KI-Agenten für Jedermann: Der ChatGPT KI-Agent von OpenAI nun in der EU verfügbar

Es ist Juli im Jahr 2025. Und dieses Jahr wird von der gesamten KI-Community, besonders aber im Silicon Valley, als das Jahr der so genannten „Agentic AI“ bezeichnet. Ein Agent, der nicht nur im Dialog antwortet, sondern auch mitdenkt und eigenständig handelt. Beginnend bei der Planung von Abläufen bis zur vollständigen Ausführung komplexer Aufgaben. Egal ob Terminmanagement, Analysen, Erstellung von Unterlagen oder Online-Buchungen, die neuartigen KI-Agenten, insbesondere auch der ChatGPT Agent, versprechen, als virtuelle Companions immer mehr menschliche Arbeiten zu übernehmen. Und das völlig autonom von Anfang bis Ende. In diesem Artikel befassen wir uns daher mit dem Thema KI-Agenten und werfen auch einen besonderen Blick auf den KI-Agenten von OpenAI. Ist das die neue technologische Revolution?

1. Was ist der ChatGPT KI-Agent und was macht KI-Agenten besonders?

2. Technische Grundlagen (stark vereinfacht)

3. Was unterscheidet KI-Agenten von „klassischen“ KI-Lösungen?

4. Anwendungsfälle im Alltag und Beruf

2.1 Beispiel 1: Automatisiertes E-Mail- und Kommunikationsmanagement

2.2 Beispiel 2: Agenten-gestützte Reise und Terminplanung

4.3 Datenanalyse und Reportings im beruflichen Kontext

4.4 Beispiel 4: Personalisierter Lern-Assistent für Privat und Beruf

5. Verfügbarkeit und kritische Aspekte der praktischen Nutzung

6. Fazit: Sind KI-Agenten nun die Revolution für die breite Masse?

Generative KI erobert seit dem öffentlichkeitswirksamen „Durchbruch“ von ChatGPT im Herbst 2022 immer weiter die private und berufliche Prozesswelt. Unzählige KI-Anbieter entstehen und vor allem im Silicon Valley gibt es einen wahren Wettlauf um die Vorherrschaft im KI-Sektor. In verschiedenen Anwendungsgebieten wie Text, Bild, Video, Audio und Software-Code sprießten seither sowohl verschiedenste Anwendungen hervor, als auch unterschiedliche Arten der Nutzung eben dieser Anwendungen.

„Generative KI ist ein Werkzeug, das unnötige Arbeiten und Prozesse zu einem gewissen Grad eliminieren kann und zusätzlich als Quelle der Inspiration dienen kann. Mit Agentic AI bzw. KI-Agenten werden diese Anwendungen mit einem neuartigen Grad an Autonomie ausgestattet, um den tatsächlichen Erwartungen der Allgemeinheit an KI noch weiter gerecht zu werden.“

Alle bisherigen KI-Lösungen basierten darauf, dass so genannte große Sprachmodelle in Dialog-Anwendungen integriert wurden und somit, meist in Form von Chatbots oder Coding-Terminals, eine interaktive Kommunikation zwischen Initiator (Nutzer) und KI stattgefunden hat. Diese Art und Weise mit einer KI zu interagieren, erforderte immer einen Impuls von außen, in der Regel durch einen menschlichen Trigger. Die nächste Phase der KI-Evolution soll diesen menschlichen Trigger optional machen und die gesamte Lösung von Aufgaben in den Vordergrund stellen. Hier geht es weg vom „einfachen Chatten“ hin zur Teilautonomie und die KI-Industrie nennt diesen Vorgang „Agentic AI“, zu Deutsch KI-Agenten.

Ein KI-Agent ist ein Computer-Programm, üblicherweise erreichbar über einen Web-Service oder ein lokales Hosting, das autonom Aufgaben ausführt. Dabei wird selbständig entschieden, was zu tun ist und wie etwas getan wird. Anders als eindimensionale KI-Modelle, die nur auf Eingaben (so genannten Prompts) reagieren, handelt ein KI-Agent zielgerichtet, plant Schritte, passt sich an und kann über mehrere Aktionsschritte hinweg komplexere Aufgaben erledigen.

Vereinfacht gesagt führt ein KI-Agent für folgende Prozessschritte aus:

• Informationen aufnehmen (Text, Zahlen, strukturierte Daten)

• Entscheidungsweg planen und Entscheidungen selbständig treffen

• Aktion autonom ausführen, die das geplante Ziel erreichen soll

• Aus dem Ergebnis und vorangegangen Aktionen lernen und sich selbst verbessern

Der ChatGPT Agent ist ein neuartiger, integrierter Agent mit Anwenderschwerpunkt in ChatGPT, der die Fähigkeiten aus OpenAI’s bisherigen Tools „Operator“ und „Deep Research“ in einem System vereint. Im Gegensatz zu bisherigen KI-Chatbots kann der Agent Aufgaben nicht nur planen, sondern selbstständig von Start zu Ende ausführen – über eine virtuelle Cloud‑„Computer-Umgebung“, in dem dieser vom Anwender Zugriff auf Webbrowser, Terminals, Passwörter und APIs gewährt bekommt.

Der ChatGPT Agent, genauso wie alle anderen KI-Agenten, basiert auf einem speziell trainierten bzw. verfeinerten Modell (refined LLM), das mit verstärkendem Lernen (RLHF) auf die „Start-to-End“ Lösung von Aufgaben in der „realen Welt“ optimiert wurde. Diese Architektur verbindet:

• Operator-Komponenten für Web-Interaktionen, wie beispielsweise das Ausfüllen von Formularen, Tätigen von Reservierungen über mehrstufige Prozesse oder das tätigen von Online-Bestellungen

• Deep Research-Komponenten zur umfassenden Recherche über unterschiedliche Quellen hinweg mit nachvollziehbarer Informations-Referenzierung

• Ein Terminal zum Ausführen von Code, besonders für das Aufrufen von Schnittstellen (API-Calls), Datenanalysen oder das Erzeugen von neuen Dateien als Ergebnis einer Aufgabe (z. B. Google-Sheets, MS Office, Slides, oder vergleichbares)

• Konnektoren zu bestehenden Diensten wie Gmail, Google Drive, SharePoint, Social-Media Accounts und vielen mehr

Durch diese Architektur wird dem KI-Agenten ermöglicht, komplexere Aufgaben strukturiert und vor allem mehrstufig zu bearbeiten, sowohl mit, als auch ohne menschlichen Eingriff.

Ein oberflächlicher Ablauf eines KI-Agenten sieht in etwa folgendermaßen aus:

Schritt 1: Zielorientierung festlegen
Ein KI-Agent kann kurzfristige oder langfristige Ziele, je nach Prompt, verfolgen und je nach Distanz vom Ausgangspunkt zum Ziel auch Zwischenschritte planen und diese systematisch abarbeiten

Schritt 2: Mehrstufige Planung durchführen
Je komplexer eine Aufgabe ist, desto mehr einzelne Iterationen legt der KI-Agent selbständig fest und entscheidet selbständig, was in welcher Reihenfolge erledigt werden muss.

Schritt 3: Kontext über mehrere Schritte hinweg verstehen
Während bisherige KI-Tools immer nur den direkten Kontext verstehen oder allenfalls durch erneutes Aufrufen von früheren Chats den Kontext vermeintlich „im Gedächtnis“ haben, bauen sich KI-Agenten selbst eine Erinnerungsstruktur, allerdings ohne dabei Daten zu speichern.

Schritt 4: Eigenständiges Treffen von Entscheidungen
Die Kernfähigkeit von einem KI-Agenten ist das selbständige Treffen von Entscheidung, die Priorisierung eigener Aktivitäten und das Definieren in Aufgabenpakete. Damit arbeitet der KI-Agent nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv.

Schritt 5: Externe Tools integrieren und verwenden
KI-Agenten sind in der Lage, ihren eigenen Anwendungsbereich mit angebundenen Drittsystemen zu erweitern, um somit auch Software-übergreifend Aufgaben zu erledigen und Ergebnisse zu produzieren.

Herkömmliche KI-Modelle hatten immer das Dialog-basierte Input-Output Schema im Vordergrund. Der Nutzer gibt eine Eingabe und die KI reagiert direkt.

Beispiel:
Nutzer fragt: „Wie schreibe ich einen Business Plan“?
Die KI beantwortet diese Frage.

Ein KI-Agent hingegen agiert anders. Hier wird die Eingabe vom Nutzer direkt ein eigenes Aktivitätsmuster umgestaltet:

1. Ziel aus der Anfrage definieren und Aufgaben festlegen
2. Struktur des Business Plans erstellen
3. Web-basierte Markt- und Wettbewerbsanalyse durchführen
4. Diese Informationen in eine Finanzplanung einarbeiten
5. Dokument in eine Dokumentensoftware / Office-Anwendung einfügen
6. Dokument umbenennen und abspeichern

Demnach agiert die KI im Agentenmodus weniger als eine klassische Software und mehr wie ein digitaler Projektassistent, der zu einer Aufgabe nicht nur beraten, sondern diese auch lösen möchte.

KI-Agenten sind noch keine vollständig autonomen Assistenten, aber sie können in einem gewissen Umfang Aufgaben von Start bis Ende selbständig erledigen, bei denen bisher immer der menschliche Eingriff notwendig war. Beispielsweise war in der bisherigen Handhabung von KI immer der Mensch als Initiator und der Mensch für den Ergebnistransfer nötig, was bei KI-Agenten nicht mehr in gleichem Umfang nötig ist.

In den nachfolgenden Beispielen werden aktuelle Anwendungsfälle für KI-Agenten, speziell auch im Standard beim ChatGPT Agent, in Form eines Überblicks aufgeführt.

Was früher durch aufwändig konfigurierte und manchmal inkonsistente Regeln in E-Mail-Postfächern gelöst wurde, kann nun durch KI-Agenten interaktiv automatisiert werden. Benötigt wird hier lediglich eine initiale Anweisung („Prompt“) und der KI-Agent kann eingehende Nachrichten Screenen, klassifizieren und wenn gewünscht nach Dringlichkeit und Thema sortieren, eigenständig Antworten formulieren oder komplexe Sachverhalte direkt an die richtigen Personen weiterleiten.

Wichtig ist bei einem solch kritischen Anwendungsgebiet, dass es stets die Möglichkeit des „Human in the Loop“ gibt, um im Zweifel eingreifen zu können. Der ChatGPT Agent weist dieses Merkmal auf. Im Hintergrund lernt der KI-Agent dadurch auch, Sonderfälle eigenständig zu lösen. Besonders ist auch, dass der Kommunikationsstil des Nutzers durch den KI-Agenten imitiert werden kann und mit ausreichend Berechtigungen, beispielsweise auf historische E-Mail Korrespondenz, kann diese Imitation sogar eigenständig optimiert werden.

Sowohl im privaten als auch im geschäftlichen Umfeld, haben KI-Tools seit Ende 2023 mit Ihrer Fähigkeit, das Internet zu durchsuchen, auch einen neuen Stellenwert als Planungshelfer eingenommen. Mit der Agenten-Funktion ist diese Eigenschaft soweit automatisierbar geworden, dass nicht nur Vorschläge gemacht werden, sondern auch ganze Angebote eingeholt und Verhandlungen durch den KI-Agenten geführt werden können.

Hierbei kann der Agent mit entsprechender Einbindung auch auf Kalendereinträge Rücksicht nehmen und selbständig auf kurzfristige Änderungen wie etwa Terminverschiebungen reagieren. Der Nutzer muss hier lediglich einmal mit einer initialen Vorgabe (Root Prompt) die Präferenzen und Leitplanken festlegen, in denen der Agent agieren soll und darf.

In vielen Unternehmen schlummern riesige Mengen an Daten und damit verbunden auch die Möglichkeit für wertvolle Ableitungen und Auswertungen. Dieses Beispiel soll primär die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten demonstrieren, aber vorweg muss gesagt werden, dass sensible Unternehmensinformationen und personenbezogene Daten niemals in öffentliche KI-Lösungen eingegeben werden sollten. Befindet sich der KI-Agent allerdings in einer geschützten Umgebung oder einer lokal gehosteten Infrastruktur (Sandbox), dann können in diesem Fall mithilfe des Agenten unterschiedliche Datenquellen miteinander verbunden werden, Daten bereinigt und in Echtzeit analysiert werden.

Zudem kann mit einer geeigneten, initialen Vorgabe auch die Grundlage für verständliche Berichte (Reportings) und Präsentationsunterlagen geschaffen werden. Und das, ohne dass ein Mensch repetitive Aufgaben selbst erledigen oder ein umfangreiches Skript mit etlichen Sonderfällen und Ausnahmen programmiert werden muss.

Bereits mit normaler generativer KI konnten Nutzer mit den richtigen Prompts eine KI-Lösungen zu einem Lernpartner machen. Mit dem KI-Agenten wird dies nun so interaktiv, dass der KI-Agent nicht nur auf Zuruf agiert, sondern auch eigeninitiativ als Lern-Unterstützung aktiv wird. Im beruflichen Kontext kann ein solcher Lernassistent besonders im Bereich des Onboardings interessant sein, weil neue Mitarbeiter oft vor den gleichen Herausforderungen stehen und gleichzeitig aber Unternehmensprozesse und Regulatorien verändert oder angepasst werden.

Somit wird bei einem KI-Agenten im Onboarding-Prozess kein menschlicher Eingriff mehr benötigt, um neue Mitarbeiter mit dem Unternehmen vertraut zu machen und gleichzeitig die Inhalte des Prozesses kontinuierlich auf dem aktuellen Stand zu halten.

Die Etablierung vom ChatGPT Agent ist nur ein Anfang. KI-Agenten werden in immer mehr Anwendungsfälle integriert und reichen von integrierten Funktionen in Kollaborationssoftware (bspw. Mural, Miro, uvm.) über spezialisierte Automatisierungstools (bspw. Zapier, Make, UiPath, uvm.) bis hin zu KI-Anwendungen mit eigenem Agenten-Toolkit wie Anthropics Claude 4 und Google Gemini 2.5.

Diese Integrationen in bestehende Tools bedeutet, dass KI-Agenten nicht nur für geschäftliche Anwendungsfälle (Business-Kunden), sondern auch für Privatnutzer bei den gängigen Anbietern verfügbar sind. Unternehmen im Speziellen können solche Systeme entweder über Cloud-Dienste nutzen oder mit eigenem Hosting (On-Premise) in die eigene IT-Infrastrukturen einbinden. Dadurch sinken die Einstiegshürden für die Nutzung von KI-Agenten erheblich: Was bisher nur Mitarbeitern in großen Tech-Konzernen vorbehalten war, steht nun auch in KMU und sogar Einzelpersonen zur Verfügung.

Der praktische Einsatz von KI-Agenten bringt bei allen Vorzügen auch einige kritische Aspekte mit sich. Der zentrale Punkt ist die Zuverlässigkeit der Ergebnisse, wie auch bisher bei den Dialog-KI Angeboten. Selbst, wenn KI-Agenten mehrstufig planen und autonom handeln können, basieren ihre Entscheidungen auf den gleichen Wahrscheinlichkeiten und Trainingsdaten, wie früher. Das bedeutet, dass Fehler, Fehlinterpretationen oder sogenannte „Halluzinationen“ nicht vollständig ausgeschlossen sind.

Genauso wichtig sind die Themen Datenschutz und Datensicherheit, insbesondere im geschäftlichen Umfeld, wenn sensible Unternehmens- oder Personendaten im Spiel sind. Organisationen müssen wissen, wo Daten gespeichert werden, wer darauf Zugriff hat und wie dadurch regulatorische Anforderungen eingehalten werden (Stichwort DSGVO). Hinzu kommt auch die Frage nach der Verantwortlichkeit: Wenn ein KI-Agent eigenständig Entscheidungen vorbereitet oder Prozesse anstößt, bleibt letztlich der Mensch in der Haftung. Dies erfordert eine klare Governance-Struktur (feste Rahmen mit Regeln, Prozessen und Verantwortlichkeiten) mit festgelegten Prüfmechanismen.

Diese Frage lässt sich mit einem „Nein, aber“ beantworten.

Nein deshalb, weil die Fähigkeiten von KI-Agenten noch in den Kinderschuhen stecken und diese ihre grundsätzlichen Eigenschaften mit herkömmlichen Generativen KI-Anwendungen teilen. Dadurch sind sie (noch) nicht so zuverlässig, um konsequent die menschliche Arbeit, selbst bei eher repetitiven Aufgaben zu ersetzen. Um das zu verdeutlichen, kann man sich eine simple Frage stellen: Würde man jemanden, dem man nicht wirklich vertraut und bei dem man weiß, dass diese Person auch geistig nicht auf der Höhe ist, Zugang zu eigenen sensiblen Daten wie Bankkonten, E-Mail-Adressen oder ähnlichen kritischen Inhalten ermöglichen? Die meisten vermutlich nicht.

Das gilt für den geschäftlichen, wie auch den privaten Anwendungsfall. Egal wie zuverlässig autonome KI-Agenten noch werden, derzeit darf sowohl die Integrität der Systeme und der organisatorische Faktor nicht unterschätzt werden. Ein erfolgreicher Einsatz von KI-Agenten erfordert neben einer tadellosen technischen Implementierung auch die Schulung von Nutzern und Akzeptanz bei Mitarbeitern und betroffenen Personen.

KI-Agenten können eines Tages zu sehr leistungsfähigen Werkzeugen werden, die ihr Potenzial erst dann nachhaltig entfalten, wenn sie verantwortungsvoll, kontrolliert und strategisch klug eingesetzt werden können und nahezu fehlerfrei funktionieren.

Mit seinem Background in BWL und Digital Business schreibt André über Prozesse, Methoden, Entrepreneurship, Apple und innovative Technologieprodukte.