Agentik: Eine Plattform, über 2.000 Tools – und eine neue Infrastruktur für KI-Agenten

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz tritt in eine neue Phase ein. Während sich die öffentliche Aufmerksamkeit in den vergangenen Jahren vor allem auf die Fähigkeiten großer Sprachmodelle konzentrierte, rückt zunehmend eine andere Frage in den Mittelpunkt: Was können KI-Systeme tatsächlich erledigen? Moderne KI-Agenten sollen nicht mehr nur Fragen beantworten oder Texte formulieren, sondern selbstständig Informationen beschaffen, externe Anwendungen bedienen und mehrstufige Aufgaben ausführen. Damit verändert sich auch die technische Infrastruktur, die für ihren Betrieb erforderlich ist. Denn selbst ein leistungsfähiges Sprachmodell bleibt in seinen Handlungsmöglichkeiten begrenzt, solange es nicht auf geeignete Werkzeuge zugreifen kann.

Genau an dieser Schnittstelle setzt die Plattform Agentik an. Das Unternehmen möchte den Zugang zu externen Diensten vereinheitlichen und damit eines der praktischen Probleme bei der Entwicklung von KI-Agenten lösen. Statt zahlreiche APIs einzeln anzubinden, sollen Entwickler über eine zentrale Verbindung auf einen Katalog von mehr als 2.000 Tools zugreifen können. Dazu kommt ein gemeinsames Abrechnungssystem, das die Kosten unterschiedlicher Dienste zusammenführt und ausschließlich die tatsächliche Nutzung berechnen soll.

Warum leistungsfähige KI-Agenten immer mehr Infrastruktur benötigen

Wie komplex die technische Umsetzung eines KI-Agenten werden kann, zeigt sich bereits bei vergleichsweise alltäglichen Aufgaben. Soll ein System beispielsweise eine Wettbewerbsanalyse erstellen, muss es zunächst relevante Unternehmen identifizieren, aktuelle Informationen recherchieren und Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammentragen. Anschließend sollen die Ergebnisse möglicherweise ausgewertet, visualisiert und in einem Bericht zusammengefasst werden. Für jeden dieser Schritte können andere externe Dienste erforderlich sein. Eine Such-API liefert aktuelle Ergebnisse, ein Scraping-Dienst extrahiert Informationen aus Websites, weitere Anwendungen übernehmen die Datenverarbeitung oder erstellen grafische Darstellungen.

Für die automatisierte Erfassung von Website-Inhalten kann beispielsweise ein Scraping AI Agent eingesetzt werden. Solche Werkzeuge ermöglichen es KI-Systemen, Informationen aus Webseiten auszulesen und für nachgelagerte Arbeitsschritte aufzubereiten. Die eigentliche Herausforderung besteht allerdings häufig weniger darin, ein einzelnes Tool zu verwenden, als vielmehr darin, mehrere unterschiedliche Dienste zuverlässig miteinander zu verbinden. Jeder Anbieter verfügt über eigene technische Schnittstellen, Authentifizierungsverfahren und Nutzungsbedingungen. Hinzu kommen separate Konten, API-Schlüssel und Abrechnungssysteme, die eingerichtet und langfristig verwaltet werden müssen.

Mit der Anzahl der angebundenen Anwendungen wächst deshalb nicht nur der Funktionsumfang eines Agenten, sondern auch der administrative und technische Aufwand. Entwickler müssen Integrationen warten, Änderungen an Schnittstellen berücksichtigen und die Kosten verschiedener Anbieter überwachen. Besonders für kleinere Teams oder Unternehmen, die erste agentenbasierte Anwendungen entwickeln, kann diese Komplexität zu einer erheblichen Einstiegshürde werden. Gleichzeitig entsteht ein wirtschaftliches Problem, wenn für zahlreiche Dienste monatliche Abonnements abgeschlossen werden müssen, obwohl einzelne Funktionen nur gelegentlich zum Einsatz kommen.

Eine gemeinsame Schnittstelle statt zahlreicher Einzelintegrationen

Agentik will diese Fragmentierung durch eine zentrale Infrastrukturschicht reduzieren. Das Konzept orientiert sich an einem Prinzip, das im Markt für generative KI bereits bekannt ist: der Bündelung unterschiedlicher Anbieter hinter einer gemeinsamen Schnittstelle. Ein vergleichbares Modell verfolgt OpenRouter beim Zugang zu verschiedenen KI-Sprachmodellen. Agentik möchte diesen Ansatz auf die Werkzeuge übertragen, die KI-Agenten für die Ausführung konkreter Aufgaben benötigen. Entwickler sollen dadurch nicht mehr für jeden Dienst eine separate technische Verbindung aufbauen müssen, sondern unterschiedliche Funktionen über eine einzige Integration ansprechen können.

Nach Angaben der Plattform umfasst das Angebot mehr als 2.000 Tools aus verschiedenen Anwendungsbereichen. Dazu zählen unter anderem Websuche, Web-Scraping, Bildgenerierung, Datenverarbeitung und Automatisierung. Die Idee dahinter ist, dass ein KI-Agent je nach Aufgabe auf unterschiedliche Werkzeuge zugreifen kann, ohne dass sein Entwickler für jede zusätzliche Funktion eine neue Anbieterbeziehung organisieren muss. Gerade bei Anwendungen, deren Anforderungen sich regelmäßig verändern, könnte ein solcher Ansatz die Entwicklung beschleunigen und die Erweiterung bestehender Systeme vereinfachen.

Agentik versteht sich dabei nicht lediglich als Verzeichnis verfügbarer APIs, sondern als technische Vermittlungsschicht zwischen KI-Agenten und externen Diensten. Der Unterschied ist für die praktische Nutzung entscheidend: Ein gewöhnlicher API-Katalog hilft Entwicklern dabei, geeignete Anbieter zu finden. Eine zentralisierte Infrastruktur soll darüber hinaus den tatsächlichen Zugriff und die Abrechnung vereinheitlichen. Wie gut dieses Modell funktioniert, hängt allerdings nicht allein von der Anzahl der verfügbaren Tools ab. Ebenso wichtig sind die Zuverlässigkeit der Integrationen, die Geschwindigkeit der Verarbeitung und die Frage, wie einfach sich einzelne Funktionen in bestehende Agentensysteme einbinden lassen.

Nutzungsbasierte Abrechnung soll laufende Kosten reduzieren

Neben der technischen Vereinfachung setzt Agentik auf ein anderes Abrechnungsmodell. Viele Software- und API-Anbieter verlangen monatliche Grundgebühren oder bieten ihre Leistungen in festen Tarifpaketen an. Für Unternehmen mit einem gleichmäßigen und hohen Nutzungsvolumen kann das wirtschaftlich sinnvoll sein. Bei KI-Agenten ist der Bedarf jedoch häufig weniger vorhersehbar. Ein Agent benötigt möglicherweise täglich eine Suchfunktion, greift aber nur wenige Male im Monat auf Bildgenerierung oder spezialisierte Datendienste zurück. Werden sämtliche Funktionen über separate Abonnements bereitgestellt, können dadurch laufende Kosten entstehen, die nicht im Verhältnis zur tatsächlichen Nutzung stehen.

Agentik möchte dieses Problem mit einem gemeinsamen Guthaben und einer zentralen Pay-per-Use-Abrechnung lösen. Nutzer sollen nur für die Dienste bezahlen, die ihre Agenten tatsächlich in Anspruch nehmen. Statt mehrere Rechnungen unterschiedlicher Anbieter zu verwalten, werden die Kosten über ein einziges Konto gebündelt. Das könnte insbesondere für Entwickler interessant sein, die unterschiedliche Funktionen zunächst ausprobieren oder ihre Anwendungen schrittweise erweitern möchten. Auch Unternehmen mit stark schwankendem Nutzungsverhalten könnten von einer solchen Kostenstruktur profitieren, sofern die Preise der einzelnen Aufrufe wettbewerbsfähig bleiben.

Nach eigenen Angaben ermöglicht Agentik je nach eingesetzten Tools und Nutzungsszenario Einsparungen von bis zu 80 Prozent gegenüber der direkten Buchung mehrerer Dienste. Diese Zahl ist allerdings als Anbieterangabe zu verstehen. Ob und in welchem Umfang sich die versprochenen Einsparungen tatsächlich realisieren lassen, hängt von den jeweiligen Anwendungen, dem Nutzungsvolumen und den Konditionen alternativer Anbieter ab. Ein unabhängiger Preisvergleich wäre notwendig, um die Wirtschaftlichkeit für konkrete Einsatzszenarien zu bewerten. Der grundsätzliche Ansatz, unregelmäßig genutzte Funktionen nach tatsächlichem Verbrauch abzurechnen, adressiert jedoch ein nachvollziehbares Problem bei der Entwicklung komplexerer KI-Anwendungen.

Agentik positioniert sich als Alternative zu bestehenden Plattformen

Mit seinem Angebot möchte Agentik auch gegenüber Plattformen wie Treg und Monid eine Alternative schaffen. Die Positionierung konzentriert sich insbesondere auf den umfangreichen Tool-Katalog, den zentralisierten Zugang und die nutzungsbasierte Abrechnung. Das Unternehmen verfolgt damit den Anspruch, Entwicklern eine einfachere und kostengünstigere Möglichkeit zu bieten, ihre KI-Agenten mit externen Funktionen auszustatten. Ob sich daraus ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil ergibt, dürfte allerdings davon abhängen, wie sich das Angebot im praktischen Einsatz gegenüber bestehenden Lösungen behauptet.

Denn bei der Auswahl einer Infrastruktur für KI-Agenten spielen neben dem Preis zahlreiche weitere Faktoren eine Rolle. Unternehmen müssen sicherstellen, dass externe Dienste zuverlässig erreichbar sind, sensible Informationen angemessen geschützt werden und technische Fehler nicht ganze Arbeitsabläufe unterbrechen. Auch Transparenz bei den Nutzungskosten und die Möglichkeit, einzelne Tool-Aufrufe nachzuvollziehen, gewinnen an Bedeutung, sobald Agenten weitgehend selbstständig handeln. Eine zentrale Plattform kann zwar die Integration vereinfachen, schafft zugleich aber eine zusätzliche Abhängigkeit von der Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit des Infrastrukturbetreibers.

Der Wettbewerb um die Infrastruktur autonomer KI-Systeme

Die Bedeutung solcher Plattformen könnte mit der zunehmenden Verbreitung agentenbasierter Software wachsen. Bislang wurde der Fortschritt künstlicher Intelligenz vor allem daran gemessen, wie leistungsfähig einzelne Modelle beim Verstehen, Schreiben, Programmieren oder Schlussfolgern sind. Mit dem Übergang zu handlungsfähigen Systemen verschiebt sich ein Teil des Wettbewerbs auf die Ebene der praktischen Ausführung. Ein Agent muss nicht nur erkennen können, welche Schritte zur Lösung einer Aufgabe erforderlich sind. Er benötigt auch die technischen Möglichkeiten, diese Schritte in externen Anwendungen tatsächlich umzusetzen.

Damit rückt die Verbindung zwischen KI-Modellen und digitalen Werkzeugen stärker in den Mittelpunkt. Suchmaschinen, Datenbanken, Unternehmenssoftware und spezialisierte APIs werden zu Bestandteilen automatisierter Arbeitsabläufe. Gleichzeitig steigt der Bedarf an standardisierten Schnittstellen, über die Agenten solche Dienste möglichst flexibel und kontrolliert nutzen können. Für Entwickler stellt sich deshalb zunehmend die Frage, ob sie diese Infrastruktur selbst aufbauen oder auf spezialisierte Plattformen zurückgreifen sollten. Angebote wie Agentik setzen darauf, dass die zentrale Bereitstellung und Verwaltung externer Tools langfristig zu einem eigenständigen Marktsegment wird.

Wie groß dieser Markt tatsächlich wird, lässt sich derzeit nur schwer abschätzen. Zwar investieren zahlreiche Unternehmen in die Entwicklung autonomer KI-Systeme, doch viele Anwendungen befinden sich noch in der Erprobungsphase. Auch die technischen Standards für die Verbindung von Agenten mit externen Diensten entwickeln sich weiter. Für Infrastrukturplattformen bedeutet das sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung: Sie müssen mit einem sich schnell verändernden technologischen Umfeld Schritt halten und gleichzeitig einen messbaren Mehrwert gegenüber direkten Integrationen bieten.

Fazit: Die nächste Herausforderung liegt außerhalb des Sprachmodells

Agentik adressiert mit seinem Konzept eine Herausforderung, die mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI-Agenten an Bedeutung gewinnen dürfte. Während Sprachmodelle immer besser darin werden, komplexe Aufgaben zu verstehen und Lösungswege zu planen, bleibt die praktische Umsetzung häufig von zahlreichen externen Werkzeugen abhängig. Deren Integration, Verwaltung und Finanzierung kann für Entwickler und Unternehmen mit erheblichem Aufwand verbunden sein. Eine Plattform, die diesen Zugang vereinheitlicht, könnte deshalb einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung agentenbasierter Anwendungen leisten.

Mit mehr als 2.000 Tools, einer einzigen Schnittstelle und zentraler Pay-per-Use-Abrechnung verfolgt Agentik einen Ansatz, der technische Komplexität und laufende Kosten zugleich reduzieren soll. Ob sich das Modell langfristig durchsetzt, wird sich an der Qualität der Integrationen, der Zuverlässigkeit der Infrastruktur und der tatsächlichen Wirtschaftlichkeit entscheiden. Die grundlegende Entwicklung dahinter ist jedoch erkennbar: Der Nutzen künstlicher Intelligenz wird künftig nicht mehr ausschließlich daran gemessen werden, welche Antworten ein Modell liefern kann, sondern zunehmend daran, welche Aufgaben es mithilfe externer Werkzeuge eigenständig erledigt.