Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und 2024 entwickelt sich zum Jahr der KI-Agenten. Aber was sind KI-Agenten und warum werden sie so wichtig? KI-Agenten stellen einen Wandel von traditionellen KI-Modellen hin zu autonomeren Systemen dar, die in der Lage sind, selbstständig zu denken, zu planen und zu handeln. In diesem Artikel gehen wir auf alles ein, was Sie über KI-Agenten wissen müssen, einschließlich der Fähigkeiten von KI-Agenten, der verschiedenen Arten von KI-Agenten und warum sie das nächste große Ding in der künstlichen Intelligenz sind.
Der Wandel von monolithischen Modellen zu zusammengesetzten KI-Systemen
Herkömmliche KI-Modelle sind zwar leistungsstark, werden jedoch durch die Daten, auf denen sie trainiert werden, eingeschränkt. Diese Modelle können auf eine Vielzahl von Eingabeaufforderungen reagieren, haben jedoch oft Schwierigkeiten, sich an Aufgaben anzupassen, die außerhalb ihrer spezifischen Ausbildung liegen. Wenn Sie beispielsweise ein Basismodell nach Ihren Urlaubstagen fragen, wird dies wahrscheinlich scheitern, weil es keinen Zugriff auf persönliche Datenbanken oder andere externe Ressourcen hat, die für eine korrekte Antwort erforderlich sind.
KI-Modelle allein sind nützlich für Aufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Verfassen von E-Mails oder das Bereitstellen allgemeiner Antworten, aber ihr wahres Potenzial entfaltet sich, wenn sie in umfassendere Systeme integriert werden – sogenannte zusammengesetzte KI-Systeme. Diese Systeme kombinieren mehrere Komponenten wie Datenbanken, externe Instruments und verschiedene Arten von KI-Modellen, um komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Zusammengesetzte KI-Systeme in Aktion
Betrachten Sie dieses Beispiel: Wenn Sie einen Urlaub planen möchten und wissen müssen, wie viele Urlaubstage Ihnen noch verbleiben, wäre ein einfaches KI-Modell schwierig, da es Ihre persönlichen Daten nicht kennt. Wenn wir jedoch ein zusammengesetztes KI-System aufbauen, können wir das Modell mit einer Datenbank verbinden, die Ihre Urlaubsinformationen enthält. Das System funktioniert wie folgt:
- Abfrage des Sprachmodells für eine Antwort.
- Erstellen einer Suchabfrage für die Urlaubsdatenbank.
- Abrufen der Informationen aus der Datenbank.
- Generieren einer Antwort basierend auf diesen Informationen.
Diese Artwork von Verbundsystem nutzt programmatische Komponenten wie Suchanfragen und Datenüberprüfung, um die Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen und es so besser an bestimmte Aufgaben anzupassen. Dieser Übergang zu Verbundsystemen zeigt, wie modulare KI-Komponenten zusammengestellt werden können, um komplexere Probleme zu lösen.
Was sind KI-Agenten?
Kommen wir nun zur Frage: Was sind KI-Agenten?
Im Kern sind KI-Agenten Systeme, die Aufgaben autonom ausführen, indem sie mit ihrer Umgebung interagieren. Sie können Eingaben (z. B. Daten oder Benutzeranfragen) wahrnehmen, diese Informationen verarbeiten und Maßnahmen ergreifen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die ausschließlich auf vorprogrammierter Logik oder Daten basieren, sind intelligente Agenten in der KI darauf ausgelegt, sich anzupassen und Entscheidungen auf der Grundlage neuer Informationen oder sich ändernder Umgebungen zu treffen.
Wie funktionieren KI-Agenten?
Wo kommen additionally KI-Agenten ins Spiel? KI-Agenten stellen die nächste Stufe zusammengesetzter KI-Systeme dar und führen die Systemlogik einen Schritt weiter, indem sie großen Sprachmodellen (LLMs) mehr Kontrolle darüber geben, wie Aufgaben erledigt werden. Anstatt einem starren, vordefinierten Pfad zu folgen, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, selbstständig zu denken, zu planen und zu handeln, um komplexe Probleme zu lösen.
Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Funktionen, die KI-Agenten zu etwas Besonderem machen:
Argumentationsfähigkeiten
KI-Agenten basieren auf LLMs, die Probleme Schritt für Schritt lösen können. Das bedeutet, dass sich der Agent statt einer schnellen (und möglicherweise falschen) Antwort die Zeit nimmt, das Downside aufzuschlüsseln, eine Lösung zu planen und externe Instruments oder Daten zu identifizieren, die er möglicherweise benötigt.
Handlungsfähigkeit
KI-Agenten können Maßnahmen ergreifen, indem sie externe Programme oder Instruments verwenden, z. B. das Internet durchsuchen, eine Datenbank abfragen oder Berechnungen durchführen. Diese Instruments werden in der KI-Welt als „externe Programme“ bezeichnet und ermöglichen es dem Agenten, über die einfache Beantwortung von Fragen hinauszugehen.
Wenn Sie beispielsweise einen Urlaub planen und wissen möchten, wie viele Sonnencremeflaschen Sie benötigen, könnte der KI-Agent Folgendes tun:
- Überprüfen Sie Ihre Urlaubstage in seiner Erinnerung.
- Sehen Sie sich die Wettervorhersage für Florida an, um die voraussichtlichen Sonnenstunden zu erfahren.
- Suchen Sie nach Gesundheitsempfehlungen zur Verwendung von Sonnenschutzmitteln.
- Berechnen Sie anhand dieser Faktoren, wie viel Sonnenschutzmittel Sie benötigen.
Speicherzugriff
Ein weiteres wichtiges Merkmal von KI-Agenten ist ihr Gedächtnis. Dabei geht es nicht nur um die Erinnerung an frühere Gespräche, sondern auch um die Speicherung des internen Denkprozesses, ähnlich wie Menschen beim Lösen eines Issues laut denken. Dieser Speicher ermöglicht es dem Agenten, in späteren Phasen der Aufgabe nützliche Informationen abzurufen, was ihn zu einem personalisierteren und effektiveren Assistenten macht.
Arten von KI-Agenten
Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Arten von KI-Agenten:
- Einfache Reflexagenten: Reagieren Sie direkt auf Umweltreize mit vordefinierten Regeln, ohne Gedächtnis oder Lernfähigkeit. Am besten für einfache Aufgaben geeignet.
- Modellbasierte Reflexagenten: Verwenden Sie interne Modelle der Umgebung, um komplexere Aufgaben zu bewältigen, indem Sie sich vergangene Aktionen merken und zukünftige Zustände vorhersagen.
- Zielbasierte Agenten: Handeln Sie, um bestimmte Ziele zu erreichen, indem Sie zukünftige Konsequenzen berücksichtigen und Maßnahmen entsprechend planen.
- Dienstprogrammbasierte Agenten: Bewerten Sie mehrere mögliche Aktionen, um ihren Nutzen (oder Nutzen) zu maximieren, sodass sie sich ideally suited für die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit eignen.
- Lernagenten: Passen Sie sich im Laufe der Zeit an und verbessern Sie sich, indem Sie aus Interaktionen mit der Umgebung lernen und im Laufe der Zeit effizienter und intelligenter werden.
Um mehr über jeden dieser Typen zu erfahren, lesen Sie unseren ausführlichen Artikel über Arten von KI-Agenten.
Multi-Agent-Framework
Ein Multi-Agent Framework ist ein System, in dem mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen, indem sie miteinander und mit ihrer Umgebung interagieren. Jeder Agent im Framework verfügt über spezielle Rollen, Fähigkeiten oder Kenntnisse und arbeitet zusammen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Die Agenten sind autonom, das heißt, sie können ihre Umgebung wahrnehmen, darüber nachdenken, Maßnahmen ergreifen und im Laufe der Zeit lernen.
- Benutzerfrage: Der Prozess beginnt damit, dass ein Benutzer eine Anfrage oder Aufgabe sendet. Diese Abfrage ist die Eingabe, die der KI-Agent verarbeiten muss.
- LLM (Großes Sprachmodell): Die Anfrage wird zunächst an den gesendet LLMder die Frage interpretiert und entscheidet, wie sie verarbeitet wird. Das LLM generiert eine erste Antwort und entscheidet, ob weitere Schritte erforderlich sind, um die Anfrage vollständig zu beantworten.
- Aktion: Wenn weitere Schritte erforderlich sind, führt der Agent Aktionen mithilfe verschiedener Instruments oder externer Systeme durch, beispielsweise Websuchen, Datenbankabfragen oder APIs (wie WolframAlpha oder Wikipedia). Diese Aktionen helfen dem Agenten, zusätzliche Informationen zu sammeln oder bestimmte Aufgaben auszuführen.
- Beobachtung: Das Ergebnis der Aktion wird als Rückmeldung an das System zurückgegeben Beobachtung. Der Agent wertet diese Informationen aus, um festzustellen, ob sie die Anfrage des Benutzers beantworten oder ob weitere Maßnahmen erforderlich sind.
- Schleife: Das System durchläuft möglicherweise mehrere Iterationen des Aktion Und Beobachtung Dabei wird die Antwort kontinuierlich verfeinert, bis die endgültige Antwort feststeht.
- Ausgabe: Sobald der Agent den Prozess abgeschlossen und die endgültige Antwort generiert hat, übermittelt er diese an den Benutzer.
Diese Schleife ermöglicht es dem Agenten, die Genauigkeit seiner Antworten iterativ zu verbessern, indem er externe Instruments und Aktionen einbezieht und so umfassendere und genauere Ergebnisse liefert.
KI-Agenten vs. traditionelle zusammengesetzte KI-Systeme
KI-Agenten stellen aufgrund ihrer Autonomie, Argumentation und Anpassungsfähigkeit einen bedeutenden Fortschritt gegenüber herkömmlichen zusammengesetzten KI-Systemen dar. Während herkömmliche Systeme für einfache, genau definierte Aufgaben immer noch effektiv sind, fehlen ihnen die dynamischen Problemlösungsfähigkeiten, über die KI-Agenten verfügen.
Die folgende Tabelle hebt die Hauptunterschiede zwischen Agentic AI Chatbots (die KI-Agenten darstellen) und Non-Agentic AI Chatbots (die traditionelle Verbundsysteme darstellen) hervor:
| Merkmal/Aspekt | Agentische KI-Chatbots (KI-Agenten) | Nicht-agentische KI-Chatbots (traditionelle zusammengesetzte KI-Systeme) |
| Autonomie | Hohe Autonomie, Fähigkeit zum Denken und zur Entscheidungsfindung. | Begrenzte Autonomie, folgt hauptsächlich vorprogrammierten Regeln. |
| Entscheidungsprozess | Kann komplexe Aufgaben planen und in kleinere Schritte aufteilen, um bessere Lösungen zu erzielen. | Folgt direkter Logik ohne wirkliche Argumentationsfähigkeiten. |
| Externer Werkzeugzugriff | Kann auf externe Instruments (z. B. APIs, Datenbanken) zugreifen und diese verwenden, um Antworten zu verbessern. | Greift normalerweise nicht auf externe Instruments oder Systeme zu. |
| Lernen | Verfügt über ein Gedächtnis und kann sich verbessern, indem es aus vergangenen Interaktionen lernt. | Möglicherweise ist die Lernfähigkeit begrenzt, normalerweise innerhalb einer festen Reihe von Antworten. |
| Problemlösung | Kann komplexe, mehrstufige Probleme durch die Kombination von Überlegungen mit externen Ressourcen bewältigen. | Behandelt einfache, klar definierte Probleme mit skriptgesteuerten Antworten. |
| Flexibilität | Flexibel und anpassbar an sich ändernde Anfragen oder Aufgaben. Kann seinen Ansatz basierend auf neuen Informationen anpassen. | Starr in seinen Reaktionen, unfähig, sich über die vordefinierte Logik hinaus anzupassen. |
| Steuerlogik | Verwendet einen auf Überlegungen basierenden Ansatz, um die Schritte zu entscheiden, die zum Erreichen eines Ziels erforderlich sind. | Folgt einer fest programmierten, regelbasierten Logik ohne tiefergehende Überlegungen. |
| Antwortgenerierung | Iteriert die Antworten, indem mehr Daten gesammelt und die Lösung verfeinert werden, bis sie korrekt ist. | Bietet eine sofortige Reaktion, ohne das Ergebnis erneut prüfen oder verbessern zu müssen. |
| Komplexe Abfragebearbeitung | Kann hochkomplexe oder mehrdeutige Abfragen mithilfe mehrerer Ressourcen lösen. | Am besten geeignet für einfache, klar definierte Abfragen. |
| Erinnerung und Personalisierung | Behält frühere Interaktionen bei, um personalisiertere und kontextbezogenere Antworten zu liefern. | Typischerweise fehlt der Speicher und es werden generische oder statische Antworten bereitgestellt. |
| Anwendungsfälle | Excellent für dynamische, sich entwickelnde Probleme wie Projektmanagement, Kundenservice oder Forschung. | Am besten für grundlegenden Kundensupport, FAQs oder lineare Gespräche geeignet. |
Reale Anwendungen von KI-Agenten
KI-Agenten haben praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen, vom Kundenservice und Projektmanagement bis hin zu Softwareentwicklung und Forschung. Beispielsweise könnte ein KI-Agent GitHub-Probleme selbstständig bearbeiten, indem er das Downside analysiert, relevante Daten abruft und Lösungen vorschlägt oder sogar implementiert. Dieses Maß an Autonomie ermöglicht es KI-Agenten im Vergleich zu herkömmlichen Systemen, ein breiteres Aufgabenspektrum zu bewältigen, was sie besonders nützlich in dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen macht.
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Weitere hilfreiche Ressourcen
Wenn Sie lernen möchten, wie man diese Agenten erstellt, sollten Sie sich für unseren exklusiven Kurs anmelden Agentisches KI-Pionierprogramm!
Abschluss
KI-Agenten stellen den nächsten großen Sprung in der künstlichen Intelligenz dar und bieten ein Maß an Argumentation, Planung und Autonomie, das herkömmliche zusammengesetzte KI-Systeme übertrifft. Da diese Agenten immer stärker in unser tägliches Leben und unsere beruflichen Arbeitsabläufe integriert werden, werden sie eine entscheidende Rolle dabei spielen, uns dabei zu helfen, immer komplexere Herausforderungen problemlos zu meistern. Ganz gleich, ob es um die Verwaltung Ihrer Urlaubspläne oder die Bewältigung komplexer Aufgaben wie die Fehlerbehebung bei Software program geht, KI-Agenten sind bereit, die Artwork und Weise, wie wir mit KI interagieren, zu revolutionieren.
Bleiben Sie auf dem Laufenden, während wir diese spannende Grenze der KI weiter erforschen.
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