wie KI-Agents Informationen sammeln und auswerten, ermöglicht es Marketingteams, Content zu erstellen, der sowohl für menschliche Leserinnen und Leser als auch für die automatisierten Systeme, die zunehmend in deren Auftrag handeln, wirklich nützlich ist.
Quellen:
Erste Schritte mit KI-Agents
Der Einstieg in den Einsatz von KI-Agents setzt voraus, dass Sie verstehen, an welchen Stellen diese wiederkehrende, mehrstufige Aufgaben in Ihren Workflows übernehmen können. Beginnen Sie damit, Prozesse zu erfassen, bei denen wiederholt Informationen gesammelt, Entscheidungen getroffen und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden müssen – dies sind die idealen Einsatzbereiche. Outreach-Sequenzen im Vertrieb, die Triage von Supportanfragen und die Content-Recherche sind gängige Ausgangspunkte.
Da KI-Agents zunehmend als Vermittler zwischen Nutzenden und dem Internet fungieren, sollten Unternehmen auch darüber nachdenken, wie ihr Content strukturiert und veröffentlicht wird. Wenn ein Agent im Auftrag von Nutzenden nach Lösungen recherchiert, stützt er sich auf zuverlässige, gut strukturierte Quellen. Die Veröffentlichung klarer, strukturierter Inhalte und die Pflege eines glaubwürdigen Webauftritts erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Marke bei solchen Bewertungen ins Blickfeld rückt – ein Ansatz, der für die Answer Engine Optimization (AEO) von zentraler Bedeutung ist.
Die KI-Assistenten in Content Hub von HubSpot können Teams dabei unterstützen, Webinhalte in großem Umfang zu erstellen und zu optimieren, während der Content Agent Blogs, Landingpages und Fallstudien verfasst, die auf Ihre Markensprache abgestimmt sind. Für Teams, die KI-Agents intern einsetzen möchten, automatisieren HubSpot Breeze Agents Arbeitsabläufe auf der gesamten Plattform und lassen sich über Breeze Studio für bestimmte Aufgaben konfigurieren. So wird der manuelle Aufwand reduziert, ohne dass eine umfangreiche technische Einrichtung erforderlich ist.
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Die wichtigsten Erkenntnisse: KI-Agent
KI-Agents stellen einen grundlegenden Wandel darin dar, wie Entscheidungen getroffen, Aufgaben erledigt und Marken gefunden werden: Sie erfassen den Kontext, denken bei mehrstufigen Aufgaben logisch nach und handeln autonom im Namen der Nutzenden – oft, ohne dass diese jemals direkt eine Website besuchen. Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Klarheit, Struktur und Glaubwürdigkeit des veröffentlichten Contents unmittelbar darüber entscheiden, ob KI-Agents Ihre Marke als vertrauenswürdige Antwort vorschlagen. Die KI-Assistenten in Content Hub von HubSpot und der Content Agent unterstützen Teams dabei, gut strukturierte, mit der Marke konsistente Inhalte in großem Umfang zu erstellen, während der Customer Agent und der Data Agent die KI-gestützte Automatisierung auf Kundeninteraktionen und CRM-Analysen ausweiten. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und Ihr Unternehmen bleibt in einem zunehmend agentengesteuerten Umfeld sichtbar und glaubwürdig.
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Häufig gestellte Fragen zum KI-Agenten
Wie lässt sich beurteilen, ob ein KI-Agent zuverlässig genug arbeitet, um ihm eigenständige Entscheidungen zu überlassen?
Die Leistung eines zuverlässigen KI-Agenten wird anhand verschiedener Kriterien bewertet: Genauigkeit bei der Aufgabenerfüllung, Konsistenz der Entscheidungen unter unterschiedlichen Bedingungen, Fehlerquote im Laufe der Zeit sowie die Qualität der Ergebnisse im Vergleich zu menschlichen Referenzwerten. Unternehmen sollten klare Leistungsgrenzen festlegen, bevor sie ihren Agenten Entscheidungsfreiheit bei folgenreichen Workflows einräumen, wie beispielsweise bei der Kundenkommunikation, bei Preisanpassungen oder bei der Weiterleitung von Leads. Prüfpfade und Konfidenzbewertungen, bei denen der Agent Entscheidungen mit geringer Sicherheit zur Überprüfung durch einen Menschen kennzeichnet, sind wesentliche Sicherheitsvorkehrungen in der Phase, in der Vertrauen aufgebaut wird. Die Reporting-Tools des CRM-Systems von HubSpot können Teams dabei unterstützen, die Ergebnisse nachzuverfolgen, die sich aus den von den Agenten durchgeführten Maßnahmen ergeben. Dadurch erhalten Führungskräfte eine messbare Rückkopplungsschleife, anhand derer sie die Zuverlässigkeit überprüfen können, bevor sie den Aufgabenbereich eines Agenten erweitern.
Wann sollte ein Unternehmen mehrere spezialisierte KI-Agents einsetzen, anstatt sich auf einen einzigen allgemeinen KI-Agenten zu verlassen?
Ein einzelner, vielseitig einsetzbarer KI-Agent eignet sich gut für breit angelegte, explorative Aufgaben, bei denen Flexibilität wichtiger ist als Präzision, wie beispielsweise das Verfassen erster Entwürfe oder das Zusammenfassen von Content. Mit zunehmender Komplexität der Workflows oder bei Aufgaben mit höherem Risiko liefern spezialisierte Agenten, die jeweils für einen bestimmten Bereich ausgelegt oder konfiguriert sind, jedoch in der Regel genauere und konsistentere Ergebnisse. Beispielsweise könnte ein Unternehmen einen eigenen Agenten für den Kundensupport, einen weiteren für die Pipeline-Qualifizierung und einen dritten für die Erstellung von Content einsetzen, wobei jeder innerhalb eines festgelegten Aufgabenbereichs mit entsprechenden Rahmenbedingungen arbeitet. Die Breeze Agents von HubSpot folgen diesem spezialisierten Modell: Der Breeze Customer Agent kümmert sich um Serviceinteraktionen, der Breeze Data Agent stellt Informationen aus dem CRM-System bereit und der Breeze Content Agent konzentriert sich auf die Erstellung strukturierter Inhalte, wodurch jeder einzelne Bereich tiefergehend bearbeitet werden kann, als es ein einziges Mehrzwecksystem zuverlässig leisten könnte.
Wie können Marketingteams den ROI von KI-Agents im Vergleich zu herkömmlichen Workflows messen?
Um den ROI von KI-Agents zu messen, muss man über die reine Zeitersparnis hinausgehen und die Qualität der Ergebnisse untersuchen. Dazu gehören Kennzahlen wie die Conversion Rates bei agentengestützten Kampagnen, die Verkürzung der Produktionszyklen für Content, die Reaktionszeiten bei Leads sowie das Volumen der ohne menschliches Eingreifen erledigten Aufgaben. Die Teams sollten eine Ausgangsbasis anhand der Workflows vor der Einführung des Agenten festlegen, damit Vergleiche aussagekräftig sind und nicht nur eine allgemeine Richtung aufzeigen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung, die festgelegte Regeln ausführt, passen sich KI-Agents an den jeweiligen Kontext an. Das bedeutet, dass ihr Nutzen mit der Zeit zunimmt, da sie mit immer besserer Konfiguration komplexere Szenarien bewältigen. Mithilfe der Analytics-Funktionen in Marketing Hub und der Berichtsfunktionen im CRM-System von HubSpot können Teams die von Agenten beeinflussten Kontaktpunkte direkt mit dem Beitrag zur Pipeline verknüpfen. Auf diese Weise lässt sich die zusätzliche Wirkung KI-gesteuerter Aktivitäten im Vergleich zu historischen Leistungsbenchmarks quantifizieren.
Welche Governance- und Überwachungsmaßnahmen sollten Unternehmen einführen, bevor sie den Einsatz von KI-Agents ausweiten?
Vor der Skalierung sollten Unternehmen klare Grenzen für die Entscheidungsbefugnis jedes einzelnen Agenten festlegen und dabei genau angeben, welche Maßnahmen einer menschlichen Genehmigung bedürfen und welche autonom durchgeführt werden können. Ein festgelegter Überprüfungsrhythmus, bei dem die Ergebnisse anhand von Qualitäts- und Compliance-Standards geprüft werden, trägt dazu bei, Abweichungen oder Fehler zu erkennen, bevor diese größere Auswirkungen haben. Ebenso entscheidend sind Kontrollen des Datenzugriffs: Die Agenten sollten ausschließlich mit den Systemen und Datensätzen interagieren, die für ihre jeweilige Funktion erforderlich sind, um so das Risiko im Falle einer Fehlkonfiguration zu minimieren. Durch funktionsübergreifende Zuständigkeiten, an denen die Bereiche IT, Rechtsabteilung und Betrieb beteiligt sind, wird sichergestellt, dass die Governance-Rahmenbedingungen mit der Einführung Schritt halten. Gleichzeitig können Plattformen wie Operations Hub von HubSpot die Datenintegrität und die Überwachung der Workflows gewährleisten, während die Nutzung der Agenten teamübergreifend zunimmt.
Inwiefern verändern KI-Agents die Art und Weise, wie Kundschaft eine Marke über digitale Kontaktpunkte hinweg entdeckt und mit ihr interagiert?
KI-Agents fungieren zunehmend als Vermittler im Suchprozess: Wenn Nutzende eine Answer Engine um eine Produktempfehlung oder einen Dienstleistungsvergleich bitten, wertet der Agent das verfügbare Content-Angebot aus und stellt die Marke in den Vordergrund, die er als am glaubwürdigsten und relevantesten erachtet – oft, ohne dass die Kundin oder der Kunde überhaupt eine Website besucht. Dies bedeutet, dass die KI-Sichtbarkeit mittlerweile in hohem Maße davon abhängt, inwieweit der veröffentlichte Content eines Unternehmens ausreichend strukturiert, fundiert und konkret ist, damit KI-Agents ihn sicher interpretieren und als Quelle nennen können. Unternehmen, die in klare, gut strukturierte Inhalte mit präzisen Definitionen, Anwendungsbeispielen und einer fachkundigen Positionierung investieren, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit als vertrauenswürdige Antworten angezeigt. Content Hub von HubSpot unterstützt Teams dabei, strukturierte und markenkonsistente Inhalte in großem Umfang zu erstellen. Parallel dazu bietet HubSpot AEO Marketingteams Einblick in die Leistung ihrer Inhalte in verschiedenen Answer Engines, sodass sie ihren Ansatz entsprechend anpassen können – je nachdem, in welchen Suchanfragen ihre Marke erscheint und in welchen nicht.
Ähnliche Geschäftsbegriffe und -konzepte
Agentenbasierte Workflows
Agentenbasierte Workflows sind strukturierte Abfolgen von Aufgaben, die KI-Agents autonom ausführen. Somit bilden sie das operative Rückgrat jedes erfolgreichen Einsatzes von KI-Agents. Unternehmen, die diese Workflows sinnvoll gestalten und steuern können, sind in der Lage, komplexe, mehrstufige Prozesse wie die Qualifizierung von Leads, die Vertragsprüfung oder das Onboarding von Kundschaft ohne ständige menschliche Überwachung zu automatisieren.
Agentische Suche
Die agentische Suche beschreibt, wie KI-Agents Informationen autonom abrufen, auswerten und zusammenfassen, um Anfragen zu beantworten oder Rechercheaufgaben zu erledigen, was die Art und Weise, wie Marken ihr digitales Content-Portfolio strukturieren müssen, grundlegend verändert. Da Answer Engines zunehmend auf KI-Agents zurückgreifen, um Empfehlungen anzuzeigen, werden Unternehmen, deren Content klar, fundiert und präzise strukturiert ist, mit weitaus größerer Wahrscheinlichkeit als vertrauenswürdige Quellen herangezogen. Zusammenhänge zwischen KI-Agents und der agentischen Suche zu verstehen, kann Marketing- und Content-Teams dabei helfen, ihre Veröffentlichungsstrategien zu optimieren. So bleiben sie in einem Umfeld sichtbar, in dem traditionelle Suchrankings nicht mehr das gesamte Bild widerspiegeln.
Dialogorientierte KI
Die dialogorientierte KI bietet die Schnittstelle in natürlicher Sprache, über die viele KI-Agents mit Kundschaft und internen Teams interagieren, was sie zu einer entscheidenden Funktion für jeden Einsatz mit Kundenkontakt macht. Während die dialogorientierte KI die Dialogebene übernimmt, erweitern KI-Agents diese Interaktion, indem sie auf der Grundlage des Besprochenen Maßnahmen ergreifen, wie beispielsweise die Aktualisierung eines Datensatzes im CRM-System, die Weiterleitung eines Support-Tickets oder die Planung einer Folgeaktion. Unternehmen, die beide Funktionen integrieren, können Kundenerlebnisse bieten, die reaktionsschnell und intelligent wirken, und gleichzeitig den manuellen Arbeitsaufwand für ihre Service- und Vertriebsteams reduzieren.
Große Sprachmodelle (LLMs)
Große Sprachmodelle dienen als Denkmaschine, die den meisten modernen KI-Agents zugrunde liegt, und ermöglichen es ihnen, Anweisungen zu interpretieren, Antworten zu generieren und kontextbezogene Entscheidungen in großem Maßstab zu treffen. Die Qualität und die Konfiguration des zugrunde liegenden LLM haben direkten Einfluss darauf, wie präzise ein KI-Agent in einem bestimmten Geschäftsbereich arbeitet. Aus diesem Grund bewerten Unternehmen die Fähigkeiten von LLMs zunehmend als Teil ihres Beschaffungsprozesses für KI-Lösungen. Für Teams, die KI-Agentenlösungen entwickeln oder auswählen, ist das Verständnis der Grundlagen von LLMs hilfreich, um realistische Erwartungen hinsichtlich der Genauigkeit, der Anpassungsanforderungen und der Governance-Maßnahmen zu formulieren, die für eine zuverlässige Leistung erforderlich sind.
Generative KI
Generative KI ist die übergreifende Fähigkeit, die es einem KI-Agenten ermöglicht, eigene Inhalte zu erstellen, Kommunikationsentwürfe zu verfassen und Informationen zusammenzufassen. Damit bildet sie den kreativen und analytischen Motor hinter vielen agentengesteuerten Workflows. Unternehmen, die KI-Agents für die Erstellung von Content, die Vertriebsansprache oder die Kundenkommunikation einsetzen, verlassen sich auf generative KI, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse kontextbezogen und markengerecht sind und nicht aus Vorlagen stammen und starr wirken. Das Verständnis des Unterschieds zwischen generativer KI als Fähigkeit und KI-Agents als deren operative Anwendung hilft Führungskräften dabei, präzisere Investitionsentscheidungen zu treffen und angemessene Qualitätsmaßstäbe für die von den Agenten erbrachten Leistungen festzulegen.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die grundlegende Technologie, die es KI-Agents ermöglicht, menschliche Sprache in Text- und Sprachinteraktionen zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Damit ist sie für jeden Agenten, der in einem kundenorientierten oder wissensintensiven Umfeld tätig ist, unverzichtbar. Ohne leistungsfähige NLP-Fähigkeiten ist ein KI-Agent nicht in der Lage, die Absichten von Kundschaft genau zu analysieren, Bedeutungen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren oder Antworten zu generieren, die natürlich und kontextgerecht wirken. Für Unternehmen, die KI-Agentenlösungen evaluieren, ist die Kompetenz im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal. Sie wirkt sich unmittelbar auf die Kundenzufriedenheit, die Genauigkeit automatisierter Entscheidungen und das Spektrum der Aufgaben aus, die ein Agent zuverlässig und ohne menschliche Korrektur bewältigen kann.