In diesem Artikel erfahren Sie einen klaren, praktischen Fahrplan für die Beherrschung der Agenten-KI: Was sie ist, warum sie wichtig ist und wie Sie im Jahr 2026 echte Systeme erstellen, bereitstellen und präsentieren können.
Zu den Themen, die wir behandeln werden, gehören:
- Grundlegende Grundlagen in Mathematik, Programmierung und maschinellem Lernen.
- Konzepte und Architekturen hinter autonomen, werkzeugnutzenden KI-Agenten.
- Bereitstellung, Spezialisierungspfade und Portfoliostrategie.
Kommen wir gleich zur Sache.
Die Roadmap zur Beherrschung der Agenten-KI im Jahr 2026
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Einführung
Agentische KI verändert die Artwork und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die nur auf Befehle reagiert, kann die agentische KI selbstständig planen, handeln und Entscheidungen treffen, um komplexe Ziele zu erreichen. Sie sehen es in selbstfahrenden Robotern, digitalen Assistenten und KI-Agenten, die Geschäftsabläufe oder Forschungsaufgaben erledigen. Diese Artwork von KI steigert die Produktivität. Der globale KI-Markt wächst schnell und es wird erwartet, dass die Agenten-KI bis 2026 zum Mainstream wird. Dieser Leitfaden bietet einen klaren, schrittweisen Fahrplan zur Beherrschung der Agenten-KI im Jahr 2026.
Was ist Agentische KI?
Agentische KI bezieht sich auf Systeme, die dies können Initiative ergreifen Und selbstständig agieren Ziele zu erreichen und gleichzeitig von ihrer Umgebung zu lernen. Sie befolgen nicht nur Anweisungen; Vielmehr planen, denken und passen sie sich neuen Situationen an. Im Finanzwesen können sie beispielsweise Investitionen automatisch anpassen oder in der Forschung selbstständig Experimente erforschen und vorschlagen.
Schritt-für-Schritt-Roadmap zur Beherrschung der Agenten-KI im Jahr 2026
Schritt 1: Voraussetzungen
Zunächst müssen Sie die Kernkonzepte der Mathematik und Programmierung erlernen, bevor Sie mit dem maschinellen Lernen fortfahren.
Lerne Mathematik
Bauen Sie ein solides Verständnis für die folgenden Themen auf:
Lineare Algebra: Lernen Sie Vektoren, Matrizen, Matrixoperationen, Eigenwerte und Singulärwertzerlegung. In diesen YouTube-Kursen können Sie lernen:
Infinitesimalrechnung: Lernen Sie Ableitungen, Gradienten und Optimierungstechniken. In diesen YouTube-Kursen können Sie lernen:
Wahrscheinlichkeit und Statistik: Konzentrieren Sie sich auf Schlüsselkonzepte wie das Bayes-Theorem, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests. Zu den hilfreichen Ressourcen gehören:
Sie können auch auf dieses Lehrbuch zurückgreifen, um die Grundlagen der Mathematik zu erlernen, die für maschinelles Lernen erforderlich sind: LEHRBUCH: Mathematik für maschinelles Lernen
Lernen Sie Programmieren
Erlernen Sie nun die Grundlagen des Programmierens in einer der folgenden Sprachen:
Python (empfohlen)
Python ist die beliebteste Programmiersprache für maschinelles Lernen. Diese Ressourcen können Ihnen beim Erlernen von Python helfen:
Nachdem Sie die Grundlagen der Programmierung geklärt haben, konzentrieren Sie sich auf Bibliotheken wie Pandas, MatplotlibUnd NumPydie zur Datenmanipulation und -visualisierung verwendet werden. Einige Ressourcen, die Sie sich vielleicht ansehen möchten, sind:
R (Various)
R ist nützlich für statistische Modellierung und Datenwissenschaft. Lernen Sie hier die R-Grundlagen:
Schritt 2: Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens verstehen
Zu diesem Zeitpunkt verfügen Sie bereits über ausreichende Kenntnisse in Mathematik und Programmierung; Jetzt können Sie mit dem Erlernen der Grundlagen des maschinellen Lernens beginnen. Zu diesem Zweck sollten Sie wissen, dass es drei Arten des maschinellen Lernens gibt:
- Betreutes Lernen: Eine Kind des maschinellen Lernens, bei der mit gekennzeichneten Datensätzen Algorithmen trainiert werden, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Wichtige Algorithmen zum Erlernen: Lineare Regression, logistische Regression, Help Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN) und Entscheidungsbäume.
- Unüberwachtes Lernen: Eine Artwork maschinelles Lernen, bei dem das Modell anhand unbeschrifteter Daten trainiert wird, um Muster, Gruppierungen oder Strukturen ohne vordefinierte Ausgaben zu finden. Wichtige Algorithmen zum Erlernen: Hauptkomponentenanalyse (PCA), k-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und DBSCAN.
- Verstärkungslernen: Eine Kategorie des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er mit einer Umgebung interagiert und Belohnungen oder Strafen erhält. Sie können es an dieser Stelle überspringen, tiefer darauf einzugehen.
Der beste Kurs, den ich gefunden habe, um die Grundlagen des maschinellen Lernens zu erlernen, ist:
Spezialisierung auf maschinelles Lernen von Andrew Ng | Coursera
Es handelt sich um einen kostenpflichtigen Kurs, den Sie kaufen können, falls Sie eine Zertifizierung benötigen, Sie können die Movies aber auch auf YouTube finden:
Maschinelles Lernen von Professor Andrew Ng
Einige andere Ressourcen, die Sie konsultieren können, sind:
Versuchen Sie, das zu üben und umzusetzen scikit-lernen Bibliothek von Python. Folgen diese YouTube-Playlist für reibungsloses Lernen.
Schritt 3: Autonome Agenten verstehen
Das Herzstück der Agenten-KI sind autonome Agenten, die:
- Wahrnehmen: Interpretieren Sie Eingaben aus der Umgebung.
- Planen: Generieren Sie Strategien, um Ziele zu erreichen.
- Akt: Führen Sie Aktionen aus und interagieren Sie mit der Welt.
- Lernen: Verbessern Sie Entscheidungen basierend auf Suggestions.
Sie müssen sich auf Themen wie Multiagentensysteme, zielorientierte Planungs- und Suchalgorithmen (A*, D* Lite), hierarchisches Verstärkungslernen, Planung und Simulationsumgebungen (OpenAI Fitness center, Unity ML-Brokers) konzentrieren. Die besten Ressourcen, die ich gefunden habe, um mehr über autonome Agenten zu erfahren, sind:
Schritt 4: Tauchen Sie tief in die Architekturen der Agenten-KI ein
Sie müssen lernen, Agentensysteme mit einfachen, modernen Instruments zu erstellen. Sie können mit neuronal-symbolischen Agenten beginnen, die die Lernfähigkeit neuronaler Netze mit grundlegendem logischen Denken verbinden. Anschließend können Sie die transformatorbasierte Entscheidungsfindung erkunden, bei der große Sprachmodelle bei der Planung und Problemlösung helfen. Unterwegs sollten Sie auch die Argumentationsmaschine für die Entscheidungsfindung verstehen; Gedächtnissysteme für den Umgang mit unmittelbarem Kontext, Langzeitwissen und erfahrungsbasiertem Lernen; und die Software-Schnittstelle und Zielverwaltungssysteme, um Agenten mit externen APIs zu verbinden, Aufgaben zu verwalten und den Fortschritt zu verfolgen. Probieren Sie anschließend Instruments wie AutoGPT, LangChain und Reinforcement Studying with Human Suggestions (RLHF) aus, um Agenten zu erstellen, die Anweisungen befolgen und Aufgaben selbstständig erledigen können. Die Ressourcen, die ich hilfreich fand, sind:
Schritt 5: Wählen Sie eine Spezialisierung
Agentische KI erstreckt sich über mehrere Domänen. Sie müssen eines auswählen, auf das Sie sich konzentrieren möchten:
- Robotik und autonome Systeme: Mit Instruments wie ROS, Gazebo und PyBullet können Sie in die Navigation, Pfadplanung und Manipulation von Robotern eintauchen. Einige gute Ressourcen, die Sie konsultieren können, sind:
- KI-Agenten für Geschäfts- und Workflow-Automatisierung: Sie können an intelligenten Assistenten arbeiten, die Recherche, Reporting, Kundenanfragen oder Marketingaufgaben übernehmen. Diese Agenten verbinden verschiedene Instruments, automatisieren sich wiederholende Arbeiten und helfen Groups, mithilfe von Frameworks wie LangChain und GPT-APIs schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen.
- Generative und Entscheidungsfindungs-KI: Sie können große Sprachmodelle erkunden, die selbstständig Argumentation, Planung und mehrstufige Problemlösung durchführen. Diese Spezialisierung umfasst die Verwendung von Transformatoren, RLHF und Agent-Frameworks zum Aufbau von Systemen, die Aufgaben durchdenken und zuverlässige Ausgaben generieren können. Einige kostenlose Ressourcen, die Sie konsultieren können, sind:
Eine weitere Ressource, die Sie konsultieren können, ist: Multiagentensystem in der künstlichen Intelligenz | So erstellen Sie ein Multi-Agent-KI-System | Einfach lernen
Schritt 6: Lernen Sie, Agenten-KI-Systeme bereitzustellen
Sobald Sie Ihr Agenten-KI-System erstellt haben, müssen Sie lernen, wie Sie es einsetzen, damit andere es nutzen können. Bei der Bereitstellung handelt es sich um den Prozess der Umwandlung Ihres Agenten in einen Dienst oder eine Anwendung, die stabil ausgeführt werden kann, Anforderungen verarbeitet und in der realen Welt funktioniert. Dafür können Sie wählen FastAPI oder Flasche um Ihren Agenten über eine REST-API verfügbar zu machen; Docker zum Verpacken von allem in einen lauffähigen Behälter; und Cloud-Anbieter wie AWS, Azurblauoder GCPwo Sie Ihr System im großen Maßstab ausführen können. Diese Instruments helfen Ihrem Agenten, reibungslos auf verschiedenen Computern zu arbeiten, den Datenverkehr zu verwalten und auch bei vielen Benutzern stabil zu bleiben. Die folgenden Ressourcen könnten nützlich sein:
Schritt 7: Erstellen Sie ein Portfolio und lernen Sie weiter
Sobald Sie Erfahrung im Aufbau agentischer KI-Systeme gesammelt haben, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen und weiter zu lernen. Ein starkes Portfolio beweist nicht nur Ihr Fachwissen, sondern zeichnet Sie auch in den Augen eines Arbeitgebers oder von Mitarbeitern aus. Und vergessen Sie nicht, Ihre Fähigkeiten stets aufzufrischen, indem Sie an neuen Projekten arbeiten, sich mit neuen Instruments vertraut machen und sich über die neuesten Forschungsergebnisse informieren. Zu diesem Zweck:
Abschluss
Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Fahrplan zum Erlernen und Beherrschen der Agenten-KI im Jahr 2026. Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen, denn die Möglichkeiten sind endlos und je früher Sie beginnen, desto mehr können Sie erreichen. Wenn Sie Fragen haben oder weitere Hilfe benötigen, kommentieren Sie bitte.