AI Agent vs Automation – So setzt du sie ein

Wenn du dich mit KI-Automatisierung beschäftigst, bist du sicher schon mal über Begriffe wie „AI Agent“ oder „agentische Systeme“ gestolpert. Die klingen nach Science-Fiction, sind aber realer denn je.

Oft wird der Begriff der Agenten im Kontext der Automation jedoch missverständlich verwendet. In diesem Beitrag schauen wir uns ganz bodenständig an, was wirklich hinter dem Konzept steckt und worin der Unterschied zur klassischen Automatisierung liegt.

Automatisierung mit KI: Effizient, aber regelbasiert

Tools wie Make, IFTT oder Zapier haben die Art, wie wir wiederkehrende Aufgaben erledigen, stark vereinfacht. Du baust dir einen Workflow: „Wenn X passiert, dann tu Y.“

Wenn du magst, kannst du mittlerweile auch KI-Modelle wie ChatGPT dazuschalten. Zum Beispiel, um eine Nachricht zu analysieren oder einen Text zu bewerten. Klingt nach KI-Magie? Ist aber weiterhin eine klassische Prozessautomation.

Denn: Auch wenn ein KI-Modul beteiligt ist, bleibt der Ablauf erst einmal regelbasiert. Du musst jedes Wenn-Dann-Szenario vorher selbst definieren. Die Automatisierung wirkt intelligent, trifft aber keine eigenen Entscheidungen.

Was echte Agentensysteme besonders macht

Agentensysteme sind mehr als nur „schlaue Workflows“. Sie bestehen aus drei zentralen Komponenten:

1. Ein Sprachmodell (z. B. GPT) – quasi das Gehirn.
2. Ein Gedächtnis – damit der Agent sich an vorherige Informationen erinnern kann.
3. Werkzeuge (Tools) – wie Kalender, Drive, E-Mail oder Datenbanken, die der Agent eigenständig nutzen kann.

Der entscheidende Unterschied: Ein Agent braucht keine konkreten Anweisungen für jeden Schritt. Stattdessen gibst du ihm ein Ziel – und er entscheidet selbstständig, wie er dieses Ziel erreicht.

Beispiel aus der Praxis: Agenten mit N8N

Das Open-Source-Tool N8N erlaubt genau diesen Ansatz. Du kannst dort ein Setup bauen, bei dem der Agent:

• weiß, welche Tools er hat,
• mit einem Sprachmodell denkt,
• sich Dinge merkt,
• und flexibel entscheidet, was wann sinnvoll ist.

Ein Beispiel:

„Schau bitte, was ich morgen für Termine habe. Buch mir in einem freien Slot ein Zoom-Meeting ein und lad danach das Briefing bei Google Drive hoch.“

In einer klassischen Automation müsstest du jeden Schritt einzeln definieren. Ein Agent in N8N entscheidet hingegen selbst:

• wie er den Kalender abfragt,
• wie er freie Slots erkennt,
• welches Tool er wann nutzt,
• und wie er den Prozess dokumentiert.

Wann du was einsetzen solltest

Die einfache Regel lautet:

• Für klare, wiederkehrende Prozesse: klassische Automatisierung reicht völlig.
• Für flexible, kontextabhängige Abläufe: lieber auf Agentensysteme setzen.

Wenn du also nur eine Mail bestätigen oder einen Slack-Post auslösen willst – go with Make. Wenn du aber eine KI brauchst, die je nach Inhalt, Kontext und Ziel flexibel agieren soll, sind Agenten die bessere Wahl.

Fazit: Richtig entscheiden – und realistisch bleiben

Nicht jede Automation muss gleich ein Agent sein. Aber wenn du dir die Unterschiede bewusst machst, kannst du bessere Entscheidungen treffen – für dich, dein Projekt oder dein Unternehmen.

Agenten sind kein Hype, sondern eine spannende Weiterentwicklung. Und Tools wie N8N machen den Einstieg einfacher denn je. Probier’s einfach mal aus – und denk dran:

Nur weil KI drinsteckt, ist es noch kein Agent.

Viel Erfolg beim Automatisieren – oder Agenten bauen!