Das Jahr 2024 steht ganz im Zeichen der KI-Agenten. Doch was sind eigentlich KI-Agenten? Um das zu verstehen, müssen wir zunächst einen Blick auf die Entwicklungen im Bereich der generativen KI werfen. Besonders wichtig ist der Übergang von monolithischen Modellen hin zu komplexen, zusammengesetzten KI-Systemen.
Von Monolithen zu modularen Systemen
Klassische KI-Modelle basieren auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Das bedeutet, dass sie nur Wissen über die Welt haben, das ihnen zur Verfügung steht, und sie oft nur für spezifische Aufgaben genutzt werden können. Zudem sind solche Modelle schwer anpassbar. Selbst wenn es möglich ist, ein Modell zu verbessern oder finezutunen, erfordert das einen erheblichen Aufwand an Daten und Ressourcen.
Ein Beispiel: Nehmen wir an, ich möchte wissen, wie viele Urlaubstage mir noch zur Verfügung stehen. Wenn ich diese Frage einem generativen Modell stelle, wird die Antwort wahrscheinlich falsch sein, da das Modell keine persönlichen Informationen über mich hat. Diese Limitierung kann nur überwunden werden, indem das Modell in ein größeres System eingebettet wird, das auf die notwendigen Datenbanken zugreifen kann.
Zusammengesetzte KI-Systeme: Die Zukunft
Hier kommen zusammengesetzte KI-Systeme ins Spiel. Diese Systeme bestehen aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. In unserem Urlaubsbeispiel würde das bedeuten, dass das KI-Modell nicht nur eine generische Antwort gibt, sondern auch in der Lage ist, auf eine Datenbank zuzugreifen, in der meine persönlichen Urlaubsdaten gespeichert sind. Das Modell würde eine Abfrage erstellen, die Daten aus der Datenbank abrufen und die korrekte Antwort generieren: "Du hast noch 10 Urlaubstage übrig."
Dieses Prinzip macht die Anpassung solcher Systeme viel einfacher als die Anpassung einzelner Modelle, weil es schneller und flexibler ist. Ein bekanntes Beispiel für ein solches System ist "Retrieval-Augmented Generation" (RAG), bei dem Modelle mit einer Suchfunktion kombiniert werden, um spezifische Informationen aus externen Quellen abzurufen.
Die Evolution: KI-Agenten
Und hier kommen die KI-Agenten ins Spiel. Ein entscheidender Fortschritt im Bereich der KI ist die Fähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs), komplexe Probleme zu analysieren und zu planen. Ein KI-Agent ist im Wesentlichen ein solches Modell, das in der Lage ist, nicht nur Daten zu verarbeiten, sondern auch strategisch vorzugehen, externe Tools einzusetzen und sich an verschiedene Herausforderungen anzupassen.
Ein Agent kann also nicht nur auf Datenbanken zugreifen, sondern auch externe Werkzeuge nutzen, um Berechnungen durchzuführen, im Web zu suchen oder Programme zu starten. So könnte ein KI-Agent in unserem Urlaubsszenario beispielsweise das Wetter vorhersagen, die benötigte Menge an Sonnencreme basierend auf Sonneneinstrahlung berechnen und sogar eine Empfehlung zur Anzahl der Sonnencremeflaschen abgeben.
Was macht KI-Agenten besonders?
Drei zentrale Fähigkeiten unterscheiden KI-Agenten von klassischen KI-Systemen:
- Vernunft und Planung: Agenten sind in der Lage, komplexe Probleme zu durchdenken, sie in kleinere Schritte zu zerlegen und systematisch zu lösen. Statt eine einfache, möglicherweise falsche Antwort zu liefern, gehen sie den Weg des genauen Planens und Testens.
- Handlungsfähigkeit: KI-Agenten können externe Tools nutzen, um Aufgaben zu erledigen, sei es eine Datenbankabfrage, eine Websuche oder die Verwendung eines Rechners für mathematische Berechnungen.
- Gedächtnis: Agenten können sich an frühere Interaktionen und Konversationen erinnern, was ihnen ermöglicht, kontextbezogen zu arbeiten und personalisierte Antworten zu geben.
Eine der bekanntesten Konfigurationen für KI-Agenten ist das sogenannte ReACT-Modell, das die Fähigkeiten des Vernunftschließens und Handelns kombiniert. Agenten, die nach diesem Prinzip arbeiten, denken nicht nur nach, sondern handeln auch aktiv, rufen externe Tools auf und korrigieren sich selbst, falls Fehler auftreten.
Ein Beispiel: Mein Urlaub in Thailand
Stellen wir uns ein konkretes Szenario vor: Ich plane einen Urlaub in Florida und möchte wissen, wie viele Sonnencreme-Flaschen ich für den Aufenthalt mitbringen sollte. Ein KI-Agent könnte diesen komplexen Vorgang in verschiedene Schritte aufteilen: Zuerst greift er auf meine Urlaubsdaten zu, um die Anzahl meiner verbleibenden Urlaubstage zu ermitteln. Dann schaut er sich den Wetterbericht für Thailand an, um die Sonnenstunden zu berechnen. Anschließend recherchiert er die empfohlene Menge an Sonnencreme pro Stunde und führt schließlich eine Berechnung durch, um herauszufinden, wie viele Flaschen ich benötige.
Fazit: Die Zukunft der KI
2024 wird das Jahr der KI-Agenten, da sie eine neue Stufe der Autonomie und Problemlösung darstellen. Während einfache, programmatische Systeme für eng definierte Probleme weiterhin sinnvoll sind, bieten KI-Agenten durch ihre Flexibilität und Anpassungsfähigkeit eine Lösung für komplexere Aufgaben.
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