KI-Agent

Was ist ein KI-Agent?

KI-Agenten sind autonome intelligente Systeme, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren und so konzipiert sind, dass sie bestimmte Aufgaben selbstständig und ohne menschliches Eingreifen ausführen können.

Diese intelligenten Agenten sind dialogfähig und können ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um definierte Ziele zu erreichen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktivität zu steigern, indem sie sich wiederholende oder alltägliche Aufgaben an diese KI-Agenten delegieren und so personelle Ressourcen für komplexere Tätigkeiten freisetzen.

Wie funktionieren KI-Agenten?

KI-Agenten nutzen in der Regel maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um eine Reihe von Aufgaben zu bewältigen, von einfachen Abfragen bis hin zur komplexen Problemlösung. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI können KI-Agenten selbstständig lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern.

KI-Agenten folgen einem allgemeinen Zyklus aus Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Aktion. Der Arbeitsablauf definiert das Ziel in der Regel auf der Grundlage von Benutzereingaben, unterteilt es in kleinere Teilaufgaben und führt die Aufgaben mithilfe der Wissensdatenbank und der verfügbaren Tools aus.

Die Funktionsweise von KI-Agenten folgt diesen Schritten:

• Ziele definieren. Der Prozess wird eingeleitet, wenn ein autonomer KI-Agent von einem Benutzer präzise Anweisungen oder Ziele erhält. Dieses Ziel dient als Eckpfeiler für die nachfolgenden Aktionen des Agenten.
• Daten sammeln und verarbeiten. Ein KI-Agent sammelt Anweisungen und entdeckt und verarbeitet Daten über verschiedene Sensoren, Eingaben oder Datenquellen. Beispielsweise verwendet ein autonomes Auto Sensoren, um Daten über die Straße, den Verkehr und Hindernisse zu sammeln, während ein KI-Chatbot Benutzeranfragen sammelt.
• Aufgaben implementieren. Der KI-Agent unterteilt das Ziel in kleinere, umsetzbare Aufgaben, um eine effiziente und effektive Ausführung der Aufgaben zu gewährleisten.
• Aufgaben ausführen. Dieser Schritt umfasst die Ausführung von Aufgaben, bei der der Agent verschiedene Tools und Techniken verwendet, darunter große Sprachmodelle (LLMs), um Aufgaben zu automatisieren und komplexe kognitive Aktivitäten zu verwalten.
• Externes Feedback einholen. Sobald eine Aufgabe ausgeführt wurde, wird sie aus der Liste entfernt und der Agent fährt mit der nächsten Aufgabe fort. Um den Fortschritt in Richtung des Endziels zu bewerten, holt der Agent externes Feedback ein und überprüft seine eigenen Protokolle. Während dieses Prozesses können zusätzliche Aufgaben generiert und ausgeführt werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Unterschiede zwischen KI-Agenten, Chatbots ohne KI und generativer KI

KI-Agenten, generative KI und Chatbots sind alles Formen von KI, die zur Unterstützung von Benutzern entwickelt wurden. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich in ihren Fähigkeiten, ihrer Komplexität und ihren realen Anwendungen.

Die wichtigsten Merkmale und Unterschiede zwischen KI-Agenten, herkömmlichen Chatbots ohne KI und generativer KI lassen sich wie folgt zusammenfassen.

KI-Agenten

• Funktionalität. KI-Agenten sind fortschrittliche Systeme, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben autonom auszuführen und sich an diese anzupassen. Sie sind darauf ausgelegt, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern, und können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, nicht nur im Kundenservice.
• Komplexität. Agentenbasierte KI-Systeme erfordern eine ausgefeiltere Technologie, einschließlich ML und NLP, um Zusammenhänge zu verstehen und Aufgaben effektiv auszuführen. Da sie aus Interaktionen lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können, eignen sie sich in der Regel für komplexere Anwendungen.
• Benutzererfahrung. KI-Agenten sind Dialogsysteme, die eine dynamische, ansprechende Benutzererfahrung bieten, indem sie mehrteilige Konversationen führen und personalisierte Antworten basierend auf dem Benutzerverhalten und den Präferenzen anbieten. Sie können lernen und auf Menschen auf eine natürlichere, menschenähnlichere Weise reagieren.
• Investitionskosten. Die Einrichtung und der Betrieb von KI-Agenten können eine höhere Anfangsinvestition und ein qualifiziertes Team erfordern, das ihre Lern- und Betriebsfähigkeiten verwaltet. Dazu gehören beispielsweise in der Regel der Kauf oder die Entwicklung von LLMs, die Anschaffung der erforderlichen Hardware und die Integration des Systems in die bestehende Infrastruktur. Da KI-Systeme mit Agenten große Mengen an Qualitätsdaten für das Training und die Verbesserung der Ergebnisse benötigen, können zusätzliche Kosten für die Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung anfallen.

Chatbots ohne Agenten

• Funktionalität: Nicht-agentenbasierte (agentenlose) Chatbots sind in der Regel auf vordefinierte Skripte und Entscheidungsbäume beschränkt. Sie sind hervorragend für die Bearbeitung einfacher Anfragen und die Bereitstellung grundlegender Informationen geeignet, wie zum Beispiel häufig gestellte Fragen, aber ihre Interaktionen sind oft linear und es fehlt ihnen an der Tiefe und Anpassungsfähigkeit von KI-Agenten.
• Komplexität: Chatbots sind einfacher zu implementieren, arbeiten jedoch nach einem vordefinierten Regelwerk und verfügen nicht über das intuitive Verständnis der menschlichen Sprache. Sie eignen sich hervorragend für die Bearbeitung einfacher Aufgaben, können jedoch mit komplexen oder unerwarteten Anfragen Schwierigkeiten haben.
• Benutzererfahrung: Interaktionen mit Chatbots können sich aufgrund ihrer Skriptnatur oft starr anfühlen. Dies kann auch zu weniger zufriedenstellenden Erfahrungen führen, wenn Benutzer Fragen außerhalb des definierten Bereichs stellen.
• Investitionskosten. Chatbots sind in der Regel einfacher und kostengünstiger zu implementieren, was sie zu einer beliebten Wahl für Unternehmen mit begrenzten technischen Ressourcen macht.

Generative KI

• Funktionalität. Generative KI konzentriert sich auf die Generierung neuer Informationen, anstatt auf Benutzeranfragen zu reagieren oder Aufgaben autonom auszuführen. Dazu gehört die Generierung von Text, Bildern, Musik und Kunstwerken unter Verwendung von Modellen, die mit riesigen Datensätzen trainiert wurden.
• Komplexität. Generative KI-Modelle wie ChatGPT verwenden häufig Deep-Learning-Techniken und große Datensätze, um Muster zu erlernen und Ergebnisse zu generieren. Dies erfordert erhebliche Rechenressourcen und ausgefeilte Trainingsprozesse, wodurch sie von Natur aus komplexer sind.
• Benutzererfahrung. Generative KI bietet eine hochgradig interaktive Erfahrung, die es Benutzern ermöglicht, an dynamischen Gesprächen teilzunehmen, die sich an ihre Eingaben anpassen können. So können Benutzer beispielsweise offene Fragen stellen und detaillierte und kontextbezogene Antworten erhalten.
• Investitionskosten. Die für generative KI erforderlichen Investitionen können beträchtlich sein. Die Schulung und der Betrieb generativer KI-Modelle, wie beispielsweise auf LLMs basierende Modelle, können Millionen kosten. Dies umfasst Ausgaben im Zusammenhang mit der Datenerfassung, Rechenressourcen und der laufenden Wartung.

Was ist die Agentenfunktion und das Agentenprogramm in einer KI-Agentenarchitektur?

Die KI-Agentenarchitektur ist ein strukturiertes Framework, das es intelligenten Agenten oder Systemen ermöglicht, in ihrer Umgebung autonom wahrzunehmen, zu denken und zu handeln. Die Architektur kann entweder eine physische Architektur eines Roboters sein, wie zum Beispiel Aktoren, Sensoren, Motoren und Roboterarme, oder eine digitale, wie Softwareagenten oder Inhaltsgeneratoren, die Textaufforderungen, Anwendungsprogrammierschnittstellen und Datenbanken verwenden, um autonome Vorgänge zu ermöglichen. Sowohl die Agentenfunktion als auch das Agentenprogramm sind die Hauptkomponenten, die das Rückgrat der KI-Agentenarchitekturen bilden.

Agentenfunktion

Die Agentenfunktion definiert, wie ein KI-Agent auf seine Umgebung reagiert. Sie ordnet beispielsweise die Wahrnehmungen des Agenten oder die Daten, die er von seiner Umgebung erhält, Aktionen zu. Vor der Entwicklung der Agentenfunktion bewerten die meisten Entwickler die erforderlichen Informationen, KI-Fähigkeiten, die Wissensbasis, Feedback-Mechanismen und andere notwendige Technologien.

Agentenprogramm

Ein Agentenprogramm erweckt einen KI-Agenten zum Leben, indem es ihn erstellt, trainiert und auf einem ausgewählten System zum Einsatz bringt. Es stellt sicher, dass der Agent wie vorgesehen funktioniert, technische Standards erfüllt und effizient arbeitet.

Wie können KI-Agenten eingesetzt werden?

KI-Agenten werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Prozesse zu verbessern und Aufgaben zu automatisieren. Sie stärken die Benutzer, indem sie generative KI nutzen, um nicht nur zu helfen, sondern auch bei Aufgaben zusammenzuarbeiten.

Beispiele für Anwendungsfälle von KI-Agenten sind:

• Kundensupport. Aufgrund ihrer vielfältigen Fähigkeiten – wie der Bearbeitung von Anfragen, der Verwaltung von Rückerstattungen und der Bereitstellung von fortgeschrittenem technischem Support – ersetzen KI-Agenten zunehmend traditionelle Chatbots im Kundenservice. KI-Agenten ermöglichen es Unternehmen, rund um die Uhr Unterstützung ohne menschliches Eingreifen anzubieten, was letztlich die Kundenzufriedenheit verbessert und die Betriebskosten senkt. KI-Agenten können auch in Apps und Websites integriert werden, um als virtuelle KI-Assistenten das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Finanzwesen: KI-Agenten verändern die Finanzbranche, indem sie Routineaufgaben wie Risikobewertung und Transaktionsverarbeitung automatisieren. Durch die Analyse riesiger Datenmengen liefern diese Agenten wertvolle Erkenntnisse, die die strategische Entscheidungsfindung bei Finanzgeschäften unterstützen.
• Gesundheitswesen. KI-Agenten können Aufgaben im Gesundheitswesen übernehmen und optimieren, wie zum Beispiel die Beantwortung von Anfragen, die Terminplanung, die Überprüfung von Versicherungen, die Erstellung von medizinischen Zusammenfassungen und die Genehmigung von Pflegeanfragen. Sie beschleunigen auch die Arzneimittelforschung, indem sie biologische Daten analysieren und die Wirksamkeit neuer Medikamente vorhersagen. Darüber hinaus können KI-Agenten Behandlungspläne personalisieren, Aufzeichnungen verwalten und Patienten für klinische Studien zuordnen, wodurch Anbieter in die Lage versetzt werden, eine bessere Versorgung zu offerieren und die Ergebnisse zu verbessern. Multiagentensysteme sind besonders effektiv bei der Lösung von Problemen im Gesundheitswesen.
• Fertigung. KI-Agenten können Fertigungsprozesse durch die Automatisierung von Aufgaben wie Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Optimierung der Lieferkette verbessern. KI-Agenten können beispielsweise Echtzeitdaten analysieren, um potenzielle Probleme zu erkennen, Produktionspläne zu optimieren und die Produktqualität zu verbessern.
• Versicherungswesen. Im Versicherungswesen werden KI-Agenten in der Regel zur Automatisierung von Aufgaben wie der Bearbeitung von Schadensfällen, der Risikobewertung und der Bearbeitung von Kundenanfragen eingesetzt. Durch die Analyse großer Datenmengen können diese Agenten personalisierte Versicherungsempfehlungen abgeben, Betrug aufdecken und Verwaltungsprozesse optimieren.
• Autonome Fahrzeuge. KI-Agenten ermöglichen es autonomen Fahrzeugen, mit begrenztem menschlichem Eingreifen zu arbeiten. Diese intelligenten Systeme treffen fundierte Entscheidungen, zum Beispiel wann sie abbiegen oder bremsen müssen, indem sie die Umgebung des Fahrzeugs wahrnehmen. Durch den Einsatz von KI-Sensoren erkennen KI-Agenten Stoppschilder, navigieren durch unbekanntes Gelände und passen sich an wechselnde Umweltbedingungen an.
• Automatisierung am Arbeitsplatz. KI-Agenten können routinemäßige Geschäftsprozesse automatisieren, sodass sich Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Diese Agenten können beispielsweise die Dateneingabe, die Terminplanung und andere sich wiederholende und administrative Aufgaben automatisieren, um Abläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern.

Vorteile und Grenzen von KI-Agenten

KI-Agenten haben zahlreiche Vorteile und gewisse Grenzen. Für Organisationen, die sie effektiv nutzen möchten, ist es unerlässlich, ihre Vor- und Nachteile abzuwägen.

Vorteile von KI-Agenten

• Höhere Effizienz. KI-Agenten automatisieren sich wiederholende Aufgaben wie die Beantwortung von Kundenanfragen, die Terminplanung oder die Bearbeitung von Schadensfällen. Dies ermöglicht eine Automatisierung der Arbeitsabläufe und gibt menschlichen Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.
• Verbesserte Entscheidungsfindung. KI-gestützte Agenten verwenden ML-Algorithmen, um große Datenmengen schnell zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Verbesserte Genauigkeit. KI-Agenten reduzieren menschliche Fehler und verbessern die Genauigkeit von Aufgaben, indem sie vordefinierte Regeln befolgen und aus großen Datensätzen lernen, wodurch Fehler aufgrund von Ermüdung oder Voreingenommenheit minimiert werden. Darüber hinaus verbessern sie durch die Analyse von Mustern und datengesteuerte Entscheidungen die Genauigkeit bestimmter Aufgaben, wie zum Beispiel Dateneingaben, Diagnosen und Finanzanalysen.
• Personalisierung. KI-Agenten bieten personalisierte Erfahrungen, indem sie individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen analysieren. So können KI-Agenten beispielsweise maßgeschneiderte Empfehlungen im Einzelhandel und individuelle Behandlungspläne im Gesundheitswesen bereitstellen.
• Hochwertige Antworten. KI-Agenten bieten im Vergleich zu herkömmlichen KI-Modellen umfassendere, genauere und besser personalisierte Antworten, was zu einem besseren Kundenerlebnis führt. Sie erreichen dies, indem sie mit anderen Agenten zusammenarbeiten, externe Tools nutzen und aus ihren Interaktionen lernen. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Verhaltensweisen auf natürliche Weise entstehen und nicht vorprogrammiert sind.
• Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit. Viele KI-Agenten können im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen, um ihre Leistung auf der Grundlage von Feedback und neuen Daten zu verbessern, was zu besseren Ergebnissen führt.

Einschränkungen von KI-Agenten

• Begrenztes Verständnis. Die meisten KI-Agenten stützen sich auf vordefinierte Regeln, was ihre Fähigkeit einschränkt, komplexe oder nuancierte Situationen zu bewältigen, die ein tieferes Verständnis des Kontexts erfordern.
• Probleme mit der Anpassungsfähigkeit. Einige KI-Agenten können zwar lernen und sich anpassen, aber ihre Anpassungsfähigkeit ist oft auf bestimmte Umgebungen oder Aufgaben beschränkt, da sie in dynamischen oder unvorhersehbaren Situationen Schwierigkeiten haben könnten.
• Ethische Probleme. Deep-Learning-Modelle können manchmal voreingenommene oder ungenaue Ergebnisse liefern. Eine menschliche Aufsicht ist unerlässlich, um die Ergebnisse von KI-Agenten zu schützen, diese Risiken zu mindern und faire und hilfreiche Reaktionen zu gewährleisten.
• Anfangsinvestitionskosten. Obwohl KI-Agenten zu langfristigen Einsparungen führen können, können die Anfangsinvestitionen in Technologie und Schulung der KI-Agenten erheblich sein, was einige Organisationen davon abhalten kann, sie einzusetzen.
• Endlose Feedbackschleifen. KI-Agenten können auf das Problem unendlicher Feedbackschleifen stoßen, bei denen die Handlungen eines Agenten unbeabsichtigt eine Kettenreaktion auslösen können, die auf die ursprüngliche Handlung zurückgreift und einen endlosen Kreislauf erzeugt. Beispielsweise könnte ein KI-Agent, der zur Optimierung eines Systems entwickelt wurde, eine Änderung vornehmen, die die Leistung verschlechtert, anstatt sie zu verbessern, was zu einer Reihe von Anpassungen führt, die das Problem nur noch verschlimmern.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken. Die von KI-Agenten verwendeten Daten umfassen häufig sensible persönliche oder geschäftliche Informationen, was zu Bedenken hinsichtlich Datenschutzverletzungen, Datenmissbrauch und Datenschutzverstößen führen kann.

Die verschiedenen Arten von KI-Agenten

KI-Agenten können anhand ihrer Eigenschaften, Funktionalitäten und der Komplexität der Aufgaben, die sie bewältigen können, in verschiedene Typen eingeteilt werden.

Zu den gängigen Arten von KI-Agenten gehören die folgenden:

• Einfache Reflexagenten. Dies sind die einfachsten Agententypen, die nach einer Reihe vordefinierter Regeln arbeiten und weder über ein Gedächtnis noch über die Fähigkeit verfügen, aus früheren Erfahrungen zu lernen. Sie reagieren auf bestimmte Reize oder Inputs in ihrer Umgebung und treffen Entscheidungen ausschließlich auf der Grundlage der aktuellen Situation. Aus diesem Grund eignen sie sich am besten für einfache und unkomplizierte Aufgaben.
• Modellbasierte Reflexagenten. Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten behalten modellbasierte Reflexagenten einen internen Zustand bei, der die aktuelle Situation der Umgebung widerspiegelt. Dadurch können sie fundierte Entscheidungen treffen, indem sie sowohl aktuelle als auch vergangene Eingaben berücksichtigen und sich an Veränderungen anpassen.
• Zielbasierte Agenten. Diese KI-Systeme, auch als regelbasierte Agenten bekannt, verfügen über verbesserte Argumentationsfähigkeiten. Sie werten nicht nur Umgebungsdaten aus, sondern vergleichen auch verschiedene Ansätze, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Zielbasierte Agenten wählen immer den effizientesten Weg und eignen sich gut für komplexe Aufgaben wie NLP- und Robotikanwendungen.
• Nutzwertbasierte Agenten. Diese Agenten verwenden Nutzwertfunktionen, um Entscheidungen zu treffen. Sie verfolgen Ziele und priorisieren Ergebnisse auf der Grundlage ihres wahrgenommenen Werts. Durch die Bewertung der Erwünschtheit verschiedener Zustände wählen sie Maßnahmen aus, die den Gesamtnutzen maximieren, wodurch sie sich für komplexe Umgebungen eignen, in denen Kompromisse unvermeidlich sind.
• Lernende Agenten. Diese Agenten verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie aus Erfahrungen und früheren Interaktionen lernen. Sie nutzen ML-Techniken, um sich an neue Situationen anzupassen, ihre Entscheidungsprozesse zu verfeinern und Aufgaben effektiver zu erledigen. So kann beispielsweise ein virtueller Assistent seinen Service verbessern, indem er mehr über die Vorlieben eines Kunden erfährt.
• Hierarchische Agenten. Diese Agenten folgen einer hierarchischen Struktur, bei der übergeordnete KI-Agenten untergeordnete Agenten programmieren und anweisen, auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten. Diese Struktur ermöglicht es Unternehmen, komplexe, mehrstufige Prozesse in einfachere Aufgaben zu unterteilen, wobei sich jeder KI-Agent auf einen bestimmten Aufgabenbereich konzentriert.

So setzen Sie KI-Agenten effektiv ein

KI-Agenten haben sich weit über virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa hinaus entwickelt und erweisen sich in Bereichen wie der Arzneimittelforschung im Gesundheitswesen, der Betrugserkennung im Finanzwesen und der Optimierung der Lieferkette im E-Commerce als äußerst wertvoll.

Die Einrichtung von KI-Agenten erfordert einen strategischen Ansatz, der verschiedene Faktoren berücksichtigt. Die folgenden wichtigen Schritte können zu einer erfolgreichen Umsetzung von KI-Agenten beitragen:

• Klare Ziele definieren. Vor der Einrichtung der KI-Agenten sollten Unternehmen zunächst die spezifischen Ziele festlegen, die der KI-Agent erreichen soll. Ob es um die Automatisierung von Arbeitsabläufen, die Verbesserung des Kundendienstes oder die Optimierung der Entscheidungsfindung geht – klare Ziele leiten die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten.
• Daten sammeln und aufbereiten. KI-Agenten sind auf strukturierte und unstrukturierte Daten angewiesen, um effektiv zu funktionieren. Daher müssen Organisationen sicherstellen, dass sie Zugang zu hochwertigen Daten haben, die den Kontext für die Aufgaben des KI-Agenten liefern können. Dazu können beispielsweise Wissensartikel für komplexe Anfragen und strukturierte Daten für personalisierte Interaktionen gehören.
• Wählen Sie den Agententyp aus. Organisationen, die einen KI-Agenten aufbauen möchten, sollten den für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Typ wählen. Ein reaktiver Agent könnte beispielsweise für routinemäßige Kundenanfragen ausreichen, während komplexere Aufgaben, die Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit erfordern, von einem zielorientierten oder lernenden Agenten profitieren würden, der eine anspruchsvollere Unterstützung bieten kann.
• Integration in bestehende Systeme. Beim Aufbau eines KI-Agenten ist es entscheidend, dass er sich nahtlos in bestehende Systeme wie Customer Relationship Management und Kundenservice-Tools integrieren lässt. Diese Integration ermöglicht es dem KI-Agenten, auf relevante Daten zuzugreifen und den Benutzern eine bessere Unterstützung zu bieten.
• Stellen Sie das Entwicklungsteam zusammen. Der nächste Schritt besteht darin, ein KI-Entwicklungsteam zusammenzustellen, das für die Datenerfassung zur Schulung des KI-Agenten verantwortlich ist. Die Wahl der Programmiersprachen, Plattformen und anderer Technologien hängt von den Fähigkeiten und dem Fachwissen des Teams ab. ML-Ingenieure, Datenwissenschaftler, DevOps-Ingenieure sowie Designer für Benutzeroberflächen und Benutzererfahrungen sind einige der Rollen, die Teil des Entwicklungsteams sein sollten.
• Auswahl von Tools und Technologien. Es ist wichtig, den richtigen Tech-Stack auszuwählen. Dies kann die Auswahl der geeigneten Technologien umfassen, wie zum Beispiel ML-Frameworks, Programmiersprachen wie Python und Java sowie KI-Tools für die Datenverarbeitung und Modellbildung.
• Entwurf des KI-Agenten. Die Architektur des Agenten sollte definieren, wie er mit Benutzern interagiert, auf Daten zugreift und verschiedene Aufgaben ausführt. Bei komplexeren Agenten kann dies die Erstellung einer hierarchischen Struktur umfassen, in der Agenten auf höherer Ebene Agenten auf niedrigerer Ebene verwalten und anweisen.
• Trainieren Sie den KI-Agenten. In diesem Schritt werden die gesammelten Daten verwendet, um den KI-Agenten zu trainieren. Dazu müssen Daten in ML-Modelle eingespeist werden, damit der Agent Muster erlernen, Vorhersagen treffen und seine Entscheidungsfähigkeit verfeinern kann.
• Testen und Implementieren des KI-Agenten. Der Agent sollte in einer kontrollierten Umgebung gründlich getestet werden, um seine Leistung in verschiedenen Szenarien zu bewerten. Durch wiederholte Tests können Probleme identifiziert und behoben werden. Sobald der Agent vollständig trainiert und getestet wurde, kann er in der vorgesehenen Umgebung eingesetzt werden, zum Beispiel auf einer Webseite oder in einem Kundensupportsystem.
• Überwachen und verbessern Sie den Agenten. Schließlich ist es von entscheidender Bedeutung, die Leistung des KI-Agenten kontinuierlich zu überwachen, Feedback zu sammeln und seine Ergebnisse zu analysieren. Diese Daten sollten für Verbesserungen und Aktualisierungen verwendet werden, um sicherzustellen, dass sich der Agent an Änderungen im Benutzerverhalten und im Geschäftsumfeld anpasst.

Beispiele für KI-Agenten

Für die Erstellung von KI-Agenten stehen zahlreiche Anbieterplattformen und -tools zur Verfügung, darunter die folgenden:

• AgentGPT. Mit AgentGPT können Benutzer autonome KI-Agenten direkt in ihrem Browser erstellen, konfigurieren und bereitstellen, ohne dass dafür umfassende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Plattform basiert auf den GPT-3.5- und GPT-4-Modellen von OpenAI und nutzt die fortschrittlichen Funktionen der Modelle, um menschenähnlichen Text zu generieren und eine Reihe von Aufgaben autonom auszuführen.
• Amazon SageMaker. Der vollständig verwaltete Service SageMaker stellt Entwicklern und Datenwissenschaftlern Tools für die Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen zur Verfügung, einschließlich KI-Agenten in einer produktionsbereiten Umgebung. Er bietet außerdem anpassbare ML-Algorithmen und eine skalierbare Infrastruktur.
• Google Cloud Vertex AI. Der Vertex AI Agent Builder, der Teil der Google Cloud Vertex AI-Plattform ist, vereinfacht die Erstellung autonomer und intelligenter Agenten und ermöglicht es sowohl technischen als auch nicht-technischen Benutzern, diese zu erstellen.
• LangChain. LangChain ist eine leistungsstarke Bibliothek, die für Python, JavaScript und TypeScript entwickelt wurde und die schnelle Erstellung von Prototypen für Anwendungen mit LLMs erleichtert. Sie ermöglicht es Entwicklern, verschiedene LLM-Aufgaben miteinander zu verknüpfen, was für die Erstellung komplexer KI-Agenten unerlässlich ist.
• Microsoft AutoGen. Das Open-Source-Framework AutoGen vereinfacht den Prozess der Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten und ermöglicht es ihnen, zusammenzuarbeiten und Aufgaben autonom oder unter menschlicher Aufsicht auszuführen. Mit AutoGen können mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Es kann auch leistungsstarke Sprachmodelle wie GPT-4 verwenden, um die Fähigkeiten der Agenten zu verbessern.

Salesforce Agentforce. Die Agentforce-Plattform wurde entwickelt, um autonome KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen, die Benutzer in verschiedenen Geschäftsfunktionen unterstützen können, darunter Vertrieb, Service, Marketing und Handel. Der codearme Agent Builder der Plattform hilft Benutzern, KI-Agenten mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache zu definieren und anzupassen.