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):
Schlüssel-Designmuster in Agentensystemen umfassen:
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:
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:
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:
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.
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.
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.
Hochwertige Trainingsdaten helfen KI-Agenten, besser auf neue, unbekannte Situationen zu reagieren und das Risiko von Bias zu reduzieren:
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:
Hochwertige Daten verbessern nicht nur die endgültige Leistung von KI-Agenten, sondern können auch die Effizienz des Trainingsprozesses steigern:
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:
Die Gewinnung hochwertiger Trainingsdaten ist nicht unproblematisch. Hier gibt es verschiedene Herausforderungen:
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.
