Agentic Search
Agentic Search ist ein Suchparadigma, bei dem KI-Agenten autonom Informationen finden, Ergebnisse aus mehreren Quellen zusammenführen und Folgeaufgaben im Namen des Nutzers ausführen, weit über die Rückgabe einer Liste von Links hinaus.
Agentic Search ist ein Suchparadigma, bei dem KI-Agenten autonom Informationen finden, Ergebnisse aus mehreren Quellen zusammenführen und Folgeaufgaben im Namen des Nutzers ausführen, weit über die Rückgabe einer Liste von Links hinaus.
Warum es wichtig ist
Die traditionelle Suche erfordert, dass Nutzer Keywords eingeben, eine Ergebnisseite überfliegen und manuell extrahieren, was sie brauchen. Agentic Search kehrt diesen Ablauf um: Der Nutzer formuliert ein Ziel, und der Agent zerlegt es in Teilabfragen, erkundet mehrere Quellen, vergleicht Ergebnisse und liefert eine konsolidierte Antwort oder eine abgeschlossene Aktion. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische Agenten enthalten werden, gegenüber weniger als 5 % ein Jahr zuvor. Dieser Wandel verändert grundlegend, wie Inhalte entdeckt und konsumiert werden.
Agentic Search vs. traditionelle Suche vs. KI-Suche
| Aspekt | Traditionelle Suche | KI-Suche | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Eingabe | Keywords | Frage in natürlicher Sprache | Ziel oder Absicht |
| Ausgabe | Linkliste | Zusammengefasste Antwort | Antwort + ausgeführte Aktionen |
| Schritte | Einzelne Abfrage | Einzelne Abfrage | Mehrstufiger autonomer Ablauf |
| Tool-Nutzung | Keine | Begrenzt | Browser, APIs, App-Integrationen |
| Beispiele | Google-Suche | ChatGPT, Perplexity | OpenAI Operator, Perplexity Computer |
Bemerkenswerte Implementierungen
Perplexity Computer: Orchestriert 19 KI-Modelle gleichzeitig und leitet jede Teilaufgabe an das optimale Modell weiter. Integriert sich mit über 400 Apps und kann Aufgaben über Stunden, Tage oder Monate hinweg fortführen.
OpenAI Operator: Ein browsersteuernder Agent, der Websites navigiert, Formulare ausfüllt sowie Buchungen und Käufe im Namen des Nutzers abschließt.
Microsoft Azure AI Search: Bietet agentischen Abruf, bei dem ein LLM komplexe Abfragen intelligent für Szenarien der Unternehmenssuche zerlegt.
Auswirkungen auf die Content-Strategie
In einer Welt der Agentic Search besuchen Nutzer weniger Websites direkt, weil Agenten Informationen als Vermittler sammeln und verarbeiten. Damit Inhalte von Agenten ausgewählt werden, werden strukturierte Daten, klare Faktenaussagen und glaubwürdige Quellenangaben wichtiger denn je. Sich auf das Agentic Web vorzubereiten bedeutet, Inhaltsstrukturen aufzubauen, die Maschinen zuverlässig parsen und zitieren können.
Sources: