KI verstehen: Was ist agentische KI?
KI beantwortet Fragen, fasst Dokumente zusammen oder formuliert Texte. Doch was passiert, wenn sie nicht mehr auf den nächsten Prompt wartet, sondern selbst den nächsten Arbeitsschritt plant?
Genau darum geht es bei agentischer KI. Solche Systeme können ein vorgegebenes Ziel in einzelne Aufgaben zerlegen, auf Programme und Datenquellen zugreifen, Ergebnisse auswerten und anschließend weiterarbeiten. Aus einer KI, die vor allem Inhalte erzeugt, wird damit ein System, das innerhalb festgelegter Grenzen selbstständig handeln kann.
Das ist längst mehr als ein Zukunftsszenario. Auch in deutschen Behörden wird mit KI-Agenten experimentiert. Im September veröffentlichte das Fraunhofer-Institut IAIS beispielsweise eine Schnittstelle des Projekts SPARK als Open Source. Das System soll Planungs- und Genehmigungsverfahren unterstützen. Andere Pilotprojekte prüfen Wohngeldanträge auf Vollständigkeit oder unterstützen bei Wohnberechtigungsscheinen. Doch wie selbstständig sind solche KI-Agenten wirklich? Und was bedeutet es für Staat und Verwaltung, wenn Software nicht mehr nur Vorschläge macht, sondern selbst Arbeitsschritte ausführt?
Vom Chatbot zum KI-Agenten
Der Unterschied lässt sich an einem einfachen Beispiel erklären. Wer einen klassischen KI-Chatbot fragt, welche Unterlagen für einen Wohngeldantrag notwendig sind, bekommt eine Antwort. Damit endet seine Aufgabe zunächst.
Ein entsprechend eingebundener KI-Agent könnte weitergehen: Er bekommt etwa den Auftrag, einen eingegangenen Antrag auf Vollständigkeit zu prüfen. Dafür analysiert er die Unterlagen, gleicht Pflichtangaben ab, identifiziert fehlende Nachweise und erstellt anschließend eine Zusammenfassung für die Sachbearbeitung. Über Schnittstellen kann er dabei auf weitere Programme oder zulässige Datenquellen zugreifen.
Technisch basiert ein solcher Agent häufig auf einem großen Sprachmodell. Das Modell hilft dabei, einen Auftrag zu verstehen, Informationen auszuwerten und den nächsten sinnvollen Schritt zu bestimmen. Hinzu kommen weitere Komponenten und Zugriffsrechte. Erst dadurch kann aus einem Sprachmodell ein System werden, das tatsächlich Aufgaben ausführt. Dabei gibt es unterschiedliche Formen. Einzelne Agenten können eine bestimmte Aufgabe übernehmen. In sogenannten Multi-Agenten-Systemen arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen. Einer könnte beispielsweise Dokumente auswerten, während ein anderer relevante Vorschriften recherchiert.
Agentische KI ist also nicht einfach ein neuer Name für leistungsfähigere Chatbots. Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass das System ein Ziel über mehrere Arbeitsschritte verfolgen und dafür selbst Werkzeuge einsetzen kann.
Wie selbstständig ist „selbstständig“?
Das Wort „autonom“ kann dabei leicht einen falschen Eindruck vermitteln. Ein KI-Agent entscheidet nicht zwangsläufig vollkommen frei über seine Aufgaben. Wie viel Handlungsspielraum er besitzt, hängt davon ab, welche Werkzeuge, Daten und Berechtigungen ihm zur Verfügung stehen und an welchen Stellen eine menschliche Freigabe vorgesehen ist.
Bei einer Reiseplanung könnte ein Agent beispielsweise Termine im Kalender berücksichtigen, Zugverbindungen vergleichen, passende Hotels suchen und einen Reiseplan zusammenstellen. Eine Buchung kann er erst vornehmen, wenn er auch Zugriff auf das entsprechende Buchungs- und Zahlungssystem bekommt. Ob er diese Aktion ohne Rückfrage ausführen darf, ist wiederum eine Frage der eingerichteten Berechtigungen. Auch technisch ist die Autonomie bislang begrenzt. Der Stanford AI Index 2026 zeigt zwar deutliche Fortschritte. Beim Benchmark OSWorld, der reale Aufgaben am Computer simuliert, stieg die Erfolgsquote von KI-Agenten von 12 auf rund 66 Prozent. Umgekehrt bedeutet das: Etwa jede dritte getestete Aufgabe wurde weiterhin nicht erfolgreich gelöst. Gerade bei staatlichen Verfahren ist dieser Unterschied wichtig. Ein System kann Sachbearbeitende unterstützen, ohne deshalb selbst die abschließende Entscheidung zu treffen.
Die Verwaltung wird zum Experimentierfeld
Wie das praktisch aussehen kann, wird derzeit in deutschen Kommunen getestet. Im Agentic AI Hub des Bundesministeriums für Digitales und Staatsmodernisierung (öffnet in neuem Tab) arbeiten Kommunen mit KI-Start-ups zusammen. In der ersten Pilotphase von März bis Mai 2026 wurden 20 Projekte in 19 Kommunen mit neun Start-ups getestet. Seit September läuft eine zweite Phase, die Ende November abgeschlossen werden soll. Die Anwendungen sind ziemlich konkret. In Frankfurt und Düsseldorf wird die Vorprüfung von Wohnberechtigungsscheinen erprobt. In Nettetal geht es um Wohngeldanträge. Nürnberg testet Prozessanalysen im Forderungsmanagement, München im Einbürgerungsverfahren.
Auch SPARK (öffnet in neuem Tab) setzt auf spezialisierte Software-Agenten. Das Projekt soll Planungs- und Genehmigungsbehörden dabei helfen, umfangreiche Unterlagen einzulesen und zu strukturieren, einschlägige Normen zu finden und Bescheidentwürfe vorzubereiten. Erprobt wird SPARK unter anderem in Hamburg, Nordrhein-Westfalen und beim Fernstraßenbundesamt. Im September wurde die SPARK-API als Open Source veröffentlicht. Von einem flächendeckenden Einsatz kann allerdings noch keine Rede sein. Die Projekte befinden sich in unterschiedlichen Phasen der Erprobung. Für breite, unabhängig belegte Effizienzgewinne agentischer KI in deutschen Behörden gibt es bislang keine ausreichende empirische Grundlage.
Wenn aus einer falschen Antwort eine falsche Handlung wird
Mit der Fähigkeit zu handeln verändert sich auch das Risiko von KI-Fehlern.
Bei einem Chatbot bleibt eine falsche Antwort zunächst eine falsche Antwort. Ein Agent kann diese Information dagegen für den nächsten Arbeitsschritt verwenden. Ein falsch erkannter Wert oder eine missverstandene Vorschrift kann sich dadurch durch einen längeren Prozess ziehen. Je mehr Systeme miteinander verbunden sind, desto wichtiger werden Kontrollpunkte und Protokolle.
Hinzu kommen neue Sicherheitsfragen. Ein Beispiel ist die sogenannte Prompt Injection. Dabei werden Anweisungen gezielt in Inhalte eingebaut, die ein KI-System verarbeitet. Das könnte etwa ein PDF oder eine E-Mail sein. Erkennt der Agent die manipulierte Anweisung nicht als solche, könnte sie sein weiteres Verhalten beeinflussen. Besonders relevant wird das, wenn der Agent Zugriff auf sensible Daten oder andere IT-Systeme besitzt. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht allein, was ein Agent technisch kann. Ebenso wichtig ist, was er können darf.
Darf KI in der Verwaltung selbst entscheiden?
Eine eigene Rechtskategorie für agentische KI gibt es im europäischen AI Act nicht. Ob besondere Pflichten gelten, richtet sich nach dem konkreten Einsatz eines Systems und dessen Risikoeinstufung. Agentische KI ist also nicht automatisch Hochrisiko-KI.
Für staatliche Entscheidungen gibt es außerdem bereits Grenzen im deutschen Verwaltungsrecht. Nach § 35a Verwaltungsverfahrensgesetz darf ein Verwaltungsakt nur dann vollständig automatisiert erlassen werden, wenn eine Rechtsvorschrift dies zulässt und weder Ermessen noch ein Beurteilungsspielraum besteht. Das schließt KI aus der Verwaltung keineswegs aus. Dokumente prüfen, Informationen strukturieren, Sachverhalte recherchieren oder einen Bescheid vorbereiten sind andere Aufgaben als eine rechtlich verbindliche Entscheidung. Genau in diesem Bereich bewegen sich viele der aktuellen Pilotprojekte.
Je leistungsfähiger die Systeme werden, desto häufiger dürfte allerdings die Frage auftauchen, wo Unterstützung endet und Entscheidung beginnt. Ein menschlicher Kontrollpunkt ist schließlich nur dann wirksam, wenn die zuständige Person das Ergebnis tatsächlich nachvollziehen und gegebenenfalls korrigieren kann. Agentische KI verschiebt damit eine Debatte, die wir von generativer KI bereits kennen. Es geht nicht mehr nur darum, was eine KI erzeugt, sondern zunehmend darum, was wir sie selbstständig tun lassen.
Event-Hinweis:
Welche Aufgaben kann der Staat an KI-Agenten delegieren? Wo braucht es zwingend menschliche Kontrolle? Und können solche Systeme Verwaltungsprozesse tatsächlich schneller machen, ohne Transparenz und Verantwortlichkeit zu verlieren?
Darüber diskutieren wir am 27. Oktober bei der BASECAMP_Debate „Wenn KI selbstständig handelt: Was bedeutet agentische KI für Staat und Verwaltung?“
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