Start: 14.07.2026
6 Std
Plötzlich sind sie da. KI-Agenten. Was nach James Bond klingen mag, ist keine Metapher für Geheimagenten, sondern eine neue Evolutionsstufe der KI-Systeme.
Am Beginn der massenverfügbaren KI-Entwicklung stand ChatGPT, das lange Zeit aber nur auf Basis seines statischen eigenen Datenbestandes Rückmeldungen geben konnte. Und dieser Datenbestand war häufig einige Monate alt. Anbieter wie Perplexity oder Bing ermöglichten dann die KI-Internetsuche und bezogen diese Ergebnisse in ihre Rückmeldungen mit ein. Bei ChatGPT ist diese Funktion mittlerweile auch über einen eigenen Knopf direkt anwählbar. Und jetzt erscheint nach und nach bei allen bekannten KI-Anbietern der Knopf „Agent“ oder „Agentenfunktion“. Damit lassen sich sehr komplexe Aufgaben erledigen.
Die aktuellen KI-Agenten sind kein „Marketinggag“ mehr. Im Kern wird über die bekannte KI-Chatbot-Oberfläche ein getuntes KI-System angesteuert, das immer autonomer komplexe Arbeitsaufträge abarbeitet, und dafür beispielsweise den eigenen Internetbrowser übernimmt. Von der Internetrecherche, Datenvisualisierung, automatisierter Terminplanung oder sogar kompletter Websitenerstellung steigt der Funktionsumfang immer weiter.
Taskspezifische Agenten: Bearbeiten Aufgabenbereiche wie Kalender- oder E-Mail-Management. Sie können selbständig Termine im Kalender einplanen und gleichzeitig die Einladungsemails an die Teilnehmer:innen versenden.
Lernende Agenten: Optimieren während der Aufgabenerledigung selbst ihr Verhalten mittels Feedbacks und erkennen Muster. So erkennt ein KI-Agent beispielsweise von allein, auf welche Links ein Wikipedia-Beitrag verweist und wägt ab, ob er diese Quellen in die weitere Recherche zusätzlich miteinbezieht.
Multi-Agenten-Systeme: Koordinieren mehrere der zuvor genannten Agenten zur Lösung komplexer Aufgaben.
Im Kern erweitert ein KI-Agent die Fähigkeiten eines KI-Chatbots massiv. Die KI kann Schritte zum Lösen eines Problems eigenständiger planen. Dies ist praktisch, kann wie bei Goethes Zauberlehrling aber problematisch sein. Nur wer weiß, was der KI-Agent wie erledigt, kann letztlich bewerten, ob das Ergebnis brauchbar ist. Auszubildende müssen deshalb die Protokolle des KI-Agenten und dessen Antworten, teilweise sind es auch verschiedene gespeicherte Dateien, bewerten können. Aber wie gelingt das in der Ausbildung?
Auszubildende werden vermutlich in der „Schatten-IT“ einfach die KI-Agenten-Funktion verwenden, so wie sie es auch bisher mit KI-Tools handhaben. Deshalb ist es sinnvoll, diese neuen KI-Funktionen proaktiv in die Ausbildungspraxis zu integrieren. Hierfür eignet sich der KI-Lernfahrplan besonders. Kernziel ist es, dass Auszubildende die Arbeit mit der KI transparent machen, reflektieren und bewerten. Ohne die KI-Agentenfunktion mussten die Auszubildenden zuerst selbst überlegen, welche Schritte sie mit der KI nacheinander abarbeiten, um jeweils die erarbeiteten Zwischenergebnisse mit ihren Ausbilderinnen und Ausbildern zu besprechen, vom Anfang bis hin zum Endergebnis. Dies dokumentieren sie in einer Tabelle, die so genannte „Lern-Schritt-Liste“.
Mit dem Einsatz der KI-Agentenfunktion ändert sich diese Logik nur leicht. Auszubildende müssen sich zu Beginn ebenfalls überlegen, wie der KI-Agent eigentlich eine Aufgabe schrittweise erledigen müsste. Der Unterschied ist jetzt, dass der KI-Agent nach der Eingabe eines Prompts (Anweisung) alle Schritte teilautonom selbst überlegt und dann erledigt. Das Endergebnis müssen die Auszubildenden bewerten, indem diese die schriftlichen Protokolle, Protokollvideos und erstellten Dateien ebenfalls Schritt für Schritt in einer Tabelle festhalten und bewerten. Je nach Anbieter ist die Bereitstellung aber sehr unterschiedlich. ChatGPT bietet beispielsweise ein Video und Protokoll an. Gerade im Protokoll stehen auch Fachwörter wie Scrolling, die erklärungsbedürftig sind. Scrolling bedeutet beispielsweise, dass die KI eine Website ansieht, und ähnlich wie ein Mensch mit dem Mausrad scrollt, um so die unteren Bereiche der Website anzusehen. So sind die Schritte des KI-Agenten und Überlegungen der Auszubildenden transparent nachvollziehbar und können gemeinsam mit der Ausbilderin oder dem Ausbilder besprochen werden.
Projektaufgabe für die Auszubildenden definieren: Lernt die fünf Sicherheitsregeln mit der KI-Agentenfunktion.
Auszubildende sollen zunächst selbst überlegen, welche Schritte ein KI-Agent eigentlich gehen müsste, um das Ziel zu erreichen. KI-Agenten müssten die fünf Regeln recherchieren und dann Lernmaterialien oder andere Lernangebote erstellen.
Prompt eingeben: „1. Erkläre mir die fünf Sicherheitsregeln 2. Lerne diese mit mir, so dass ich dieses Thema dann auch kann.“
Ergebnisbewertung: Protokoll des KI-Agenten dokumentieren, reflektieren und auf dieser Basis das Endergebnis bewerten.
Neben dem Auflisten der fünf Sicherheitsregeln für das Schalten an elektrischen Anlagen, die korrekt wiedergegeben wurden, schlägt der KI-Agent mehrere plausible Lernideen vor:
„Um die Regeln sicher zu beherrschen, hilft eine Kombination aus Verständnis, Wiederholung und Eselsbrücken:
Eigene Formulierungen erstellen – Schreibe für jede Regel deine eigene Kurzbeschreibung. Beispiel: „Freischalten = Anlage allpolig vom Netz trennen“. Diese aktive Auseinandersetzung fördert das Verständnis.
Merkspruch bilden – Nutze die Anfangsbuchstaben FSSEA („Freischalten – Sichern – Spannungsfreiheit – Erden – Abdecken/Abschranken“) und erfinde einen lustigen Satz. Ein Beispiel ist „Frostige Schokolade schmeckt einfach ausgezeichnet“.
…“
Um zu bewerten, ob das Ergebnis des KI-Agenten brauchbar ist, muss man das KI-Agenten-Protokoll in einer Tabelle darstellen und schrittweise bewerten. Diese Tabelle kann gemeinsam mit den anderen Auszubildenden oder den Ausbilderinnen und Ausbildern besprochen werden. Gerade beim ersten Durchgang kann es sich anbieten die Kriterien für die Beurteilung gemeinsam festzulegen. So kann Schritt für Schritt bis hin zum Endergebnis die Güte des Vorgehens nachvollzogen werden. Das kann zum Beispiel so aussehen:
| Schritt | Handlung des KI-Agenten | Detaillierter Inhalt / Ziel | Quelle / URL | Mögliche Bewertung |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Thema identifiziert | Agent erkennt die 5 Sicherheitsregeln (DGUV) als zentrales Thema. Sie ist der Spitzenverband der gewerblichen Berufsgenossenschaften und Unfallkassen in Deutschland. |
DGUV | ✅ Wichtig: Richtiges Thema, klare Fokussierung. Gute Quelle, denn DGUV ist die Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung. |
| 2 | Internetrecherche gestartet | Erste Suchanfrage zu den Sicherheitsregeln, Sammeln möglicher Quellen. | – | ⚠️ Mittel: Notwendig, aber noch unspezifisch. |
| 3 | BG ETEM Quelle geöffnet | Nutzung der offiziellen BG ETEM-Seite, Sammlung relevanter Textstellen. | BG ETEM – Die fünf Sicherheitsregeln | ✅ Sehr hoch: Offizielle Quelle, verlässlich. |
| 4 | Quellenüberprüfung (SimpleClub) | Versuch, SimpleClub zu öffnen → nicht zugänglich. | SimpleClub | ❌ Kein Mehrwert: Quelle unzugänglich. |
| 5 | Weitere Recherche (BG ETEM) | Weiteres Scrolling zur Erfassung zusätzlicher Infos. | BG ETEM – Die fünf Sicherheitsregeln | ✅ Sinnvoll: Stärkt Vollständigkeit. |
| 6 | Artikel WEKA geöffnet | Praxisorientierte Erklärung der 5 Sicherheitsregeln. | WEKA – Die fünf Sicherheitsregeln | ✅ Hoch: Gute Ergänzung, didaktisch wertvoll. |
| 7 | Vertiefung WEKA | Weitere Infos aus WEKA durch Scrollen erfasst. | WEKA – Die fünf Sicherheitsregeln | ⚠️ Mittel: Teilweise Redundanz, dennoch nützlich. |
| 8 | Erklärung für den Benutzer | Eigene Erklärung in einfachen Worten + Lernstrategien (Flashcards, Eselsbrücken). | – | ✅ Hoch: Benutzerorientiert, didaktisch stark. |
| 9 | Ergänzende Quelle: DEHN | Aufnahme zusätzlicher Quelle (DEHN, Elektroschutz). | DEHN – Fünf Sicherheitsregeln | ✅ Hoch: Mehrfachquellen = höhere Verlässlichkeit. |
| 10 | Details hervorgehoben (Regel 1 & 3) | Betonung auf Freischalten + Spannungsfreiheit feststellen. | WEKA – Die fünf Sicherheitsregeln | ✅ Hoch: Fachlich wichtig, da Kernschritte. |
| 11 | Abschließend erstellte Lernhilfen | z.B. Merkspruch bilden … | – | ✅ Sehr hoch: Praktischer Merksatz… |
Quelle: Eigene Darstellung, optimiert mit Hilfe von KI.
Der erfolgreiche Einsatz von KI-Agenten in der Ausbildung erfordert eine didaktische Rahmung, die sich immer an die neuen Möglichkeiten anpasst. Meist sind diese Anpassungen überschaubar, weil sich die Grundlogik nicht ändert. Es geht immer um einen Kreislaufgedanken in dem der Mensch kritisch prüfend die KI beaufsichtigt und bewertet, so wie im Graue-Box-Modell der Chatbot-Didaktik ausgeführt und im KI-Lernfahrplan handlungsorientiert konkretisiert. Die KI-Landschaft wandelt sich ständig; die KI-Kompetenzen auch!
Möchtest du tiefer einsteigen? In unseren praxisorientierten Workshops und Online-Vorträgen erfährst du, wie du KI-Agenten und das KI-Chatbot-Lernframework konkret in der Ausbildung einsetzen kannst.
Der Text wurde mit KI optimiert.