- KI-Agenten sind spezialisierte Softwaresysteme, die autonom Aufgaben ausführen, die von einfachen Reaktionen wie dem Öffnen von Türen bis hin zu komplexen Entscheidungen wie der Steuerung des Verkehrs oder von Finanzgeschäften reichen.
- Modellbasierte Reflexagenten verfügen über ein internes Weltmodell, um mit unvorhersehbaren Umgebungen umzugehen, und lernende Agenten passen sich im Laufe der Zeit auf der Grundlage neuer Daten und Erfahrungen an.
- Hierarchische und Multiagentensysteme teilen die Aufgaben auf mehrere KI-Agenten oder -Schichten auf und ermöglichen so eine ausgefeilte Koordination in Bereichen wie Fertigung, Logistik und intelligente Städte.
- Roboter und virtuelle Assistenten kombinieren physische oder digitale Aktionen mit KI und ermöglichen so Anwendungen von chirurgischen Robotern bis hin zu Sprachassistenten wie Alexa und Siri.
Während KI-Agenten weltweit für Schlagzeilen gesorgt haben, sind die Beispiele für KI-Agenten in der Praxis nicht immer offensichtlich.
In diesem Artikel werde ich Ihnen die verschiedenen Arten von KI-Agenten mit Beispielen vorstellen. Aber denken Sie daran: Auch wenn diese nach Typen unterteilt sind, sind die meisten fortgeschrittenen KI-Systeme Kombinationen aus mehreren Arten von KI-Agenten.
Bei selbstfahrenden Autos - oder autonomen Fahrzeugen - kommen zum Beispiel nutzungsbasierte Agenten, zielbasierte Agenten, modellbasierte Reflexagenten und lernende Agenten zum Einsatz. Es ist ein komplexer Prozess, der viele bewegliche Teile erfordert.
Die gleiche Prämisse gilt für KI-Agenten im Lieferkettenmanagement. Sie werden verschiedene Arten von Agenten einsetzen, um Logistik, Bestandsmanagement, Lagerhaltung und Lieferungen zu optimieren.
Aber um es einfacher zu machen, lassen Sie uns eintauchen in das, was jede Art von agentenbasierter KI erreichen soll, mit ein paar Beispielen, wie sie sich bereits in der realen Welt manifestiert.
Beispielsweise werden KI-Agenten zunehmend als Unternehmens-Bots für Aufgaben eingesetzt, die bisher nicht automatisierbar waren. Dank flexibler KI-Plattformen sind die Anwendungsfälle endlos.
- KI-Agenten für den E-Commerce werden eingesetzt, um Bestellungen aufzugeben, den Versand zu verfolgen und zu aktualisieren, die bildbasierte Suche zu erleichtern, Nachfassaktionen bei abgebrochenen Warenkörben zu versenden, Produktbewertungen von früheren Kunden bereitzustellen und den Nutzern personalisierte Produktvorschläge zu unterbreiten.
- Die meisten KI-Agenten auf Botpress werden für Vertriebs- und Marketingfunktionen eingesetzt, wie AI-Lead-Generierung oder andere Möglichkeiten zur Nutzung von AI im Vertrieb.
- DieseAgenten können Lead-Listen erstellen, personalisierte Mitteilungen versenden und Leads qualifizieren (sogar besser als ein Mensch). Sie können Marketingkampagnen strategisch planen und unterstützen und Analysen über Wettbewerber durchführen.
- Unter AI-KundenbetreuungKI-Agenten sind in der Lage, im Namen von Nutzern Maßnahmen zu ergreifen, z. B. ihr Passwort zu ändern oder eine Erstattung zu verwalten.
- Sie können Produktvorschläge machen und sogar erweiterten technischen Support leisten. (Unsere Kunden haben ihre Support-Tickets mit KI-Agenten um 65 % gesenkt ).
- Hotels und andere Unternehmen des Gastgewerbes eignen sich perfekt für KI-Assistenten: Sie sind mehrsprachig, rund um die Uhr verfügbar und für Gäste leicht zugänglich. KI-Agenten für Hotels können den Zimmerservice optimieren, Annehmlichkeiten in der Nähe vorschlagen, Hoteldienstleistungen anpreisen und dem Personal bei der Koordination von Bedürfnissen helfen.
1. Utility-basierte Agenten
Im Gegensatz zu einfacheren Agenten, die lediglich auf Umweltreize reagieren, bewerten nutzungsbasierte Agenten ihre potenziellen Aktionen auf der Grundlage des erwarteten Nutzens. Sie sagen voraus, wie nützlich oder vorteilhaft jede Option im Hinblick auf das gesetzte Ziel ist.
Nützlichkeitsorientierte Agenten eignen sich hervorragend für komplexe Entscheidungsumgebungen mit mehreren potenziellen Ergebnissen, z. B. für die Abwägung verschiedener Risiken bei Investitionsentscheidungen oder die Abwägung der Nebenwirkungen von Behandlungsoptionen.
Die Nutzenfunktion dieser intelligenten Agenten ist eine mathematische Darstellung ihrer Präferenzen. Die Nutzenfunktion bildet die Welt um sie herum ab und entscheidet, welche Option die beste ist. Dann kann ein Nutzenagent die optimale Aktion wählen.
Da sie große Datenmengen verarbeiten können, sind sie in allen Bereichen nützlich, in denen es um wichtige Entscheidungen geht.
Finanzieller Handel
Nutzenbasierte Agenten eignen sich gut für Aktien- und Kryptowährungsmärkte - sie sind in der Lage, auf der Grundlage von Algorithmen zu kaufen oder zu verkaufen, die darauf abzielen, finanzielle Erträge zu maximieren oder Verluste zu minimieren. Diese Art von Nutzenfunktion kann sowohl historische Daten als auch Echtzeit-Marktdaten berücksichtigen.
Dynamische Preissysteme
Haben Sie schon einmal für einen Uber- oder Lyft-Transfer im Regen extra bezahlt? Das ist ein nutzungsbasierter Agent bei der Arbeit - er kann die Preise für Flüge, Hotels oder Mitfahrgelegenheiten in Echtzeit anpassen, je nach Nachfrage, Wettbewerb oder Zeitpunkt der Buchung.
Intelligente Netzsteuerungen
Diese Art von intelligenten Agenten sind das "Smart" in Smart Grids: Es sind Agenten der Versorgungsunternehmen, die die Verteilung und Speicherung von Strom steuern.
Sie optimieren die Ressourcennutzung auf der Grundlage von Bedarfsprognosen und Energiepreisen, um die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.
Personalisierte Inhaltsempfehlungen
Sie sehen einen Film zu Ende und Netflix empfiehlt Ihnen 3 weitere Filme, die genauso sind wie dieser.
Streaming-Dienste wie Netflix und Spotify verwenden nutzungsbasierte Agenten, um den Nutzern ähnliche Inhalte vorzuschlagen. Der optimierte Nutzen besteht darin, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie auf den Inhalt klicken.
2. Zielgerichtete Agenten
Zielbasierte KI-Agenten sind - Sie ahnen es - darauf ausgelegt, mit künstlicher Intelligenz bestimmte Ziele zu erreichen.
Statt nur auf Reize zu reagieren, sind diese rationalen Agenten in der Lage, die künftigen Folgen ihrer Handlungen zu bedenken, so dass sie strategische Entscheidungen treffen können, um ihre Ziele zu erreichen.
Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten, die auf der Grundlage von Bedingungs-Aktions-Regeln direkt auf Reize reagieren, bewerten und planen zielorientierte Agenten Aktionen, um ihre Ziele zu erreichen.
Was sie von anderen Arten intelligenter Agenten unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, Voraussicht und strategische Planung zu kombinieren, um bestimmte Ergebnisse anzusteuern.
Roomba
Staubsaugerroboter - wie der beliebte Roomba - sind auf ein bestimmtes Ziel ausgerichtet: die Reinigung aller zugänglichen Bodenflächen. Dieser zielgerichtete Agent hat ein einfaches Ziel, und er macht es gut.
Alle Entscheidungen, die dieser zielorientierte Agent trifft (z. B. wann er sich dreht), dienen diesem hohen Ziel. Die Katzen, die auf ihnen sitzen, sind nur ein Bonus.
Projektmanagement-Software
Obwohl sie auch einen nutzungsbasierten Agenten verwenden kann, konzentriert sich Projektmanagement-Software in der Regel auf die Erreichung eines bestimmten Projektziels.
Diese KI-Agenten planen häufig Aufgaben und weisen Ressourcen zu, so dass ein Team ein Projekt optimal und rechtzeitig abschließen kann. Der Agent bewertet den wahrscheinlichsten Erfolgskurs und setzt ihn im Namen des Teams um.
Videospiel-KI
In Strategie- und Rollenspielen agieren KI-Charaktere als zielorientierte Agenten - ihre Ziele können von der Verteidigung eines Ortes bis zum Besiegen eines Gegners reichen.
Diese aufgemotzten KI-Agenten überlegen sich eine Vielzahl von Strategien und Ressourcen - welchen Angriff sie einsetzen, welche Energie sie verbrauchen -, um ihr Ziel zu erreichen.
3. Modellgestützte Reflexagenten
Wenn Sie sich an Informationen anpassen müssen, die nicht immer sichtbar oder vorhersehbar sind, sind modellbasierte Reflexionsagenten das richtige Werkzeug.
Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten, die ausschließlich auf der Grundlage aktueller Wahrnehmungen reagieren, verfügen modellbasierte Reflexagenten über einen internen Zustand, der es ihnen ermöglicht, teilweise beobachtbare Umgebungen vorherzusagen. Dabei handelt es sich um ein internes Modell des für ihre Aufgaben relevanten Teils der Welt.
Dieses Modell wird ständig mit eingehenden Daten aus der Umgebung aktualisiert, so dass der KI-Agent Rückschlüsse auf ungesehene Teile der Umgebung ziehen und künftige Bedingungen vorhersehen kann.
Sie schätzen die möglichen Folgen ihres Handelns ab, bevor sie Entscheidungen treffen, und können so mit Komplikationen umgehen. Dies ist besonders nützlich, wenn sie komplexe Aufgaben erledigen, z. B. ein Auto in der Stadt steuern oder ein automatisiertes Smart-Home-System verwalten.
Aufgrund ihrer Fähigkeit, vergangenes Wissen und Echtzeitdaten zu kombinieren, können modellbasierte Reflexagenten ihre Leistung unabhängig von der Aufgabe optimieren. Wie ein Mensch können sie kontextbewusste Entscheidungen treffen, auch wenn die Bedingungen unvorhersehbar sind.
Autonome Fahrzeuge
Auch wenn diese Autos mehrere Arten von intelligenten Agenten umfassen, sind sie ein gutes Beispiel für modellbasierte Reflexagenten.
Komplexe Systeme wie Verkehrs- und Fußgängerbewegungen sind genau die Art von Herausforderung, für die modellbasierte Reflexagenten konzipiert sind.
Ihr internes Modell wird verwendet, um Echtzeit-Entscheidungen auf der Straße zu treffen, z. B. zu bremsen, wenn ein anderes Auto eine rote Ampel überfährt, oder schnell zu verlangsamen, wenn das vorausfahrende Auto dasselbe tut. Ihr internes System wird ständig auf der Grundlage von Umwelteinflüssen aktualisiert: andere Autos, Aktivitäten an Zebrastreifen, das Wetter.
Moderne Bewässerungssysteme
Modellbasierte Reflexagenten sind das Kraftpaket hinter modernen Bewässerungssystemen. Ihre Fähigkeit, auf unerwartete Umwelteinflüsse zu reagieren, ist perfekt für Wetter und Bodenfeuchtigkeit geeignet.
Das interne Modell des KI-Agenten repräsentiert und prognostiziert verschiedene Umweltfaktoren wie Bodenfeuchtigkeit, Wetterbedingungen und Wasserbedarf der Pflanzen.
Diese Agenten sammeln kontinuierlich Daten von Sensoren auf ihren Feldern, einschließlich Echtzeitinformationen über Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Niederschlag.
Durch die Analyse dieser Daten kann der modellbasierte Reflexagent fundierte Entscheidungen darüber treffen, wann bewässert werden soll, wie viel Wasser ausgegeben werden soll und welche Zonen eines Feldes mehr Aufmerksamkeit erfordern. Dank dieser vorausschauenden Fähigkeit kann das Bewässerungssystem den Wasserverbrauch optimieren und sicherstellen, dass die Pflanzen genau das erhalten, was sie zum Gedeihen brauchen (ohne Wasser zu verschwenden).
Hausautomatisierungssysteme
Das interne Modell ist das der häuslichen Umgebung - diese Systeme werden ständig mit Daten von Sensoren aktualisiert und nutzen diese Informationen, um ihre Entscheidungen zu treffen.
Ein Thermostat erkennt wechselnde Temperaturen und passt sich den Erfordernissen an. Oder ein Beleuchtungssystem erkennt die Dunkelheit im Freien und passt sich entsprechend an - da diese Dunkelheit von der Nacht oder einem unerwarteten Gewitter herrühren kann, bedarf es eines intelligenten Agenten, der Unterschiede sowohl vorhersehen als auch auf sie reagieren kann.
4. Lernende Agenten
Lernende Agenten zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, sich im Laufe der Zeit auf der Grundlage ihrer Erfahrungen anzupassen und zu verbessern.
Im Gegensatz zu eher statischen KI-Agenten, die ausschließlich nach vorprogrammierten Regeln oder Modellen arbeiten, kann ein lernender Agent sein Verhalten und seine Strategien weiterentwickeln. Aufgrund dieses Lernelements werden sie meist in sich verändernden Umgebungen eingesetzt.
Aufdeckung von Betrug
Betrugserkennungssysteme sammeln kontinuierlich Daten und passen sich dann an, um betrügerische Muster besser zu erkennen. Da die Betrüger ihre Taktiken ständig ändern, müssen sich auch die Betrugserkennungssysteme ständig anpassen.
Inhaltliche Empfehlung
Plattformen wie Netflix und Amazon nutzen ein mit einem lernenden Agenten ausgestattetes System, um ihre Empfehlungen für Filme, Sendungen und Produkte zu verbessern.
Selbst wenn in Ihrem Profil steht, dass Sie Horrorfilme und Thriller mögen sollten, passen sich Ihre Empfehlungen an, wenn Sie plötzlich zu Liebesfilmen wechseln. Genau wie wir, lernt es ständig dazu.
Spracherkennungssoftware
Anwendungen wie Google Assistant und Siri nutzen einen lernenden Agenten, um die verstümmelten Versuche, mit ihnen zu sprechen, besser zu verstehen.
Dank lernender Agenten können diese Systeme Akzente und Slang besser verstehen, so dass wir Siri Dinge fragen können wie: "Och, Siri, kannst du mir die nächste Frittenbude für ein Abendessen suchen? Ich habe einen Bärenhunger!"
Adaptive Thermostate
Sogar intelligente Thermostate - wie Nest - lernen aus dem Nutzerverhalten, z. B. wann der Nutzer eher zu Hause oder unterwegs ist und welche Temperaturen er bevorzugt.
Diese Informationen können sich ständig ändern, so dass Thermostate in der Lage sein müssen, sich im Laufe der Zeit anzupassen - ein weiteres Beispiel für einen lernenden Agenten.
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5. Hierarchische Agenten
Hierarchische Agenten unterscheiden sich von anderen Arten von KI-Agenten vor allem durch ihre strukturierte, mehrschichtige Herangehensweise an Probleme.
Hierarchische Agenten ähneln einer komplexen Organisationsstruktur mit verschiedenen Ebenen der Entscheidungsfindung. Die verschiedenen Agenten innerhalb des Systems sind auf unterschiedliche Bereiche spezialisiert, was sie bei der Bearbeitung komplexer, mehrstufiger Aufgaben effizienter macht.
Hierarchische Agenten sind eine der komplexeren Möglichkeiten für den Einsatz von KI-Agenten, da sie aus mehreren kleineren KI-Agenten bestehen.
In einem Satz: Bei einer hierarchischen Agentenstruktur geht es um den strukturierten Prozess der Entscheidungsfindung auf verschiedenen Ebenen eines Systems.
Fertigungsroboter
In fortschrittlichen Fertigungssystemen orchestrieren hierarchische Agenten die Produktionslinie.
Agenten auf höherer Ebene planen und verteilen Aufgaben im gesamten System, während Agenten auf niedrigerer Ebene bestimmte Maschinen wie Roboterarme für Montageaufgaben steuern.
Jeder kann mit dem anderen kommunizieren, um einen reibungslosen Produktionsfluss zu gewährleisten - das ist Multi-Level-Decisioning bei der Arbeit.
Flugsicherungssysteme
Diese Systeme verwenden hierarchische Agenten, um den sicheren und effizienten Ablauf des Flugverkehrs zu steuern. Da es sich um eine komplexe Aufgabe handelt, die mehrere Funktionen umfasst, ist ein hierarchisches Agentensystem für die ordnungsgemäße Ausführung erforderlich.
Übergeordnete Agenten kümmern sich um das übergeordnete regionale Verkehrsmanagement, während Agenten der unteren Ebene sich auf spezifische Aufgaben wie Starts, Landungen und Rollvorgänge auf einzelnen Flughäfen konzentrieren.
Autonome Lagerhausroboter
Hierarchische Agenten verwalten den Bestand und die Paketabwicklung in Lagern, die mit maschinellem Lernen erweitert wurden.
Agenten auf höherer Ebene optimieren das Lagerlayout und die Bestandsverteilung, während Agenten auf niedrigerer Ebene einzelne Roboter-Gabelstapler und -Sorter bedienen, um die physischen Aufgaben des Transports und der Organisation von Waren auszuführen.
6. Robotische Agenten
Es ist genau das, woran wir denken, wenn wir uns einen intelligenten Agenten vorstellen: den Roboteragenten.
Mit einem zusätzlichen Leistungselement sind Roboteragenten die Vorzeigekinder der Agenten der künstlichen Intelligenz. Diese intelligenten Agenten arbeiten in einer physischen Umgebung und nicht nur als Software-Agenten.
Diese physischen Verkörperungen von KI-Agenten sind in der Regel mit Sensoren wie Kameras oder Berührungssensoren ausgestattet. Diese Art von KI-Agenten ist vor allem bei gefährlichen oder sich stark wiederholenden Aufgaben nützlich - es kann effizienter und kostengünstiger sein, diese Aufgaben stattdessen von einem Agenten mit künstlicher Intelligenz erledigen zu lassen.
Diese Art von KI-Agenten wird mit anderen Arten von künstlicher Intelligenz kombiniert, so dass sie physisch Nützlichkeitsaufgaben oder Zielaufgaben ausführen können, manchmal innerhalb von Multiagentensystemen oder hierarchischen Systemen.
Fließbandroboter
Es gibt viele Roboter an Fließbändern. Diese KI-Agenten erledigen Aufgaben wie Schweißen, Lackieren und Montieren von Teilen, und das alles mit hoher Präzision und Geschwindigkeit.
Da es sich um intelligente Agenten handelt, können sie die Produktionszeit optimieren und gleichzeitig einen festen Leistungsstandard einhalten.
Chirurgische Roboter
In der Chirurgie steht viel auf dem Spiel und sie ist präzise, was sie ideal für KI-Agenten macht.
Roboteragenten wie das da Vinci Surgical System unterstützen Chirurgen bei der Durchführung präziser und minimalinvasiver Eingriffe. Diese KI-Agenten führen keine autonomen Operationen durch, aber sie erweitern die Fähigkeiten des Chirurgen.
Landwirtschaftsroboter
Roboter werden in der Landwirtschaft häufig eingesetzt, von der Aussaat über die Ernte bis hin zur Überwachung der Feldbedingungen.
Diese KI-Agenten tragen zur Produktivitätssteigerung bei, da es für eine Maschine einfacher sein kann, 10.000 Karottensamen zu pflanzen, als einen Menschen dazu zu bringen, dies zu tun.
Service-Roboter
Der berühmteste Serviceroboter von allen - genau, das ist WALL-E. Der zweite Platz geht an die Restaurantroboter, die Ihnen endlose Bestellungen von Sushi direkt an den Tisch bringen.
Serviceroboter sind überall im Einsatz: Staubsaugerroboter, die Gäste in Hotels mit Informationen versorgen und Waren an Kunden in allen möglichen Einrichtungen ausliefern.
7. Virtuelle Assistenten
Virtuelle Assistenten basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz - und sie sind vielleicht die bekanntesten Beispiele für KI-Agenten in der Öffentlichkeit.
Diese intelligenten persönlichen Assistenten verstehen und verarbeiten die menschliche Sprache (mit natürlicher Sprachverarbeitung), um Aufgaben wie das Einstellen von Erinnerungen und die Verwaltung von E-Mails auszuführen.
Diese Art von KI-Agenten enthält auch ein Lernelement: Sie können aus den Interaktionen der Nutzer lernen und werden mit der Zeit immer individueller und effektiver.
Siri
Siri ist einer der ersten virtuellen Assistenten, der in die meisten Apple-Geräte integriert ist, darunter iPhones, iPads, Macs und die Apple Watch.
Siri hilft bei einer Vielzahl von Aufgaben, z. B. beim Tätigen von Anrufen, Versenden von SMS, Einstellen von Erinnerungen, Bereitstellen von Wegbeschreibungen und Beantworten von Fragen zum Allgemeinwissen.
Alexa
Diese virtuelle Assistentin ist auf Amazon Echo-Geräten und anderen Alexa-fähigen Produkten verfügbar und spielt Musik ab, steuert Smart-Home-Geräte, erstellt Einkaufslisten und liefert aktuelle Nachrichten. Und ruinierte den Namen "Alexa" für Menschen.
Google Assistent
Sie kennen dieses Agentenprogramm von Android-Telefonen und Google Home-Geräten. Google Assistant eignet sich hervorragend zum Abrufen von Informationen aus dem Internet, zum Planen von Ereignissen, zum Verwalten von Smart-Home-Produkten und zum Erleichtern von Echtzeit-Übersetzungen.
Die tiefe Integration in die Google-Dienste macht es besonders leistungsfähig für Aufgaben, die Karten, YouTube und Suchfunktionen betreffen.
8. Multi-Agenten-Systeme
Die Schönheit von Multiagentensystemen liegt in ihrer Vielfalt und dem Reichtum ihrer Interaktionen.
Agenten in diesen Systemen sind oft unglaublich vielfältig und reichen von einem einfachen Software-Agenten, der Daten filtert, bis hin zu komplexen Einheiten, die kritische Funktionen in intelligenten Stromnetzen oder Verkehrsnetzen verwalten.
Jeder Agent arbeitet halbautonom, ist aber so konzipiert, dass er mit anderen Agenten interagiert und ein dynamisches Ökosystem bildet, in dem sich kollektives Verhalten aus individuellen Aktionen ergibt. Für diese Art von Agentenprogramm ist die Zusammenarbeit der Schlüssel.
Verkehrsmanagement-Systeme
Sie finden diese intelligenten Agenten im Verkehrsmanagement, mehrere Agenten repräsentieren verschiedene Verkehrssignale, Überwachungskameras und Informationssysteme.
Diese KI-Agenten arbeiten zusammen, um den Verkehrsfluss zu optimieren, Staus zu verringern und auf Echtzeitbedingungen wie Unfälle oder Straßenarbeiten zu reagieren. Jeder Agent verarbeitet Daten aus seiner Umgebung und kommuniziert mit anderen, um Verkehrssignale entsprechend anzupassen - Teamarbeit ist also eine Notwendigkeit.
Intelligente Netze für das Energiemanagement
An intelligenten Netzen sind auch zahlreiche KI-Agenten beteiligt, die jeweils verschiedene Aspekte der Stromverteilung steuern, von den Erzeugungsanlagen bis zu den einzelnen intelligenten Zählern in den Haushalten.
Diese KI-Agenten arbeiten zusammen, um Energieangebot und -nachfrage effizient auszugleichen, erneuerbare Energiequellen zu integrieren und die Netzstabilität zu erhalten.
Die Koordinierung eines Multiagentensystems gewährleistet eine optimale Energieverteilung und Kosteneffizienz im gesamten Netz.
Lieferkette und Logistik
Im Lieferkettenmanagement repräsentieren die Agenten verschiedene Interessengruppen wie Lieferanten, Hersteller, Vertriebsunternehmen und Einzelhändler. Diese Agenten koordinieren sich, um den Lieferkettenprozess von der Beschaffung bis zur Auslieferung zu optimieren, die Effizienz zu gewährleisten und die Kosten zu senken.
Autonome Schwarmrobotik
Manchmal werden bei Erkundungs- oder Rettungseinsätzen Schwärme von Robotern eingesetzt.
Jeder Roboter-Agent arbeitet halb-unabhängig, koordiniert sich aber mit den anderen KI-Agenten, um größere Bereiche abzudecken, Sensordaten auszutauschen oder Objekte gemeinsam zu bewegen.
Dies ist besonders in schwierigen Umgebungen - wie eingestürzten Gebäuden oder Planetenoberflächen - nützlich, wo die Teamarbeit eines großen KI-Systems viel mehr erreichen kann als einzelne KI-Agenten.
9. Einfache Reflexmittel
Ein einfacher Reflexagent ist der Zwerg des Wurfes. Er verfügt über eine sehr begrenzte Intelligenz und arbeitet nach einer direkten Bedingungs-Aktions-Regel.
Diese regelbasierten Agenten sind nicht für komplexe Aufgaben geeignet. Sie sind jedoch für die spezifischen Aufgaben, für die sie entwickelt wurden, perfekt geeignet.
Einfache Reflexagenten sind für einfache Aufgaben in einer vorhersehbaren Umgebung geeignet. Die Handlungen dieser Art von Agenten beeinflussen die Welt um sie herum, aber nur bei bestimmten Aufgaben.
Thermostate
Es ist 18 Uhr im Winter? Drehen Sie die Heizung hoch. Es ist Mittag im Sommer? Dieses einfache Reflexmittel mit seiner begrenzten Intelligenz wird die Klimaanlage einschalten.
Automatische Türen
Die wahrgenommene Intelligenz ist zwar gering, aber automatische Türen sind oft Beispiele für einfache Reflexagenten. Dieser KI-Agent erkennt, dass ein Mensch vor der Tür steht, und öffnet sie. Wunderbar einfach.
Rauchdetektoren
Dieser KI-Agent arbeitet von Ihrer Küchendecke aus. Ja, er ist auch ein einfacher Reflex-Agent. Er nimmt Rauch wahr und löst einen Alarm aus.
Einfache Spam-Filter
Einige Agenten der künstlichen Intelligenz helfen uns schon seit Jahren täglich. Der E-Mail-Spamfilter ist einer von ihnen. Die Grundversionen verwenden keine natürliche Sprachverarbeitung, sondern Schlüsselwörter oder den Ruf des Absenders.
Bauen Sie Ihren eigenen AI-Agenten
Es gibt viele Arten von KI-Agenten, von denen einige weitaus schwieriger zu entwickeln sind als andere.
Wenn Sie jedoch einen agentenbasierten Chatbot erstellen möchten, der in Ihre täglichen Systeme eingreifen kann, wie z. B. das Versenden von E-Mails und das Buchen von Meetings, können wir Ihnen helfen.
Unsere Plattform verfügt über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche für Anfänger und unendliche Erweiterungsmöglichkeiten für professionelle Entwickler.
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FAQ
Sind KI-Agenten empfindungsfähig?
Nein, KI-Agenten sind nicht empfindungsfähig. Sie folgen Softwareprogrammen, die ihre Ziele vorgeben, obwohl sie autonom handeln können, um ihre Ziele zu erreichen.
Wie sieht der Entscheidungs- und Handlungsprozess von KI-Agenten aus?
Verschiedene Arten von KI-Agenten beobachten ihre Umgebung und führen unterschiedliche Aktionen durch. Einige verwenden Modellierungsdaten, andere Sensoren. Sie haben unterschiedliche Ziele, die auf ihren programmierten Überlegungen beruhen.
Was ist ein modellbasierter Agent?
Ein modellbasierter Agent ist eine andere Bezeichnung für einen modellbasierten Reflex-Agenten, eine Art von KI-Agent, der vergangene Daten und aktuelle Eingaben kombiniert, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen.
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