KI-Agenten haben sich in den letzten Jahren explosionsartig entwickelt. Und mit ihrer komplexen Technologie und ihren Fähigkeiten gibt es heutzutage eine Menge verschiedener Arten von KI-Agenten.
Ein KI-Agent ist eine Software, die Aufgaben ausführt. Im Gegensatz zu einem Standard-Chatbot kann er Aktionen im Namen eines Benutzers durchführen.
Es gibt eine breite Palette von KI-Agenten, von intelligenten Thermometern über selbstfahrende Autos bis hin zu Agenten mit Chat-Oberflächen. Alle diese Anwendungsfälle fallen in eine der sieben Hauptkategorien von KI-Agenten. In diesem Artikel stelle ich die 7 Haupttypen von KI-Agenten und einige praktische Beispiele für KI-Agenten vor.
1. Einfache Reflexmittel
Ein einfacher Reflexagent ist ein KI-System, das Entscheidungen nur auf der Grundlage des aktuellen Inputs aus seiner Umgebung trifft.
Es verwendet einen Satz von Bedingungs-Aktions-Regeln, um beobachtete Eingaben auf bestimmte Reaktionen abzubilden. Wenn es einen bestimmten Zustand in der Umgebung feststellt, führt es die entsprechende Regel aus.
Es hat weder ein Gedächtnis noch ein internes Modell der Welt - es kann also nur in vollständig beobachtbaren Umgebungen effektiv arbeiten, in denen jede Entscheidung allein auf der Grundlage der aktuellen Eingaben getroffen werden kann.
Beispiele für einfache Reflexmittel
- Ein Thermostat, der die Heizung einschaltet, wenn es zu kalt ist
- Ein Roboter, der sich dreht, wenn er gegen eine Wand stößt (hallo, Roomba mit einer Katze oben drauf)
- Ein einfacher Chatbot, der "Hallo!" antwortet, wenn ein Benutzer "Hallo" sagt
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2. Modellgestützte Reflexagenten
Ein modellbasierter Reflex-Agent ist ein KI-Agent, der Entscheidungen sowohl auf der Grundlage des aktuellen Inputs als auch eines internen Modells der Welt trifft.
Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten verfolgt diese Art von Agenten den Zustand der Umgebung über die Zeit. Er verwendet ein Modell - im Wesentlichen gespeicherte Informationen darüber, wie die Welt funktioniert - um Lücken zu füllen, wenn die Umgebung nicht vollständig beobachtbar ist.
Wenn es eine neue Eingabe erhält, aktualisiert es seinen internen Zustand, konsultiert seine Bedingungs-Aktions-Regeln und wählt die beste Reaktion, die sowohl auf der aktuellen Wahrnehmung als auch auf dem, was es aus früheren Interaktionen weiß, basiert.
Beispiele für modellgestützte Reflexagenten
- Ein Staubsaugerroboter, der sich den Grundriss eines Raums merkt und Bereiche vermeidet, die er bereits gereinigt hat
- Ein LLM , der ein Gespräch fortsetzt und dabei frühere Benutzereingaben verfolgt
- Eine Spiel-KI, die nicht nur auf das reagiert, was sie sieht, sondern auch auf das, was sie von früher im Spiel weiß
3. Lernende Agenten
Ein lernender Agent ist ein KI-Agent, der seine Leistung im Laufe der Zeit durch Lernen aus seinen Erfahrungen verbessert.
Es hat vier Hauptkomponenten: ein Lernelement, ein Leistungselement, einen Kritiker und einen Problemgenerator.
Das Leistungselement wählt Aktionen aus, während das Lernelement sein Verhalten auf der Grundlage von Rückmeldungen anpasst. Der Kritiker bewertet das Ergebnis der Aktionen anhand eines vordefinierten Standards, und der Problemgenerator schlägt neue Aktionen vor, die für ein besseres Lernen ausprobiert werden sollten.
Diese Struktur ermöglicht es dem Agenten, sich an Veränderungen anzupassen, Strategien zu verfeinern und auch in unbekannten Umgebungen effektiv zu arbeiten.
Beispiele für Lernagenten
- Ein Krypto-KI-Agent, der Handelsstrategien auf Basis der Marktentwicklung anpasst
- Eine Empfehlungsmaschine, die auf der Grundlage des Nutzerverhaltens immer bessere Produkte vorschlägt
- Ein Chatbot im Gesundheitswesen, der aus Patienteninteraktionen lernt, um die Genauigkeit der Triage zu verbessern
4. Utility-basierte Agenten
Ein nutzungsbasierter Agent ist ein KI-Agent, der seine Handlungen danach auswählt, welches Ergebnis den höchsten Gesamtwert oder "Nutzen" erwarten lässt.
Anstatt nur ein Ziel anzustreben, bewertet dieser Agent verschiedene mögliche Ergebnisse und wählt dasjenige aus, das eine vordefinierte Nutzenfunktion maximiert.
Dies ermöglicht es, Situationen zu bewältigen, in denen es mehrere Möglichkeiten gibt, ein Ziel zu erreichen, oder in denen Kompromisse gemacht werden müssen. Es erfordert die Fähigkeit, Optionen zu vergleichen, Konsequenzen vorherzusagen und Ergebnisse auf der Grundlage von Präferenzen oder Prioritäten zu bewerten.
Beispiele für nutzungsbasierte Agenten
- Ein Chatbot für den Vertrieb, der Leads auf der Grundlage der Konvertierungswahrscheinlichkeit priorisiert
- Ein Aktienhandels-Bot, der Risiko und Rendite ausgleicht, um langfristige Gewinne zu maximieren
- Ein Chatbot für Unternehmen, der Besprechungen plant, um Konflikte zu minimieren und den Komfort zu maximieren
5. Hierarchische Agenten
Ein hierarchischer Agent ist ein KI-Agent, der seinen Entscheidungsfindungsprozess in mehrere Schichten oder Ebenen unterteilt, wobei höhere Ebenen abstrakte Ziele und niedrigere Ebenen spezifische Aktionen verwalten.
Dieser Agent unterteilt komplexe Aufgaben in kleinere Teilaufgaben, wobei jede Hierarchiestufe für einen anderen Entscheidungsbereich zuständig ist.
Hochrangige Schichten können langfristige Strategien planen, während niedrigere Schichten unmittelbare Sensordaten und Echtzeitreaktionen verarbeiten. Die Kommunikation zwischen den Schichten ermöglicht es dem Agenten, die allgemeinen Ziele mit der detaillierten Ausführung zu koordinieren.
Diese Struktur macht es einfacher, die Komplexität zu bewältigen und das Verhalten über verschiedene Zeiträume oder Prioritäten hinweg zu skalieren.
Beispiele für hierarchische Agenten
- In der Fertigung plant ein übergeordneter Agent den Montageprozess, während untergeordnete Ebenen die Roboterarme und die Zeitplanung steuern.
- In einer intelligenten Fabrik verwalten verschiedene Ebenen Produktionspläne, Maschinenkoordination und physische Vorgänge
6. Zielgerichtete Agenten
Ein zielorientierter Agent ist ein KI-Agent, der Entscheidungen trifft, indem er abwägt, welche Aktionen ihm helfen, ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Dem Agenten werden ein oder mehrere Ziele vorgegeben - gewünschte Ergebnisse, die er erreichen möchte. Er verwendet Such- oder Planungsalgorithmen, um mögliche Handlungssequenzen zu untersuchen, und wählt dann diejenigen aus, die am wahrscheinlichsten zum Ziel führen.
Im Gegensatz zu reflexartigen Agenten reagiert er nicht einfach nur, sondern denkt über zukünftige Konsequenzen nach, bevor er handelt. Das macht ihn flexibler und leistungsfähiger in dynamischen oder unbekannten Umgebungen, aber auch rechenintensiver.
Beispiele für zielgerichtete Agenten
- Ein Navigationssystem, das die beste Route zu einem Ziel berechnet
- Eine KI zur Lösung von Rätseln, die nach Zügen sucht, die zu einem vollständigen Rätsel führen
- Ein Roboterarm, der eine Abfolge von Bewegungen plant, um ein Produkt erfolgreich zusammenzubauen
7. Multi-Agenten-Systeme (MAS)
Zu guter Letzt: das Multiagentensystem.
Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist ein System, das aus mehreren interagierenden KI-Agenten besteht, die zusammenarbeiten (oder manchmal auch konkurrieren), um individuelle oder gemeinsame Ziele zu erreichen.
Jeder Agent im System arbeitet unabhängig, mit eigenen Fähigkeiten, Zielen und Wahrnehmungen der Umgebung.
Diese Agenten kommunizieren und koordinieren - entweder direkt durch Nachrichten oder indirekt durch Beobachtung von Veränderungen in der Umgebung. Das System als Ganzes kann Probleme lösen, die zu komplex oder verteilt sind, als dass ein einzelner Agent sie bewältigen könnte.
Multiagentensysteme können kooperativ, wettbewerbsorientiert oder eine Mischung aus beidem sein, je nach Entwurf und Zielsetzung.
Beispiele für Multi-Agenten-Systeme
- Autonome Fahrzeuge koordinieren sich an einer Kreuzung, um Kollisionen zu vermeiden
- Eine Reihe von Finanz-Bots verwaltet die Rechnungsstellung, Betrugserkennung und Berichterstattung durch KI-Workflow-Automatisierung
- Ein Lieferkettensystem, in dem verschiedene Agenten den Bestand, den Versand und die Bedarfsprognose verwalten
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Häufig gestellte Fragen
Ist ChatGPT ein KI-Agent?
Ja, ChatGPT kann als KI-Agent betrachtet werden - es empfängt Eingaben, verarbeitet sie und generiert Antworten, wobei je nach Einsatzgebiet oft ein ziel- oder nutzenorientierter Ansatz verfolgt wird.
Was sind die 7 Arten von KI-Agenten?
Die 7 Typen sind: einfache Reflexagenten, modellbasierte Reflexagenten, zielbasierte Agenten, nutzungsbasierte Agenten, lernende Agenten, hierarchische Agenten und Multi-Agenten-Systeme.
Was sind intelligente Agenten, und wie funktionieren sie in digitalen Umgebungen?
Intelligente Agenten sind Wesen, die in verschiedenen digitalen Umgebungen agieren können. Sie sammeln Wissen aus ihrer Umgebung, bewerten die aktuelle Situation und führen Aktionen aus, um vordefinierte Ziele zu erreichen. Ihre Leistung wird durch die externen Aktionen beeinflusst, die sie in beobachtbaren Umgebungen durchführen.
Welche Rolle spielt die künstliche Intelligenz bei der Funktionalität von Agenten?
Künstliche Intelligenz unterstützt intelligente Agenten, indem sie ihnen die Fähigkeit verleiht, zu lernen, zu denken und sich anzupassen. Agenten nutzen KI, um ihre Wissensbasis zu erweitern, und können so in verschiedenen Umgebungen bessere Entscheidungen treffen.
Was ist die Wissensbasis intelligenter Agenten?
Das Wissen der intelligenten Agenten umfasst Informationen über die Umwelt, vordefinierte Regeln und ein grundlegendes Verständnis der aktuellen Situation. Dieses Wissen bildet die Grundlage für ihre Entscheidungsprozesse.
Was ist das Leistungselement im Zusammenhang mit intelligenten Agenten?
Das Leistungselement intelligenter Agenten bezieht sich auf ihre Fähigkeit, Ziele zu erreichen und Entscheidungen zu treffen, die ihr Handeln in einer gegebenen Umgebung optimieren. Sie ist eine entscheidende Komponente, die die Effizienz und Effektivität des Agenten bestimmt.
Können Agenten in hierarchischen Strukturen arbeiten?
Ja, hierarchische Agenten sind eine Art von intelligenten Agenten, die in strukturierten Ebenen arbeiten. Agenten auf höherer Ebene sind für die allgemeine Entscheidungsfindung zuständig, während Agenten auf niedrigerer Ebene spezifische Aufgaben innerhalb eines größeren Rahmens übernehmen. Diese hierarchische Struktur ermöglicht einen effizienten Betrieb in komplexen Umgebungen.
Arbeiten intelligente Agenten mit begrenzter Intelligenz?
Ja, viele intelligente Agenten arbeiten mit begrenzter Intelligenz, d. h. sie verfügen über einen bestimmten Umfang an Wissen und Fähigkeiten. Diese Einschränkung hilft ihnen, sich auf bestimmte Aufgaben und Umgebungen zu konzentrieren, in denen ihr Fachwissen am wichtigsten ist.
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