KI-Agenten bringen die Automatisierung auf ein neues Level. Sie sind keine starren Skriptsysteme mehr, sondern intelligente Problemlöser mit echtem Verständnis für den Kontext. Diese smarten, autonomen Systeme übernehmen komplexe Aufgaben, treffen eigenständige Entscheidungen und passen sich flexibel an neue Situationen an. Damit können sie als virtuelle Mitarbeitende ganze Prozessschritte eigenständig steuern.
Während klassische Automatisierungssysteme oft schon bei kleinen Abweichungen aus dem Takt geraten, behalten KI-Agenten jederzeit den Überblick. Sie erkennen den aktuellen Stand eines Prozesses, verstehen, was als Nächstes zu tun ist, und navigieren sich selbstständig durch Abläufe – ganz ohne starre Regeln.
Die Grundlage ihrer Leistungsfähigkeit bilden Large Language Models (LLMs). Sie ermöglichen es den Agenten, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, Dokumente zu analysieren, Suchanfragen zu bewerten und in natürlicher Sprache mit Nutzenden zu interagieren.
Bei der Auswahl des geeigneten LLMs für den Einsatz in KI-Agenten spielen Faktoren wie Multimodalität, Datenschutz, Antwortgeschwindigkeit und die Fähigkeit zur Websuche eine entscheidende Rolle.
In diesem Beitrag stellen wir drei führende LLMs vor, die sich für unterschiedliche Einsatzszenarien eignen:
- OpenAI GPT als leistungsstarkes Cloud-Modell mit Multimodalität
- Meta LLaMA als datenschutzfreundliche On-Premises-Lösung
- Google Gemini mit tiefer Google-Integration
Zusätzlich betrachten wir Perplexity.ai, eine sprachmodellbasierte KI für Websuchen mit besonders präzisen Recherchefähigkeiten – ideal für Agenten, in denen Webabfragen eine zentrale Rolle spielen.
OpenAI GPT – Die Cloud-Power für vielseitige Agenten
Die GPT-Modelle von OpenAI, insbesondere GPT-4o, gehören zu den leistungsfähigsten LLMs für den praktischen Einsatz in KI-Agenten. Besonders hervorzuheben ist die Multimodalität, die es ermöglicht, nicht nur Text, sondern auch Bilder und Audio zu verarbeiten. Diese Fähigkeit eröffnet vielseitige Einsatzmöglichkeiten, beispielsweise für die automatisierte Dokumentenanalyse, die Interpretation von Screenshots oder das Verständnis technischer Zeichnungen.
Dank der starken API-Integration lassen sich die GPT-Modelle flexibel in KI-Agenten einbinden. OpenAI bietet verschiedene Modellvarianten mit unterschiedlichen Stärken. Unter anderem:
- GPT-4o mini für Anwendungen, die schnelle Antworten mit geringem Rechenaufwand erfordern.
- GPT-4o und GPT-o1 mit besserer Sprachverständnisqualität, jedoch rechenintensiver und damit etwas langsamer.
Diese Vielfalt ermöglicht eine optimale Anpassung an unterschiedliche Agenten-Anforderungen – von schneller Interaktion bis hin zu komplexen analytischen Aufgaben.
Eignung für KI-Agenten:
- Multimodale Verarbeitung: Verständnis und Interpretation von Text-, Audio- und Bildinhalten.
- Breite Anwendbarkeit: Ideal für Chatbots, virtuelle Assistenten und Content-Generierung.
- Entwicklerfreundlichkeit: Umfassende API-Unterstützung erleichtert die Integration in bestehende Systeme.
Einblick in die Praxis: Wie DataSpark mit KI-Agenten Finanzanalysen maximal effizient gestaltet
Für Possehl Controlling hat DataSpark einen GPT-gestützten Chat-Agenten entwickelt, der Finanzberichte analysiert, enthaltene Diagramme interpretiert und eine benutzerfreundliche Interaktion mit den verfügbaren Datenquellen ermöglicht. Statt mühsamer Recherchen in unstrukturierten Dokumenten liefert die KI sofort verwertbare Erkenntnisse und reduziert den manuellen Aufwand drastisch. Sie verbindet menschliche Intuition mit maschineller Effizienz und verwandelt komplexe Datenanalysen in einen dynamischen, interaktiven Prozess.
Hier mehr zum Case erfahren: Mit KI-gestütztem Chatbot zur smarten Analyse von Geschäftsberichten
Einschränkungen von OpenAI GPT:
- Datenschutz & Kontrolle: Als Cloud-basierte Lösung werden Daten extern verarbeitet, was für sensible Informationen kritisch sein kann.
Meta LLaMA: Datenschutzfreundliche Open-Source-Lösung
Die LLaMA-Modelle von Meta sind eine attraktive Alternative für Unternehmen, die besonderen Wert auf Datenschutz und Kontrolle legen. Als Open-Source-Modelle können sie On-Premise betrieben werden, sodass Unternehmensdaten nicht in externe Cloud-Dienste hochgeladen werden müssen. Dies macht sie besonders geeignet für Anwendungen mit strikten Datenschutzanforderungen oder in sensiblen Bereichen.
Eignung für KI-Agenten:
- Datenschutz: Durch On-Premises-Bereitstellung bleiben alle Daten innerhalb der eigenen Infrastruktur.
- Kosteneffizienz: Keine laufenden Lizenzgebühren; einmalige Hardware- und Implementierungskosten.
Einblick in die Praxis: Wie DataSpark mit KI-Agenten Vertragsprüfungen um 80 % beschleunigt
Für die DZ Compliance Partner GmbH (DZ-CP) entwickelte DataSpark einen automatisierten Vertragsprüfungs-Agenten für DORA-Compliance. Die On-Premise-Lösung auf Basis von LLaMA 70B Instruct ermöglicht eine schnellere und konsistentere Vertragsprüfung, minimiert Fehler und lässt sich flexibel an neue Compliance-Anforderungen anpassen – ganz ohne Cloud-Abhängigkeit.
Hier mehr zum Case erfahren: Automatisierte Vertragsprüfung nach DORA
Einschränkungen von Meta LLaMA:
- Kein Multimodal-Support: Verarbeitung von Bildern, Diagrammen und Präsentationen nicht möglich.
- Hohe technische Anforderungen: Der Betrieb auf eigenen Servern erfordert spezielles Fachwissen und leistungsstarke, teure Hardware.
- Begrenzte Skalierbarkeit: Keine einfache Cloud-Integration oder schnelle Modell-Updates.
Google Gemini: Multimodal mit Google-Integration
Gemini ist Googles Antwort auf OpenAI und zeichnet sich durch Multimodalität sowie eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem aus. Google plant mit seinem Agentspace die einfache Entwicklung von Agenten basierend auf Gemini und eine nahtlose Anbindung an Google-Dienste wie Docs, Sheets oder Gmail – eine interessante Perspektive für Unternehmen, die bereits stark auf Google-Dienste setzen.
Aktuell befindet sich jedoch noch vieles in der Entwicklungsphase.
Eignung für KI-Agenten:
- Integration in Google-Umgebung: Zukünftig wird eine effiziente Nutzung in Kombination mit Google Workspace und anderen Google-Diensten möglich sein.
- Multimodale Verarbeitung: Verarbeitung und Generierung von Text- und Bildinhalten.
Potenzieller Use Case: KI-Agent für eine dynamischere Marktforschung
Ein KI-Agent könnte Daten aus Google Sheets zusammenführen, Markttrends analysieren und automatisch Berichte erstellen. Durch die schnelle Verarbeitung großer Informationsmengen erkennt die KI Muster und liefert fundierte Einblicke – ohne zeitaufwendige manuelle Analysen. So wird Marktforschung effizienter, präziser und dynamischer.
Einschränkungen von Google Gemini
- Datenschutz: Als Cloud-basierte Lösung bestehen potenzielle Datenschutzrisiken.
- Entwicklungsstand: Einige Funktionen befinden sich noch in der Entwicklung und sind aktuell noch nicht verfügbar.
Perplexity mit Deep Search – Die Recherche-Engine für Agenten
Perplexity AI ist kein LLM, sondern eine KI-gestützte Suchmaschine mit herausragenden Recherchefähigkeiten. Die sogenannte Deep Search liefert präziser Ergebnisse und bietet zudem eine transparente Quellenangabe.
Für KI-Agenten, die umfangreiche Recherchen durchführen oder sich regelmäßig auf externe Informationsquellen stützen, kann Perplexity eine wertvolle Ergänzung sein. Vor allem für Wissensagenten, die z. B. Marktanalysen unterstützen, ist die Kombination aus LLM und Such-KI besonders leistungsfähig.
Potenzieller Use Case: KI-Agent für schnellere und fundierte Wettbewerbsanalysen
Ein KI-Agent könnte automatisch aktuelle Informationen aus dem Web sammeln, analysieren und mit relevanten Quellen aufbereiten. So erhalten Unternehmen präzise Markt- und Wettbewerbsdaten in Echtzeit, ohne zeitaufwendige manuelle Recherchen. Das sorgt für schnellere Entscheidungen und einen strategischen Vorteil im Wettbewerb.
Einschränkungen von Perplexity:
- Antwortzeit und -qualität: Suchqualität variiert je nach Thema und ist zeitintensiv.
- Anwendungsbereich: Da es sich im Wesentlichen um eine Search-Engine handelt, beschränkt sich der Anwendungsbereich auf Recherche-Use-Cases.
Fazit: Die richtige Wahl für KI-Agenten
Die Wahl des passenden LLMs für Ihren KI-Agenten hängt maßgeblich von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts und Einsatzgebiets ab. OpenAI GPT überzeugt durch starke Multimodalität und hohe Flexibilität. Google Gemini stellt eine Alternative aus dem Google-Universum dar und wird zukünftig voraussichtlich Vorteile bei der Integration bestimmter Google-Dienste in Agenten bieten. Für Projekte mit hohen Datenschutzanforderungen bietet Meta LLaMA eine robuste On-Premises-Lösung. Perplexity kann eine optimale Ergänzung sein, wenn der Use Case eine präzise Web-Recherche erfordert.
Unsere Empfehlung:
- OpenAI GPT für multimodale Agenten & Dialogsysteme
- LLaMA für datensensible Unternehmenslösungen
- Gemini für Integrationen weiterer Google-Dienste
- Perplexity für präzise Web-Recherchen
Als Experten für KI-gestützte Automatisierung unterstützt DataSpark Unternehmen dabei, das Potenzial dieser Technologien voll auszuschöpfen. Mit unserer Erfahrung in der Implementierung maßgeschneiderter KI-Lösungen helfen wir Ihnen, den für Ihre Bedürfnisse optimalen KI-Agenten zu entwickeln und erfolgreich in Ihre Prozesse zu integrieren.