AI-Agenten
Was sie sind und warum sie wichtig sind
AI-Agenten sind Systeme, die durch künstlicher Intelligenz (AI) betrieben werden. Sie können komplexe Aufgaben ausführen oder fundierte Entscheidungen treffen, wobei der Mensch mehr oder weniger stark beteiligt ist. Sie sind herkömmlichen Chatbots und großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) überlegen, weil sie Daten und fortschrittliche Analysetools integrieren, um anpassungsfähiger zu sein und komplexe Schlussfolgerungen für verschiedene Branchen zu ziehen.
Von klassischer AI zu AI-Agenten
AI-Systeme haben sich von einfachen, regelbasierten Programmen zu intelligenten, adaptiven Modellen entwickelt, die zu komplexen Schlussfolgerungen fähig sind und die Art und Weise, wie Software entwickelt und eingesetzt wird, verändern.
AI-Agenten in der Welt von heute
AI-Agenten prägen Branchen, indem sie Automatisierungen ermöglichen, die Effizienz steigern und Kundeninteraktionen verbessern. Weitere Informationen dazu:
Agentenbasierte AI erklärt
Was ist agentenbasierte AI? Viele Menschen fragen sich, was dieser führende Technologietrend bedeutet und wie er sich auf Unternehmen auswirken wird. Mehrere Faktoren machen AI heute besonders relevant, darunter der Bedarf an Automatisierung, verbesserter Entscheidungsfindung und höherer Produktivität. Es gibt jedoch Risiken und Bedenken in Bezug auf autonome AI, weswegen das Thema verantwortungsvolle AI in den Vordergrund rückt. Hören Sie sich an, wie Marinela Profi agentenbasierte AI, reale Anwendungsfälle sowie die Vorteile und Risiken erklärt.
Wer setzt AI-Agenten ein?
AI-Agenten sind dabei, zahlreiche Branchen zu revolutionieren, indem sie die Effizienz, die Entscheidungsfindung und das Kundenerlebnis verbessern.
AI-Agenten arbeiten auf einem Spektrum der Entscheidungsfindung – von völlig autonom bis hin zu menschlich geführter Aufsicht. Der Schlüssel liegt in der Balance zwischen Komplexität, Geschwindigkeit und Determinismus, um sicherzustellen, dass AI die richtigen Ergebnisse zur richtigen Zeit liefert. Bryan Harris Chief Technology Officer SAS
Wie AI-Agenten funktionieren
AI-Agenten bringen keine Einheitslösung für alle Organisationen. Stattdessen bewegen sie sich auf einem Spektrum der Autonomie innerhalb von zwei Entscheidungsschleifen:
- Ohne menschliche Unterstützung: Sie arbeiten autonom und treffen Entscheidungen in Echtzeit ohne menschliches Mitwirken.
- Mit menschlicher Unterstützung: Bei Bedarf wird menschliche Unterstützung hinzugezogen, um die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen, aber nicht vollständig zu ersetzen.
Bei jeder dieser Entscheidungsschleifen gibt es wichtige Überlegungen zu berücksichtigen, z. B:
- Die Komplexität des Problems: Probleme mit geringerer Komplexität lassen sich oft am besten autonom lösen, während komplexere Aufgaben oft von menschlicher Kontrolle profitieren.
- Determinismus: Unabhängig arbeitende Systeme müssen einheitliche, wiederholbare Ergebnisse liefern. Systeme, die mit Menschen zusammenarbeiten, erlauben mehr explorative oder adaptive Ergebnisse.
- Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung: Der Einsatz in Echtzeit erfordert Reaktionen im Millisekundenbereich, während differenzierte Szenarien mehr Zeit für die Analyse benötigen.
- Genauigkeit und Governance: Der Automatisierungsgrad variiert je nach erforderlicher Genauigkeit und dem Bedarf an behördlicher Aufsicht in Branchen wie dem Bank-, Versicherungs- und Gesundheitswesen.
AI-Agenten in der Praxis
AI-Agenten arbeiten mit fünf Schlüsselkomponenten: Wahrnehmung, Erkenntnis, Entscheidung, Handlung und Lernen.
Die Rolle der Umgebung
Ein AI-Agent arbeitet nicht ohne Einfluss von außen – er interagiert mit Systemen, Menschen und Prozessen, die seine Entscheidungen beeinflussen. Die Umgebung gibt Kontext und Feedback, was die Wahrnehmungen, Erkenntnisse und Handlungen beeinflusst. Eine klar definierte Umgebung hilft dem Agenten, bessere Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich zu verbessern.
AI-Agenten vs. agentenbasierte AI
Die Begriffe AI-Agenten und agentenbasierte AI werden synonym verwendet, haben aber unterschiedliche Bedeutungen. Lesen Sie hier, wie sie sich unterscheiden.
AI-Agenten sind spezielle, aufgabenorientierte AI-Systeme, die im Auftrag von Benutzer:innen sich wiederholende Aufgaben ausführen. Die Agenten können Prozesse automatisieren, Daten analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Algorithmen treffen. Ihre Entscheidungen und Handlungen sind von der Interaktion mit ihrer Umgebung, den Systemen, Menschen und Prozessen geprägt.
Agentenbasierte AI bezieht sich auf intelligente Systeme oder „Agenten“, die ein höheres Maß an Autonomie und Entscheidungsfähigkeit aufweisen. Diese Systeme können Entscheidungen treffen, Aufgaben ausführen und aus ihren Interaktionen in einer bestimmten Umgebung lernen. Agentenbasierte AI ist ein umfassendes System, das mehrere AI-Agenten einsetzt, um autonom komplexe Ziele zu erreichen. Es besteht aus einer Kombination aus AI, Automatisierung und menschlicher Kontrolle. Damit wird neu definiert, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und mit Technologie interagieren.
Kurz gesagt: AI-Agenten sind die Werkzeuge. Agentenbasierte AI ist das System, das diese Werkzeuge nutzt, um selbständig zu denken, zu entscheiden und zu handeln. Nicht alle AI-Agenten sind Teil eines agentenbasierten Systems. Echte agentenbasierte AI erfordert ein höheres Maß an Autonomie und Koordination. Aber volle Autonomie allein reicht für den Einsatz in Unternehmen nicht aus. Hier sind eine durchdachte Orchestrierung, menschliche Aufsicht und Vertrauen gefragt.
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