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KI-Agenten können anspruchsvolle, komplexe Aufgaben übernehmen und passgenaue Lösungen vorschlagen.
Chatbots wie ChatGPT markieren im Alltag bereits den Übergang zu agentischer KI: Nutzende sehen, dass ihre Anfrage in mehrere Schritte zerlegt wird (suchen, auswerten, zusammenfassen), nicht aber, nach welcher Logik das System die dafür passenden Werkzeuge auswählt und aneinanderreiht. In verschiedenen Anwendungen von Softwareentwicklung, Kundenservice, IT-Betrieb, Wissensmanagement und administrativen Unternehmensprozessen spielt agentische KI ihre Stärken bereits heute aus – überall dort, wo komplexe Aufgaben aus mehreren Schritten bestehen und über verschiedene Systeme hinweg koordiniert werden müssen.
- Im Kundenservice eingesetzt, kann agentische KI große Teile der Kundenanfragen selbstständig bearbeiten und dabei nicht nur Fragen beantworten, sondern komplette Serviceprozesse abarbeiten und eigenständig Entscheidungen innerhalb definierter Regeln treffen.
- in der Softwareentwicklung: analysieren moderne Coding-Agenten Anforderungen, schreiben Codes, führen Tests aus, beheben (iterativ) Fehler.
- Im Einzelhandel können gut orchestrierte KI-Agenten bei Bestandsmanagement, Nachfrageprognosen, Logistik und Produktverwaltung unterstützen. Die Agenten sollen dabei selbstständig Informationen aus verschiedenen Systemen kombinieren, operative Entscheidungen vorbereiten und teilweise auch ausführen.

© Fraunhofer IWU Orcha-3: Prinzipdarstellung
Orcha-3: Transfer in die industrielle Produktion
Die am Fraunhofer IWU entwickelte Plattform Orcha-3 überträgt diesen Ansatz auf die Produktionstechnik. Orcha-3 ist für Fragestellungen konzipiert, die sich mit einzelnen KI-Modellen bislang schlecht bearbeiten lassen: offene Fragen entlang einer Prozesskette, deren Beantwortung nicht aus einer Messung folgt, sondern aus vielen aufeinander aufbauenden Schritten und bei denen der nächste sinnvolle Schritt erst feststeht, wenn der vorherige ausgewertet ist. Weiterlesen












