„Digitale Wissenbissen“: Generative KI-Agenten - Ein Job, ein Bot
In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) große Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der generativen KI und der Large Language Models (LLMs). Während diese Technologien bereits beeindruckende Fähigkeiten zeigen, ist schon das nächste Thema in aller Munde: Agentic AI. Diese neuen KI-Agenten versprechen, Geschäftsprozesse noch effizienter zu gestalten und komplexe Aufgaben autonom zu lösen. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Hype? In diesem Blogbeitrag lassen wir ein bisschen die Luft aus dem Ballon und werfen wir einen genaueren Blick auf Agentic AI und Multi-Agenten-Systeme (MAS).
Wichtige Punkte aus der Episode
1. Definition von Agenten:
- „Ein Agent ist ein autonomes System, das unabhängig bestimmte Ziele verfolgt und erreicht.“
- „Ein Agent handelt proaktiv und benötigt keinen menschlichen Anstoß, um eine Aufgabe auszuführen.“
2. Agentic AI vs. ChatGPT:
- „ChatGPT in seiner Rohform ist kein Agent. Es kann viele Jobs erledigen, basiert aber immer darauf, dass ich als Mensch einen Anstoß gebe.“
- „Ein Agent ist ein Werkzeug, das einen Job gut erledigen kann, optimiert für eine spezifische Aufgabe.“
3. Beispiel eines Agenten:
„Ein Agent könnte ein Tool sein, das ein Large Language Model verwendet, um eine Reisekostenabrechnung mit den Reisekostenrichtlinien einer Firma zu vergleichen und Probleme zu markieren.“
4. Multi-Agenten-Systeme:
- „Die Komplexität der Anwendung kann erhöht werden, indem man relativ simple KI-Agenten kombiniert.“
- „Ein Multi-Agenten-System kann durch verschiedene Orchestrierungsstrategien wie Hierarchien, Voting und Korrekturschleifen komplexe Probleme lösen.“
5. Vorteile von Agentic AI:
- „Erhöhte Modularität und bessere Pflegbarkeit.“
- „Reduzierte menschliche Intervention und höhere Skalierbarkeit.“
- „Adaptive und sich entwickelnde Systeme durch einfachere Implementierung von Verbesserungsschleifen.“
6. Praktische Anwendung:
„Ein Retail-System könnte verschiedene Agenten nutzen, um den Kaufprozess zu optimieren, von der Produktempfehlung bis zur automatisierten Bestellabwicklung.“
7. Herausforderungen und Verantwortlichkeit:
- „Wer ist verantwortlich für den Output eines Multi-Agenten-Systems?“
- „Hohe Transparenz und robuste ethische Rahmenbedingungen sind notwendig.“
Zusammenfassung
Agentic AI und Multi-Agenten-Systeme bieten eine vielversprechende Möglichkeit, die Effizienz und Komplexität von KI-Anwendungen zu steigern. Durch die Kombination von spezialisierten Agenten, die jeweils einfache, klar definierte Aufgaben autonom erledigen, können komplexe Probleme effizienter und skalierbarer gelöst werden. Während der Hype um Agentic AI sicherlich nicht alles verändern wird, bietet dieser Ansatz dennoch signifikante Vorteile in Bezug auf Modularität, Pflegbarkeit und Anpassungsfähigkeit.
