AI‑Agents (Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz) sind softwarebasierte Entscheidungseinheiten, die in der Logistik eigenständig planen, lernen und handeln können. Sie beobachten ihre Umgebung – bspw. Bestände, Auftragslagen oder Verkehrsdaten – und treffen darauf basierend Entscheidungen, ohne dass jeder Schritt zentral programmiert werden muss. Dadurch eignen sie sich besonders für dynamische, komplexe Prozesse, wie sie in Lieferketten oder Distributionsnetzwerken regelmäßig auftreten.
In der Praxis übernehmen AI‑Agents Aufgaben wie Tourenplanung, Lagersteuerung oder die Koordination autonomer Fahrzeuge. Sie können lokale Informationen auswerten, Prioritäten setzen und in Echtzeit reagieren, wenn ein Auftrag verspätet eintrifft oder ein Fahrzeug ausfällt. Durch ihre Lernfähigkeit verbessern sie ihre Strategien kontinuierlich und passen sich an neue Bedingungen an.
Ihr volles Potenzial entfalten AI‑Agents, wenn viele von ihnen zusammenarbeiten. In einem Multi‑Agent‑System können einzelne Agenten miteinander kommunizieren und gemeinsam optimale Entscheidungen treffen. So entsteht ein flexibles, robustes und skalierbares Steuerungssystem, das komplexe logistische Abläufe effizienter bewältigt als zentrale, starre Planungsansätze.
AI-Agents sind in erster Linie digitale Programme, also Software. Je nach Anwendungsfall kann die Kombination mit Sensoren oder Kameras für die Datenversorgung sinnvoll sein. Damit aus einer Echtzeitentscheidung auch eine Handlung resultiert, braucht es Schnittstellen zum IT-System (Lagerverwaltungs- oder ERP-System) und Hardware (Robotern oder Fahrzeugen).
AI-Agenten sind frei verfügbar als Open Source, können angepasst werden und eigenen sich gut, um erste eigene Agenten zu bauen sowie bestehende Systeme zu testen.