Generative KI vs. Agentische KI: Hauptunterschiede

Die letzten zwei Jahre wurden durch ein einziges Wort definiert: Generative KI. Instruments wie ChatGPT, Gemini und Claude haben KI von einem Fachbegriff zu einem bekannten Namen gemacht.

Jedochwir treten jetzt in die nächste Part der KI-Evolution ein. Das Gespräch verlagert sich von der KI zum Thema erzeugt um das zu AI Handlungen. Vorbei sind die Zeiten, in denen Sie die KI als Ausbilder bei jedem Schritt begleiten mussten. Dies ist die Ära von Agentische KI.

Obwohl sie die gleiche DNA haben, ist der Unterschied zwischen einer generativen KI und einer agentischen KI, wie Sie bald erkennen werden, der Unterschied zwischen einem Taschenrechner und einem Pc.

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Artwork künstlicher Intelligenz, die darauf ausgelegt ist Erstellen Sie neue Inhalte, indem Sie vorhandene Daten analysieren.

Diese Systeme lernen Muster aus riesigen Datensätzen (durch Coaching) und nutzen dieses Wissen, um völlig neue Ergebnisse zu erzeugen, die denselben Mustern folgen.

Zu diesen Ausgaben können gehören:

Generative KI beantwortet Fragen wie:

• Schreiben Sie einen Absatz zu diesem Thema.
• Generieren Sie ein Bild aus dieser Beschreibung.
• Erstellen Sie Code, der dieses Drawback löst.

Werkzeuge wie ChatGPT, Nano-Banane, Mitten auf der ReiseUnd DALL-E basieren alle auf generativen KI-Modellen. Sie können Geschichten schreiben, Grafiken erstellen, Dokumente zusammenfassen, Code erstellen und sogar Gespräche simulieren.

Mehr lesen: KI vs. generative KI

Was ist Agentische KI?

Agentische KI ist eine Artwork künstlicher Intelligenz, die darauf ausgelegt ist selbstständig Maßnahmen ergreifen und Ziele erreichen.

Im Zentrum von Agentic AI-Systemen steht etwas, das als „Angriff“ bezeichnet wird KI-Agent. Ein KI-Agent ist ein System, das Informationen wahrnehmen, über ein Ziel nachdenken und mithilfe von Instruments oder Software program Maßnahmen ergreifen kann, um dieses Ziel zu erreichen.

Anstatt einfach nur eine Antwort auf eine Eingabeaufforderung zu geben, kann ein KI-Agent Schritte planen, mit externen Systemen interagieren und seine Aktionen auf der Grundlage neuer Informationen anpassen.

Agentische KI beantwortet Fragen wie:

• Finden Sie die besten Flugoptionen und buchen Sie das Ticket.
• Recherchieren Sie ein Unternehmen und identifizieren Sie die richtige Kontaktperson.
• Überwachen Sie die Marktpreise und senden Sie Benachrichtigungen, wenn sich die Bedingungen ändern.

Um diese Aufgaben zu erfüllen, führt ein Agent normalerweise Aktionen aus wie:

• das Net durchsuchen
• Verwendung von APIs
• Interaktion mit Softwaretools

Agentensysteme basieren häufig auf generativen KI-Modellen, die als Argumentationsmaschine fungieren, während der Agent die Planung, Werkzeugnutzung und Ausführung übernimmt.

Frameworks wie AutoGPT, CrewAI, LangGraphUnd AutoGen ermöglichen es Entwicklern, KI-Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe mit minimaler menschlicher Anleitung durchzuführen.

Wie funktioniert Agenten-KI?

Agentische KI-Systeme konzentrieren sich darauf, Ziele zu erreichen, indem sie argumentieren, Maßnahmen ergreifen und sich auf der Grundlage von Suggestions kontinuierlich anpassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die typischerweise vordefinierten Entscheidungsbäumen folgen, arbeitet Agentic AI durch einen iterativen Argumentationsprozess, der oft als „…“ bezeichnet wird ReAct (Grund + Handlung) Rahmen.

Ein typischer Arbeitsablauf sieht so aus:

1. Beobachten: Der Agent beginnt damit, das Ziel oder die Aufgabe zu verstehen, die er erfüllen muss. Dies kann alles sein, von der Beantwortung einer komplexen Frage bis hin zur Planung einer Reihe von Aktionen zur Erledigung einer Aufgabe.
2. Grund: Der Agent analysiert das Ziel und bestimmt, welche Informationen oder Maßnahmen als nächstes erforderlich sind. Ex: „Ich muss das Wetter überprüfen, bevor ich ein Outfit vorschlage.“
3. Akt: Basierend auf seiner Argumentation ergreift der Agent eine Aktion, indem er ein externes Instrument, eine API oder eine Datenquelle verwendet. Beispiel: Aufrufen einer Wetter-API wie OpenWeather, um die aktuelle Vorhersage abzurufen.
4. Iterieren: Anhand dieser neuen Informationen aktualisiert der Agent seinen Plan und entscheidet, ob eine weitere Aktion erforderlich ist. Der Zyklus wiederholt sich dann, bis die Aufgabe abgeschlossen ist oder ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird.

Das ist die Kernidee hinter Agentic AI Das System durchläuft kontinuierlich Argumentation, Aktion und BeobachtungDadurch können Probleme dynamisch gelöst werden, anstatt nur eine einzelne Antwort zu generieren.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI-Modelle konzentrieren sich auf Erstellen neuer Inhalte statt anhand gelernter Muster. Sie werden darin geschult, die zugrunde liegenden Muster und Strukturen großer Datenmengen zu erlernen, damit sie Ergebnisse generieren können, die realen Daten ähneln.

Anstatt sich auf Datensätze mit gekennzeichneten Ergebnissen zu verlassen, werden generative Modelle normalerweise auf riesigen Sammlungen von Rohdaten wie Textual content, Bildern, Audio oder Code trainiert. Durch die Analyse dieser Daten lernt das Modell, wie verschiedene Elemente der Daten miteinander in Beziehung stehen und welche Muster häufig auftreten.

Ein typischer Arbeitsablauf sieht so aus:

1. Datenerfassung: Das Modell wird anhand großer Datensätze trainiert, die Beispiele wie Bücher, Artikel, Bilder, Movies oder Code-Repositorys enthalten.
2. Musterlernen: Der Algorithmus lernt die statistischen Beziehungen innerhalb der Daten, etwa wie Wörter in der Sprache aufeinander folgen oder wie Pixel sich zu Objekten in Bildern verbinden.
3. Modellschulung: Deep-Studying-Architekturen wie Transformatoren, Diffusionsmodelle oder generative gegnerische Netzwerke werden darauf trainiert, diese Muster zu erfassen.
4. Inhaltsgenerierung: Nach dem Coaching kann das Modell neue Ausgaben wie Textabschnitte, Bilder aus Eingabeaufforderungen, Audioclips oder Codeausschnitte generieren.

Das Kernziel ist klar: Generative KI-Modelle lernen Muster in Daten, sodass sie neue Inhalte erstellen können, die diesen Mustern folgen.

Ähnlichkeiten und Unterschiede

Sowohl Agentic AI als auch Generative AI sind Teil des KI-Ökosystems:

Das bedeutet, dass beide Arten von KI einige Eigenschaften miteinander teilen, sich aber auch in anderer Hinsicht unterscheiden. Und das alles, während Sie Teil des KI-Ökosystems sind.

Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen der generativen KI und der agentischen KI:

Warum sich die Welt in Richtung Agenten bewegt

Generative KI ist unglaublich, aber sie schafft eine „Arbeitslücke“. Wenn eine KI einen Bericht schreibt, muss ein Mensch ihn noch auf Fakten prüfen, formatieren und per E-Mail versenden.

Agentische KI schließt die Arbeitslücke. Die Beliebtheit von Agenten (wie AutoGPT, CrewAI oder AutoGen von Microsoft) beruht auf der Tatsache, dass sie Ergebnisse und nicht nur Entwürfe produzieren. Wir bewegen uns aus einer Welt, in der wir Nutzen Sie KI als Mitarbeiter Zu Delegieren Sie die Aufgabe an die KI und mach Feierabend.

Abschluss

Wenn künstliche Intelligenz das Gehirn ist, und Generative KI ist additionally die Stimme Agentische KI sind die Hände. Beide Domänen dienen einem unterschiedlichen Zweck und erben einige Attribute voneinander.

Generative KI hat die Artwork und Weise, wie wir kreieren, verändert, aber Agentische KI wird unsere Arbeitsweise verändern. In der Zukunft geht es nicht nur um Modelle, die mit uns sprechen können. Es geht um Agenten, die die Arbeit für uns erledigen können, während wir uns auf andere Dinge konzentrieren können.

Häufig gestellte Fragen

Ich bin auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gestützter Forschung, technischer Dokumentation und Inhalten im Zusammenhang mit neuen KI-Technologien spezialisiert. Meine Erfahrung umfasst KI-Modelltraining, Datenanalyse und Informationsabruf und ermöglicht es mir, Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch korrekt als auch zugänglich sind.