KI-Agenten: Was sind agentische KI-Systeme?

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind KI-Systeme, die nicht nur auf eine einzelne Eingabe antworten, sondern selbstständig nächste Schritte bestimmen, Werkzeuge nutzen und eine Aufgabe über mehrere Arbeitsschritte hinweg verfolgen können. Im Englischen wird häufig von AI Agents oder agentic AI gesprochen.

Eine einheitliche Definition gibt es bislang nicht. Ein nützlicher Unterschied ist jedoch die Trennung zwischen festen KI-Workflows und Agenten: Bei einem Workflow sind die einzelnen Schritte weitgehend vorgegeben. Bei einem Agenten entscheidet das Modell dynamischer, welcher Schritt als Nächstes sinnvoll ist und welches Werkzeug dafür benötigt wird.

Wie unterscheidet sich ein KI-Agent von einem Chatbot?

Ein klassischer Chatbot reagiert typischerweise auf eine Frage und erzeugt eine Antwort. Ein KI-Agent kann darüber hinaus Aktionen auslösen. Er könnte beispielsweise eine Datenquelle durchsuchen, mehrere Dokumente analysieren, Zwischenergebnisse bewerten, weitere Informationen abrufen und daraus anschließend einen Entwurf erstellen.

Der Unterschied liegt deshalb weniger in der Oberfläche als im Handlungsspielraum des Systems. Auch ein Agent kann über ein Chatfenster gesteuert werden. Im Hintergrund arbeitet er jedoch möglicherweise mit mehreren Tools, APIs oder Datenbanken.

Wie könnten KI-Agenten in Kanzleien eingesetzt werden?

Im Rechtsmarkt sind besonders Aufgaben interessant, die aus mehreren klar abgrenzbaren Schritten bestehen. Beispiele sind:

• Akten- und Dokumentenanalyse: Dokumente erfassen, nach Themen sortieren, relevante Stellen markieren und eine Chronologie vorbereiten.
• Rechercheprozesse: eine Fragestellung zerlegen, verschiedene Quellen durchsuchen und Ergebnisse strukturiert zusammenführen.
• Vertragsarbeit: Klauseln identifizieren, Abweichungen anhand eines Playbooks prüfen und einen ersten Änderungsvorschlag vorbereiten.
• Wissensmanagement: interne Dokumente, Vorlagen oder frühere Arbeitsergebnisse anhand einer konkreten Frage zusammenstellen.
• Mandantenprozesse: eingehende Informationen strukturieren, fehlende Angaben erkennen und einen nächsten Bearbeitungsschritt vorbereiten.

Damit gehören KI-Agenten zu den derzeit dynamischsten Bereichen von Legal AI.

Was ist der Unterschied zwischen Agenten und Automatisierung?

Eine klassische Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn Ereignis A eintritt, wird Aktion B ausgeführt. Das ist besonders zuverlässig, wenn ein Prozess stabil und vollständig vorhersehbar ist.

Agentische Systeme werden interessant, wenn der Weg zum Ergebnis nicht immer gleich ist. Sie können auf Zwischenergebnisse reagieren und ihre nächsten Schritte daran anpassen. Diese Flexibilität bringt jedoch auch zusätzliche Risiken mit sich. Je mehr Handlungsspielraum ein Agent besitzt, desto wichtiger werden Berechtigungen, Protokollierung, Tests und menschliche Freigaben.

Warum ist Human in the Loop bei Legal-AI-Agenten wichtig?

In Kanzleien bearbeiten Agenten potenziell vertrauliche oder rechtlich relevante Informationen. Ein System sollte deshalb nicht allein deshalb weitreichende Aktionen ausführen dürfen, weil es technisch dazu in der Lage ist. Sinnvoll sind abgestufte Berechtigungen und klare Punkte, an denen ein Mensch kontrolliert oder freigibt.

Typische Kontrollpunkte können beispielsweise vor dem Versand an Mandanten, vor Änderungen an einer Akte, vor verbindlichen Einordnungen oder vor der Übermittlung vertraulicher Informationen liegen. Die Bundesrechtsanwaltskammer betont beim KI-Einsatz grundsätzlich die Bedeutung anwaltlicher Kontrolle und der Wahrung der Verschwiegenheit.

Fazit: KI-Agenten verschieben Legal AI vom Antworten zum Handeln

KI-Agenten markieren einen wichtigen Entwicklungsschritt: KI soll nicht mehr nur Texte erzeugen, sondern Aufgaben innerhalb eines Prozesses bearbeiten. Für Kanzleien kann das erhebliche Effizienzpotenziale eröffnen – insbesondere bei dokumenten- und wissensintensiver Arbeit.

Gleichzeitig steigt mit der Autonomie die Verantwortung für technische und organisatorische Leitplanken. Gute agentische Systeme brauchen deshalb nicht maximale Selbstständigkeit, sondern den richtigen Handlungsspielraum für den jeweiligen juristischen Prozess.

Quellen und Vertiefung:
Anthropic: Building Effective Agents
Bundesrechtsanwaltskammer: Handlungshinweise zum Einsatz von KI