KI-Agenten sind die Zukunft der künstlichen Intelligenz - und als der Top-KI-Trend für 2025 werden sie mit dem weiteren Fortschritt der KI-Technologie immer beliebter.
Die Kategorie der KI-Agenten ist breit gefächert und umfasst mehrere Bereiche:
- LLM Agenten, die große Sprachmodelle für Konversations-KI-Aufgaben verwenden
- Multiagentensysteme, die komplexe Aufgaben koordinieren
- KI-Chatbots für den Kundensupport, die Upselling, Cross-Selling und das Zurücksetzen von Passwörtern ermöglichen
- Smartphone-basierte KI-Assistenten wie Siri und Alexa
Tauchen wir also in die weite Welt der KI-Agenten ein und erfahren Sie, wofür Sie sie einsetzen können.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist eine Software, die Aufgaben im Auftrag eines Benutzers ausführt. Er kann Prozesse automatisieren, Entscheidungen treffen und auf intelligente Weise mit seiner Umgebung interagieren.
"KI-Agenten sind wie Magie", sagt Patrick Hamelin, leitender Softwareingenieur bei Botpress. "Sie sind diese magischen Wesen, die über typische Chatbots hinausgehen."
KI-Agenten sind Wesen, die ihre Umgebung wahrnehmen und Maßnahmen ergreifen können, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Agenten können softwarebasiert oder physisch sein.
Sie nehmen ihre Umgebung mit Hilfe von Sensoren wahr, verarbeiten die Informationen mit Hilfe von Algorithmen oder Modellen und führen dann Aktionen mit Hilfe von Aktoren oder anderen Mitteln durch.
Was bedeuten KI-Agenten für die Arbeitskräfte?
Es ist zwar leicht, sich eine Welt voller autonomer Software vorzustellen, die die Aufgaben eines Bürogebäudes erledigt, aber KI-Agenten werden in naher Zukunft menschliche Mitarbeiter unterstützen - nicht ersetzen.
KI-Agenten brauchen menschliche Auslöser, um ihre Arbeitsabläufe abzuschließen. Der Einsatz von KI wird zwar branchenübergreifend weiter zunehmen - wie z. B. die Skalierung des Supports mit Kundenservice-Chatbots oder die Schaffung von Agenten für die Lead-Generierung innerhalb von KI-Verkaufstrichtern -, aber KI-Agenten und Chatbots sind nicht dazu gedacht, menschliche Mitarbeiter zu ersetzen.
Wir werden wahrscheinlich eine Zunahme der Ausbildung und Schulung von Mitarbeitern sehen, um künstliche Intelligenz in ihren Arbeitsabläufen zu nutzen, insbesondere in Branchen, die Aufgaben leicht automatisieren können. Wenn diese Weiterbildung richtig durchgeführt wird, können die Arbeitnehmer mehr Zeit für komplexe oder strategischere Aufgaben aufwenden. Dies dürfte die Produktivität und Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter verbessern.
In der Tat gibt es bereits viele reale Anwendungsfälle für KI-Agenten. Und sie werden mit der fortschreitenden Entwicklung der Technologie weiter zunehmen.
Aber die Kritiker haben Recht - die Einführung von mehr autonomen Agenten in die Arbeitswelt muss mit Absicht und Sorgfalt gegenüber den Menschen erfolgen, mit denen sie zusammenarbeiten werden.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem KI-Chatbot?
KI-Agenten und chatbots unterscheiden sich in ihrem Zweck und ihren Fähigkeiten. Chatbots sind für die Interaktion mit Menschen konzipiert, während Agenten autonome Aufgaben erfüllen sollen.
Der größte Unterschied ist ihre Fähigkeit, autonom zu handeln. Da KI chatbots für die Konversation mit Menschen konzipiert ist, sind sie normalerweise nicht für autonomes Handeln programmiert - ihr Zweck ist es, den Menschen direkt zu unterstützen.
KI-Agenten hingegen interagieren möglicherweise überhaupt nicht mit einem Benutzer. In manchen Fällen erhalten sie eine Aufgabe von einem Entwickler und führen sie selbstständig aus, ohne mit einem anderen Menschen zu interagieren.
Sie haben auch unterschiedliche Formen. Chatbots ist oft text- oder sprachbasiert, während KI-Agenten die Form eines Staubsaugerroboters oder eines intelligenten Thermostats haben können.
Sie haben jedoch viele Ähnlichkeiten. Neben anderen Überschneidungen verwenden sie beide:
- Verarbeitung natürlicher Sprache zum Verstehen von Text
- Ein umfangreiches Sprachmodell für die Ausgabe (wie GPT von OpenAI oder Gemini von Google)
- Vektordatenbanken zum besseren Verständnis von Texteingaben durch menschliche Interaktion
Merkmale von KI-Agenten
Autonomie
KI-Agenten können ohne menschliches Eingreifen arbeiten, Entscheidungen treffen und selbstständig handeln. Dank ihrer Autonomie können KI-Agenten komplexe Aufgaben bewältigen und in Echtzeit Entscheidungen darüber treffen, wie ein Prozess am besten abgeschlossen werden kann, ohne dass ein Mensch die spezifischen Schritte für eine bestimmte Aufgabe kodiert.
Während die Vorstellung eines autonomen Agenten Bilder von HAL 9000, dem sprechenden Computer aus 2001: Odyssee im Weltraum , hervorrufen mag , sind KI-Agenten immer noch auf menschliche Anweisungen angewiesen. Ein Benutzer oder Entwickler muss Zeit darauf verwenden, dem Agenten zu sagen, was er tun soll - aber der Agent wird eine Problemlösung finden, wie er die Aufgabe am besten bewältigt.
Kontinuierliches Lernen
Feedback ist für die Verbesserung des KI-Agenten im Laufe der Zeit unerlässlich. Dieses Feedback kann von zwei Quellen kommen: von einem Kritiker oder von der Umgebung selbst.
Der Kritiker kann ein menschlicher Bediener oder ein anderes KI-System sein, das die Leistung des Agenten bewertet. Die Umgebung des KI-Agenten kann Rückmeldungen in Form von Ergebnissen liefern, die sich aus den Aktionen des Agenten ergeben.
Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es dem Agenten, sich anzupassen, aus seinen Erfahrungen zu lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen. Er wird lernen, bessere Ergebnisse zu erzielen, wenn er mehr Aufgaben erfährt. Aufgrund ihrer Fähigkeit zu lernen und sich zu verbessern, können sich KI-Agenten an schnell wechselnde Umgebungen anpassen.
Reaktiv und proaktiv
KI-Agenten sind in ihrer Umgebung sowohl reaktiv als auch proaktiv. Da sie Sinneseindrücke aufnehmen, sind sie in der Lage, den Handlungsverlauf auf der Grundlage von Veränderungen in der Umgebung zu ändern.
So kann ein intelligenter Thermostat zum Beispiel erkennen, dass die Temperatur im Raum kälter wird, wenn ein unerwartetes Gewitter aufzieht. Infolgedessen wird die Intensität der Klimaanlage verringert.
Aber es ist auch proaktiv - wenn die Sonne jeden Tag ungefähr zur gleichen Zeit in einen Raum scheint, wird die Klimaanlage proaktiv erhöht, um mit dem Auftauchen der Sonnenwärme zusammenzufallen.
Komponenten eines AI-Agenten
Ein KI-Agent erscheint auf den ersten Blick kompliziert. Das ist so, weil er es ist. Aber ein besseres Verständnis der Schlüsselkomponenten eines KI-Agenten kann Ihnen helfen, seine Funktionsweise zu verstehen.
Diese Elemente sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung von KI-Tools, die autonom Aufgaben erfüllen können.
Was ist eine Agentenfunktion?
Die Agentenfunktion ist das Herzstück eines KI-Agenten. Sie definiert, wie der Agent die gesammelten Daten in Aktionen umsetzt.
Mit anderen Worten: Die Agentenfunktion ermöglicht es der KI, auf der Grundlage der gesammelten Informationen zu entscheiden, welche Maßnahmen sie ergreifen sollte. Hier liegt die "Intelligenz" des Agenten, denn sie umfasst das Denken und die Auswahl von Aktionen zur Erreichung seiner Ziele.
Was sind Wahrnehmungen?
Wahrnehmungen sind die Sinneseindrücke, die der KI-Agent aus seiner Umgebung erhält. Sie liefern Informationen über den aktuellen Zustand der beobachtbaren Umgebung, in der der Agent arbeitet. Handelt es sich bei dem KI-Agenten beispielsweise um einen Chatbot für den Kundendienst, können die Wahrnehmungen Folgendes umfassen:
- Nachrichten
- Benutzerprofil Informationen
- Standort des Benutzers
- Chat Geschichte
- Sprachpräferenzen
- Uhrzeit und Datum
- Benutzereinstellungen
- Erkennung von Benutzeremotionen
Was ist ein Aktor?
Aktuatoren sind Mechanismen, die es KI-Agenten ermöglichen, physisch mit ihrer Umgebung zu interagieren. Diese Aktionen können von der Steuerung eines selbstfahrenden Autos bis zur Texteingabe auf einem Bildschirm reichen.
Aktoren können als die Muskeln des KI-Agenten betrachtet werden, die die von der Agentenfunktion getroffenen Entscheidungen ausführen.
Beispiele für Aktuatoren sind:
- Text-Antwort-Generatoren sind für die Erstellung und Versendung von textbasierten Antworten an Benutzer zuständig. Sie übernehmen die textbasierte Antwort des Chatbots und übermitteln sie dem Nutzer über eine Chat-Schnittstelle.
- Ein Chatbot muss möglicherweise ein System integrieren - wie das CRM-System des Unternehmens - um auf Kundendaten zuzugreifen, Support-Tickets zu erstellen oder den Status von Bestellungen zu überprüfen. APIs zur Dienstintegration ermöglichen es dem Chatbot, mit externen Systemen zu interagieren und bei Bedarf Informationen abzurufen oder zu aktualisieren.
- Aktoren können Benachrichtigungen und Alarme wie E-Mail-Benachrichtigungen oder SMS-Nachrichten senden. Sie können verwendet werden, um Benutzer zu engagieren und zu informieren, indem sie Push-Benachrichtigungen senden, um sie über bevorstehende Termine, Änderungen des Auftragsstatus, Werbeaktionen oder andere relevante Updates zu informieren.
Was ist eine Wissensdatenbank?
Die Wissensbasis ist der Ort, an dem der KI-Agent sein anfängliches Wissen über seine Umgebung speichert. Dieses Wissen ist in der Regel vordefiniert oder wurde beim Training erlernt. Es dient als Grundlage für den Entscheidungsprozess des Agenten.
Ein selbstfahrendes Auto könnte beispielsweise über eine Wissensdatenbank mit Informationen über die Straßenverkehrsordnung und die Gesetze eines Bezirks verfügen. Ein autonomer Kundendienstmitarbeiter wird Zugang zu Datenbanken mit den Produkten und Rückgaberichtlinien eines Unternehmens haben.
Jedes Unternehmen, das einen KI-Agenten einsetzt, muss ihn anhand von Unternehmensdaten trainieren. Während ein umfangreiches Sprachmodell auf das gesamte Internet zurückgreifen kann, muss ein Agent mit einer bestimmten Funktion eine für die Reise des Nutzers spezifische Ausgabe erstellen.
Anwendungen von AI-Agenten
KI-Agenten haben eine breite Palette von Anwendungen - sie beginnen, in zahlreichen Branchen auf der ganzen Welt Wellen zu schlagen. Hier sind ein paar der häufigsten:
Kundenbetreuung
Chatbots für den Kundenservice sind eine der häufigsten Arten der KI-Agentenbereitstellung.
Da sie mit Unternehmensdaten verknüpft werden können, kann ein Unternehmen einen KI-Agenten als Kundenassistenten einsetzen. Sie können überall auf der Welt direkt auf das Gerät des Nutzers zugreifen, einschließlich einer Webseite über den Computer oder verschiedene Apps (wie WhatsApp oder Facebook Messenger).
Diese chatbots und virtuellen Agenten können Kunden auf bestimmte Policen hinweisen, ihnen eine Vorstellung davon geben, welche Artikel ihren Bedürfnissen entsprechen könnten, oder ihnen sogar Zugang zu ihrem Konto verschaffen, indem sie ein Passwort zurücksetzen.
Von Unternehmen wird zunehmend erwartet, dass sie einen Kundenservice anbieten chatbots - die meisten werden durch umfangreiche Sprachmodelle unterstützt und können bestimmte Aufgaben erledigen. Die besten sind auch in der Lage, im Namen eines Unternehmens Maßnahmen zu ergreifen, z. B. einen Tisch zu reservieren oder einen Kundendatensatz zu aktualisieren.
Autonome Fahrzeuge
Eine der auffälligsten Anwendungen von KI-Agenten sind selbstfahrende Autos und Drohnen. Diese Fahrzeuge können dank der Leistung von KI-Agenten mit begrenzten menschlichen Eingaben betrieben werden.
KI-Agenten sind ein wesentlicher Bestandteil der Funktionsweise - sie nehmen die Umgebung des Fahrzeugs wahr und treffen fundierte Entscheidungen (z. B. wann es sicher ist abzubiegen oder wann man abbremsen sollte). Sie können erkennen, wann sich das Auto einem Stoppschild nähert oder eine neue Art von Gelände erkunden, indem sie die Umgebungsdaten berücksichtigen.
Virtuelle Assistenten
Agenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen KI, um natürliche Sprache zu verstehen, bei Aufgaben zu helfen, Informationen bereitzustellen und intelligente Geräte zu steuern.
Das Konzept eines KI-Assistenten ist uns bereits vertraut. KI-Agenten ermöglichen den nächsten Schritt einer zutiefst personalisierten Planung - wenn Sie einen Urlaub planen, kann er nicht nur Orte für ein neues Reiseziel vorschlagen und Hotels identifizieren, sondern auch als persönlicher Reiseberater fungieren. Da ein KI-Agent Aufgaben selbstständig erledigen kann, braucht ein Reisebot nur einen Augenblick, um in Ihrem Namen Buchungen vorzunehmen - vom Flugticket bis zum Hotel.
Andere Anwendungen
- KI-Agenten können Smart-Home-Geräte steuern und optimieren, z. B. die Temperatur über die Heizungsanlage ändern oder eine Einbruchmeldeanlage einrichten.
- KI-Agenten werden in der Robotik eingesetzt , da sie autonome Aufgaben wie das Bauen übernehmen können. Sobald sie eine Aufgabe erhalten haben, sind sie in der Lage, diese auf der Grundlage ihrer eigenen Einschätzung der besten Vorgehensweise zu erledigen.
- Ähnlich wie bei Smart-Home-Geräten können die KI-Agenten von auch im Bereich der Cybersicherheit eingesetzt werden. Sie sind in der Lage, Aktionen wie die Erkennung von Bedrohungen, die Identifizierung von Anomalien und das Sicherheitsmanagement durchzuführen, Cyberangriffe abzuwehren und die Systemintegrität zu gewährleisten.
- In Lieferkettenprozessen können KI-Agenten eingesetzt werden, um Routen zu optimieren, Bestände zu verwalten, die Nachfrage vorherzusagen und die Gesamteffizienz von Logistikabläufen zu verbessern - sie können Lösungen finden, die die Menschen, die sie bedienen, vorher vielleicht nicht gesehen haben.
Arten von AI-Agenten
Es gibt einige verschiedene Arten von KI-Agenten - die optimale Art hängt von der jeweiligen Aufgabe ab.
Einfache Reflexmittel
Diese Agenten arbeiten auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Bedingungs-Aktions-Regeln. Sie reagieren auf die aktuelle Wahrnehmung und berücksichtigen nicht den Verlauf früherer Wahrnehmungen.
Sie eignen sich für Aufgaben mit begrenzter Komplexität und einem engen Spektrum an Fähigkeiten. Ein Beispiel für einen einfachen Reflex-Agenten wäre ein intelligenter Thermostat.
Modellbasierte Reflex-Agenten
Modellbasierte Agenten haben einen fortschrittlicheren Ansatz. Sie verfügen über ein internes Modell der Umgebung und treffen Entscheidungen auf der Grundlage der Erkenntnisse ihres Modells. Dadurch können sie komplexere Aufgaben bewältigen.
Sie werden bei der Entwicklung von Technologien für selbstfahrende Autos eingesetzt, da sie Daten wie die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, den Abstand zwischen dem vorausfahrenden Fahrzeug und einem sich nähernden Stoppschild erfassen können. Der Agent kann auf der Grundlage der Geschwindigkeit und der Bremsfähigkeiten des Fahrzeugs fundierte Entscheidungen darüber treffen, wann er bremsen muss.
Nutzwertbasierte Agenten
Nutzwertorientierte Agenten treffen Entscheidungen, indem sie den erwarteten Nutzen jeder möglichen Handlung berücksichtigen. Sie werden häufig in Situationen eingesetzt, in denen es wichtig ist, verschiedene Optionen abzuwägen und diejenige mit dem höchsten erwarteten Nutzen auszuwählen. Wenn Sie möchten, dass ein Agent Empfehlungen ausspricht - z. B. zu einer bestimmten Vorgehensweise oder zu verschiedenen Computertypen für eine bestimmte Aufgabe -, kann ein nutzwertbasierter Agent helfen.
Lernende Agenten
Diese Agenten sind darauf ausgelegt, in unbekannten Umgebungen zu operieren. Sie lernen aus ihren Erfahrungen und passen ihre Handlungen mit der Zeit an. Deep Learning und neuronale Netze werden häufig bei der Entwicklung von Lernagenten eingesetzt.
Sie werden häufig im E-Commerce und auf Streaming-Plattformen eingesetzt, um personalisierte Empfehlungssysteme zu betreiben, da sie mit der Zeit lernen, was die Nutzer bevorzugen.
Glaube-Wunsch-Intention-Agenten
Diese Agenten modellieren menschenähnliches Verhalten, indem sie Überzeugungen über die Umgebung, Wünsche und Absichten beibehalten. Sie können logisch denken und ihre Handlungen entsprechend planen, was sie für komplexe Systeme geeignet macht.
Logik-basierte Agenten
Logikbasierte Agenten verwenden deduktives Denken, um Entscheidungen zu treffen, typischerweise über logische Regeln. Sie eignen sich gut für Aufgaben, die komplexe logische Schlussfolgerungen erfordern.
Zielgerichtete Agenten
Diese Agenten handeln, um ihre Ziele zu erreichen, und können ihre Handlungen entsprechend anpassen. Sie haben einen flexibleren Ansatz zur Entscheidungsfindung, der auf den zukünftigen Konsequenzen ihrer aktuellen Handlungen basiert.
Eine häufige Anwendung für zielbasierte Agenten ist die Robotik - etwa ein Agent, der durch ein Lagerhaus navigiert. Er könnte potenzielle Pfade analysieren und die effizienteste Route zum Zielort auswählen.
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Die Zukunft der KI-Agenten
Das Zeitalter der KI hat gerade erst begonnen. Und sie hat einen langen Weg hinter sich - von den ersten Computern über das Internet und das erste große Sprachmodell bis hin zur neuen Agententechnologie - die Technologie erweitert unsere Welt mit jedem Tag.
Die KI-Entwicklung wird eine neue Geschäftswelt schaffen. Die Verbindung mit einem KI-Assistenten ist bei der Interaktion mit großen Unternehmen bereits zur Norm geworden. Da die Technologie weiter fortschreitet und die Agenten immer mehr in der Lage sind, verschiedene Aufgaben selbstständig zu erledigen, wird ihr Einsatzbereich in allen Branchen zunehmen.
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Botpress ist ein AI-Chatbot-Builder der nächsten Generation. Aufgrund seines hochgradig erweiterbaren und anpassbaren Designs können Sie es zur Erstellung von KI-Agenten verwenden.
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