Sie haben vielleicht schon von KI-Agenten gehört - aber was ist KI-Agenten?
Agentenbasierte KI ist eine zunehmend beliebte und wirkungsvolle KI-Fähigkeit, die in Agenten, Systemen und Frameworks in allen Branchen zu finden ist.
Im Folgenden erfahren Sie, was agentenbasierte KI ist, wie sie funktioniert und wie Unternehmen sie einsetzen.
Was ist agentenbasierte KI?
Agenten-KI bezieht sich auf Software, die in der Lage ist, autonome Entscheidungen zu treffen, und die oft so konzipiert ist, dass sie bestimmte Ziele mit minimalem menschlichen Eingreifen erreicht.
Diese Systeme treffen Entscheidungen als Reaktion auf sich ändernde Bedingungen, indem sie kontextbezogenes Denken und Lernen einsetzen.
Agentische KI wird häufig in virtuellen Assistenten, der Geschäftsautomatisierung und autonomen Fahrzeugen eingesetzt.
Agentische KI vs. KI-Agenten
Agentische KI und KI-Agenten sind eng miteinander verwandt - agentische KI beschreibt die Fähigkeit, während KI-Agenten eine spezifische Umsetzung dieser Fähigkeit sind.
Während agentenbasierte KI also ein umfassenderes Konzept von Autonomie und Handeln darstellt, sind KI-Agenten Softwareprogramme, die dieses Konzept verkörpern.
Agentenbasierte KI kann jedoch auch in anderen Formaten als KI-Agenten existieren, z. B. als integrierte Systeme, Frameworks oder sogar groß angelegte Plattformen.
Agentische KI vs. Gen-KI
Obwohl es sich um unterschiedliche KI-Fähigkeiten handelt, arbeiten agentenbasierte KI und generative KI (KI, die Text, Bilder, Musik, Code usw. erzeugt) oft zusammen.
Agentenbasierte KI-Systeme könnten zum Beispiel KI einsetzen, um:
- Personalisierte Marketingbotschaften verfassen
- Teilen Sie dynamische Produktempfehlungen durch konversationelle KI
Wie funktioniert die agentenbasierte KI?
Agentische KI kombiniert Wahrnehmung, Denken und Handeln, um unabhängig zu agieren.
Zunächst sammelt es Informationen aus seiner Umgebung, z. B. Texte, Bilder oder Benutzereingaben. Mithilfe von Werkzeugen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder der Mustererkennung interpretiert es diese Daten, um den Kontext zu verstehen und die anstehende Aufgabe zu identifizieren.
Dann wendet es logisches Denken an, um Optionen zu bewerten, die beste Vorgehensweise zu planen und Aufgaben auszuführen - sei es die Reaktion auf Benutzer, die Verwaltung von Systemen oder die Lösung von Problemen.
Danach überwacht es die Ergebnisse und lernt aus dem Feedback, um seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Dieser Zyklus aus Wahrnehmen, Planen, Handeln und Lernen ermöglicht es der agentenbasierten KI, komplexe Aufgaben zu bewältigen und sich mit minimaler menschlicher Kontrolle an neue Herausforderungen anzupassen.
Agentische AI Anwendungsfälle
Agentische KI ist unglaublich vielseitig. Gepaart mit einer flexiblen Plattform ist ihr Potenzial nur durch Kreativität begrenzt.
Hier sind einige der gängigsten Methoden, mit denen Unternehmen KI einsetzen:
Automatisierung der Kundenbetreuung
Wahrscheinlich sind Sie mit Chatbots für den Kundensupport der alten Schule vertraut, aber agentenbasierte KI kann auch komplexe Kundensysteme vorantreiben.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Bots, die sich auf starre Skripte stützen, passt sich die agentenbasierte KI dynamisch an die Bedürfnisse der Benutzer an. Durch das Verstehen von Kontext und Absicht liefert sie personalisierte Lösungen, die die Kundeninteraktion optimieren und die Zufriedenheit steigern.
Sie werden oft benutzt:
- Selbstständige Lösung von Problemen
- Eskalation komplexer Probleme an menschliche Agenten (mit Kontext)
- Analysieren Sie Kundeninteraktionen, um Trends zu erkennen
Personalisiertes Marketing
Agentic AI wurde entwickelt, um die Effizienz im gesamten KI-Verkaufstrichter zu steigern und Aufgaben wie Lead-Qualifizierung, Nachfassaktionen und die Buchung von Demos zu verwalten.
Sie kann auch eine Schlüsselrolle im aufstrebenden Bereich des Chatbot-Marketings spielen, indem sie die einfache Konversations-KI auf eine höhere Stufe hebt - sie analysiert Kundeninteraktionen, um Targeting-Strategien zu verfeinern und Engagement-Bemühungen zu optimieren, und das alles ohne menschlichen Input.
Verwaltung von Vertriebskontakten
Es gibt viele Möglichkeiten, KI im Vertrieb einzusetzen. Agentische KI kann die besten von ihnen kombinieren.
Es kann die Vertriebspipelines verbessern, indem es Leads selbstständig qualifiziert, priorisiert und pflegt. Agentische Systeme können Interaktionsdaten analysieren, um hochwertige Interessenten zu identifizieren und rechtzeitige Nachfassaktionen zu gewährleisten - mit Rückbindung an den personalisierten Marketingtrichter.
Agentische KI kann verwendet werden, um:
- Bewerten Sie Leads auf der Grundlage von Engagement und potenziellem Wert
- Personalisierte Nachfassaktionen per E-Mail oder Chat senden
- Benachrichtigung der Verkaufsteams über Chancen mit hoher Priorität
Unterstützung im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen kann agentenbasierte KI administrative und klinische Prozesse rationalisieren. Sie kann Termine planen, Patienten anhand ihrer Symptome einteilen und sogar bei der medizinischen Kodierung helfen.
Finanzen und Risikomanagement
Die besten Chatbots für den Finanzbereich sind jetzt agentenbasiert.
Agentische KI hilft, einfache Aufgaben zu automatisieren und tiefer gehende Informationen bereitzustellen, damit die Mitarbeiter datengestützte Entscheidungen treffen können. Das kann sie auch:
- Markieren Sie verdächtige Transaktionen zur Überprüfung
- Analysieren von Markt- oder Kundendaten für Empfehlungen
- Automatisieren Sie Compliance-Prüfungen und Spesenabrechnungen
- Einblicke in Trends zur Verbesserung der Entscheidungsfindung
Moderation von Inhalten
Das Scannen von Social-Media-Kanälen, die Identifizierung von Zielinhalten und das Ergreifen von Maßnahmen (Löschen, Reagieren oder Verfolgen der Nutzerstimmung) sind durchaus im Rahmen der Möglichkeiten von agentenbasierten KI-Systemen. Überlassen Sie die komplexen Interaktionen den Mitarbeitern, während sich ein agentenbasiertes System um den Rest kümmert.
HR-Automatisierung
Der Einsatz eines HR-Chatbots ist ein einfacher Weg, damit sich die HR-Mitarbeiter auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren können.
Agentic AI vereinfacht die Personalarbeit durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie die Prüfung von Lebensläufen, die Planung von Vorstellungsgesprächen und die Begleitung neuer Mitarbeiter beim Onboarding.
Sie können sogar die Genehmigung und Buchung von Urlaubstagen oder die Erstellung von Dienstplänen übernehmen.
Arten von agentenbasierter KI
Es gibt viele Möglichkeiten, agenturische KI einzusetzen. Hier sind 5 der gängigsten Arten von agentenbasierter KI, einschließlich der realen Anwendungen von KI-Agenten und Systemen, die sie antreiben.
1. Reaktive agentenbasierte KI
Definition: Systeme, die auf bestimmte Reize oder Situationen reagieren, ohne Langzeitgedächtnis oder Lernfähigkeit.
Beispiele: Chatbots, die vordefinierte Abfragen bearbeiten, Empfehlungssysteme.
Reaktive agentenbasierte KI zeichnet sich durch die schnelle und präzise Ausführung einfacher Aufgaben aus. Diese Systeme sind ideal für Anwendungen, die unmittelbare Antworten auf der Grundlage bekannter Bedingungen erfordern, z. B. die Beantwortung häufig gestellter Fragen oder Produktvorschläge.
2. Deliberative Agentische KI
Definition: Systeme, die mit Hilfe von Überlegungen und Planungen Entscheidungen treffen und dabei häufig langfristige Ergebnisse berücksichtigen.
Beispiele: Autonome Fahrzeuge, die den Verkehr steuern, KI, die Lieferketten verwaltet.
Deliberative KI nutzt Logik und Prognosen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen und sicherzustellen, dass die Entscheidungen mit den übergeordneten Zielen übereinstimmen. Diese Systeme sind für Anwendungen, die strategische Planung und Anpassungsfähigkeit erfordern, unerlässlich.
3. Interaktive Agentische KI
Definition: KI, die für die Interaktion mit Menschen oder anderen Systemen konzipiert ist, häufig in dynamischen Umgebungen.
Beispiele: Virtuelle Assistenten, kollaborative Roboter (Cobots) im industriellen Umfeld.
Interaktive agentenbasierte KI konzentriert sich auf die Schaffung nahtloser Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen. Diese Systeme sind von entscheidender Bedeutung in Umgebungen, in denen das Verstehen und Reagieren auf Nutzerbedürfnisse entscheidend für den Erfolg sind.
4. Adaptive Agentische KI
Definition: Systeme, die im Laufe der Zeit durch Rückmeldungen und Daten lernen und sich verbessern und ihr Verhalten entsprechend anpassen.
Beispiele: KI-Agenten für personalisierte Lernplattformen, dynamische Preissysteme im E-Commerce.
Adaptive KI nutzt Daten, um ihre Entscheidungen und ihr Verhalten kontinuierlich zu verfeinern. Diese Art von KI gedeiht in Szenarien, in denen Flexibilität und Verbesserung im Laufe der Zeit entscheidend sind, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
5. Multi-Agenten-Systeme (MAS)
Definition: Netze von KI-Agenten, die zusammenarbeiten oder miteinander konkurrieren, um gemeinsame oder individuelle Ziele zu erreichen.
Beispiele: Schwarmrobotik, verteilte KI-Systeme für intelligente Stromnetze.
Multiagentensysteme umfassen mehrere KI-Einheiten, die zusammenarbeiten, um komplexe, umfangreiche Probleme zu lösen. Sie sind in verteilten Umgebungen, in denen Aufgaben von verschiedenen Perspektiven oder kooperativen Strategien profitieren können, sehr effektiv.
Vorteile der agentenbasierten KI
Autonome Entscheidungsfindung
AgentischeKI übernimmt die Zügel bei sich wiederholenden oder komplexen Aufgaben, sodass Ihr Team nicht jedes Mal eingreifen muss.
Gesteigerte Effizienz
Indemsie Daten schnell analysiert, Entscheidungen trifft und daraufhin handelt, hilft agenturgestützte KI Unternehmen, Zeit und Ressourcen zu sparen.
Skalierbarkeit
ObSie nun 10 oder 10.000 Prozesse verwalten, die agentenbasierte KI hält mühelos mit und passt sich den wachsenden Anforderungen an, ohne dass Sie ins Schwitzen kommen.
Anpassungsfähigkeit
AgentischeKI folgt nicht einfach einem Skript - sie passt sich an neue Informationen und veränderte Bedingungen an und bleibt so relevant und präzise.
Verbesserte Problemlösung
Dankihrer Fähigkeit, zu denken und zu lernen, kann die agentenbasierte KI selbst die schwierigsten Herausforderungen meistern und intelligente, kreative Lösungen finden.
Kosten-Wirksamkeit
Durchdie Automatisierung zeitintensiver Aufgaben hilft die agentenbasierte KI, Kosten zu senken und gleichzeitig Ihre Ressourcen optimal zu nutzen.
Verbessertes Benutzererlebnis
VomKundensupport bis hin zum Marketing liefert agentenbasierte KI personalisierte, reaktionsschnelle Interaktionen, die die Nutzer binden.
24/7 Verfügbarkeit
Im Gegensatz zu einem menschlichen Team macht die agenturgestützte KI nie Feierabend und bietet Service und Produktivität rund um die Uhr.
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