Agentische KI vs. generative KI

Generative KI beherrscht die Diskussion: Sie schreibt E-Mails, generiert Code und ahmt sogar mit erstaunlichem Talent künstlerische Stile nach. Doch eine andere Art von KI macht sich zunehmend bemerkbar – und wartet nicht erst auf Ihre Eingabe.

Agentische KI reagiert nicht nur. Sie ergreift die Initiative. Sie setzt Ziele, trifft Entscheidungen und erledigt Aufgaben, ohne ständig auf Eingaben angewiesen zu sein. Sie sagt nicht „Sagen Sie mir, was ich tun soll“, sondern eher: „Bin schon dran.“

Den Unterschied zwischen generativer und agentischer KI zu verstehen, ist nicht nur eine technische Spielerei. Es ist eine strategische Entscheidung, die sich darauf auswirkt, wie Sie die Tools entwickeln, absichern und skalieren, auf die Sie angewiesen sind. Wenn KI in Ihren Workflows mehr Verantwortung übernimmt, ist es wichtiger denn je, zu wissen, mit welcher Art von System Sie arbeiten und welche Risiken damit verbunden sind.

Die KI, der Sie vertrauen, prägt nicht nur Ihre Ergebnisse. Sie bestimmt auch, wie zuversichtlich und sicher Sie in die Zukunft gehen.

Was ist agentische KI?

Agentische KI stellt unser bisheriges Verständnis von künstlicher Intelligenz auf den Kopf. Statt auf eine Eingabe zu warten oder auf Inputs zu reagieren, sind diese Systeme darauf ausgelegt, eigenständig zu handeln. Sie können Ziele setzen, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen – oft über mehrere Schritte hinweg und ohne ständige menschliche Anleitung.

Das ist ein großer Sprung gegenüber herkömmlicher generativer KI. Sie kann zwar auf Anfrage Texte, Code oder Bilder erzeugen, trifft aber keine eigenständigen Entscheidungen. Generative KI zeigt Ihnen Möglichkeiten auf – agentische KI wählt eine davon aus und setzt sie um.

Stellen Sie sich eine virtuelle Kollegin oder einen virtuellen Kollegen vor, die oder der nicht nur ein Meeting zusammenfasst, sondern auch Folgetermine ansetzt, Ihr Aufgaben-Board aktualisiert und sich bei Kolleginnen und Kollegen meldet, wenn etwas ins Stocken gerät. Diese KI handelt proaktiv, beharrlich und kontextbewusst. Der Wechsel von der Inhaltserstellung zur Eigeninitiative definiert agentische KI.

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit dieser Systeme ist es für Entwicklerinnen und Entwickler sowie alle, die sich bei der Erledigung echter Arbeit auf KI verlassen, entscheidend, ihr Design, ihr Verhalten und ihre Risiken zu verstehen.

Historische Wurzeln und Entwicklung agentischer KI

Die Wurzeln agentischer KI liegen in frühen Arbeiten zu autonomen Systemen in der Robotik und den Kognitionswissenschaften. Dabei wurden Maschinen erforscht, die selbstständig wahrnehmen, entscheiden und handeln können. Anfangs waren diese Ideen weitgehend theoretisch, doch sie legten den Grundstein für die heutigen agentischen Modelle.

Generative KI entwickelte sich auf einem anderen Weg. Sie ging aus Fortschritten im maschinellen Lernen hervor, bei denen Mustererkennung und Inhaltserstellung im Mittelpunkt standen. Modelle wie GPT und Stable Diffusion ermöglichten es, anhand umfangreicher Trainingsdatensätze hochwertige Texte, Bilder und Code zu erzeugen.

Agentische KI baut auf diesen Fortschritten auf, ergänzt sie aber um etwas Neues: Eigeninitiative. Sie reagiert nicht nur. Sie wählt aus, plant und führt aus. Je stärker diese Systeme in Tools und Umgebungen integriert werden, desto mehr entwickeln sie sich von Kreativwerkzeugen zu Partnern. Dadurch verändert sich unser Verständnis davon, welche Rolle KI bei der Erledigung von Aufgaben spielt.

Wichtige Begriffe und technische Unterschiede

Architekturüberlegungen zu generativer und agentischer KI

Die architektonischen Unterschiede zwischen generativer und agentischer KI sind grundlegend:

Generative KI (z. B. LLMs):

• Konzipiert vor allem für einzelne Interaktionen mit einer Eingabeaufforderung und einer Antwort.

• Besonders gut darin, auf Grundlage der Trainingsdaten die nächstbeste Ausgabe vorherzusagen (z. B. ein Wort, eine Codezeile oder ein Bildpixel).

• Konzentriert sich ausschließlich auf die Ausgabe von Ergebnissen, nicht darauf, nachfolgende Aktionen zu bestimmen oder den Kontext über mehrere Schritte hinweg beizubehalten.

Agentische KI:

• Auf Kontinuität und dauerhaften Betrieb ausgelegt.

• Kombiniert ein LLM mit zusätzlichen Komponenten wie:

  • Speicher: Behält Kontext und Informationen über verschiedene Schritte hinweg bei.

  • Tools: Interagiert mit externen Systemen und nutzt sie.

  • Planungsmodul: Setzt, überwacht und überarbeitet Ziele dynamisch.

• Arbeitet im Laufe der Zeit in kontinuierlichen Schleifen aus Beobachten, Schlussfolgern und Handeln, statt nur eine einmalige Antwort zu liefern.

Diese Architektur lässt agentische Systeme eher wie Entscheidungsträger als wie Assistenten funktionieren. Sie können mit verzweigter Logik umgehen, sich an neue Informationen anpassen und bei Veränderungen den Kurs korrigieren. Dieser mehrschichtige Aufbau vereint Denkvermögen und Werkzeugkasten und gibt den Systemen die Flexibilität, Ergebnisse in konkrete Wirkung umzusetzen.

Anwendungen agentischer und generativer KI in der Praxis

Generative und agentische KI sind keine bloße Theorie. Sie kommen in echten Produkten, Workflows und Entscheidungsprozessen zum Einsatz. Ihre Rollen unterscheiden sich jedoch deutlich. Generative KI eignet sich hervorragend zum Erstellen, Vervollständigen oder Zusammenfassen. Agentische KI hingegen spielt ihre Stärken aus, wenn Handeln, Anpassungsfähigkeit und konsequente Umsetzung gefragt sind. So sieht das in der Praxis aus:

Anwendungsfälle für generative KI

• Entwürfe für Marketinginhalte und Blog-Beiträge verfassen

• Code in IDEs automatisch vervollständigen oder generieren

• Bilder und Designkonzepte erstellen

• Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützen

Anwendungsfälle für agentische KI

• KI-Entwicklungsassistenten, die Fehler beheben, Code überarbeiten und Pull-Requests erstellen

• Security-Agents, die Codebasen scannen, Patches anwenden und Regressionen überwachen

• Bots zur Datenbereinigung, die Anomalien erkennen, Datensätze korrigieren und aus früheren Entscheidungen lernen

Fazit: Generative KI unterstützt Workflows. Agentische KI treibt sie voran.

Governance und Risikomanagement für KI-Systeme

Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen verlagern sich die Risiken von dem, was sie sagen, hin zu dem, was sie tun. Bei generativer KI sind Halluzinationen, Urheberrechtsfragen und Prompt-Injection in der Regel die größten Bedenken. Agentische KI bringt jedoch neue Herausforderungen für die Governance mit sich, da diese Systeme über längere Zeit hinweg bestehen, sich anpassen und handeln.

Ein zentrales Anliegen ist die unvorhersehbare Autonomie. Agentische Systeme treffen häufig Entscheidungen ohne direkte Aufsicht. Dadurch wird es schwieriger, ihre Schlussfolgerungen nachzuvollziehen oder ihre Ergebnisse zu prüfen. Um dem entgegenzuwirken, beschäftigen sich Unternehmen mit Konzepten wie der AI Bill of Materials (AI-BoM). Damit lassen sich die Modelle, Tools und Daten dokumentieren und nachverfolgen, auf die ein Agent angewiesen ist – ähnlich wie bei einer Software-SBOM.

Ein weiteres neues Risiko ist Agent-Hijacking. Dabei manipulieren Angreifer den Speicher, den Tool-Zugriff oder die Planungslogik eines Agents, um ihn auf schädliche Ziele auszurichten. Snyks aktuelle Analyse zu Agent-Hijacking-Bedrohungen zeigt, wie subtil und gefährlich diese KI-Angriffe sein können – besonders, wenn Agents ohne klare Grenzen arbeiten.

Ein weiteres Problem ist Shadow AI: Agents und Modelle, die ohne zentrale Aufsicht oder angemessene Sicherheitskontrollen eingesetzt werden. Diese verborgenen Systeme können Compliance-Lücken und das Risiko der Offenlegung von Daten mit sich bringen. Snyk zeigt, wie Sie Shadow AI erkennen und verwalten, bevor sie Ihre Sicherheitsstrategie untergräbt.

Agentische KI kann vieles verändern – aber nur, wenn sie bewusst, transparent und mit starken Schutzmaßnahmen eingesetzt wird. Andernfalls wird Autonomie zum Risiko statt zum Vorteil.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Agentische KI ist zielorientiert, autonom und interaktiv.

• Generative KI erzeugt Inhalte, handelt aber nicht auf ihrer Grundlage.

• Agentische Systeme bringen neue Herausforderungen für Governance, Sicherheit und Zuverlässigkeit mit sich.

• Unternehmensverantwortliche sollten sich auf beides vorbereiten – insbesondere mit den passenden Tools.

• Tools wie Snyks KI-Sicherheitsplattform sind entscheidend, um sich vor Risiken durch generative KI und Agents zu schützen.

Wie Snyk hilft

Agentische und generative KI gestalten nicht nur die Zukunft. Sie verändern schon heute grundlegend, wie Code geschrieben, getestet und bereitgestellt wird. Je mehr Teams diese Systeme einsetzen, desto dringender wird der Bedarf an vertrauenswürdiger, auditierbarer und sicherer KI.

Ganz gleich, ob Sie generative Tools nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen, oder agentische Systeme erkunden, die eigenständig handeln: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, Schutzmaßnahmen zu integrieren. Snyks KI-Sicherheitsplattform hilft Ihnen, sich vor Risiken durch KI-generierten Code zu schützen. DeepCode AI verbessert kontinuierlich die Qualität und Erkennungsrate direkt an der Quelle. Und bei neuen Bedrohungen wie Agent-Hijacking bietet Snyk Einblick in das Verhalten von Agents und macht sichtbar, wenn etwas aus dem Ruder läuft.

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