Die KI hat sich schnell von einer Neuheit zu etwas entwickelt, das viele Menschen jeden Tag nutzen. Die einfachsten und gängigsten Verwendungen sind das Entwerfen von Nachrichten, das Zusammenfassen von Dokumenten oder das Suchen im Web. Mit dem Aufkommen von KI-Agenten ist jedoch eine neue Entwicklung im Gange – KI-Systemen, die nicht nur Fragen beantworten, sondern teilautonom agieren, um Aufgaben auszuführen.

Einfach ausgedrückt ist ein KI-Agent eine Software, die KI nutzt, um ein Ziel zu verfolgen und mit minimaler Aufsicht Aktionen in deinem digitalen Leben durchzuführen. Anstatt auf jeweils einen Prompt zu reagieren, kann ein Agent Informationen lesen, entscheiden, was als Nächstes zu tun ist, und so lange weitermachen, bis er ein Ergebnis erzielt oder deine Eingabe erfordert. Statt eine KI einfach zu bitten, „meine E-Mails zusammenzufassen“, könntest du einem Agenten sagen: „Hilf mir, meinen Posteingang unter Kontrolle zu halten“, und er wird E-Mails im Rahmen der von dir gesetzten Grenzen lesen, sortieren, entwerfen und sogar senden.

Diese Handlungsfähigkeit unterscheidet KI-Agenten von einfacheren KI-Tools wie großen Sprachmodellen. Hier ist ein genauerer Blick darauf, was KI-Agenten sind, wozu sie in der Lage sind, welche Risiken damit verbunden sind und wie du bei ihrer Nutzung sicher bleiben kannst.

In diesem Artikel erfährst du:

Wofür werden KI-Agenten eingesetzt?

KI-Agenten werden in digitalen Umgebungen bereitgestellt und sowohl im privaten als auch im beruflichen Umfeld eingesetzt, um die Produktivität zu steigern.

Für den täglichen Gebrauch können KI-Agenten:

  • Deinen Posteingang überwachen, Antwortvorschläge entwerfen und alles Dringende hervorheben
  • Notizen oder gespeicherte Artikel organisieren und schnelle Zusammenfassungen erstellen
  • Preisänderungen für Flüge oder Produkte verfolgen und dich benachrichtigen, wenn sie sinken
  • Termine in deinem Kalender zu verwalten, indem sie Besprechungszeiten vorschlagen und Einladungen senden
  • Fotos oder Dateien zum einfachen Nachschlagen zu sortieren und zu taggen

Im geschäftlichen Bereich werden KI-Agenten häufig eingesetzt, um:

  • Kundensupport-Teams dabei zu helfen, Tickets zu triagieren, zu klassifizieren und Entwürfe für Antworten vorzubereiten
  • Vertriebs- und Marketingteams zu unterstützen, indem sie Kontoinformationen zusammenfassen und personalisierte Ansprachen zur Überprüfung erstellen
  • repetitive Backoffice-Aufgaben zu übernehmen, wie das Extrahieren von Rechnungsdaten in Buchhaltungstools oder das Markieren ungewöhnlicher Transaktionen
  • IT- und Sicherheitsteams zu unterstützen, indem sie Protokolle scannen und zusammenhängende Warnmeldungen gruppieren

In all diesen Fällen liegt der praktische Nutzen auf der Hand: KI-Agenten können Zeit sparen und den manuellen Aufwand verringern, indem sie mehrere Schritte über verschiedene Tools hinweg koordinieren. Doch während KI-Agenten die Produktivität und Automatisierung steigern können, öffnen sie auch Tür und Tor für neue Arten von Fehlern, Angriffen und Datenlecks, wie wir im Folgenden näher beleuchten werden.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Die meisten Menschen machen ihre Haupterfahrung mit KI über einen Chatbot wie ChatGPT, Google Gemini oder Microsoft Copilot. Ein Chatbot ist eine Anwendung, die ein KI-Modell in eine dialogbasierte Benutzeroberfläche einbettet. Du tippst eine Frage ein, der Chatbot sendet sie an das Modell und du erhältst eine Antwort.

KI-Agenten bauen auf dieser Grundidee auf, fügen jedoch mehrere wichtige Komponenten hinzu. Die meisten modernen Agenten kombinieren drei Kernbestandteile:

Ein Sprachmodell

Das Herzstück vieler Agenten ist ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM). Das LLM ist dafür verantwortlich, Sprachanweisungen zu verstehen, logische Schlüsse daraus zu ziehen und Text zu generieren. Es wandelt das von dir für deinen KI-Agenten festgelegte Ziel in konkrete Schritte und Entscheidungen um.

Nutzung von Tools (oder Tool-Aufrufe)

Ein Agent ist in der Regel mit externen Tools und Diensten wie E-Mail, Kalendern, Datenbanken und Webbrowsern verbunden. Der Agent kann diese Tools aufrufen, um Daten zu lesen oder Aktionen auszuführen, wie z. B. das Abrufen aktueller E-Mails und das Aktualisieren von Datensätzen oder Besprechungseinladungen.

Gedächtnis und Kontext

KI-Agenten verfügen oft über eine Art Gedächtnis, damit sie im Blick behalten können, was bereits geschehen ist und was noch getan werden muss. Dies kann von früheren Aufgaben bis hin zu Benutzereinstellungen alles umfassen. Das Gedächtnis hilft einem Agenten, über mehrere Schritte hinweg zu arbeiten, anstatt jede Interaktion als isoliert zu betrachten.

Im Allgemeinen folgt ein KI-Agent diesen Schritten:

  • Du gibst dem Agenten ein Ziel und den relevanten Kontext vor
  • Der Agent interpretiert deine Anfrage und plant eine Reihe von Schritten
  • Er nutzt Tools, um Informationen zu sammeln oder Aktionen auszuführen
  • Sein Gedächtnis wird basierend auf den Ereignissen ständig aktualisiert und bestimmt, was als Nächstes zu tun ist
  • Dieser Prozess wird wiederholt, bis dein Ziel erreicht ist oder deine Rückmeldung benötigt wird

Einfach ausgedrückt bieten Chatbots dir eine Benutzeroberfläche, um mit einem Modell zu „sprechen“ und Antworten zu erhalten, während KI-Agenten dieses Modell mit Tools und einem Gedächtnis kombinieren, sodass sie tatsächlich Aufgaben in deinen Apps und Konten ausführen können.

Arten von KI-Agenten

KI-Agenten können je nach ihren Funktionen und der Art ihrer Entscheidungsfindung in verschiedene Typen eingeteilt werden. Im Allgemeinen gibt es demnach fünf Arten von KI-Agenten:

Einfache Reflexagenten

Als einfachste Art von KI-Agenten reagieren einfache Reflexagenten nur auf aktuelle Informationen und folgen vorgegebenen Bedingungen, ohne den vergangenen Kontext zu berücksichtigen. Sie eignen sich am besten für wiederkehrende und einfache Aufgaben wie das Filtern von E-Mails.

Modellbasierte Reflexagenten

Ähnlich wie einfache Reflexagenten nutzen auch modellbasierte Reflexagenten Bedingungen für ihre Entscheidungen, berücksichtigen dabei jedoch vergangene Entscheidungen und Situationen. Dies ermöglicht es ihnen, aus den Erfahrungen früherer Umgebungen zu lernen und ihre Verhaltensmuster entsprechend anzupassen. Selbstfahrende Autos und Saugroboter nutzen häufig modellbasierte Reflexagenten.

Zielorientierte Agenten

Anstatt nur auf Eingaben zu reagieren, treffen zielorientierte Agenten Entscheidungen im Hinblick auf ein gewünschtes Ziel. Sie sind dynamischer und fortschrittlicher und können sich weiterentwickeln sowie neue Strategien entwerfen, selbst wenn Hindernisse auftreten. GPS-Navigationssysteme sind ein Beispiel für zielorientierte Agenten: Dein Ziel ist das gewünschte Ergebnis und deine Route kann sich je nach Verkehrslage ändern.

Nutzenbasierte Agenten

Nutzenbasierte Agenten wägen die optimalen „Werte“ verschiedener Ergebnisse ab und wählen die Option, die gemäß einer gewählten Metrik wie Zeit, Kosten oder Risiko den besten Kompromiss bietet. Sie sind am nützlichsten in Situationen mit konkurrierenden Prioritäten – beispielsweise wenn du Aufgaben priorisieren musst.

Lernende Agenten

Lernende Agenten sind darauf ausgelegt, sich kontinuierlich zu verbessern, und können ihr Verhalten auf der Grundlage von Erfahrungen und Feedback anpassen. Dadurch werden sie im Laufe der Zeit immer effektiver, da sie mehr Daten sammeln und verarbeiten. Sie sind besonders nützlich für sich schnell ändernde Rollen wie die eines virtuellen persönlichen Assistenten.

Erste Schritte mit einem KI-Agenten

Wenn du gerade erst mit KI-Agenten anfängst, ist es am besten, bei den Aufgaben, die du ihnen überträgst, vorsichtig zu sein und sie dann schrittweise zu verfeinern.

  1. Beginne mit einer Aufgabe mit geringem Risiko
    Denk an eine einfache Aufgabe, die du automatisieren möchtest, wie etwa das Organisieren eines Newsletter-Ordners durch einen KI-Agenten, das Entwerfen von Antworten, die du noch manuell freigibst, oder das Zusammenfassen gespeicherter Artikel. So kannst du den besten Agententyp für die jeweilige Aufgabe ermitteln und zunächst beobachten, wie er sich verhält, ohne ihm Zugriff auf sensible Daten zu gewähren.
  2. Nutze zuerst integrierte Agentenfunktionen
    Viele Tools enthalten inzwischen grundlegende Agentenfunktionen wie „intelligente“ Posteingangsassistenten, Dokumentenorganisatoren oder Support-Bots. Diese zu nutzen ist oft sicherer, als einen benutzerdefinierten Agenten zu erstellen – insbesondere, wenn du wenig Erfahrung im Programmieren und in der Entwicklung hast.
  3. Zugriff schrittweise erweitern
    Wenn du einen Agenten mit deinen Konten verbindest, beginne mit einem eingeschränkten Lesezugriff. Erlaube ihm erst dann das Senden von E-Mails, das Aktualisieren von Datensätzen oder das Vornehmen von Änderungen, wenn du dich mit seiner Arbeitsweise wohlfühlst.
  4. Regelmäßig überprüfen und anpassen
    Achte darauf, was der Agent richtig macht und wo er Probleme hat. Bei den meisten Systemen kannst du die Einstellungen feiner abstimmen oder den Spielraum einschränken, damit der Agent sich auf die Aufgaben konzentriert, bei denen er den größten Nutzen bringt.

Sobald du besser damit vertraut bist, wie Agenten funktionieren und sich verhalten, kannst du von kleinen, persönlichen Anwendungsfällen zu komplexeren und integrierten Workflows übergehen – vorausgesetzt, es sind entsprechende Sicherheitsvorkehrungen getroffen.

Warum KI-Agenten neue Risiken bedeuten

Jedes System, das in deinem Namen handeln kann, kann auch in deinem Namen Fehler machen oder von jemand anderem missbraucht werden, und KI-Agenten sind da keine Ausnahme. Hier sind einige häufige Risiken von KI-Agenten:

Größere Angriffsflächen

Da KI-Agenten in der Regel Zugriff auf Apps wie E-Mail, Cloud-Speicher, Kalender und Dashboards haben, sind sie ein größeres Ziel. Wenn ein Angreifer diesen Agenten beeinflussen kann, kann er sich potenziell durch all diese verbundenen Systeme bewegen und problemlos auf vertrauliche Daten zugreifen.

Prompt-Injection und schädliche Inhalte

Viele Agenten analysieren im Rahmen ihrer Arbeit routinemäßig Webseiten, Dokumente und E-Mails. Angreifer können Anweisungen in diesen Inhalten verstecken und Agenten so dazu verleiten, Daten preiszugeben oder Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen, da KI-Agenten im Allgemeinen nicht in der Lage sind, zwischen echten und gefälschten Anweisungen zu unterscheiden.

Zu weitreichende Zugriffsrechte

Es mag verlockend sein, einem Agenten umfassenden Zugriff zu gewähren, um die Effizienz zu maximieren: vollständige Kontrolle über den Posteingang, Produktionsdatenbanken oder viele interne Tools auf einmal. Aber das bedeutet auch ein größeres Risiko: Wenn ein Agent mit zu vielen Rechten gefährdet wird oder sich falsch verhält, ist der Schaden umso schwerwiegender.

Datenlecks und Compliance-Probleme

Viele Agenten senden Prompts und Dokumente an KI-Dienste von Drittanbietern. Wenn diese Anbieter Daten speichern oder für das Training verwenden, teilst du möglicherweise mehr als beabsichtigt, was Auswirkungen auf die persönliche Privatsphäre und regulatorische Anforderungen hat.

Aber das alles soll nicht heißen, dass die Nutzung von KI-Agenten von Natur aus gefährlich ist; es erfordert nur mehr Sorgfalt und die richtigen Tools und Praktiken, um dich zu schützen.

Wie du bei der Nutzung von KI-Agenten sicher bleibst

Das Ziel ist nicht, KI-Agenten gänzlich zu vermeiden, sondern sie so zu nutzen, dass deine Privatsphäre respektiert und die Auswirkungen minimiert werden, falls etwas schiefgeht. Egal, ob du in deinem Privatleben mit KI experimentierst oder Agenten bei der Arbeit einführst – diese Schritte können helfen:

  1. Schränke ein, worauf Agenten zugreifen können. Gib jedem Agenten einen engen, klar definierten Bereich anstelle eines umfassenden Zugriffs. Erlaube beispielsweise einem persönlichen Agenten, nur eine bestimmte E-Mail-Kategorie statt deines gesamten Posteingangs zu lesen, oder gib einem Finanzagenten nur Zugriff auf Testdaten, bis du seinem Verhalten vertraust.
  2. Fordere bei sensiblen Interaktionen immer eine menschliche Genehmigung an. Aufgaben, die Geld, Sicherheitseinstellungen oder das Teilen von Daten außerhalb deiner Organisation betreffen, sollten eine ausdrückliche Genehmigung erfordern. Ein Agent kann Zahlungen, Entwürfe oder Berichte vorbereiten, aber ein Mensch sollte alles mit großen Auswirkungen überprüfen und bestätigen.
  3. Verstehe, wohin deine Daten fließen. Bevor du einen Agenten mit echten Konten oder Dokumenten verbindest, prüfe, welche Anbieter er nutzt, wo die Daten verarbeitet werden, wie lange sie gespeichert werden und ob sie zum Trainieren von Modellen verwendet werden. Entscheide dich für Tools, die dir klare, die Privatsphäre respektierende Kontrollmöglichkeiten bieten.
  4. Behandele Agenten wie privilegierte Software. Protokolliere ihre Aktivitäten, überprüfe sie regelmäßig und sei bereit, den Zugriff schnell zu widerrufen, wenn etwas verdächtig erscheint. In Organisationen bedeutet das zu wissen, welche Agenten existieren, welche Systeme sie berühren und wie man sie sofort abschaltet.

Hier kommt Proton Pass ins Spiel. Proton Pass ist ein Ende-zu-Ende verschlüsselter Passwort-Manager, der auch KI-Zugangstoken bietet, mit denen du kontrollieren und überwachen kannst, auf welche Anmeldedaten dein Agent Zugriff hat.

Anstatt Benutzernamen, Passwörter und API-Schlüssel nach Bedarf mit deinem KI-Agenten zu teilen, gewähren Proton Pass-Zugangstoken einen eingeschränkten Zugriff auf bestimmte Einträge oder Tresore. Du kannst separate Token für verschiedene Agenten ausstellen, um sicherzustellen, dass all deine Anmeldedaten verschlüsselt und immer unter deiner Kontrolle bleiben. Wann immer ein Agent einen Eintrag verwendet, wird ein Prüfprotokoll erstellt, das den Grund für den Zugriff enthält, sodass du die Aktivität deines Agenten überprüfen und überwachen kannst.

Zusammen angewendet ermöglichen es dir diese Praktiken, die Vorteile von KI-Agenten zu nutzen und gleichzeitig das Risiko einzugrenzen.

Arbeite und automatisiere sicher mit KI-Agenten mit Proton Pass

KI-Agenten sind ein natürlicher nächster Schritt in der Art und Weise, wie wir KI nutzen. Sie gehen über das Beantworten von Fragen hinaus und helfen tatsächlich bei der Arbeit, die du jeden Tag erledigst – in deinem Posteingang, deinen Dateien und kritischen Systemen. Das macht sie besonders leistungsstark – und zu etwas, das den gleichen Schutz verdient wie jede andere sensible Software.

Du kannst die Risiken, die mit dieser neuen Automatisierungswelle einhergehen, drastisch reduzieren, indem du einschränkst, worauf jeder Agent zugreifen kann, Menschen in wichtige Entscheidungen einbeziehst, verstehst, wo deine Daten verarbeitet werden, und dich weigerst, unverschlüsselte Anmeldedaten zu teilen. Die Ergänzung durch einen auf Privatsphäre ausgerichteten Passwort-Manager wie Proton Pass bietet dir eine sichere Möglichkeit, die von Agenten verwendeten Anmeldedaten zu verwalten, wobei KI-Zugangstoken eine präzise Kontrolle darüber ermöglichen, welche Tools auf welche Tresore zugreifen können.

Und wie bei jeder Technologie, die vertrauliche Informationen erfordert, ist das Wichtigste bei der Nutzung von KI-Agenten, gute Sicherheitsgewohnheiten zu entwickeln. Fang klein an, halte den Zugriff eingeschränkt und nutze Tools, mit denen du immer die Kontrolle über deine Daten und deine Passwörter behältst.