Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, dass angesichts des außergewöhnlich schnellen Wachstums dieser Technologie die versteckten Risiken von KI-Agenten genauso große Auswirkungen auf unser Leben haben können wie die KI-Technologie selbst? Im Jahr 2025 werden etwa 25 % der Unternehmen, die generative KI einsetzen, ihre eigenen agentenbasierten KI-Pilotprojekte starten. Daher steigt die Zahl solcher „autonomen” KI-gestützten Tools exponentiell an.
Ist die Technologie jedoch bereits so weit fortgeschritten, dass sie solche Sprünge bewältigen kann? Einige dieser Lösungen werden aufgrund von Fehlern, Schwächen und schlechter Planung unweigerlich scheitern. Was passiert dann mit den Unternehmen, die solche Tools einsetzen?
Heute werden wir all diese Themen diskutieren und einige Beispiele aus der Praxis für versteckte Fehler in KI-Agenten vorstellen, die das QAwerk-Team bei unseren Bug-Crawls und KI-Agenten-Tests identifiziert hat.
Agentische KI verstehen: Warum sie wichtig ist
Beginnen wir damit, genau zu definieren, was agentische KI ist und wie sie heute eingesetzt wird. Im Wesentlichen handelt es sich bei KI-Agenten um autonome Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und Entscheidungen treffen oder Maßnahmen ergreifen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Theoretisch sollten sie nur minimale menschliche Eingaben erfordern, wie z. B. eine Anfrage oder einen bestimmten Befehl.
Die Nachfrage nach solchen Tools ist groß. Mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT oder Gemini können Menschen heute mit minimalem Aufwand einfache Varianten davon erstellen. Laut einem Bericht von Deloitte haben Unternehmen in den letzten zwei Jahren über 2 Milliarden US-Dollar in agentische KI investiert, und sie machen weiter. Die Beliebtheit dieser Systeme ist leicht zu verstehen, wenn man ihre Vorteile betrachtet, wie zum Beispiel:
- Steigerung der Produktivität durch Automatisierung
- Optimierung von Arbeitsabläufen
- Bereitstellung von mehrsprachigem Support rund um die Uhr
- Erhöhung der Reaktionsgeschwindigkeit
- Verbesserung der Personalisierung
- Kosteneinsparungen durch Optimierungen und Automatisierung
- Lieferung wertvoller Erkenntnisse auf der Grundlage von Datenanalysen
Allerdings gibt es auch die sehr wichtige Frage der Grenzen von KI-Agenten sowie Probleme wie KI-Halluzinationen, Datenverzerrungen und mangelnde Transparenz.
5 versteckte Fehler in KI-Agenten, die in realen Apps gefunden wurden
Als Testexperten haben unsere Teams mehrere QA-Prüfungen beliebter Apps unter Verwendung spezifischer Bewertungsmetriken für KI-Agenten durchgeführt und die Lösungen aus technischer Sicht bewertet. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für kritische und schwerwiegende technologische Probleme, die diese Tools aufweisen. Diese versteckten Fehler in KI-Agenten beeinträchtigen die Leistung, können aber auch weitreichendere Auswirkungen haben, indem sie Schwachstellen für Angriffe schaffen.
PocketPal AI (Android)
Ein kritisches Problem, das wir beim Bug-Crawling von PocketPal, einem KI-gestützten Team-Workflow-Helfer für Android, entdeckt haben, ist, dass die App beim Ändern des Modells in Benchmark in einen endlosen Ladezustand gerät.
Die unmittelbare Auswirkung ist nun, dass der Benutzer durch den fehlerhaften UX-Ablauf frustriert ist. Dies schadet dem Ruf der Marke des Entwicklers und verringert die Anzahl der App-Downloads. Die Situation wird jedoch noch viel komplizierter, wenn wir die versteckten Risiken autonomer KI-Agenten in diesem Fall berücksichtigen:
- Hinter den Kulissen wird dieser Fehler wahrscheinlich durch Probleme in der Benchmark-/Agent-Pipeline, einen ungelösten asynchronen Aufruf oder einen Backend-/API-Edge-Fall verursacht. Beachten Sie, dass der Agent selbst möglicherweise in Ordnung ist, aber die unsichtbaren „KI-Fehler” Probleme bei der Orchestrierung oder dem UI-Status sind.
- Dieser spezifische Fehler kann eine Lücke für Ressourcenlecks schaffen und zu einem direkten Mangel an Beobachtbarkeit führen. Daher verursacht ein scheinbares UX-Problem mehrere Sicherheitslücken für KI-Agenten.
- Dieses spezifische Problem wird schwer zu lösen sein, da es möglicherweise nicht gemeldet wird, da die Benutzer glauben, es handele sich um eine vorübergehende Störung, und die App aus Frustration beenden. Es kann auch die Debugging-Techniken des KI-Agenten beeinträchtigen, da die Protokolle dies nicht genau widerspiegeln.
Fiscal.ai (SaaS)
Unser Bug-Crawl für Fiscal.ai zeigte mehrere Probleme auf, die die Tester von QAwerk identifizieren konnten. Es handelt sich um ein KI-gestütztes SaaS-Produkt, das Unternehmen dabei helfen soll, ihre Entscheidungsfindung durch die Automatisierung der Finanzdatenanalyse und -prognose zu beschleunigen. Eines der größten Probleme, das wir entdeckt haben, ist, dass der Copilot-Chat, den Sie löschen, weiterhin zugänglich und aktiv ist, um Nachrichten zu senden.
Für den Nutzer scheint dies kein großes Problem zu sein. Tatsächlich werden viele es gar nicht bemerken. Im Zusammenhang mit versteckten Fehlern in KI-Agenten hat dies jedoch schwerwiegende Auswirkungen.
- Im Wesentlichen bedeutet der Fehler, dass Sie einen „Geister-Chat” haben, der nirgendwo aufgeführt ist, aber existiert und in einem System aktiv bleibt, das Zugriff auf institutionelle Finanzdaten, Dashboards und Analysen hat.
- Dies birgt eine Vielzahl von Compliance- und Sicherheitsrisiken und macht das Unternehmen, das die KI-Plattform nutzt, anfällig für Strafen und Angriffe auf KI-Agenten.
- Der Chat enthält möglicherweise sensible Informationen, die der Benutzer löschen wollte, die aber weiterhin zugänglich sind. Dies ist eine direkte Bedrohung für den Datenschutz und verstößt gegen mehrere Vorschriften.
- Die Tatsache, dass der Chat schwer zu erkennen ist, macht es sowohl schwierig, den Fehler zu identifizieren, als auch Finanzprüfungen zu behindern, die für viele Nutzer der Plattform obligatorisch sind.
Flexi AI Tutor (SaaS)
Flexi AI Tutor ist ein KI-Agent, der Schülern und Lehrern hilft, indem er Unterstützung beim Austausch von Wissen zu verschiedenen Themen bietet. Wir haben Flexi AI Tutor einer gründlichen Bewertung unterzogen und einige Fehler entdeckt, von denen einige kritisch sind. Ein großes Problem war, dass der Fehler bei der Fotogröße im Profil im Browser und nicht in der App-Oberfläche angezeigt wurde.
Ein solcher Fehler beeinträchtigt die Benutzererfahrung, da er zu Inkonsistenzen in der Benutzeroberfläche führt. Das ist zwar ärgerlich, scheint aber nicht wesentlich zu sein. Wie bei versteckten Fehlern von KI-Agenten deutet dieser jedoch auf eine Unterbrechung irgendwo im Benutzerfluss und in der Tool-Integration hin. Je nach der genauen Ursache kann dieser Fehler folgende Auswirkungen haben:
- Der Schritt der Client-Validierung wird möglicherweise umgangen oder nicht früh genug in der Benutzeroberfläche durchgeführt. Daher wird er vom Browser übernommen. Wenn das Problem darin besteht, dass das Frontend große Datei-Uploads nicht abfängt, lehnt das Backend diese möglicherweise ab, was jedoch die Leistung beeinträchtigt und zu Verzögerungen führt. Solche Probleme wirken sich auf die Speichernutzung und die Geschwindigkeit des Seiten-Uploads aus.
- Große fehlgeschlagene Uploads können zu teilweisen Statusänderungen führen und beschädigte Profilbildreferenzen verursachen. Dies führt zu Bildfehlern und beeinträchtigt die Integrität des Systems. Zugegebenermaßen ist dieses Risiko geringer, wenn die Lösung über eine moderne Architektur „Hochladen → Validieren → Metadaten speichern” verfügt.
TwinMind (SaaS)
Bei unserer Fehleranalyse von TwinMind, einem KI-Assistenten, der durch Echtzeit-Transkription und intelligente Vorschläge Ihr Lernen und Ihre Produktivität verbessern soll, haben wir ein kritisches Problem festgestellt. Die App verwendet Ihr Mikrofon als primäre Datenquelle und hört auch dann nicht auf zu erfassen, wenn die Mikrofonberechtigung verweigert wird. Der Benutzer muss den Browser neu starten, da die App die Ablehnung nicht verarbeitet.
Aus Sicht der Benutzererfahrung lässt dies die App nicht wirklich „intelligent“ erscheinen. Die Verweigerung von Berechtigungen ist weit verbreitet, sodass häufige Vorkommnisse zu einer Sackgasse führen können, aus der sich die App nicht mehr befreien kann. Es gibt jedoch noch eine tiefere Ebene, die mit den Sicherheitsrisiken von KI-Agenten zusammenhängt:
- An einigen Orten (z. B. in Schulen oder Unternehmensbüros) müssen Mikrofone aus Datenschutzgründen blockiert werden. Daher verursacht die App eine Systemverletzung, die möglicherweise unentdeckt bleibt.
- Aus technischer Sicht ist dies ein klassisches Beispiel für versteckte Fehler in KI-Agenten als Problem einer nicht verwalteten Zustandsübergang. Es wirkt sich in Echtzeit auf die KI-Subsysteme aus und richtet WebRTC-Streams und Audio-Graph-Knoten ein, aber die Worker-Threads werden nie ordnungsgemäß beendet. Dies ist eine Quelle für potenzielle Lecks.
Answer.AI (iOS)
Wir haben einen Bug Crawl von Answer.ai durchgeführt, einer iOS-App, die im Grunde genommen als einfacher KI-Tutor fungiert, der Ihnen bei der Recherche hilft. Dabei haben wir einen merkwürdigen Fehler entdeckt: Wenn der Benutzer während des Chats mit dem „Tutor” eine Frage mit mehreren Sätzen stellt, löscht die App die Daten und antwortet nur auf den letzten Satz.
Dies ist definitiv eines der nervigsten Probleme, die ein solches Tool haben kann, und Nutzer werden die App wahrscheinlich aus Frustration löschen. Es gibt jedoch noch weitere Aspekte, die bei ähnlichen Risiken von KI-Agenten zu berücksichtigen sind:
- Die Lösung kann falsche Ergebnisse liefern, die die Entscheidungen des Nutzers beeinflussen können.
- Der Nutzer könnte annehmen, dass unvollständige Antworten auf Missverständnisse zurückzuführen sind und nicht auf eine Verkürzung.
- Da es kein Fehlersignal gibt, verschlechtert sich die Qualität der Leistung allmählich.
- Die KI liefert falsche oder wenig aussagekräftige Antworten.
Zusätzliche versteckte Risiken von KI-Agenten
Wir könnten die Risiken von KI-Agenten in zwei Kategorien einteilen: technische Probleme und die sozioökonomischen Auswirkungen autonomer KI-Systeme. Letztere umfassen:
- KI-Governance und Compliance: Wenn wir KI autonom machen, müssen wir auch sicherstellen, dass sie nicht zu einer chaotischen Kraft wird, die Anarchie schürt. Daher erfordern selbstverwaltete Systeme eine strenge Governance und Regulierung. Allerdings verfügen wir noch nicht über solche Systeme und Gesetze. Es gibt zwar das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz, aber das ist nur ein erster Schritt hin zu geeigneten rechtlichen Rahmenbedingungen, die die Nutzung und die Auswirkungen von KI-Agenten regeln könnten.
- Mangelnde Transparenz: Das Hauptproblem hierbei ist, dass wir manchmal nicht genau verstehen, wie KI zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangt. Dies macht den Nutzer anfällig dafür, KI-Halluzinationen als Wahrheit zu akzeptieren oder sich von unsichtbaren KI-Problemen irreführen zu lassen. Die Lösung könnte die Einführung einer „Human-in-the-Loop”-Aufsicht sein. Das Problem des autonomen „Denkens” der Maschine und ihrer Fähigkeit, die dem menschlichen Aufseher zur Verfügung gestellten Informationen zu begrenzen, bleibt jedoch bestehen. Studien zeigen bereits, dass KI in der Lage ist, Übereinstimmung vorzutäuschen und Nutzer regelrecht zu täuschen.
- Ethische Richtlinien: Die gesellschaftlichen Auswirkungen der Risiken von KI-Agenten resultieren aus dem Fehlen ethischer Richtlinien für Maschinen. Wir dürfen nicht vergessen, dass sie weitgehend wie Kinder sind, die von Geburt an kein Verständnis für Moral und Ethik haben. Um dieses Risiko zu mindern, müssen daher klare ethische Richtlinien festgelegt werden, an die sich KI-Agenten halten müssen. Diese Richtlinien müssen die Priorisierung von Menschenrechten, Privatsphäre und Rechenschaftspflicht beinhalten.
- Gesellschaftliche Gegenreaktion: Eines der größten versteckten Risiken von KI-Agenten geht tatsächlich von Menschen aus, nicht von der KI. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologie kann sowohl zu einer übermäßigen Abhängigkeit als auch zu Ablehnung aufgrund von Entmachtung führen. Letzteres ist der Grund für die Befürchtung, dass „KI Ihren Arbeitsplatz wegnehmen wird”, während Ersteres die Sorge hervorruft, dass Menschen aufgrund ihrer Abhängigkeit von KI faul und intellektuell weniger leistungsfähig werden könnten. Beides sind weitgehend unrealistische Extreme. Ihre Existenz zeigt jedoch, dass wir ein öffentliches Aufklärungsprogramm über künstliche Intelligenz und vor allem über die Grenzen von KI-Agenten durchführen müssen, damit die Menschen ein besseres Verständnis für diese technologische Innovation entwickeln.
Fazit: Wie man Risiken und Einschränkungen von KI-Agenten mindert
Es ist schwer, die Zukunft von KI-Agenten und autonomen Systemen vorherzusagen, aber eines ist sicher: Wir werden mehr davon sehen. Mit steigender Nachfrage wachsen auch die Erwartungen der Nutzer. Um ein wettbewerbsfähiges Tool auf den Markt zu bringen, müssen Sie daher sicherstellen, dass es frei von Problemen ist, einschließlich unsichtbarer KI-Fehler. Um dies zu erreichen, benötigen Sie manuelle oder automatisierte KI-Agent-Tests, die von erfahrenen Fachleuten durchgeführt werden.
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Häufig gestellte Fragen
Was sind die Risiken und Fehler von KI-Agenten?
Die häufigsten versteckten Risiken von KI-Agenten haben mit folgenden Aspekten zu tun:
- Sicherheit: Kompromittierung durch Prompt-Injection; mangelhafte Sicherheit des App-Designs; Offenlegung sensibler Informationen; Risiken in der Lieferkette.
- Zuverlässigkeit: falsche Ziele; mangelhafte Beendigungsprüfungen; falsche Verwendung von Tools; Koordinationsfehler in Multi-Agenten-Systemen.
- Sicherheit und Ethik: Speichelleckerei; übermäßige Compliance; irreführendes Verhalten.
- Operative Ebene: Kontextverfälschung und sich verstärkende Fehler; übermäßige Abhängigkeit durch menschliche Benutzer.
Wie kann man einen KI-Agenten sichern?
Behandeln Sie diese Lösungen als risikoreiche Code-Ausführungsflächen und implementieren Sie von Anfang an robuste Teststrategien für KI-Agenten. Sie müssen das System auch vor Prompt-Injection schützen, indem Sie strenge AIM- und Least-Privilege-Richtlinien implementieren und externe Inhalte isolieren. Verwenden Sie Human-in-the-Loop als letzte Verteidigungslinie, um Risiken zu minimieren.
Sie können die Sicherheitslücken von KI-Agenten auch durch Segmentierung reduzieren, d. h. durch den Einsatz kleinerer, spezialisierter Unteragenten mit eingeschränkten Berechtigungen.
Was sind die Nachteile von KI-Agenten?
Zu den wichtigsten Nachteilen und Einschränkungen von KI-Agenten gehören:
- Sie erfordern eine ständige Überwachung, da die Ergebnisse nur schwer reproduzierbar sind.
- KI-Agenten weisen komplexe und versteckte Fehler auf, die zu Kettenfehlern im gesamten System führen können.
- Debugging-Techniken für KI-Agenten können aufgrund ihrer Komplexität kostspielig sein.
- Die Sicherheitsrisiken von KI-Agenten sind mit dem aktuellen Stand der Technik schwer zu überwinden.
- Schleimerei und Überheblichkeit können Nutzer irreführen und sie zu schlechten Entscheidungen verleiten.
Welche Auswirkungen haben Ausfälle von KI-Agenten?
Die Auswirkungen versteckter Fehler in KI-Agenten können von einem Vertrauensverlust in die Marke und geringeren App-Downloads bis hin zu schwerwiegenden Sicherheits- und Datenschutzverletzungen reichen, die Schäden in Millionenhöhe verursachen. Zu den häufigsten Risiken, auf die Sie achten sollten, gehören:
- Schaden für Nutzer durch falsche Aktionen oder Inhalte
- Datenlecks aufgrund unsicherer Tools oder Prompt-Injection
- Betriebsverluste aufgrund von Schleifen und falschen Zielen
Wie lassen sich versteckte Ausfälle von KI-Agenten erkennen?
Gründliche Tests der KI-Agenten und eine kontinuierliche Überwachung der Ergebnisse sind unerlässlich. Sie können die Testrichtlinien für KI-Modelle verwenden, um sich ein besseres Bild davon zu machen, wie KI-Agenten geprüft werden können, oder sich direkt an die Experten von QAwerk wenden, die Ihnen bei der Auswahl der effektivsten Teststrategien für KI-Agenten helfen können.
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