Bild vom Herausgeber
# Einführung
Die nächste Grenze der künstlichen Intelligenz (KI) ist Agentische KISysteme, die in der Lage sind, ohne ständiges menschliches Eingreifen zu planen, zu handeln und sich selbst zu verbessern. Diese autonomen Agenten bedeuten einen Wandel von statischen Modellen, die auf Eingaben reagieren, hin zu dynamischen Systemen, die unabhängig denken und arbeiten. Die folgende Infografik veranschaulicht, was diese Agenten auszeichnet, wie sie funktionieren und warum sie einen grundlegenden Fortschritt für die KI darstellen. Schauen wir genauer hin.
Entschlüsselung der Agenten-KI: Der Aufstieg autonomer Systeme (Infografik) (zum Vergrößern anklicken)
# Jenseits des Chatbots: Warum KI-Agenten anders sind
Herkömmliche Giant-Language-Modelle (LLMs) liefern einmalige Antworten – sie verarbeiten eine Eingabe, erzeugen eine Ausgabe und hören dort auf. Sie sind intestine darin, Texte zu generieren, führen aber keine Folgeaktionen durch, verwenden keine externen Instruments und passen ihren Ansatz nicht auf der Grundlage der Ergebnisse an. Agentische KI ändert das.
KI-Agenten führen mehrstufige Autonomie ein: Sie können ein Ziel festlegen, planen, wie es erreicht werden soll, diese Schritte ausführen und Ergebnisse zusammenfassen. Anstatt nur ein Haiku zu schreiben oder beim Ausgehen Ratschläge zu geben, können sie nebenbei Markttrends recherchieren, Daten analysieren oder Berichte mithilfe einer Vielzahl von Instruments erstellen. Agentische KI vollzieht den Wandel von passiver Technologie zu aktive Problemlöserfähig, Aufgaben zu koordinieren, APIs zu verwenden und aus Ergebnissen zu lernen.
# Das Toolkit des Agenten: Wie autonome KI denkt und handelt
Das Herzstück der Agenten-KI ist ein modulares Design, das versucht, die menschliche Kognition widerzuspiegeln. Das Planungsmodul – das Gehirn – zerlegt komplexe Ziele in überschaubare Teilziele, wie zum Beispiel das Suchen, Lesen oder Extrahieren relevanter Daten. Es ist die Argumentationsmaschine des Agenten, die große Herausforderungen in erreichbare Maßnahmen aufteilt.
Das Speichermodul – das Pocket book – fungiert als Langzeitspeicher und ermöglicht es den Agenten, sich an vergangene Interaktionen zu erinnern und daraus zu lernen. Dieser Speicher verhindert redundante Arbeit und ermöglicht eine iterative Verbesserung im Laufe der Zeit. Schließlich verbindet das Werkzeugnutzungsmodul – die Hände – den Agenten mit der Außenwelt und ermöglicht ihm die Ausführung von Code, das Surfen im Web oder die Interaktion mit APIs. Zusammengenommen verwandeln diese Module ein statisches Modell in ein selbstgesteuerter digitaler Arbeiter das Denken, Gedächtnis und Handeln integrieren kann.
# Der Kreislauf der Autonomie: Wie Agenten sich selbst korrigieren
Autonome Agenten handeln nicht nur; sie passen sich an. Ihr Betrieb folgt einem kontinuierlichen Suggestions-Zyklus: beobachten, planen, handeln, reflektieren. Zunächst beobachtet der Agent die Umgebung, sammelt Informationen und identifiziert Ziele. Dann plant es eine Reihe von Aktionen basierend auf der Erinnerung und dem aktuellen Kontext. Als nächstes führt es Schritte über die verfügbaren Instruments aus. Schließlich wird über das Ergebnis nachgedacht und im Namen der Verbesserung aus Erfolgen und Misserfolgen gelernt.
Dieser Zyklus ist ein Versuch, die menschliche Problemlösung widerzuspiegeln und eine kontinuierliche Selbstkorrektur zu ermöglichen. Im Laufe der Zeit entstehen durch solche Rückkopplungsschleifen Agenten, die es werden effizienter, genauer und leistungsfähiger ohne explizite Umschulung. Dieses kontinuierliche Lernen macht die Agenten-KI zum potenziellen Eckpfeiler zukünftiger intelligenter Systeme.
# Zusammenfassung
Agentische KI stellt eine neue Richtung in der KI-Entwicklung dar, in der Systeme bei der Verfolgung ihrer Ziele unabhängig agieren können. Während diese Architekten verfeinert und verbessert werden, nähern wir uns wirklich autonomen digitalen Ökosystemen, die in der Lage sind, komplexe, vielschichtige Herausforderungen zu bewältigen.
Laden Sie die Infografik herunter um zu sehen, wie diese Systeme aufgebaut sind und wie sie neu definieren, was „clever“ bedeutet. Tauchen Sie dann tiefer in die neueste Berichterstattung von KDnuggets ein, um dieser nächsten großen Transformation in der KI immer einen Schritt voraus zu sein.
Matthew Mayo (@mattmayo13) hat einen Grasp-Abschluss in Informatik und ein Diplom in Knowledge Mining. Als geschäftsführender Herausgeber von KDnuggets & Statistikund Mitherausgeber bei Beherrschung des maschinellen LernensZiel von Matthew ist es, komplexe datenwissenschaftliche Konzepte zugänglich zu machen. Zu seinen beruflichen Interessen zählen die Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erforschung neuer KI. Seine Mission ist es, das Wissen in der Datenwissenschaftsgemeinschaft zu demokratisieren. Matthew programmiert seit seinem sechsten Lebensjahr.