Inhaltsverzeichnis
1. Worum es hier wirklich geht
In fast jedem seriösen KI-Projekt geht es zuerst nicht um den Modellnamen, sondern um die Frage: Soll die Lösung Inhalte erklären, Unternehmenswissen zuverlässig bereitstellen oder operative Arbeit erledigen? Wenn man diese Ebenen trennt, werden die Technikbegriffe plötzlich einfach.
Der schnellste Weg zu einem guten Projekt ist deshalb nicht die größte Lösung, sondern die kleinste Lösung, die dein Problem sauber trifft. Diese Logik spart Budget, verkürzt die Einführung und reduziert spätere Korrekturen.
Sofort nutzbar
Unser KI-Lexikon übersetzt die Begriffe zusätzlich in Klartext.
Wenn du beim Lesen nur eine einfache Erklärung willst, nutze das Lexikon oder den Guide unten rechts direkt als Einstieg.
2. Die schnelle Entscheidungslogik
Use an LLM when
- You need drafting, brainstorming or language polishing.
- The answer can be general and does not need to cite company documents.
- You want a fast, low-friction pilot with visible value.
Use RAG when
- Your team needs answers from internal policies, manuals or project knowledge.
- The biggest risk is hallucination or outdated information.
- You want trust, traceability and a narrow scope.
Use an AI Agent when
- The task has multiple steps and the AI must use tools.
- There is a clear input, a clear target state and measurable output.
- You want automation, not just a better chat experience.
Use Agentic AI when
- Several roles must collaborate on a larger workflow.
- You need control, review and fallback logic around the automation.
- The process is important enough to justify orchestration and guardrails.
3. Die vier Begriffe im Klartext
LLM
A good text engine for drafting, summarizing and explaining.
Passt besonders gut für: Wissensarbeit ohne Unternehmensdaten
Vorsicht wenn: Wenn Antworten belegbar sein müssen oder interne Dokumente wichtig sind.
RAG
A language model with retrieval from your own documents before it answers.
Passt besonders gut für: Internal knowledge, policy questions, support and document search
Vorsicht wenn: When the process needs tool use, multi-step execution or system actions.
AI-Agent
A system that can plan, use tools and continue until a task is completed.
Passt besonders gut für: Workflows with several steps, systems and handoffs
Vorsicht wenn: For simple Q&A where a retrieval-backed answer is enough.
Agentic AI
A coordinated setup of multiple specialized agents with roles and checks.
Passt besonders gut für: Larger process automation with research, drafting and quality control
Vorsicht wenn: As a first project if the company still lacks clear process ownership.
Kurz gesagt
Wenn das System nur Texte erzeugen soll, reicht oft ein LLM. Wenn die Antwort auf Unternehmenswissen beruhen muss, brauchst du RAG. Wenn das System etwas tun soll, brauchst du einen Agenten. Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten sollen, kommst du in Agentic AI.
4. Wann welches System sinnvoll ist
| Thema | LLM | RAG | KI-Agent | Agentic AI |
|---|---|---|---|---|
| Wissensfragen | Okay für allgemeine Fragen | Sehr gut, wenn Dokumente wichtig sind | Nur wenn danach weitere Schritte folgen | Nur selten sinnvoll |
| Prozessautomatisierung | Begrenzt | Als Wissensbasis | Sehr gut | Sehr gut bei komplexen Abläufen |
| Nachweisbarkeit | Schwach | Stark | Abhängig von Logging | Abhängig von Orchestrierung |
| Einführungsaufwand | Gering | Mittel | Mittel bis hoch | Hoch |
5. Typische Projektmuster aus der Praxis
In der Praxis ist die sauberste Reihenfolge oft: zuerst ein RAG-System für Wissen, dann ein Agent für die wiederkehrenden Schritte und erst danach eine breitere Agenten-Orchestrierung. So gewinnt das Unternehmen früh Vertrauen, bevor die Lösung komplex wird.
- Support: RAG beantwortet Richtlinienfragen, ein Agent legt bei Bedarf Tickets an.
- Vertrieb: LLM schreibt Entwürfe, RAG zieht Produktwissen und Referenzen aus den eigenen Unterlagen.
- Backoffice: Agenten verarbeiten Belege, sammeln Daten und übergeben kontrollierte Ergebnisse an das ERP.
Bottom-right Guide
Wenn du gerade auf der Seite bist, kannst du den AI Guide unten rechts direkt als Gesprächseinstieg nutzen.
Er ist jetzt auch fachlich auf diesen Vergleich abgestimmt und führt dich schneller zur passenden Einordnung.
6. Die häufigsten Fehler
- Starting with the fanciest architecture instead of the business problem.
- Using a pure LLM where document accuracy is required.
- Building a RAG system without clean source documents and ownership.
- Calling everything an agent, even when no tool use or planning exists.
- Skipping guardrails, logging and human review on sensitive workflows.
7. Nächste Schritte
Wenn du für dein Unternehmen die richtige Architektur finden willst, sollten wir nicht mit Buzzwords starten, sondern mit deinem Prozess. Dann lässt sich klar entscheiden, ob ein LLM, RAG, ein Agent oder ein mehrstufiges Setup den besten Einstieg bietet.
Passt diese Einordnung zu eurem Setup?
Wenn du magst, schauen wir uns in der KI-Erstanalyse an, welche Architektur für dein Unternehmen wirklich sinnvoll ist. Dabei geht es nicht um Technik um der Technik willen, sondern um Wirkung, Risiko und Aufwand.
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