Was ist Agentische KI?

Agentische KI bezieht sich auf autonome KI-Systeme, die komplexe Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht erledigen können. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die auf Eingabeaufforderungen reagiert, kann die Agenten-KI Aktionen im Hinblick auf ein Ziel planen, anpassen und ausführen und dabei während des gesamten Prozesses Entscheidungen treffen.

Diese Systeme bestehen aus KI-AgentenJeder übernimmt einen bestimmten Teil der Aufgabe und arbeitet koordiniert zusammen, um das Gesamtziel zu erreichen. Diese Fähigkeit, mehrstufige, zielgerichtete Aufgaben autonom und anpassungsfähig auszuführen, unterscheidet Agentic AI von herkömmlichen KI-Modellen.

Diese Verschiebung von antworten → Schauspiel ist es, was Agenten-KI ausmacht.

Der einfachste Weg, Agenten-KI zu verstehen

Denken Sie über den Unterschied zwischen der Beantwortung einer Frage und der Übernahme einer Aufgabe nach.

Ein traditionelles KI-System beantwortet die Frage:
„Welche guten Accommodations gibt es in Bangalore?“

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Ein Agenten-KI-System übernimmt die Aufgabe:
„Planen Sie meine Bangalore-Reise für drei Tage, halten Sie das Finances ein, priorisieren Sie Orte in der Nähe des Büros und passen Sie sie an, wenn sich meine Besprechungszeit ändert.“

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Dies ist keine einzelne Antwort. Agentensysteme führen eine Aufgabe im Laufe der Zeit aus und erzeugen sich entwickelnde Ergebnisse. Dies liegt daran, dass sich der KI-Agent an die anpassen würde Änderungen in den Sitzungszeiten. Möglicherweise sehen Sie eine Protokolldatei ähnlich dieser:

• Das erste System gibt Info.
• Das zweite System muss ein bewegliches Ziel verwalten.

Was die Definition betrifft, ist Agentic AI ein künstliche Intelligenz System, das ein bestimmtes Ziel mit begrenzter Aufsicht erreichen kann. Ein Großteil seiner Funktionalität ist abgeleitet von KI-Agenten.

In welcher Beziehung steht der KI-Agent zur Agenten-KI?

Ein KI-Agent ist eine einzelne, autonome Einheit, die eine bestimmte Aufgabe ausführt. Es reagiert auf Eingaben und erledigt jeweils einen Auftrag.
Beispiel: Ein Chatbot, der eine Anfrage beantwortet.

In Agentische KImehrfach KI-Agenten kann bestimmte Teile einer Aufgabe (Datenerfassung, Entscheidungsfindung und endgültige Ausführung) übernehmen und fungieren als Mitarbeiter um einen größeren Prozess abzuschließen. Jeder Agent ist spezialisiert, aber alle koordinieren sich, um die Aufgabe effizient voranzutreiben.
Beispiel: Eine KI, die eine Forschungsaufgabe verwaltet, Daten sammelt, analysiert und einen Bericht erstellt.

Hier sind die Hauptunterschiede zwischen AI Agent und Agentic AI:

Was macht einen KI-Systemagenten aus?

Nicht jedes KI-Software mit einer schicken Benutzeroberfläche verfügt über eine solche Agent. Und nicht jeder Chatbot wird zum Agenten, nur weil er eine API aufrufen kann.

Ein KI-System beginnt zu fühlen Agent wenn es Folgendes tun kann:

• Nehmen Sie ein Ziel, nicht nur eine Aufforderung.
• Teilen Sie dieses Ziel in kleinere Schritte auf.
• Entscheiden Sie, welche Aktion in welcher Section sinnvoll ist.
• Verwenden Sie bei Bedarf Instruments oder externe Informationen.
• Verfolgen Sie den Fortschritt eines Workflows.
• Überarbeiten Sie den Pfad, wenn neue Informationen auftauchen.

Dabei handelt es sich nicht um fest programmierte Schritte, denen jedes Agentensystem folgen muss. Dabei kommt es nicht auf ein einzelnes Characteristic an. Es ist das Verhalten das entsteht, wenn diese Merkmale kombiniert werden.

Ein Taschenrechner verwendet ein Werkzeug. Das macht es nicht agentisch.
Ein Chatbot kann Daten abrufen. Das allein macht es auch noch nicht wirksam.

Was einen Systemagenten ausmacht, ist, dass er versucht, sich von ihm zu entfernen Anleitung zum Ergebnisnicht nur von schnelle Antwort.

Mit anderen Worten: Es bleibt nicht bei der Beantwortung Ihrer Fragen. Es wird herausgefunden, was getan werden muss vollständig erledigt die Aufgabe, geht selbständig Zwischenschritte, prüft den Fortschritt und passt sich nebenbei an, bis tatsächlich ein brauchbares Ergebnis geliefert wird.

Wie funktioniert Agentische KI?

Agentische KI setzt auf eine klare Zielsetzungsprozesswobei das System eine Abfolge von Schritten verwendet, um von der Eingabe zur Ausgabe zu gelangen. So funktioniert es:

1. Wahrnehmung: Die KI sammelt Daten aus verschiedenen Quellen (APIs, Benutzereingaben, externe Systeme).
2. Argumentation: Das System verarbeitet die Daten, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren und einen Plan für die Ausführung zu erstellen.
3. Zielsetzung: Die KI legt Ziele basierend auf Benutzereingaben oder vordefinierten Zielen fest und unterteilt die Aufgabe in umsetzbare Schritte.
4. Entscheidungsfindung: Es bewertet mehrere Pfade und wählt die effizienteste oder genaueste Vorgehensweise aus.
5. Ausführung: Die KI handelt dann und führt die gewählte Aktion aus, z. B. die Interaktion mit externen Systemen oder die Bereitstellung von Antworten für Benutzer.
6. Lernen und Anpassung: Nach Abschluss der Aufgaben analysiert die KI die Ergebnisse, lernt aus dem Suggestions und passt sich an, um zukünftige Maßnahmen zu verbessern.

Vorteile der Verwendung von Agent AI

Agentische KI bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen KI-Systemen:

• Autonomie: Kann Aufgaben unabhängig ausführen, wodurch die Notwendigkeit einer menschlichen Aufsicht verringert wird.
• Proaktivität: Wechselt von reaktiv zu proaktiv und erledigt komplexe Aufgaben von Anfang bis Ende.
• Spezialisierung: Agenten können sich auf bestimmte Aufgaben spezialisieren und so komplexe Probleme effizient lösen.
• Anpassungsfähigkeit: Agenten verbessern sich im Laufe der Zeit, indem sie aus Erfahrungen lernen und ihre Herangehensweise an Aufgaben verfeinern.

Arten von KI-Agenten

Hier sind die verschiedenen Arten von KI-Agenten:

• Einfache Reflexagenten: Handeln Sie nach vordefinierten Bedingungs-Aktions-Regeln und reagieren Sie direkt auf aktuelle Eingaben, ohne sich an frühere Zustände zu erinnern oder diese zu verstehen.
• Modellbasierte Reflexagenten: Behalten Sie ein internes Modell der Welt bei, das es ihnen ermöglicht, den Zustand zu verfolgen und Entscheidungen zu treffen, die über unmittelbare Eingaben hinausgehen.
• Zielbasierte Agenten: Wählen Sie Maßnahmen basierend auf den gewünschten Ergebnissen aus und bewerten Sie verschiedene Wege, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
• Utility-basierte Agenten: Gehen Sie über Ziele hinaus, indem Sie Maßnahmen auswählen, die eine Nutzenfunktion maximieren und Kompromisse zwischen mehreren möglichen Ergebnissen ausgleichen.
• Lernagenten: Verbessern Sie sich im Laufe der Zeit, indem Sie aus Suggestions lernen und ihr Verhalten basierend auf Erfahrung und Leistung anpassen.

Frameworks zum Erstellen von KI-Agenten

Sie haben vielleicht schon von Instruments wie gehört CrewAI, LangGraphoder Microsoft AutoGen. Vielleicht haben Sie virale Movies von gesehen AutoGPT versuchen, „eine Pizza zu bestellen“ oder Devin (der weltweit erste KI-Softwareentwickler), der Fehler autonom behebt. Dies sind alles Frameworks, die zum Erstellen von KI-Agenten verwendet werden.

Diese Frameworks sind nicht austauschbar. Die Wahl hängt davon ab, ob Sie strukturierte Arbeitsabläufe, Zusammenarbeit zwischen Agenten oder experimentelle Autonomie benötigen.

Anwendungen der Agenten-KI

Agentische KI kommt überall dort zum Einsatz, wo Aufgaben mehrere Schritte, Entscheidungen und Feedbackschleifen erfordern:

• Gesundheitspflege: Überwachen Sie die Vitalwerte des Patienten, aktualisieren Sie Risikobewertungen und passen Sie Behandlungsempfehlungen in Echtzeit an.
• Finanzen: Verfolgen Sie Marktsignale, führen Sie Trades aus und passen Sie Strategien basierend auf der Leistung an.
• Cybersicherheit: Anomalien erkennen, Bedrohungen untersuchen und automatisierte Reaktionen systemübergreifend auslösen.
• Kundensupport: Abwicklung von Finish-to-Finish-Workflows wie Ticketweiterleitung, Lösung, Eskalation und Nachverfolgung.

Herausforderungen und Risiken

Während die Agenten-KI einen enormen Mehrwert bietet, gibt es auch erhebliche Risiken:

• Unbeabsichtigtes Verhalten: Schlecht gestaltete Belohnungsfunktionen können zu unbeabsichtigten Ergebnissen führen, etwa wenn ein Agent Lücken ausnutzt.
• Komplexität: Die Verwaltung und Koordination mehrerer Agenten kann in komplexen Systemen zu Engpässen, Staus oder Ausfällen führen.
• Mangelnde Transparenz: Je mehr Autonomie eine KI hat, desto schwieriger wird es, ihre Handlungen vorherzusagen oder zu erklären.

Erste Schritte mit Agentic AI

Nachdem Sie nun ein solides Verständnis davon haben, was Agentic AI ist, stellt sich die nächste Frage Wo soll ich anfangen?

Es gibt keinen einzigen Kurs oder festen Rahmen, der Sie in die Lage versetzt, Agentensysteme zu erstellen. Stattdessen geht es darum, einem strukturierten Lernpfad zu folgen und nach und nach ein Gespür dafür zu entwickeln, wie Agenten wahrnehmen, entscheiden und handeln.

Ein guter Ausgangspunkt ist dieser Lernpfad für Agentische KIdas die Kernkonzepte, Instruments und Fortschritte erläutert, die Sie benötigen, um mit agentenbasierten Systemen praktisch umzugehen.

Wenn Sie sich mehr für das Ökosystem selbst interessieren, insbesondere für die Instruments und Frameworks, die diese Systeme unterstützen, werfen Sie einen Blick darauf Leitfaden zu KI-Agent-Frameworks um zu verstehen, was da draußen ist und wie man den richtigen Stack auswählt.

Da Sie nun sowohl über das Wissen über Agentic AI als auch über die Lernressourcen dafür verfügen, müssen Sie nur noch Ihre Reise beginnen. Viel Glück!

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.