KI-Agenten

• In Lissys Welt glitzert fast alles. Die Ponys haben große Augen, klare Missionen und enge Freundschaften. Und wenn es mal stockfinster wird – in einer Höhle etwa –, zaubert Olivia Licht herbei. „So gefällt es mir gleich besser“, sagt ihre Freundin Lana dann. Abenteuer bestanden.

Die Szene stammt aus dem neuesten Abenteuer von Lissy Pony, einem der erfolgreichsten, für Mädchen gemachten Comics in Deutschland. Aber was nach handgezeichneter Fantasiewelt und liebevoll ausgetüfteltem Plot aussieht, ist in Wahrheit etwas ganz anderes: das Werk eines Multi-Agenten-Systems. Die Geschichte, in der Olivia, Lana und die anderen Ponys das geheimnisvolle Herz-Amulett suchen, wurde nicht von einem Redaktionsteam geschrieben – sondern von künstlich intelligenten Agenten. Sie arbeiten zusammen wie ein eingespieltes Team.

Den Anfang macht der Router Agent – so etwas wie der Projektleiter. Er bekommt den ersten Input, etwa eine grobe Idee. Daraus leitet er ab, was als Nächstes passieren muss. Welche Aufgaben sind zu erledigen? Welche Spezialisten braucht es? Dann verteilt er die Jobs an seine „Kollegen“: andere spezialisierte KI-Agenten.

Der Pitch Writer Agent denkt sich ein passendes Abenteuer aus – niedlich, spannend, altersgerecht. Zum Beispiel: Olivia hat Geburtstag, aber niemand scheint daran zu denken. Anschließend formuliert der Briefing Writer Agent erste Dialoge – was Olivia sagt, was Lana antwortet, wie sich das Drama zuspitzt. Was passt auf eine Comicseite? Dann folgt der Reviewer Agent, prüft auf Logik, Tonalität und Anschlussfehler. Der Conversation Guide bringt Struktur in den Ablauf: Wer spricht wann? Schließlich erzeugt Flux, die Bild-KI des Start-ups Black Forest Labs, die Illustrationen. Die Leser merken davon nichts.

Die Macher schon: „Wir gehen von einer Zeitersparnis von bald 70 Prozent aus“, sagt Rebecca Gottwald, operative Geschäftsführerin des Burda-Verlags, der hinter Lissy Pony steht. „Aber so ein System funktioniert nicht einfach auf Knopfdruck. Es braucht Kollegen, die sich initial ganz stark damit auseinandersetzen. Es ist ein Zusammenspiel aus Daten, Prozessen – und Menschen, die neue Möglichkeiten ausschöpfen können.“ Der Verlag und Black Forest Labs haben eine ausführliche Fallstudie dazu gemacht. Nicht weniger als einen glänzenden neuen Marktstandard für die Comicproduktion will Burda so setzen – dank künstlicher Intelligenz und Agenten.

Solche KI-Agenten sind kein Kinderkram mehr, im Gegenteil. Sam Altman, Chef von OpenAI, der Firma hinter ChatGPT, nennt sie „the next big thing“. Und er ist nicht allein: Von San Francisco bis Shenzhen investieren Techgiganten Milliarden in deren Entwicklung. Und in Europa ist das Düsseldorfer Start-up Cognigy, bekannt für seine Kundenservice-Agenten, gerade für 955 Millionen Dollar an den US-Konzern Nice verkauft worden – der bislang größte KI-Deal auf dem Kontinent. Der Rekordpreis zeigt, wie begehrt und wirtschaftlich relevant diese Technik inzwischen geworden ist.

Auch Softbank setzt in großem Stil auf Agenten: Noch in diesem Jahr will das japanische Multiunternehmen rund eine Milliarde davon einsetzen. „Sie werden 24 Stunden am Tag tätig sein, 365 Tage im Jahr, und sie werden miteinander interagieren“, sagte der Vorstandsvorsitzende Masayoshi Son. Stückpreis: 40 japanische Yen – umgerechnet rund 23 Cent – pro Monat.

Was sie tun sollen? Fast alles. Programmieren, Daten auswerten, Innovationen vorantreiben, Lieferketten optimieren, Reisen buchen, Kundenmails beantworten. Und dabei, so das Versprechen, den nächsten Sprung in der Evolution der künstlichen Intelligenz machen. Denn anders als klassische Chatbots reagieren Agenten nicht nur – sie handeln selbstständig. Jedenfalls in der Theorie.

In der Praxis zeigt sich: Der Weg zur Autonomie ist so holprig wie auch schon bei den selbst fahrenden Autos. Manus, Chinas angeblich erster vollständig autonomer KI-Agent, löste zwar Begeisterung aus – aber auch jede Menge Ernüchterung. Nutzer berichten von Abstürzen, Instabilität und stempelten ihn wie das Digitalmagazin »t3n« ab als „lediglich ein Deep-Research-Modus mit Partyhütchen“. Auch beim Super Agent von Genspark aus Indien oder Computer Use von Anthropic gilt noch: Vieles klingt vielversprechend, ist es aber nicht. Nach Schätzung des Marktforschungsunternehmens Gartner werden vier von zehn der derzeit laufenden Agenten-Projekte bis Ende 2027 wieder eingestampft – nicht, weil die Technik grundsätzlich versagt, sondern weil Kosten aus dem Ruder laufen oder das Vorhaben hinter den Erwartungen zurückbleibt. Vieles, was unter dem Label Agent firmiert, sei bislang kaum mehr als ein Prototyp, heißt es bei Gartner. Getrieben weniger von strategischer Überzeugung als vom Wunsch, die nächste große KI-Welle mitzureiten.

Dabei scheint es gar nicht so kompliziert: Um als Agent zu handeln, braucht ein Sprachmodell wie ChatGPT oder Gemini nur Tools, also Werkzeuge, mit denen es arbeiten kann. Das kann ein Browser sein, mit dem der Agent eigenständig recherchiert. Ein Kalender-Interface, das Termine einträgt. Ein Code-Interpreter, der Daten analysiert oder Programme ausführt. Zugriff auf Google Drive, um Dateien zu verändern und zu speichern. Zugang zu Mail-Postfächern. Oder eine Schnittstelle zu Buchungssystemen oder Kundendatenbanken.

Erhält der Agent dann einen Auftrag, übernimmt er die Regie: Er plant, wählt Werkzeuge, handelt. So wie ein Assistent. Nur eben kein menschlicher. Und da beginnen die Probleme.