9.1 Warum KI-Agenten Notation brauchen

Agenten sind komplex: Sie verarbeiten Eingaben, werten Daten aus, treffen Entscheidungen. Doch ohne präzise Steuerung besteht die Gefahr von:

• Ambiguitäten (z. B. falsche Rollenverteilung),

• Bias (z. B. stereotype Interpretationen),

• Rechtsunsicherheit (z. B. Missachtung von DSGVO-Vorgaben).

Die Schloemer::Notation bietet eine Steuersprache, die Agenten eindeutig initialisiert, ihre Rollen definiert und ihre Ausgaben strukturiert.

9.2 Initialisierung mit ::init

Jeder Agent braucht eine Startbedingung. Mit ::init wird diese eindeutig festgelegt.

Beabsichtigt: Einen Agenten zur Vertragsprüfung initialisieren. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Vertragsprüfung Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Ein KI-Agent wird für die Rolle Vertragsprüfung initialisiert.“

• Struktur: Init=KI_Agent, Rolle=Vertragsprüfung

Didaktisch: Ohne Initialisierung wäre der Agent ein unbestimmtes Modell. Mit ::init wird er zu einer instanziierten Entität.

9.3 Rollenvergabe mit ::rolle

Ein Agent kann viele Aufgaben haben – aber immer nur eine Rolle pro Einsatz.

Beabsichtigt: Rolle eines Missbrauchsprüfers vergeben. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Missbrauchsprüfung Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der KI-Agent übernimmt die Rolle der Missbrauchsprüfung.“

• Struktur: Init=KI_Agent, Rolle=Missbrauchsprüfung

Didaktisch: Rollenvergabe vermeidet Verwechslungen. Ein Arzt-Agent behandelt, ein Richter-Agent urteilt – und keiner wechselt zufällig den Kontext.

9.4 Eingaben und Ausgaben strukturieren

Damit ein Agent zuverlässig arbeitet, muss klar sein, welche Eingaben er erwartet und welche Ausgaben er liefern soll.

Beabsichtigt: Eingaben und Ausgaben eines Prüfungsagenten definieren. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Missbrauchsprüfung::eingaben=timestamp;;absender;;subject::output=Status;;Begründung;;Maßnahmen Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der KI-Agent für Missbrauchsprüfung erhält die Eingaben Zeitstempel, Absender, Betreff und liefert die Ausgaben Status, Begründung und Maßnahmen.“

• Struktur: Init=KI_Agent, Rolle=Missbrauchsprüfung, Eingaben=timestamp, Absender, subject, Ausgaben=Status, Begründung, Maßnahmen

Didaktisch: So wird aus einem Blackbox-Agenten ein transparenter Prozessschritt.

9.5 Governance einbinden

Agenten müssen sich an rechtliche Vorgaben halten. Mit ::governance werden Regeln direkt integriert.

Beabsichtigt: DSGVO-Konformität für einen Prüfungsagenten erzwingen. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Missbrauchsprüfung::eingaben=timestamp;;absender;;subject::output=Status;;Begründung;;Maßnahmen::governance=DSGVO##Datensparsamkeit Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der KI-Agent prüft Missbrauchsfälle unter Beachtung der DSGVO, insbesondere des Prinzips der Datensparsamkeit.“

• Struktur: Governance=DSGVO, Regel=Datensparsamkeit

Didaktisch: Damit wird Compliance operationalisiert, statt nur behauptet.

9.6 Bias vermeiden durch Varianten

Agentenentscheidungen können verzerrt sein. Mit || lassen sich Alternativen erzwingen.

Beabsichtigt: Agent soll Bewerber neutral bewerten. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Bewerberprüfung::kriterium=Qualifikation||Erfahrung::output=Bewertung Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der KI-Agent bewertet Bewerber anhand von Qualifikation und Erfahrung.“

• Struktur: Init=KI_Agent, Rolle=Bewerberprüfung, Kriterium=Qualifikation, Erfahrung, Output=Bewertung

Didaktisch: || macht deutlich: Keine Einseitigkeit, sondern gleichrangige Bewertungskriterien.

9.7 Iteration für Zuverlässigkeit

Auch Agenten können inkonsistent sein. Iterationen sichern ihre Stabilität.

Beabsichtigt: Konsistenz eines Agenten testen. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Missbrauchsprüfung::eingaben=subject::output=Status::iteration=3 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – drei identische Ausgaben erzeugen.

Ergebnis:

• Satz: „Der KI-Agent liefert dreimal konsistent denselben Status.“

• Struktur: Init=KI_Agent, Rolle=Missbrauchsprüfung, Eingaben=subject, Output=Status, Iteration=3

Didaktisch: Iteration ist ein wissenschaftliches Prüfmittel für KI-Agenten.

9.8 Fallbeispiel: Missbrauchsprüfung

Ein konkretes Szenario: Ein Verein möchte prüfen, ob eingehende E-Mails Hinweise auf Missbrauch enthalten, ohne gegen Datenschutz zu verstoßen.

Beabsichtigt: DSGVO-konforme Missbrauchsprüfung auf E-Mails. Notation: ::init=KI_Agent::rolle=Missbrauchsprüfung::eingaben=timestamp;;absender;;subject;;inhalt::output=Status;;Begründung;;Maßnahmen::governance=DSGVO##Datensparsamkeit Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Eingaben strukturieren, DSGVO beachten, Ergebnis liefern.

Ergebnis:

• Satz: „Der KI-Agent prüft die E-Mail DSGVO-konform, indem er nur notwendige Daten verarbeitet und ein strukturiertes Ergebnis mit Status, Begründung und Maßnahmen liefert.“

• Struktur: Eingaben=timestamp, absender, subject, inhalt; Output=Status, Begründung, Maßnahmen; Governance=DSGVO##Datensparsamkeit

Didaktisch: Hier zeigt sich, dass die Notation praktisch anwendbar ist und echte Compliance-Prozesse unterstützt.

9.9 Pädagogische Dimension

Auch in der Ausbildung von Entwickler:innen und Jurist:innen sind solche Beispiele wertvoll. Sie zeigen, dass ein KI-Agent kein mystisches Wesen ist, sondern eine klar definierte Einheit mit Rollen, Eingaben, Ausgaben und Regeln.

Metapher: Ein KI-Agent ist wie ein Angestellter. Ohne Stellenbeschreibung arbeitet er chaotisch. Mit Schloemer::Notation erhält er eine präzise Jobbeschreibung.

9.10 Kritik und Entkräftung

Ein möglicher Einwand lautet: „Das ist doch nur Pseudocode.“Antwort: Richtig, die Notation ist leichtgewichtig – genau deshalb ist sie für KI-Agenten ideal. Sie muss nicht kompiliert werden, sie strukturiert die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine.

Ein anderer Einwand: „Das ist redundant.“Antwort: Redundanz ist hier gewollt – sie erhöht Transparenz und reduziert Fehlinterpretationen.

Didaktisch: Redundanz in Steuerungscodes ist wie Sicherheitsgurte im Auto – scheinbar überflüssig, aber im Ernstfall lebenswichtig.

9.11 Zwischenfazit

Die Rolle der Schloemer::Notation für KI-Agenten lässt sich in vier Punkten zusammenfassen:

1. Initialisierung (::init) macht Agenten eindeutig startbar.

2. Rollen (::rolle) verhindern Kontextverwechslungen.

3. Eingaben/Ausgaben strukturieren Blackbox-Prozesse.

4. Governance und Iteration sichern Rechtssicherheit und Konsistenz.

9.12 Fazit

KI-Agenten sind nur so gut wie ihre Steuerung. Ohne klare Vorgaben riskieren sie Fehlinterpretationen, Bias und Rechtsverstöße. Mit der Schloemer::Notation dagegen werden sie:

• präzise initialisiert,

• transparent geführt,

• rechtlich abgesichert und

• wissenschaftlich prüfbar.

Damit wird die Notation zum Bindeglied zwischen Mensch, Maschine und Rechtssystem. Sie zeigt, wie KI-Agenten nicht nur mächtig, sondern auch verlässlich und vertrauenswürdig gemacht werden können.