Agent

Ein normaler Prompt liefert eine Antwort, und du entscheidest, was damit passiert. Ein Agent bekommt ein Ziel und arbeitet in einer Schleife: Er plant den nächsten Schritt, ruft ein Tool auf, liest das Ergebnis und entscheidet, ob er weitermacht oder stoppt, innerhalb des Ziels und der Grenzen, die du setzt. So sucht, liest, schreibt und prüft er, bis er meint, fertig zu sein.

Das spart Arbeit bei Aufgaben mit vielen Schritten. Es verschiebt aber die Kontrolle: Fehler pflanzen sich über die Runden fort, weil Runde drei auf Runde zwei aufbaut, und ein Agent kann Dinge tun, die sich nicht zurücknehmen lassen. Deshalb braucht er mehr Kontrolle als ein einzelner Prompt: sichtbare Zwischenschritte, enge Rechte, feste Abbruchregeln und einen Menschen, bevor etwas nach außen geht. Er liest zudem fremde Inhalte, und die können Anweisungen enthalten (Prompt Injection).

Beispiel aus dem Arbeitsalltag

Ein Agent soll für eine Veranstaltung passende Räume recherchieren und Anfragen vorbereiten. Du erlaubst ihm zu suchen und Entwürfe zu schreiben, aber nicht, Mails zu verschicken oder etwas zu buchen. Die fertigen Anfragen gehen erst nach deiner Freigabe raus.

Häufiges Missverständnis

„Ein Agent ist ein besonders schlaues Modell.“ Oft steckt dasselbe Sprachmodell dahinter. Neu ist, dass es in einer Schleife arbeitet und handeln darf. Gerade das braucht mehr Kontrolle, nicht weniger.

So benutzt du den Begriff

„Der Agent darf recherchieren und entwerfen, verschicken macht ein Mensch.“

„Wir brauchen für den Agenten eine Abbruchbedingung, falls er keine Quelle findet.“