Warum die meisten "AI Agents" keine echten Agenden sind.
Die Bedeutung von Agency neu denken – und warum Agentic Automation der einzige Weg zu skalierbarer, intelligenter Ausführung ist
Das „Agenten“-Problem
Lassen wir es uns ehrlich sagen: Die meisten sogenannten AI Agents sind in Wirklichkeit keine Agenten.
Es sind Interfaces. Wrappers. Assistenten.
Sie wirken intelligent. Sie klingen dialogfähig.
Aber unter der Oberfläche sind sie statisch.
Sie warten auf Anweisungen. Sie folgen engen, vordefinierten Pfaden. Und sie scheitern, sobald sich der Kontext ändert.
Wir befinden uns im Zeitalter der Agenten-Inflation – jeder Chatbot, jedes LLM mit Prompt-Wrapper, jeder Workflow-Trigger wird plötzlich zum „Agenten“ erklärt.
Aber etwas Agent zu nennen, macht es noch lange nicht zu einem.
Wir müssen den Begriff zurückerobern – bevor er seine Bedeutung komplett verliert.
Was einen echten Agenten ausmacht
Was bedeutet „Agent“ wirklich – im Unternehmenskontext?
Ein echter Agent sollte fünf entscheidende Eigenschaften mitbringen:
Zielorientierung
Agenten führen nicht nur Befehle aus – sie verstehen geschäftliche Ziele und können eigenständig darauf hinarbeiten.
Entscheidungsfähigkeit
Sie analysieren Optionen, wägen ab, treffen Entscheidungen – ohne menschliches Eingreifen.
Handlungsfähigkeit
Agenten können Workflows auslösen, APIs ansprechen, Daten erfassen, Ausnahmen eskalieren. Sie agieren im realen System.
Gedächtnis und Kontext
Sie behalten Kontext, sowohl kurz- als auch langfristig. Sie erinnern sich an vergangene Interaktionen und nutzen diese für zukünftiges Verhalten.
Autonomie
Vielleicht am wichtigsten: Agenten handeln eigenständig. Sie reagieren nicht nur – sie operieren.
Was den meisten heutigen „Agenten“ fehlt
Ein Vergleich zeigt, woran es mangelt:
Sie arbeiten auf Basis von Prompts – nicht auf Basis von Zielen.
Sie haben keinen Zustandsbezug, keine Erinnerung über Sessions hinaus.
Sie können nicht handeln – sie schlagen nur etwas vor oder erzeugen Text.
Es fehlt ihnen an Beobachtbarkeit, Sicherheit und Systemintegration.
Sie sind Copiloten, keine Agenten.
Das Ergebnis: Systeme, die intelligent wirken, aber letztlich auf Menschen angewiesen bleiben.
Sie sind reaktiv. Und sie skalieren nicht.
Die Zukunft heißt Agentic Execution
Bei Lunatec nennen wir unseren Ansatz Agentic Automation.
Es geht nicht darum, LLMs in Workflows zu packen.
Es geht um eine neue operative Infrastruktur, in der Agenten:
strategische Absichten verstehen
Mikroentscheidungen in Echtzeit treffen
über Systeme hinweg agieren
Ausnahmen selbstständig behandeln
und sich durch Feedback weiterentwickeln
Wir bewegen uns weg von instruktionsbasierter Automatisierung – hin zu zielorientierter Autonomie.
Der Agent Execution Stack
Um echte Agenten zu bauen, braucht es sechs fundamentale Schichten:
Governance
Zugriffsrechte, Compliance, Audit-Trails
Observability
Logging, Monitoring, Nachvollziehbarkeit, Metriken
Memory
Kurz- und Langzeitgedächtnis über Aufgaben und Kontexte hinweg
Tools & Actions
APIs, Workflows, Datenbanken, Systemintegrationen
Orchestrator
Logik-Engine zur Planung, Sequenzierung und Adaption von Aktionen
Brain (LLM)
Sprach- und Entscheidungsmodell (z. B. GPT-4, Claude, Mistral)
Jeder Layer ist essenziell. Ohne sie baut man keinen Agenten – sondern nur einen besser verpackten Chatbot.
Vom Copilot zur autonomen Ausführung
Setzen wir es in Perspektive:
Von Prompt-Ausführung zu zielorientierter Ausführung
Von statischen Workflows zu adaptiver Orchestrierung
Von RPA-Bots zu autonomen Agenten
Von manueller Problemlösung zu selbstheilenden Prozessketten
Von instruktionsbasiert zu intentionbasiert
Wir haben Aufgaben automatisiert. Jetzt müssen wir das Denken automatisieren.
Warum das entscheidend ist
Moderne Unternehmen versinken in sogenannter Execution Debt:
Strategie skaliert nicht, weil Ausführung manuell ist.
Innovation stockt, weil Prozesse fragmentiert sind.
Es entstehen Kosten – durch Personal, Verzögerung und verpasste Chancen.
Agentic Automation gibt dem Unternehmen Hebel zurück.
Sie schafft eine neue Denkebene – eine operative Intelligenzschicht.
So wird aus Reaktion Proaktivität.
Aus Busywork wird Skalierbarkeit.
Aus Prozessdenken wird Zielorientierung.
Den Begriff „Agent“ neu definieren – und konsequent umsetzen
Worte haben Macht.
Wenn wir jeden Prompt-Bot zum Agenten erklären, verlieren wir den Anspruch auf echte Autonomie.
Deshalb: Lasst uns bewusst bauen.
Lasst uns Systeme entwickeln, die wirklich:
Ziele verstehen
Entscheidungen treffen
in der realen Welt handeln
sich anpassen
auf Intention basieren, nicht auf Anweisungen
Das sind Agenten.
Und genau das bauen wir.
Let’s build what’s next.