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Gegenstand dieser Arbeit ist die Entwicklung und Evaluierung eines kognitiven Agenten an Bord eines automatisierten UAV mit dem Ziel einen einzelnen menschlichen Operateur bei der UAV-Führung zu unterstützen und den Fähigkeitsumfang des technischen Systems zu steigern. Zu diesem Zweck wird ein Interaktionsverhalten des Agenten abgeleitet, welches sich insbesondere durch Rückführung symbolischer Informationen an den Operateur ausprägt. Das Interaktionsverhalten wird hinsichtlich seines Einflusses auf die Wahrnehmung des Agenten durch den Operateur und die Delegation von Aufgaben durch diesen an den Agenten evaluiert. Als Grundlage dieser Dissertation werden zunächst die Grenzen heutiger (konventioneller) Automationsansätze beschrieben und anhand des Ansatzes intelligenter KI-Agenten sowie des Konzepts der kognitiven Automation Perspektiven aufgezeigt, wie diese Grenzen überwunden werden können. In diesem Rahmen werden verschiedene kognitive Systemarchitekturen und ihre Anwendung im Bereich der UAV-Automatisierung vorgestellt sowie architekturbedingte Einschränkungen hinsichtlich der Interaktion mit dem menschlichen Operateur diskutiert. Die zentralen Aspekte dieser Arbeit lauten: 1. Die systematische Entwicklung eines Konzepts zur Beschreibung und Auslegung der Rollen eines kognitiven Agenten als Leiter eines automatisierten UAV-Systems, der durch den menschlichen Operateur geführt wird. Diese Form der Interaktion zwischen Mensch und Agent wird als Agent Supervisory Control bezeichnet. Hierbei wird ein bestehender Ansatz der auftragsbasierten UAV-Führung um eine auftrags- und situationsabhängige Rückführung symbolischer Informationen an den Operateur erweitert, die auf dem Fähigkeitsbewusstsein des Agenten beruht. Neben der Delegation von Aufträgen sieht das Konzept auch den manuellen Durchgriff des Operateurs auf nachgeordnete Automationsfunktionen vor, der als Ergänzung oder Ersatz UAV-eigener Fähigkeiten verarbeitet wird. 2. Die Implementierung eines prototypischen Agentensystems über eine hierarchisch gegliederte kognitive Agentenarchitektur, welche das vorgestellte Verhaltens- und Interaktionskonzept umsetzt und plattformunabhängig in bestehende UAV-Systeme integriert werden kann. Die dargestellte Wissensmodellierung in Form modularer Wissenskomponenten ermöglicht dem Agenten die zielgerichtete Verarbeitung seiner Umwelt und die Berücksichtigung dynamisch verfügbarer UAV-Automation. 3. Der Aufbau, die Durchführung und die Evaluierung eines Mensch-Maschine Experiments mit 14 Versuchsteilnehmern, die in einer simulierten, militärischen Aufklärungsmission als UAV-Operateure fungieren. Hierbei wird nachgewiesen, dass die gezielte Rückführung von Agenteninformationen den Operateur bei der UAV-Führung unterstützt und die Akzeptanz und das Vertrauen des Operateurs in den Agenten positiv beeinflusst. 4. Die Demonstration des technischen Reifegrades sowie der Plattformunabhängigkeit der Implementierung im Flugversuch durch die Integration des Agentensystems auf zwei unterschiedlichen UAV-Plattformen, die über eine einheitliche Bodenkontrollstation durch den Operateur geführt werden. Der Agent setzt dabei Aufträge jeweils plattformspezifisch um, indem symbolische Handlungspläne entsprechend der UAV-Fähigkeiten abgeleitet und die parametrische Umsetzung von Handlungen individuell angepasst werden.