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Die 5 Arten von KI-Agenten und wie man den richtigen findet
KI-Agenten unterscheiden sich hinsichtlich ihres Designs und Zwecks. Nutzen Sie diesen Leitfaden, um verschiedene Arten von KI-Agenten kennenzulernen und den richtigen auszuwählen.
Alle KI-Agenten führen Aufgaben autonom aus, aber wie sie Benutzereingaben interpretieren und Aufgaben ausführen, kann variieren. Daher gibt es verschiedene Arten von KI-Agenten, die jeweils einzigartige Funktionsweisen und optimale Anwendungsfälle haben.
KI-Agenten sind autonome Systeme, die in der Lage sind, Geschäftsabläufe und Aktionen auszuführen, wie zum Beispiel die Installation von Softwareanwendungen, die Konfiguration von Benutzerkonten oder das Posten von Inhalten in sozialen Medien.
Die Fähigkeit, komplexe Aktionen auszuführen, unterscheidet KI-Agenten von anderen Arten von KI-Systemen, wie zum Beispiel Chatbots. Ein Chatbot beantwortet Fragen und gibt Informationen an Benutzer weiter, während ein KI-Agent komplexe Aktionen ausführen kann, die oft mehrere Schritte umfassen, die der Agent unabhängig von menschlichen Anweisungen ausführt.
Es gibt fünf Haupttypen von KI-Agenten: einfache und modellbasierte Reflexagenten sowie zielbasierte, nutzenbasierte und lernende Agenten. Das Verständnis der Unterschiede zwischen den einzelnen Typen kann Unternehmen dabei helfen, den richtigen Agententyp für einen bestimmten Bedarf auszuwählen.
5 Arten von KI-Agenten
KI-Agenten werden nach ihrer Funktionsweise kategorisiert. Beispielsweise verwenden einfache Reflexagenten vordefinierte Regeln, um Aktionen zu steuern, während andere Agententypen KI-Modelle verwenden, um zu funktionieren.
Darüber hinaus konzentrieren sich verschiedene Agententypen auf unterschiedliche Wege zur Problemlösung. Beispielsweise arbeiten zielbasierte Agenten rückwärts von einem Ziel aus, um die Schritte zu identifizieren, die zum Erreichen dieses Ziels erforderlich sind. Im Gegensatz dazu berücksichtigen nutzenbasierte Agenten mehrere Ziele, um Arbeitsabläufe so effizient wie möglich zu gestalten.
Die folgenden fünf Arten von Agenten haben jeweils einzigartige Eigenschaften und Fähigkeiten, die Unternehmen berücksichtigen sollten.
1. Einfache Reflexagenten
Einfache Reflexagenten sind die grundlegendste Art von KI-Agenten, die heute weit verbreitet ist. Sie verwenden vordefinierte Regeln, um zu bestimmen, wie sie auf eine Benutzeranfrage reagieren sollen.
Betrachten wir beispielsweise einen Agenten, dessen Aufgabe es ist, Fahrern dabei zu helfen, den schnellsten Weg von einem Ausgangspunkt zu einem Ziel zu finden. Wenn der Agent Zugriff auf vorab geplante Routen zwischen den beiden Orten hat, kann er Anweisungen geben. Er kann jedoch keine Routen ändern oder Orte hinzufügen, die nicht in seinen Daten enthalten sind.
Einfache Reflexagenten können nur auf Anfragen reagieren, die mit ihren vordefinierten Regeln übereinstimmen. Ein Vorteil einfacher Reflexagenten ist jedoch, dass sie relativ einfach zu implementieren sind, da sie keine komplexe Technologie erfordern. Darüber hinaus ist das Verhalten der Agenten vorhersehbar und konsistent, da Entwickler definieren können, wie Agenten auf eine bestimmte Bedingung reagieren sollen.
2. Modellbasierte Reflexagenten
Wie der Begriff schon sagt, verwendet ein modellbasierter Reflexagent ein KI-Modell, um Aktionen zu steuern. Das Modell könnte ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) sein, das in Fällen hilfreich ist, in denen Agenten eine Vielzahl von Eingaben interpretieren müssen. Modellbasierte Reflexagenten können auch kleinere Modelle verwenden, um einen begrenzteren Aktionsbereich zu unterstützen.
Modellbasierte Reflexagenten verwenden ein Modell, um vorherzusagen, wie eine Aktion den Zustand einer Umgebung verändert. Betrachten wir zum Beispiel einen Agenten, der ein selbstfahrendes Auto durch eine Stadt navigieren soll. Der Agent würde die Aufgabe Schritt für Schritt angehen und dabei vorhersagen, wie jede Links- oder Rechtskurve die Position des Autos verändert. Durch Wiederholung dieses Prozesses führt der Agent das Auto zu seinem endgültigen Ziel.
Modellbasierte Reflexagenten eignen sich besonders für Situationen, in denen der Agent nicht alle Variablen im Voraus kennt. Dies kann beispielsweise nützlich sein, wenn ein selbstfahrendes Auto durch eine Stadt navigieren muss, in der sich die Verkehrsbedingungen schnell ändern. Es ist hilfreich, die Fahrt Schritt für Schritt zu bewältigen und in Echtzeit auf Probleme wie eine blockierte Kreuzung zu reagieren.
Da modellbasierte Reflexagenten sich jedoch auf die schrittweise Problemlösung konzentrieren, arbeiten sie möglicherweise nicht so effizient wie Agenten, die sich darauf konzentrieren, ein gewünschtes Ergebnis so schnell wie möglich zu erreichen.
3. Zielbasierte Agenten
Wie modellbasierte Reflexagenten verwenden auch zielbasierte Agenten ein KI-Modell, um Aktionen zu steuern. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass zielbasierte Agenten nicht versuchen, ein bestimmtes Ergebnis zu erreichen, indem sie die dafür erforderlichen Schritte festlegen, sondern umgekehrt vorgehen. Sie identifizieren zunächst das Ziel, das sie erreichen wollen, und legen dann fest, wie sie es erreichen wollen.
Anstatt beispielsweise ein Auto Schritt für Schritt zum Ziel zu führen, würde ein zielbasierter Agent die gesamte Route identifizieren, die zum Erreichen des Ziels erforderlich ist, und dann dieser Route folgen. Die Route könnte am Ende dieselbe sein wie die, die von einem modellbasierten Reflexagenten berechnet wurde, aber der Prozess der Ermittlung ist unterschiedlich.
Zielbasierte Agenten eignen sich am besten für Situationen, in denen die Bedingungen vorhersehbar und konsistent sind. Während ein zielbasierter Agent beispielsweise nicht ideal ist, um ein Auto durch eine Stadt mit unvorhersehbaren Verkehrsbedingungen zu führen, kann er besser geeignet sein, um eine Fernverkehrsroute zu planen, bei der lokale Probleme – wie ein Stau, der den Verkehr um einige Minuten verzögert – keinen wesentlichen Einfluss auf das Gesamtergebnis haben.
Ein zielbasierter Agent kann jedoch versagen, wenn er mit Bedingungen konfrontiert wird, mit denen er nicht gerechnet hat, weil sie in seinem Modell nicht berücksichtigt wurden.
4. Nutzenbasierte Agenten
Ein nutzenbasierter Agent unterscheidet sich von anderen Agententypen dadurch, dass er sich auf die Maximierung der Gesamteffizienz seiner Handlungen konzentriert.
Nutzenbasierte Agenten wägen die Vor- und Nachteile jedes möglichen Ansatzes zur Erfüllung einer Aufgabe ab und bestimmen, welche Methode die Vorteile maximiert und die Nachteile minimiert.
Ein nutzenbasierter Agent, der ein selbstfahrendes Auto steuert, denkt beispielsweise nicht nur darüber nach, wie man so schnell wie möglich von Punkt A nach Punkt B kommt. Er berücksichtigt möglicherweise auch den Kraftstoffverbrauch, Mautgebühren und die Erreichbarkeit von Raststätten oder Tankstellen, da diese Faktoren für viele Passagiere wichtig sind.
Nutzenbasierte Agenten eignen sich gut, wenn eine Optimierung für mehrere konkurrierende Ziele wünschenswert ist. In Szenarien, in denen es eine klare Priorität gibt, sind sie jedoch weniger effizient, da sie Ressourcen für die Bewertung irrelevanter Kriterien verschwenden.
5. Lernende Agenten
Lernende Agenten nutzen die Ergebnisse früherer Handlungen, um zukünftige Handlungen zu steuern. Dies unterscheidet sie von Agenten, die sich bei der Lösung eines Problems ausschließlich auf KI-Modelle stützen.
Der Hauptvorteil lernender Agenten besteht darin, dass sie unerwartete Variablen berücksichtigen können. Stellen Sie sich beispielsweise einen Agenten vor, der ein selbstfahrendes Auto steuert. Wenn das Auto versucht, eine als Teil der Route identifizierte Kurve zu fahren, erkennen seine Sensoren, dass die Straße gesperrt ist. In diesem Fall lernt der Agent aus diesem Ergebnis, dass die in seinem Modell dargestellten Daten ungenau sind, und ändert sein Verhalten entsprechend, indem er das Auto wendet und eine neue Route berechnet.
Hierarchische versus flache Agentensysteme
In einem hierarchischen Agentensystem delegiert ein Manageragent Aufgaben an Unteragenten. Beispielsweise könnte ein Manageragent, der ein selbstfahrendes Auto steuert, die Berechnungen identifizieren, die zur Routenplanung erforderlich sind – wie die Bestimmung, wie man abbiegt, und die Bewertung des optimalen Kraftstoffverbrauchs – und dann andere Agenten anweisen, die einzelnen Berechnungen durchzuführen.
Dies unterscheidet sich von einem flachen Modell, in dem ein einzelner Agent eine Aufgabe unabhängig ausführt. In einem flachen System können mehrere Agenten existieren, aber sie arbeiten nebeneinander, anstatt dass ein Manageragent Aufgaben verteilt.
Hierarchische Agenten sind kein Agententyp, da sich der Begriff nicht auf das interne Design oder die Logik von Agenten bezieht. Stattdessen organisieren Agentenhierarchien die Aktivitäten und die Koordination von Agenten. Ein hierarchisches Agentensystem kann jeden Typ von KI-Agenten verwenden, und mehrere Agententypen können innerhalb eines hierarchischen Systems funktionieren.
Auswahl des besten KI-Agententyps
Kein KI-Agententyp ist universell besser als ein anderer. Verschiedene Agenten zeichnen sich bei unterschiedlichen Aufgaben aus und bringen ihre eigenen Herausforderungen mit sich.
Tabelle 1 zeigt die wichtigsten Vor- und Nachteile der fünf gängigen Arten von KI-Agenten:
| Agententyp | Vorteile | Nachteile |
| Einfacher Reflex | Einfach zu implementieren und verhält sich vorhersehbar. | Die Funktionalität ist auf vordefinierte Wenn-dann-Logiken (Bedingung und Aktion) beschränkt. |
| Modellbasierter Reflex | Kann sich an veränderte oder unbekannte Bedingungen anpassen. |
Liefert möglicherweise nicht die effizientesten Antworten auf Probleme. |
| Zielbasiert | Gut darin, den effizientesten Weg zur Erledigung oder Lösung einer Aufgabe zu finden. | Kann Schwierigkeiten haben, wenn unerwartete Bedingungen auftreten, die im Modell des Agenten nicht berücksichtigt sind. |
| Nutzenbasiert | Ist gut darin, den optimalen Weg zu finden, um eine Aufgabe zu erledigen, die mehrere Überlegungen oder Ziele umfasst. | Kann für Anwendungsfälle, in denen nur ein Ziel von Bedeutung ist, unnötig sein. |
| Lernend | Kann Ungenauigkeiten oder Lücken in den Anweisungen eines KI-Modells berücksichtigen und korrigieren. | Benötigt historische Daten, um optimale Entscheidungen zu treffen, wodurch sie weniger effektiv sind, wenn nur begrenzte historische Informationen verfügbar sind. |
Tabelle 1: KI-Agententypen, Vor- und Nachteile.
Um zu entscheiden, welcher Agententyp für eine bestimmte Aufgabe verwendet werden soll, bewerten Sie zunächst die verfügbaren Agententypen, beginnend mit dem einfachsten, bis Sie einen Agenten gefunden haben, der Ihren Anforderungen entspricht. Mit diesem Ansatz können Sie den einfachsten Agententyp auswählen, der Ihren Anforderungen entspricht.
Wenn Sie den Umfang einer bestimmten Aufgabe festgelegt haben, stellen Sie sich die folgenden fünf Fragen:
1. Kann ein Agent die Aufgabe mit vorformulierten Antworten oder Aktionen erfüllen, die mit vordefinierten Bedingungen übereinstimmen?
Wenn ja, ist ein einfacher Reflexagent in der Regel der beste Agententyp.
2. Hat die Aufgabe vorhersehbare Bedingungen und ein klar definiertes Ziel, wobei das einzige relevante Kriterium die Erreichung dieses Ziels ist?
In diesem Fall funktioniert ein zielbasierter Agent wahrscheinlich am besten.
3. Gibt es ein klares Ziel, aber unvorhersehbare oder unbekannte Bedingungen?
In diesem Szenario funktioniert ein modellbasierter Reflexagent am besten.
4. Ist es notwendig, mehrere Faktoren oder Ziele zu optimieren, während die Aufgabe ausgeführt wird?
Wenn ja, wählen Sie einen nutzenbasierten Agenten.
5. Erfordert die Aufgabe unvorhersehbare oder sich ändernde Variablen?
In diesem Fall kann ein lernender Agent am besten geeignet sein.
Es gibt gewisse Überschneidungen zwischen den verschiedenen Arten von KI-Agenten. Ein lernender Agent kann beispielsweise auch ein nutzenbasierter Agent sein, wenn er so konzipiert ist, dass er aus historischen Ergebnissen lernt und gleichzeitig mehrere Kriterien optimiert. In einigen Fällen ist es daher möglich, die Funktionen mehrerer Agententypen bei der Implementierung von agentenbasierten KI-Workflows zu kombinieren.
Ein strategischer Ansatz für die Implementierung von KI-Agenten
Die Auswahl des besten KI-Agententyps ist zwar wichtig, aber konzentrieren Sie sich nicht so sehr auf die verschiedenen Agententypen, dass Sie andere wichtige Aspekte der Implementierung von KI-Agenten übersehen.
Unabhängig davon, welche spezifische Kategorie von Agenten – oder Kombination – Sie einsetzen, sollte Ihr Implementierungsplan die folgenden Überlegungen enthalten:
- Framework. Wenn Sie einen Agenten von Grund auf neu entwickeln, anstatt ein Standard-Tool zu kaufen, welches agentische KI-Framework werden Sie für die Entwicklung verwenden?
- Agentenbereitstellung. Wie werden Sie die Ressourcen, wie Datenbanken oder Softwaredienstprogramme, bereitstellen, die Agenten zur Unterstützung eines beabsichtigten Anwendungsfalls benötigen?
- Agentensicherheit. Welche Sicherheitsvorkehrungen werden Sie treffen, um die Sicherheitsrisiken von Agenten-KI zu minimieren? Wie werden Sie sicherstellen, dass Agenten nicht auf Ressourcen zugreifen oder diese ändern können, die ihnen nicht zur Verfügung stehen sollten?
- Leistungsmessung. Wie werden Sie die Leistung des Agenten messen und sicherstellen, dass er den beabsichtigten Geschäftswert schafft?
Diese Faktoren bestimmen ebenso wie der Agententyp den Wert von agentischen KI-Projekten.
