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LLM Agenten sind eine Untergruppe von KI-Agenten, die große Sprachmodelle verwenden, um sprachbasierte Aufgaben zu erledigen.
Während die breite Kategorie der KI-Agenten auch nicht-sprachliche Anwendungen umfasst (Empfehlungssysteme für Inhalte, Bilderkennung, Robotersteuerung usw.), handelt es sich bei den Agenten von LLM in der Regel um KI-Konversationssoftware.
Was sind LLM Mittel?
LLM Agenten sind KI-gestützte Werkzeuge, die große Sprachmodelle verwenden, um Sprache zu interpretieren, Gespräche zu führen und Aufgaben zu erfüllen.
Diese Agenten beruhen auf komplexen Algorithmen, die anhand großer Mengen von Textdaten trainiert wurden und es ihnen ermöglichen, Sprache so zu verstehen und zu produzieren, dass sie die menschliche Kommunikation nachahmen.
LLM Agenten können in KI-Agenten, KI-Chatbots, virtuelle Assistenten, Software zur Erstellung von Inhalten und andere angewandte Tools integriert werden.
Wie arbeiten die LLM ?
LLM kombinieren die Leistung eines LLM mit dem Abruf, dem logischen Denken, dem Gedächtnis und dem Einsatz von Werkzeugen, um Aufgaben selbstständig zu erledigen. Lassen Sie uns aufschlüsseln, was jede dieser Komponenten tut.
In Kombination ermöglichen diese Fähigkeiten den LLM , komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe völlig eigenständig durchzuführen.
Zum Beispiel:
- Ein B2B-Vertriebsmitarbeiter ruft CRM-Daten zu einem potenziellen Kunden ab, analysiert den Geschäftsverlauf, erinnert sich an frühere Interaktionen mit dem potenziellen Kunden, um das Follow-up zu personalisieren, und verwendet E-Mail- und Kalender-APIs zum Senden und Planen.
- Ein IT-Agent ruft Systemprotokolle ab, um einen Fehler zu diagnostizieren, analysiert die Schritte zur Fehlerbehebung, um die beste Strategie zu finden, merkt sich, was bei früheren Benutzerproblemen funktioniert hat, und führt Skripte aus, um Dienste neu zu starten oder ein Ticket zu erstellen.
Merkmale von LLM
Es gibt vier Hauptmerkmale eines LLM Agenten:
Sprachmodell
Das Sprachmodell wird oft als das "Gehirn" eines LLM Agenten betrachtet. Seine Qualität und sein Umfang beeinflussen direkt die Leistung des LLM Agenten.
Es handelt sich um einen hochentwickelten Algorithmus, der auf riesigen Textdatenbeständen trainiert wurde und dadurch in der Lage ist, Zusammenhänge zu verstehen, Muster zu erkennen und kohärente und kontextbezogene Antworten zu geben.
- Erkennen und Lernen von Sprachmustern
- ein gewisses kontextbezogenes Bewusstsein zu erlangen (dank der umfangreichen Trainingsdaten)
- Anpassung an verschiedene Bereiche und Bearbeitung einer breiten Palette von Themen
Das Sprachmodell bestimmt die Tiefe, Genauigkeit und Relevanz der Antworten, was die Grundlage für die Sprachfähigkeiten des Agenten bildet.
Speicher
Der Begriff "Gedächtnis" bezieht sich auf die Fähigkeit, Informationen aus früheren Interaktionen, wie Fakten, Benutzerpräferenzen oder Themen, über mehrere Sitzungen hinweg zu speichern.
Dies verbessert das kontextuelle Verständnis des Agenten und macht die Gespräche kontinuierlicher und relevanter.
In einigen Konfigurationen kann der Agent Informationen über einen längeren Zeitraum speichern. Dies unterstützt eine langfristige Interaktion, bei der der Agent aus wiederholtem Nutzerverhalten oder Vorlieben "lernt" - obwohl dies oft aus Gründen des Datenschutzes und der Relevanz geregelt ist.
Einsatz der Werkzeuge
Der Einsatz des Tools führt einen Mitarbeiter von LLM vom Gespräch zur Aktion.
Ein LLM -Agent kann mit externen Anwendungen, Datenbanken oder APIs integriert werden, um bestimmte Funktionen auszuführen.
Das bedeutet, dass sie Informationen in Echtzeit abrufen, externe Aktionen ausführen oder auf spezialisierte Datenbanken zugreifen können, wodurch sie in der Lage sind, Informationen in Echtzeit zu liefern. Dies beinhaltet:
- Aufrufen von APIs
- Abrufen von Live-Daten, wie z. B. Wetterberichte oder Aktienkurse
- Planung von Besprechungen oder Terminen
- Abfragen von Datenbanken, wie Produktkataloge oder Dokumente zur Personalpolitik
Die Verwendung von Tools ermöglicht es dem LLM -Agenten, sich von einem passiven, wissensbasierten System zu einem aktiven Teilnehmer zu entwickeln, der in der Lage ist, mit anderen Systemen in Kontakt zu treten.
Planung
Planung ist die Fähigkeit eines LLM Agenten, komplexe Aufgaben in eine Reihe von überschaubaren Schritten zu unterteilen.
Ein Agent von LLM kann mit oder ohne Feedback planen. Der Unterschied?
- Planung ohne Feedback bedeutet, dass der LLM Agent einen Plan auf der Grundlage seines anfänglichen Verständnisses erstellt. Das ist schneller und einfacher, aber es fehlt die Anpassungsfähigkeit.
- Planung mit Rückkopplung bedeutet, dass ein LLM -Agent seinen Plan kontinuierlich verfeinern kann, indem er Input aus seiner Umgebung aufnimmt. Das ist komplexer, macht ihn aber viel flexibler und verbessert die Leistung im Laufe der Zeit.
Durch die Planung kann ein LLM -Agent logische Abläufe erstellen, die schrittweise zu einer Lösung führen, wodurch er komplexe Anfragen effektiver bearbeiten kann.
Arten von LLM
Konversations-Agenten
Diese Art von Agenten führen einen natürlichen Dialog mit den Benutzern - sie geben oft Informationen, beantworten Fragen und helfen bei verschiedenen Aufgaben.
Diese Agenten stützen sich auf LLMs , um menschenähnliche Reaktionen zu verstehen und zu erzeugen.
Beispiele: Kundenbetreuer und Chatbots im Gesundheitswesen
Aufgabenorientierte Agenten
Diese Agenten, die sich auf die Ausführung bestimmter Aufgaben oder das Erreichen vordefinierter Ziele konzentrieren, interagieren mit den Benutzern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und dann Aktionen zur Erfüllung dieser Bedürfnisse auszuführen.
Beispiele: KI-Assistenten und HR-Bots
Kreativ-Agenten
Diese Agenten sind in der Lage, originelle und kreative Inhalte wie Kunstwerke, Musik oder Texte zu erstellen. Sie nutzen LLMs , um menschliche Vorlieben und künstlerische Stile zu verstehen, und können so Inhalte produzieren, die beim Publikum Anklang finden.
Beispiele: Tools zur Erstellung von Inhalten und Bildern (wie Dall-E)
Kollaborative Agenten
Diese Agenten arbeiten an der Seite von Menschen, um gemeinsame Ziele oder Aufgaben zu erreichen, und erleichtern die Kommunikation, Koordination und Kooperation zwischen Teammitgliedern oder zwischen Menschen und Maschinen.
LLMs können kollaborative Agenten unterstützen, indem sie bei der Entscheidungsfindung helfen, Berichte erstellen oder Erkenntnisse liefern.
Beispiele: Die meisten KI-Agenten und Projektmanagement-Chatbots in Unternehmen
Anwendungsfälle für Unternehmen
Unternehmen profitieren von LLM Agenten in Bereichen, in denen es um die Verarbeitung und Beantwortung natürlicher Sprache geht, z. B. bei der Beantwortung von Fragen, der Bereitstellung von Anleitungen, der Automatisierung von Arbeitsabläufen und der Analyse von Text.
Unternehmen nutzen häufig LLM Agenten für Marketing, Datenanalyse, Einhaltung von Vorschriften, Rechtshilfe, Unterstützung im Gesundheitswesen, Finanzaufgaben und Bildung.
Hier sind 3 der gängigsten Anwendungsfälle für LLM Agenten:
Kundenbetreuung
LLM Agenten werden häufig im Kundensupport eingesetzt, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Probleme zu lösen und 24/7-Hilfe zu leisten.
Diese Agenten können in Echtzeit mit den Kunden in Kontakt treten und sofortige Hilfe anbieten oder komplexe Anfragen an menschliche Agenten weiterleiten.
Siehe auch: Was ist ein Chatbot für den Kundendienst?
Vertrieb und Lead-Generierung
Im Vertrieb werden LLM für die KI-Lead-Generierung eingesetzt - sie können Leads sogar im Nachhinein qualifizieren, indem sie mit potenziellen Kunden ins Gespräch kommen, ihre Bedürfnisse einschätzen und wertvolle Informationen sammeln.
Sie können auch Folgeinteraktionen automatisieren und personalisierte Empfehlungen oder Produktinformationen auf der Grundlage der Interessen des Kunden versenden.
Siehe auch: Wie man KI für den Vertrieb nutzt
Interne Unterstützung: HR und IT
Für den internen Support rationalisieren die Agenten von LLM die HR- und IT-Prozesse, indem sie allgemeine Anfragen von Mitarbeitern bearbeiten. In der Personalabteilung beantworten sie Fragen zu Themen wie Sozialleistungen, Urlaubsregelungen und Gehaltsabrechnung, während sie in der IT-Abteilung grundlegende technische Probleme beheben oder Routineaufgaben wie die Einrichtung von Konten automatisieren.
Dadurch können sich die Personal- und IT-Teams auf komplexere Aufgaben konzentrieren, anstatt sich wiederholende Arbeiten zu erledigen.
Siehe auch: Die besten KI-Agenten für HR
Wie man einen LLM aufbaut
Zielsetzungen definieren
Der erste Schritt bei der Entwicklung eines KI-Agenten oder Chatbots besteht darin, genau festzulegen, welche Aufgabe er erfüllen soll.
Klären Sie, welche Aufgaben der LLM Agent erfüllen soll, sei es die Unterstützung bei Kundenanfragen, die Erstellung von Inhalten oder die Erledigung bestimmter Aufgaben.
Die Festlegung klarer Ziele wird die Einrichtung und Konfiguration des Agenten beeinflussen.
Wählen Sie eine KI-Plattform
Welche KI-Plattform am besten geeignet ist, hängt ganz von Ihren Zielen und Bedürfnissen ab.
Wählen Sie eine Plattform, die Ihren Anforderungen entspricht, und berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Anpassungsoptionen, Integrationsmöglichkeiten, Benutzerfreundlichkeit und Support.
Die Plattform sollte:
- Unterstützen Sie Ihren gewünschten Anwendungsfall
- Bieten Sie Ihr bevorzugtes LLMs
- Integrationsmöglichkeiten anbieten
Konfigurieren Sie die LLM
Wählen Sie je nach den Optionen der Plattform entweder ein vorgefertigtes LLM oder passen Sie bei Bedarf ein Modell für spezielle Aufgaben an.
Viele Plattformen bieten integrierte Sprachmodelle, die bereits trainiert und einsatzbereit sind.
Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre LLM Nutzung anzupassen, lesen Sie unseren Artikel über die Auswahl einer benutzerdefinierten LLM Option für Ihr KI-Projekt von unserem Growth Engineer, Patrick Hamelin.
Tools integrieren
Die meisten Plattformen bieten Integrationsoptionen für externe Tools. Verbinden Sie alle APIs, Datenbanken oder Ressourcen, auf die Ihr Agent zugreifen muss, wie z. B. CRM-Daten oder Echtzeitinformationen.
Testen und verfeinern
Testen Sie den Agenten gründlich mit den integrierten Testwerkzeugen der Plattform. Passen Sie Parameter, Aufforderungsformulierungen und Arbeitsabläufe anhand der Testergebnisse an, um sicherzustellen, dass der Agent in realen Szenarien gut funktioniert.
Einsetzen und Überwachen
Verwenden Sie die Überwachungstools der Plattform, um die Interaktionen und die Leistung des Agenten nach der Bereitstellung zu verfolgen.
Sammeln Sie Erkenntnisse und verfeinern Sie die Einrichtung bei Bedarf, indem Sie alle von der Plattform bereitgestellten Feedback-Mechanismen nutzen.
Bereitstellen eines benutzerdefinierten LLM Agenten
LLM Agenten werden von Unternehmen in großem Umfang eingesetzt - im Kundenservice, bei internen Abläufen und im E-Commerce. Die Unternehmen, die sich nur langsam anpassen, werden die Konsequenzen spüren, wenn sie die KI-Welle verpassen.
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