Die nächste Stufe der Künstlichen Intelligenz: Autonome KI-Agenten erobern die digitale Welt – KI-Agenten versus KI-Modelle

🌟 Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zu beeindruckenden Fortschritten in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Generierung von Inhalten geführt. Doch die Zukunft der KI geht weit über isolierte Modelle hinaus, die auf spezifische Aufgaben trainiert wurden. Wir stehen am Beginn einer neuen Ära, in der intelligente Systeme in der Lage sind, eigenständig zu denken, zu handeln und mit ihrer Umgebung zu interagieren: die Ära der KI-Agenten.

🧑‍🍳🏗️ Der Küchenchef als Metapher für kognitive Architekturen

Stellen Sie sich einen erfahrenen Küchenchef in einer geschäftigen Restaurantküche vor. Sein Ziel ist es, exquisite Speisen für die Gäste zu kreieren. Dieser Prozess beinhaltet eine komplexe Abfolge von Planung, Durchführung und Anpassung. Er nimmt Informationen auf – die Bestellungen der Gäste, die verfügbaren Zutaten im Vorratsschrank und Kühlschrank. Anschließend wägt er ab, welche Gerichte er mit den vorhandenen Ressourcen und seinem Wissen zubereiten kann. Schließlich schreitet er zur Tat, schneidet Gemüse, würzt Speisen und brät Fleisch. Während des gesamten Prozesses nimmt er Anpassungen vor, optimiert seine Pläne, wenn Zutaten zur Neige gehen oder er Feedback von Gästen erhält. Die Ergebnisse seiner vorherigen Handlungen fließen in seine zukünftigen Entscheidungen ein. Dieser Kreislauf aus Informationsaufnahme, Planung, Ausführung und Anpassung beschreibt eine einzigartige kognitive Architektur, die der Koch anwendet, um sein Ziel zu erreichen.

🛠️🤔 Wie KI-Agenten denken und handeln

Genau wie dieser Küchenchef können KI-Agenten kognitive Architekturen nutzen, um ihre Ziele zu erreichen. Sie verarbeiten iterativ Informationen, treffen fundierte Entscheidungen und optimieren ihre nächsten Schritte auf der Grundlage früherer Ergebnisse. Das Herzstück dieser kognitiven Architekturen ist eine Schicht, die für das Verwalten von Gedächtnis, Zustand, Schlussfolgerungen und Planung verantwortlich ist. Sie nutzt fortschrittliche Methoden der Prompt-Technik und zugehörige Frameworks, um Schlussfolgerungen und Planungen zu lenken und dem Agenten so eine effektivere Interaktion mit seiner Umgebung und die Erfüllung komplexer Aufgaben zu ermöglichen.

Passend dazu:

• Goolge Whitepaper (PDF) in Englisch: “Agents” – Aufbau und Funktionsweise von KI-Agenten

📊⚙️ Unterschiede zwischen traditionellen KI-Modellen und KI-Agenten

Die Abgrenzung zwischen einfachen KI-Modellen und diesen fortschrittlichen Agenten ist entscheidend. Herkömmliche Modelle sind auf das Wissen beschränkt, das in ihren Trainingsdaten enthalten ist. Sie treffen einzelne Schlussfolgerungen oder Vorhersagen basierend auf der unmittelbaren Anfrage des Benutzers. Sofern nicht explizit implementiert, verwalten sie keine Sitzungshistorie oder kontinuierlichen Kontext, wie beispielsweise einen Chatverlauf. Ihnen fehlt zudem die Fähigkeit, nativ mit externen Systemen zu interagieren oder komplexe logische Abläufe auszuführen. Benutzer können zwar durch geschickte Prompts und den Einsatz von Reasoning-Frameworks (wie Chain-of-Thought oder ReAct) die Modelle zu komplexeren Vorhersagen anleiten, die eigentliche kognitive Architektur ist jedoch nicht inhärent im Modell verankert.

Im Gegensatz dazu verfügen KI-Agenten über ein erweitertes Wissensspektrum, das durch die Verbindung mit externen Systemen über sogenannte “Tools” erreicht wird. Sie verwalten die Sitzungshistorie, um mehrstufige Schlussfolgerungen und Vorhersagen basierend auf Benutzeranfragen und Entscheidungen in der Orchestrierungsschicht zu ermöglichen. Ein “Zug” oder eine Interaktion wird dabei als Austausch zwischen dem interagierenden System und dem Agenten definiert. Die Einbindung von Tools ist ein integraler Bestandteil der Agentenarchitektur, und sie nutzen native kognitive Architekturen, die Reasoning-Frameworks oder vorgefertigte Agenten-Frameworks einsetzen.

🛠️🌐 Tools: Die Brücke zur realen Welt

Diese Tools sind der Schlüssel zur Interaktion der Agenten mit der Außenwelt. Während herkömmliche Sprachmodelle zwar hervorragend darin sind, Informationen zu verarbeiten, fehlt ihnen die Fähigkeit, die reale Welt direkt wahrzunehmen oder zu beeinflussen. Dies schränkt ihre Nützlichkeit in Situationen ein, die eine Interaktion mit externen Systemen oder Daten erfordern. Man könnte sagen, dass ein Sprachmodell nur so gut ist wie das, was es aus seinen Trainingsdaten gelernt hat. Unabhängig davon, wie viele Daten in ein Modell eingespeist werden, fehlt ihm die grundlegende Fähigkeit zur Interaktion mit der Außenwelt. Tools schließen diese Lücke und ermöglichen kontextbezogene Interaktionen in Echtzeit mit externen Systemen.

🛠️📡 Extensions: Standardisierte Brücken zu APIs

Es gibt verschiedene Arten von Tools, die KI-Agenten zur Verfügung stehen. Extensions stellen eine standardisierte Brücke zwischen einer API und einem Agenten dar und ermöglichen die nahtlose Ausführung von APIs unabhängig von deren zugrunde liegender Implementierung. Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln einen Agenten, der Nutzern bei der Flugbuchung helfen soll. Sie möchten die Google Flights API nutzen, sind sich aber nicht sicher, wie der Agent Anfragen an diesen API-Endpunkt stellen soll. Ein Ansatz wäre die Implementierung von benutzerdefiniertem Code, der die Benutzeranfrage analysiert und die API aufruft. Dies ist jedoch fehleranfällig und schwer zu skalieren. Eine robustere Lösung ist die Verwendung einer Extension. Eine Extension vermittelt dem Agenten anhand von Beispielen, wie der API-Endpunkt verwendet wird und welche Argumente oder Parameter für einen erfolgreichen Aufruf erforderlich sind. Der Agent kann dann zur Laufzeit entscheiden, welche Extension für die Lösung der Benutzeranfrage am besten geeignet ist.

💻📑 Funktionen: Strukturierte Aufgaben und Wiederverwendbarkeit

Funktionen ähneln in ihrer Konzeption den Funktionen in der Softwareentwicklung. Sie sind in sich geschlossene Code-Module, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen und bei Bedarf wiederverwendet werden können. Im Kontext von Agenten kann ein Modell aus einem Satz bekannter Funktionen auswählen und entscheiden, wann welche Funktion mit welchen Argumenten aufgerufen werden soll. Im Gegensatz zu Extensions tätigt ein Modell bei der Verwendung von Funktionen jedoch keinen direkten API-Aufruf. Die Ausführung erfolgt auf der Client-Seite, was Entwicklern mehr Kontrolle über den Datenfluss in der Anwendung gibt. Dies ist besonders nützlich, wenn API-Aufrufe außerhalb des direkten Agenten-Architekturflusses erfolgen müssen, Sicherheits- oder Authentifizierungsbeschränkungen direkte Aufrufe verhindern oder zeitliche oder betriebliche Einschränkungen die Ausführung in Echtzeit unmöglich machen. Funktionen eignen sich auch hervorragend, um die Ausgabe des Modells in einem strukturierten Format (wie JSON) zu formatieren, was die Weiterverarbeitung durch andere Systeme erleichtert.

🧠📚 Das Problem des statischen Wissens und die Lösung durch Data Stores

Data Stores adressieren die Beschränkungen des statischen Wissens von Sprachmodellen. Stellen Sie sich ein Sprachmodell als eine riesige Bibliothek von Büchern vor, die seine Trainingsdaten enthält. Im Gegensatz zu einer realen Bibliothek, die ständig neue Bände aufnimmt, bleibt dieses Wissen statisch.

Data Stores ermöglichen es Agenten, auf dynamischere und aktuellere Informationen zuzugreifen. Entwickler können zusätzliche Daten in ihrem ursprünglichen Format bereitstellen, wodurch zeitaufwändige Datentransformationen, Modell-Retraining oder Feinabstimmung entfallen. Der Data Store konvertiert die eingehenden Dokumente in Vektoreinbettungen, die der Agent nutzen kann, um die benötigten Informationen zu extrahieren.

Ein typisches Beispiel für die Verwendung von Data Stores ist die Retrieval Augmented Generation (RAG), bei der der Agent auf eine Vielzahl von Datenformaten zugreifen kann, darunter Website-Inhalte, strukturierte Daten (PDFs, Word-Dokumente, CSV-Dateien, Tabellenkalkulationen) und unstrukturierte Daten (HTML, PDF, TXT). Der Prozess umfasst das Generieren von Einbettungen für die Benutzeranfrage, den Vergleich dieser Einbettungen mit dem Inhalt der Vektordatenbank, das Abrufen der relevanten Inhalte und deren Weitergabe an den Agenten zur Formulierung einer Antwort oder Aktion.

🎯🛠️ Tool-Verwendung und Lernansätze für Agenten

Die Qualität der Antworten eines Agenten hängt direkt von seiner Fähigkeit ab, diese verschiedenen Aufgaben zu verstehen und auszuführen, einschließlich der Auswahl der richtigen Tools und deren effektiver Nutzung. Um die Fähigkeit eines Modells zur Auswahl der passenden Tools zu verbessern, existieren verschiedene Ansätze des gezielten Lernens:

1. In-Context Learning

Versorgt ein generalisiertes Modell zur Inferenzzeit mit einem Prompt, Tools und wenigen Beispielen, wodurch es “on the fly” lernen kann, wie und wann diese Tools für eine bestimmte Aufgabe eingesetzt werden. Das ReAct-Framework ist ein Beispiel für diesen Ansatz.

2. Retrieval-Based In-Context Learning

Geht noch einen Schritt weiter und füllt den Modell-Prompt dynamisch mit den relevantesten Informationen, Tools und zugehörigen Beispielen, die aus einem externen Speicher abgerufen werden.

3. Fine-Tuning Based Learning

Beinhaltet das Trainieren eines Modells mit einem größeren Datensatz spezifischer Beispiele vor der Inferenz. Dies hilft dem Modell zu verstehen, wann und wie bestimmte Tools angewendet werden, bevor es überhaupt Benutzeranfragen empfängt.

Die Kombination dieser Lernansätze ermöglicht robuste und anpassungsfähige Lösungen.

🤖🔧 KI-Agentenentwicklung und Open-Source-Lösungen

Die praktische Umsetzung von KI-Agenten kann durch Bibliotheken wie LangChain und LangGraph erheblich vereinfacht werden. Diese Open-Source-Bibliotheken ermöglichen es Entwicklern, komplexe Agenten zu erstellen, indem sie Sequenzen von Logik-, Reasoning- und Tool-Aufrufen “verketten”.

Beispielsweise kann ein Agent mithilfe der SerpAPI (für Google Search) und der Google Places API eine mehrstufige Anfrage eines Benutzers beantworten, indem er zunächst Informationen über ein bestimmtes Ereignis sucht und anschließend die Adresse des zugehörigen Ortes ermittelt.

🌐⚙️ Produktion und Plattformen für KI-Agenten

Für die Entwicklung von Produktionsanwendungen bieten Plattformen wie **Vertex AI von Google** eine vollständig verwaltete Umgebung, die alle grundlegenden Elemente für die Erstellung von Agenten bereitstellt. Über eine natürliche Sprachschnittstelle können Entwickler schnell kritische Elemente ihrer Agenten definieren, darunter Ziele, Aufgabenanweisungen, Tools und Beispiele.

Die Plattform bietet zudem Entwicklungstools für das Testen, Bewerten, Messen der Leistung, Debugging und die Verbesserung der Gesamtqualität entwickelter Agenten. Dies ermöglicht es Entwicklern, sich auf den Aufbau und die Verfeinerung ihrer Agenten zu konzentrieren, während die Komplexität der Infrastruktur, Bereitstellung und Wartung von der Plattform übernommen wird.

🌌🚀 Zukunft der KI-Agenten: Agent Chaining und iteratives Lernen

Die Zukunft der KI-Agenten birgt immense Potenziale. Mit der Weiterentwicklung von Tools und der Verbesserung der Reasoning-Fähigkeiten werden Agenten in der Lage sein, zunehmend komplexere Probleme zu lösen. Ein strategischer Ansatz, das **”Agent Chaining”**, bei dem spezialisierte Agenten – jeder Experte in einem bestimmten Bereich oder einer bestimmten Aufgabe – kombiniert werden, wird weiter an Bedeutung gewinnen und herausragende Ergebnisse in verschiedenen Branchen und Problembereichen ermöglichen.

Es ist wichtig zu betonen, dass die Entwicklung komplexer Agentenarchitekturen einen iterativen Ansatz erfordert. Experimentieren und Verfeinern sind der Schlüssel zur Findung von Lösungen für spezifische Geschäftsanforderungen und organisatorische Bedürfnisse.

Obwohl keine zwei Agenten aufgrund der generativen Natur der zugrunde liegenden Modelle identisch sind, können wir durch die Nutzung der Stärken dieser grundlegenden Komponenten wirkungsvolle Anwendungen schaffen, die die Fähigkeiten von Sprachmodellen erweitern und einen echten Mehrwert schaffen. Die Reise der KI von passiven Modellen zu aktiven, intelligenten Agenten hat gerade erst begonnen, und die Möglichkeiten scheinen grenzenlos.

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⚙️ Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Dynamik erfahren. Insbesondere die Konzeption von “Agenten” hat eine neue Ebene der Interaktion und Problemlösung ermöglicht. Agenten sind mehr als nur Modelle; sie sind autonome Systeme, die Ziele verfolgen, indem sie mit der Welt interagieren, Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen. Im Folgenden wird das Konzept von Agenten analysiert und mit innovativen Ansätzen zur Leistungssteigerung ergänzt.

🚀 Was ist ein Agent?

Ein Agent kann als Softwareanwendung definiert werden, die durch Beobachtung und Interaktion mit ihrer Umgebung versucht, ein Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die lediglich auf Anfragen reagieren, sind Agenten in der Lage, proaktiv zu handeln und selbstständig zu entscheiden, wie sie ihr Ziel erreichen.

✨ Kernkomponenten eines Agenten

• Das Modell: Das zentrale Element eines Agenten ist das Sprachmodell, das als Entscheidungsträger fungiert. Dieses Modell kann allgemeiner Natur sein oder speziell auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten werden.
• Die Werkzeuge: Werkzeuge erweitern die Fähigkeiten des Modells, indem sie den Zugang zu externen Datenquellen oder Funktionen ermöglichen. Beispiele sind API-Integrationen oder Datenbanken.
• Die Orchestrierungsschicht: Diese Schicht steuert, wie der Agent Informationen sammelt, verarbeitet und Aktionen durchführt. Sie bildet das „Gehirn“ des Agenten, das Logik, Gedächtnis und Entscheidungsfindung integriert.

🧠 Agenten versus Modelle

Ein grundlegender Unterschied zwischen Agenten und einfachen Modellen liegt in der Art und Weise, wie sie mit Informationen umgehen:

• Modelle: Begrenzen sich auf inferenzbasierte Antworten und verwenden ausschließlich Trainingsdaten.
• Agenten: Nutzen Werkzeuge, um Echtzeitinformationen abzurufen und erweiterte Aufgaben wie Multi-Turn-Interaktionen durchzuführen.

🔧 Erweiterte Funktionalitäten durch Werkzeuge

🌐 Erweiterungen

Erweiterungen sind Schnittstellen zwischen APIs und Agenten. Sie ermöglichen es dem Agenten, API-Aufrufe zu tätigen, ohne dass komplexe, benutzerdefinierte Codes erforderlich sind.

⚙️ Funktionen

Im Gegensatz zu Erweiterungen werden Funktionen auf der Client-Seite ausgeführt. Diese bieten Entwicklern die Kontrolle über den Datenfluss und ermöglichen die Implementierung spezifischer Logiken.

📊 Datenbanken

Durch die Integration von Vektordatenbanken können Agenten dynamisch auf strukturierte und unstrukturierte Daten zugreifen, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu liefern.

📈 Leistungssteigerung durch gezieltes Lernen

Um die Effizienz von Agenten zu erhöhen, gibt es verschiedene Lernmethoden:

1. In-Context-Lernen: Ermöglicht es Modellen, Werkzeuge und Beispiele direkt während der Inferenzzeit zu lernen und anzuwenden.
2. Abrufbasiertes In-Context-Lernen: Kombiniert dynamische Datenabrufe mit dem Modell, um auf kontextbezogene Informationen zugreifen zu können.
3. Feinabstimmung: Durch gezielte Datenzusätze wird das Modell für spezifische Aufgaben optimiert.

🔮 Zukünftige Potenziale der Agenten

Die Entwicklung von Agenten geht weit über die bisherigen Anwendungen hinaus. Zukünftig könnten Agenten in den folgenden Bereichen bahnbrechend sein:

• Gesundheitswesen: Agenten könnten personalisierte Diagnosen und Behandlungspläne erstellen.
• Bildung: Dynamische Lernplattformen könnten durch Agenten realisiert werden, die auf die Bedürfnisse jedes Schülers eingehen.
• Wirtschaft: Automatisierte Prozesse und Entscheidungsfindung könnten in Unternehmen durch den Einsatz von Agenten revolutioniert werden.

🏁 Agenten repräsentieren einen revolutionären Fortschritt in der KI

Agenten repräsentieren einen revolutionären Fortschritt in der KI, indem sie Modelle mit Werkzeugen, Logik und Entscheidungsfähigkeiten kombinieren. Die Möglichkeiten, die sie bieten, sind nahezu unbegrenzt, und ihre Bedeutung wird in einer Welt, die zunehmend von Daten und Automatisierung abhängt, weiter zunehmen.

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Konrad Wolfenstein

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