KI wird durch KI-Agenten praktischer und nützlicher

Author

Duncan Trevithick

Duncan combines his creative background with technical skills and AI knowledge to innovate in digital marketing. As a videographer, he's worked on projects for Vevo, Channel 4, and The New York Times. Duncan has since developed programming skills, creating marketing automation tools. Recently, he's been exploring AI applications in marketing, focusing on improving efficiency and automating workflows.

KI-Agenten sind intelligente Einheiten, die autonom arbeiten. Sie interagieren mit anderen Agenten und passen sich an veränderte Umgebungen an. Diese Eigenschaften machen sie zu leistungsstarken und vielseitigen Werkzeugen für viele Anwendungen.

KI-Agenten sind autonom. Sie können also Aufgaben erledigen und Entscheidungen treffen, ohne auf menschliche Intervention angewiesen zu sein. Sie verarbeiten Informationen, analysieren Situationen und treffen Entscheidungen – allein auf Grundlage ihrer Programmierung und gelernter Verhaltensweisen. Die autonome Arbeitsweise macht KI-Agenten zu idealen Tools für die effiziente Bewältigung komplexer Aufgaben. Das macht sich vor allem in dynamischen Umgebungen bezahlt, in denen Echtzeit-Entscheidungen gefordert sind.

Interaktion ist ein weiterer wichtiger Aspekt von KI-Agenten. Sie können mit künstlichen oder menschlichen Agenten kommunizieren und zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen oder komplexe Probleme zu lösen. Diese Fähigkeit zur Interaktion ermöglicht die Schaffung von Multi-Agenten-Systemen. Hier arbeiten verschiedene spezialisierte Agenten zusammen und nutzen ihre individuellen Stärken für Aufgaben, die ein einzelner Agent nur schwer bewältigen könnte.

Anpassungsfähigkeit ist die vielleicht wichtigste Eigenschaft von KI-Agenten. Sie lernen aus ihren Erfahrungen und passen ihr Verhalten an veränderte Umstände an. Hier kommen Speichertechnologien wie Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel. Diese Flexibilität ermöglicht es ihnen, ihre Leistung nach und nach zu verbessern und unvorhergesehene Situationen zu bewältigen. Diese Eigenschaft prädestiniert KI-Agenten für den Einsatz in dynamischen Umgebungen.

Autonomie, Interaktion und Anpassungsfähigkeit machen KI-Agenten zu leistungsstarken Werkzeugen in verschiedenen Bereichen: von Robotik und Automatisierung bis zu Entscheidungshilfesystemen und virtuellen Assistenten.

KI-Agenten zeigen bemerkenswerte Fähigkeiten. Sie übertreffen oft traditionelle Ansätze mit großen Sprachmodellen (LLM):

• Agentische Workflows mit GPT-3.5 übertreffen Zero-Shot GPT-4 bei Programmieraufgaben und erreichen eine nahezu 100-prozentige Genauigkeit bei Benchmarks wie Human-Eval.

Schlüssel-Designmuster in Agentensystemen umfassen:

• Reflexion: Agenten überprüfen und verbessern ihre eigenen Ergebnisse.
• Werkzeugnutzung: Integration externer Werkzeuge und APIs zur Erweiterung der Fähigkeiten.
• Planung: Aufteilung komplexer Aufgaben in einfache und handhabbare Schritte.
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten: Mehrere Agenten mit unterschiedlichen Rollen arbeiten zusammen.

Andrew Ng ist Mitbegründer von Google Brain, ehemaliger Chefwissenschaftler bei Baidu und eine Koryphäe auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Er betont die Bedeutung dieser Muster: Ich denke, dass viele von uns Reflexion einfach nutzen sollten – weil es funktioniert. Er stellt zwar ebenfalls fest, dass Planung und Multi-Agenten-Systeme noch in der Entwicklung sind, aber: Wenn ich sie verwende, bin ich manchmal sehr überrascht, wie gut sie funktionieren.

KI-Agenten können folgende Probleme aufweisen:

• Die Leistung ist manchmal inkonsistent. Einige Aufgaben werden brillant gelöst, bei anderen scheitert der KI-Agent.
• Multi-Agenten-Systeme wirken oft launisch. Sie liefern nicht durchgehend zuverlässige Ergebnisse.
• Benutzer müssen sich möglicherweise an längere Wartezeiten bei komplexen Aufgaben gewöhnen. Denn agentische Workflows beanspruchen oft viel Zeit. Manchmal sogar Stunden.

KI-Entwickler David Ondej prognostiziert einen Anstieg der Popularität und Anwendung von KI-Agenten im Jahr 2024. Er glaubt, dass KI-Agenten eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise darstellen, wie wir mit Künstlicher Intelligenz interagieren.

KI-Agenten sind das next big thing, erklärt Ondrej und verweist auf das exponentielle Wachstum entsprechender Eingaben bei Suchmaschinen.

Er vergleicht die potenziellen Auswirkungen von KI-Agenten mit den technologischen Revolutionen Internet und Social Media. Wer diese Technologie frühzeitig beherrscht, wird nach seiner Auffassung einen erheblichen Vorteil haben.

Ondrej hebt mehrere Geschäftsbereiche hervor, in denen KI-Agenten bereits im Einsatz sind:

• Kontinuierliche Forschung: KI-Agenten überwachen Websites, soziale Medien und wissenschaftliche Arbeiten in Bezug auf auf relevante Informationen.
• Software-Engineering: Hier werden Agenten wie Devin eingesetzt, um Code zu erstellen, zu optimieren und zu debuggen.
• Kundenservice: Unternehmen wie Klarna setzen KI-Agenten für 75 % ihres Support-Teams ein (über 2,3 Millionen Gespräche).

Meine persönliche Erfahrung mit dem Aufbau von KI-Agenten-Frameworks lässt sich wie folgt zusammenfassen: überraschend einfach, gleichzeitig frustrierend.

Es ist einfach, weil es mit Werkzeugen wie CrewAI sehr simpel ist, ein Team von Agenten zu erstellen, die sich selbst organisieren und Ergebnisse liefern. Unten sehen Sie, wie man einen Agenten innerhalb von CrewAI definiert:

Das Erstellen eines Teams von Agenten ist ebenfalls sehr einfach:

Meine Frustration resultiert aus folgender Erfahrung: Die Agenten zeigen manchmal ein seltsames Verhalten. Sie ignorieren detaillierte Anweisungen und wiederholen sich. Das Debuggen gestaltet sich ganz anders als mit „normalem“, also deterministischen Code.

Die Arbeit mit KI-Agenten kann auch kostspielig werden. Denn die Eingabeaufforderungen, die jeder Agent verwendet, erfordert in der Regel eine große Anzahl von Tokens. Tokens sind erforderlich, um den Kontext innerhalb des ‚Teams‘ von Agenten weiterzugeben.

Es gibt eine Reihe von Produkten, die entwickelt werden, um diese Probleme zu lösen: zum Beispiel AgentOps, das Entwicklern helfen soll, bessere Einblicke in die Eingabeaufforderungen zu erhalten, die Agenten innerhalb von CrewAI, Autogen, Multion und anderen Frameworks verwenden.

In einem Interview stellte Mark Zuckerberg zuletzt seine Vision für die Zukunft der KI-Agenten dar. Welchen Einfluss werden sie auf Unternehmen, Kreative und Einzelpersonen haben?

Ich denke, wir werden in einer Welt leben, in der es letztendlich Hunderte von Millionen von Milliarden verschiedenen KI-Agenten geben wird – wahrscheinlich mehr KI-Agenten als Menschen auf der Welt. Die Menschen werden auf verschiedene Arten mit ihnen interagieren.

Harrison Chase, CEO und Gründer von Langchain, betont ebenfalls die Bedeutung von KI-Agenten in seinem Vortrag auf einer Sequoia-Veranstaltung. Er hebt drei Schlüsselbereiche der Entwicklung für KI-Agenten hervor: Kontextfenster, Werkzeugnutzung und Text-to-Action-Fähigkeiten. Chase erwartet, dass unendliche Kontextfenster komplexeres Ketten-Denken ermöglichen, sodass Agenten mehrstufige Probleme in den verschiedensten Bereichen angehen können.

Chase erklärt: I think one way to think about this is you’re actually offloading the planning of what to do to the human engineers who are doing that at the beginning, and so you’re relying on that as a little bit of a crutch. Dies unterstreicht die Bedeutung des Flow-Engineerings bei der Entwicklung von Agenten.

Die Entwicklung von KI-Agenten ist eng mit Fortschritten bei großen Sprachmodellen (LLMs) verbunden. Mit der Verbesserung der LLMs werden sich auch die Denkfähigkeiten der KI-Agenten verbessern.

Andrew Ng hat ebenfalls konkrete Vorstellungen über die Zukunft von KI-Agenten. Ng ist optimistisch. Er hebt mehrere wichtige Trends und potenzielle Entwicklungen hervor:

• Erweiterte Fähigkeiten: Es wird erwartet, dass KI-Agenten das Spektrum der Aufgaben, die sie effektiv erledigen können, drastisch erweitern.
• Integration schnellerer Inferenzmodelle: Plattformen, die eine schnelle Token-Generierung anbieten, könnten die Arbeitsabläufe der Agenten erheblich beschleunigen und komplexe Aufgaben nahezu in Echtzeit ermöglichen.
• Überbrückung der Lücke zu fortgeschritteneren Modellen: Agentische Arbeitsabläufe mit aktuellen Modellen könnten Leistungsniveaus erreichen, die den zukünftigen fortgeschrittenen Modellen nahekommen.
• Betonung der schnellen Token-Generierung: Ng schlägt vor: Die schnelle Generierung von mehr Tokens aus einem etwas weniger hochwertigen LLM könnte gute Ergebnisse im Vergleich zu langsameren Tokens aus einem besseren LLM liefern.
• Verbesserte Zuverlässigkeit: Mit der Weiterentwicklung von Frameworks und Techniken werden die derzeitigen Inkonsistenzen in der Agentenleistung voraussichtlich abnehmen.
• Potenzial für AGI: Ng sieht agentisches Denken als einen Schritt auf dem Weg zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz und erklärt: Der Weg zu AGI fühlt sich wie eine Reise an. Agentische Workflows könnten uns dabei helfen, einen kleinen Schritt auf dieser sehr langen Reise zu machen.

Mit dem Fortschritt dieser Technologien können wir eine breitere Akzeptanz von KI-Agenten in verschiedenen Branchen erwarten. Sie werden möglicherweise den Umgang mit komplexen Aufgaben revolutionieren. Ng’s Einblicke deuten darauf hin, dass KI-Agenten in den kommenden Jahren eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung des Feldes der Künstlichen Intelligenz spielen werden.

Hochwertige Trainingsdaten sind eine entscheidende Komponente für den Erfolg von KI-Agenten. Sie spielen eine fundamentale Rolle in ihrer Entwicklung, Leistung und Zuverlässigkeit.

Verbesserte Modellleistung

Hochwertige Trainingsdaten wirken sich direkt auf die Leistung von KI-Modellen aus. In spezialisierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen kommt es auf Genauigkeit an – hier ermöglichen gut annotierte und diverse Datensätze KI-Agenten, effektiver zu lernen. Zum Beispiel hat die Verwendung öffentlicher Datensätze mit sorgfältig geprüften Labels zur Entwicklung leistungsstarker Modelle in der Klassifikation diabetischer Retinopathie geführt. Dies zeigt, dass die Qualität der Eingangsdaten die Ausgabe und die Entscheidungsfähigkeiten von KI-Systemen erheblich beeinflusst.

Generalisierung und Bias-Reduktion

Hochwertige Trainingsdaten helfen KI-Agenten, besser auf neue, unbekannte Situationen zu reagieren und das Risiko von Bias zu reduzieren:

• Diversität der Darstellung: Ein umfassender Datensatz, der eine breite Palette von Beispielen abdeckt, ermöglicht es der KI, robustere und generalisierbare Muster zu erkennen.
• Bias-Minderung: Nur hochwertige Daten können verhindern, dass die KI aus Vorurteilen oder falschen Daten lernt und diese perpetuiert.

Umgang mit Datenbeschränkungen

Vor allem in spezialisierten Bereichen sind große Mengen hochwertiger Daten nicht immer sofort verfügbar. Um dieses Kleindaten-Problem zu lösen, können mehrere Techniken angewendet werden, um die Datenqualität zu verbessern:

• Daten-Augmentation: Diese Technik erweitert den Datensatz künstlich, indem modifizierte Versionen bestehender Datenpunkte erstellt werden, sodass die KI aus einer breiteren Palette von Beispielen lernen kann.
• Transfer Learning: Durch die Nutzung von Wissen aus vortrainierten Modellen auf größeren Datensätzen können KI-Agenten bei spezifischen Aufgaben mit begrenzten Daten besser abschneiden.
• Wissensgeleitete Methoden: Die Einbeziehung von Fachwissen in den Prozess der Datengenerierung kann die Qualität und Relevanz der Trainingsdaten erheblich verbessern.

Auswirkungen auf die Trainingseffizienz

Hochwertige Daten verbessern nicht nur die endgültige Leistung von KI-Agenten, sondern können auch die Effizienz des Trainingsprozesses steigern:

• Schnellere Konvergenz: Saubere, gut strukturierte Daten ermöglichen den Modellen ein schnelleres Lernen. Das kann die Anzahl der Trainingsiterationen reduzieren, die für ein gewünschtes Leistungsniveau erforderlich sind.
• Ressourcenoptimierung: Mit besseren Daten können KI-Systeme möglicherweise hohe Leistung mit kleineren Batch-Größen oder weniger Parametern erreichen, was zu einer effizienteren Nutzung der Rechenressourcen führt.

Sicherstellung von Zuverlässigkeit und Vertrauen

In kritischen Anwendungen wie der Gesundheitsdiagnostik oder dem autonomen Fahren ist die Zuverlässigkeit von KI-Agenten existenziell. Hochwertige Trainingsdaten sind unerlässlich, um vertrauenswürdige KI-Systeme zu bauen:

• Zuverlässige Datengrundlagen: Sorgfältig kuratierte Datensätze mit genauen Labels oder Annotationen bieten eine solide Grundlage für das KI-Lernen und stellen sicher, dass die Ausgaben des Modells mit dem Expertenwissen übereinstimmen.
• Regulatorische Konformität: In regulierten Branchen sind hochwertige Daten entscheidend, um Standards zu erfüllen und die Genehmigung für KI-basierte Lösungen zu erhalten.

Herausforderungen bei der Datenqualität

Die Gewinnung hochwertiger Trainingsdaten ist nicht unproblematisch. Hier gibt es verschiedene Herausforderungen:

• Ressourcenbeschränkungen: Das Sammeln und Annotieren hochwertiger Daten kann zeitaufwendig und teuer sein, insbesondere in spezialisierten Bereichen.
• Einschränkungen beim Edge-Computing: Die zunehmende Nutzung von Edge-Geräten für KI-Anwendungen bringt neue Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität aufgrund von Ressourcenbeschränkungen und dezentraler Datenverarbeitung mit sich.
• Epistemische Unterschiede: In Bereichen wie der Medizin können Unterschiede in den Expertenmeinungen die Erstellung von Basisdaten erschweren.

Fazit

KI-Agenten sind der nächste Schritt in der Entwicklung der KI auf dem Weg zu AGI. Dieser Schritt funktioniert nur mit hochwertigen Trainingsdaten. Sie sind das Fundament, auf dem erfolgreiche KI-Agenten aufgebaut werden. Sie beeinflussen direkt ihre Leistung, Zuverlässigkeit und die Fähigkeit, über verschiedene Szenarien hinweg zu generalisieren. Da KI weiterhin verschiedene Aspekte unseres Lebens durchdringt, ist die Fokussierung auf Datenqualität besonders wichtig. Das gilt besonders für kritische Bereiche, in denen die Konsequenzen von KI-Entscheidungen erhebliche Auswirkungen in der realen Welt haben können.