Ist Agentic AI eine bessere Wahl als das traditionelle RAG-System?

Sag „KI“ zu Agentic RAG

Wer in letzter Zeit mitKI-Systemen für Unternehmengearbeitet hat, kenntbeide Seiten: Funktioniert das Ampelsystem, ist es leistungsstark – doch aktuelle Branchenstudien zeigen, dass 80 % der Ampelsysteme kritisch scheitern. Die 20 %, die erfolgreich sind, haben sich weiterentwickelt und traditionelle Ansätze hinter sich gelassen.

RAG, das die Fähigkeiten von LLM durch die Verknüpfung mit externen Wissensdatenbanken zur Optimierung der Ergebnisse erweitert, hat seine Grenzen. Man stellt eine Anfrage, RAG durchsucht seine Vektordatenbank, ruft relevante Datenblöcke ab und generiert eine Antwort. Für einfache Abfragen funktioniert dies hervorragend.

Was aber geschieht, wenn Ihre Abfrage Informationen aus drei verschiedenen Systemen benötigt?Oder wenn die ersten Suchergebnisse nicht ganz zutreffen und Sie tiefer graben müssen? Oder wenn Sie entscheiden müssen, wie Sie die Antwort am besten darstellen (Texterklärung, generiertes Diagramm oder Code-Snippet), basierend auf dem Kontext Ihrer Abfrage?

In solchen Fällen versagt das traditionelle RAG-System einfach. Es kann sich nicht anpassen, über die anfängliche Suche hinausdenken oder entscheiden, wie die Informationen präsentiert werden sollen.

Hier hebt Agentic RAG das Ganze auf die nächste Stufe.

Anstatt also einer starren „Anfrage → Suche → Generierung“-Pipeline zu folgen, überlegen die Agenten aktiv, was sie abrufen sollen, woher und wie sie es zusammensetzen sollen.

Was ändert sich bei Agentic RAG-Workflows?

Agentic RAG beinhaltet nicht nur das Suchen, sondern auch das Schlussfolgern.

Agenten zerlegen komplexe Fragestellungen in durchsuchbare Indizes für die Vektoreinbettung, entscheiden, welche Quellen (Vektordatenbanken, APIs, Websuche, interne Dokumente) genutzt werden sollen,vergleichen Ergebnisse aus verschiedenen Systemen und wählen sogar das zu verwendende LLM basierend auf der Aufgabenkomplexität aus.

Die Agenten steuern den gesamten Abrufprozess undtreffen in jedem Schritt strategische Entscheidungen, anstatt vorgegebenen Pfaden zu folgen.

Um zu verstehen, warum das wichtig ist, schauen wir uns an, wie diese Ansätze mit realen Unternehmensanfragen umgehen.

Wesentliche Unterschiede zwischen traditionellem und agentenbasiertem RAG

Zusammengefasst in einem Satz: Traditionelles RAG ist „reaktive Suche + statische Generierung“.

Agentic RAG ist „proaktive autonome Forschung + adaptive, mehrstufige Reaktionsgenerierung“

Wie funktioniert Agentic RAG? (Technische Implementierung)

Die Intelligenz des agentenbasierten RAG-Modells liegt in seiner Neugestaltung jeder einzelnen Phase der Informationsverarbeitung. Während das traditionelle RAG-Modell universelle Ansätze verfolgt, passen agentenbasierte Systeme ihre Strategie an den Inhaltstyp und die Komplexität der Anfrage an.

• Intelligente Dokumentenverarbeitung:Traditionelles RAG teilt Dokumente unabhängig vom Inhalt in 512- oder 1024-Token-Blöcke (für Vektoreinbettung) auf. Agentic RAG passt seinen Ansatz an: Technische Dokumente werden in Abschnitte, juristische Verträge in Klauseln und Gesprächsprotokolle in Threads unterteilt. Die Aufteilungsstrategie entspricht der Dokumentstruktur.


• Kontextfensteroptimierung:Traditionelles RAG füllt das Kontextfenster mit allen Informationsblöcken, die es für die jeweilige Anfrage als relevant erachtet. Agentic RAG priorisiert die relevantesten Informationen, komprimiert redundante Inhalte und verwendet Zusammenfassungstechniken bei der Verarbeitung großer Datenmengen.


• Informationssynthese aus verschiedenen Quellen:Wenn Agenten Daten aus Ihrer Datenbank, externen APIs und Websuchen sammeln, kombinieren sie nicht einfach nur den Text. Sie überprüfen Fakten aus verschiedenen Quellen, gewichten Informationen nach ihrer Zuverlässigkeit, kennzeichnen Widersprüche und bauen dank agentenbasierter KI eine eigene Wissensdatenbank auf, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wenn relevante Informationen nicht vorliegen, kommunizieren die Agenten dies klar und deutlich, anstatt zu halluzinieren oder plausibel klingende, aber falsche Antworten zu generieren.

Diese technischen Fähigkeiten werdenvon spezialisierten Agenten koordiniert, von denen jeder bestimmte Aspekte des Abruf- und Analyseprozesses übernimmt.

Mal sehen, wie diese Agenten bei einer realen Geschäftsanfrage zusammenarbeiten.

Interne RAG-Agenten im Einsatz: Analyse der Vertriebsleistung im Unternehmensbereich

Was hier geschieht, ist, dass anstatt einer sequenziellen Suche und Antwortgenerierung fünf spezialisierte Agenten gleichzeitig zusammenarbeiten, um die Geschäftskrise aus verschiedenen Blickwinkeln zu untersuchen, die Informationsqualität zu validieren, Erkenntnisse aus verschiedenen Systemen zu synthetisieren und umfassende Informationen in dem Format zu liefern, das Führungskräfte benötigen – wodurch ein komplexes, mehrwöchiges Forschungsprojekt in eine wenige Minuten dauernde automatisierte Analyse verwandelt wird.

Warum ist das wichtig?

Branchenperspektive

Es ist wichtig zu betonen, dass agentisches RAG nicht das traditionelle RAG ersetzen soll – es baut auf den bewährten Mechanismen traditioneller Systeme auf. Die grundlegenden Vektorsuche-, Einbettungs- und Abrufmechanismen bleiben unverändert. Agentisches RAG ergänzt diese lediglich um intelligente Orchestrierung, weshalb dieses Marktwachstum für die Weiterentwicklung agentischer Systeme von Bedeutung ist.

Hauptvorteile von Agentic RAG: Jenseits der traditionellen Abfrage

Sie kennen inzwischen einige der wichtigsten Vorteile von Agentic RAG, wie die Orchestrierung mehrerer Systeme, die Echtzeit-Datenverarbeitung und die intelligente Antwortformatierung – aber das ist noch nicht alles.

• Reduzierter Abfrageaufwand:Komplexe Geschäftsanalysen erfordern normalerweise mehrere separate RAG-Abfragen sowie manuelle Korrelationsarbeit. Agentische Workflows führen mehrstufige Untersuchungen in einzelnen koordinierten Prozessen durch und reduzieren so Rechenkosten und Analystenzeit.


• Kontinuierliches Lernen:Traditionelle RAG-Systeme werden bei jeder Abfrage zurückgesetzt. Agentische Systeme speichern Wissen über erfolgreiche Datenkombinationen, zuverlässige Quellen und effektive Darstellungsformate für verschiedene Geschäftsszenarien.


• Automatische Fehlerbehebung:Trifft das herkömmliche RAG-System auf unvollständige oder widersprüchliche Daten, liefert es nur Teilergebnisse oder erzeugt irreführende Informationen. Agentische Systeme hingegen implementieren alternative Abrufstrategien und kommunizieren klar die Grenzen, wenn zufriedenstellende Ergebnisse nicht erzielt werden können.

Agentic RAG FAQs

Die Zukunft von Agentic RAG-Workflows

Allerdings befindet sich die agentenbasierte RAG-Technologie derzeit noch in der Entwicklungsphase (und hat Einschränkungen). Sie ist kostspieliger, das Debuggen von Workflows mit mehreren Agenten ist komplex, und die Koordination kann fehlschlagen. Die Technologie entwickelt sich jedoch rasant.

Multimodale Verarbeitung ist der nächste große Schritt –die Verarbeitung von Text, Audio, Video und Bildern in einheitlichen Arbeitsabläufen statt in separaten Systemen. Wir sprechen von prädiktiver Intelligenz, die Kundenabwanderungsmuster erkennt, noch bevor Zufriedenheitsumfragen Probleme aufdecken. Branchenspezifische Agenten, die Gesundheitsvorschriften oder Compliance-Rahmenwerke im Finanzbereich verstehen, ohne dass allgemeine Schulungsansätze erforderlich sind.

Die Anwendungsfälle wachsen ebenso rasant wie die Entwicklung. Plattformen wieAgenthood.aimachen diese Funktionen zugänglich, ohne dass monatelange individuelle Entwicklungsarbeit nötig ist. Was früher eigene Entwicklungsteams erforderte, lässt sich heute innerhalb weniger Wochen implementieren.

Die Technologie ist vorhanden. Die Plattformen sind bereit. Was ist Ihr nächster Schritt?