KI-Agenten: Was sie sind und welche Arten es gibt

KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Sie öffnen die Tür zu einer Welt, in der digitale Systeme, wie Apps, Unternehmensplattformen oder vernetzte Geräte, nicht nur Befehle ausführen, sondern auch einfache Entscheidungen selbstständig treffen können. In bestimmten Szenarien können sie die Bedürfnisse von Personen oder Unternehmen vorhersagen, Maßnahmen vorschlagen, bevor diese angefordert werden, Arbeitsabläufe optimieren und sogar Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen.

In diesem Artikel erfahren wir, wie KI-Agenten funktionieren und was ihre Hauptmerkmale sind. Wir werden auch ihre Vorteile kennenlernen und erfahren, warum sie in den kommenden Jahren zu entscheidenden Akteuren im geschäftlichen und privaten Bereich werden könnten.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind Softwareentitäten, die mithilfe von Verfahren der künstlichen Intelligenz – einschließlich generativer KI – Aufgaben ausführen und Ziele im Auftrag der Nutzer erreichen. Durch ihr Design können sie einen Teil ihres Umfelds wahrnehmen, Handlungen ausführen und aus ihren Erfahrungen lernen. Dazu verarbeiten sie verschiedene Arten von Informationen wie Text, Sprache, Audio, Video, Bilder und Codes, was ihnen eine umfassendere Interaktion mit ihrer Umgebung ermöglicht. Die fortschrittlichsten Modelle können nicht nur kommunizieren, denken und Entscheidungen treffen, sondern auch lernen und sich mit der Zeit verbessern.

Diese Agenten werden in zahlreichen Anwendungen zur Ausführung verschiedener Funktionen eingesetzt. Sie können in vielen Formen auftreten, von Computerprogrammen bis hin zu Geräten wie Maschinen und Drohnen. Ein Beispiel für KI-Agenten ist die Technologie für autonome Autos, also Fahrzeuge, die mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff fahren können. Sie nutzen Sensoren, Radar, Laser und computergestützte Bildverarbeitungssysteme, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Signale zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen, um sicher an ihr Ziel zu gelangen.

KI-Agenten verwenden verschiedene Methoden, um mit ihrer Umgebung zu interagieren. Diese hängen davon ab, wofür sie entwickelt wurden. Dies geschieht ebenso wie bei der Interaktion mit Menschen, die dies mittels schriftlicher Texte oder durch eine Reihe von Fragen tun können, um den jeweiligen Zusammenhang richtig zu verstehen. Wenn also in einer Anwendung für den Kundenservice ein Nutzer nach seiner Bestellung fragt, sammelt der Agent Daten aus verschiedenen Quellen, um eine präzise Antwort geben zu können. Dazu konsultiert er zunächst das Bestellsystem, überprüft dann die Sendungsverfolgung beim Transportunternehmen und berücksichtigt gegebenenfalls externe Faktoren wie das Wetter oder mögliche Zwischenfälle, die die Lieferung verzögern könnten.

Laut Ethan Mollick, Professor an der Wharton School (University of Pennsylvania), wird sich die Einführung dieser Softwareentitäten in naher Zukunft beschleunigen: „KI-Agenten werden in fünf Jahren allgegenwärtig sein und überall dort zu finden sein, wo eine Internetverbindung vorhanden ist. Es besteht eine größere Wahrscheinlichkeit, einem KI-Agenten zu begegnen als einer Person.“

Wie funktionieren KI-Agenten?

KI-Agenten vereinfachen und automatisieren komplexe Prozesse nach einem vorgegebenen Arbeitsablauf:

• Festlegung von Zielen. Das Ganze beginnt damit, dass der KI-Agent eine Anweisung oder einen Auftrag erhält. Anschließend plant er eine Reihe von Schritten und unterteilt das Ziel in überschaubare Teilaufgaben. So erzielt er unter den festgelegten Bedingungen ein optimales und nützliches Ergebnis.
• Erhebung von Informationen. Zur Erfüllung seiner Aufgaben analysiert der Agent zuverlässige Daten. Je nach Art der Anwendung kann er Informationen im Internet abrufen, sich mit Datenbanken verbinden oder sogar mit anderen Akteuren oder Modellen des maschinellen Lernens zusammenspielen, um sein Wissen zu erweitern.
• Ausführung von Aufgaben. Der Agent führt jede Aufgabe aus. Nach Abschluss der Aufgabe markiert man diese als erledigt und fährt mit der nächsten fort. Während dieses Prozesses überprüft er ständig, ob das Ziel erreicht wird. Wenn er entscheidet, dass zusätzliche Schritte erforderlich sind, generiert er neue Aufgaben und führt diese bis zum erwarteten Ergebnis aus.

Merkmale von KI-Agenten

KI-Agenten kombinieren eine Vielzahl von Techniken und Technologien, um ihre Ziele zu erreichen. Dazu können sie maschinelles Lernen oder Machine Learning einsetzen, um Muster in einem Datensatz zu identifizieren, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Anfragen zu verstehen und mit Benutzern zu kommunizieren. Sie können auch Analysetechniken zur Gewinnung von Informationen aus großen Datenbanken und Sensoren des Internets der Dinge verwenden.

Viele von ihnen nutzen auch das verstärkende Lernen. Dabei handelt es sich um eine Technik des maschinellen Lernens, die dem menschlichen Lernprozess durch Versuch und Irrtum ähnelt. So können sie den Verstand von Menschen nachahmen und Entscheidungen anhand der Antworten treffen, die sie aus ihrer Umgebung erhalten.

KI-Agenten bestehen in der Regel aus mehreren grundlegenden Elementen:

• Sensoren oder Wahrnehmungsmechanismen, die Daten aus der physischen Umgebung erfassen.
• Module für logisches Denken und Entscheidungsfindung, die Informationen analysieren und die am besten geeigneten Maßnahmen festlegen.
• Eine Wissensdatenbank, in der Daten, Regeln und bisherige Erfahrungen gespeichert werden.
• Aktoren oder Schnittstellen, mit denen sie Aktionen in der physischen Welt (Roboter und andere Geräte) oder in der digitalen Welt (Ausführen von Anfragen) ausführen können.

Arten von KI-Agenten

Unternehmen können verschiedene Arten von KI-Agenten einsetzen:

• Einfache reaktive Agenten. Sie reagieren automatisch auf bestimmte Situationen, indem sie zuvor festgelegte Anweisungen befolgen. Sie lernen nicht aus Erfahrungen, sondern führen lediglich eine programmierte Handlung aus. Ein Beispiel für ein Haushaltsgerät ist ein Thermostat, der die Heizung bei Unterschreiten einer bestimmten Temperatur oder zu bestimmten Zeiten einschaltet.
• Modellbasierte reaktive Agenten. Sie führen vorab festgelegte Maßnahmen durch und bewerten mögliche Konsequenzen, bevor sie handeln. Ein Beispiel dafür sind Staubsaugerroboter, die Hindernisse erkennen, ihnen ausweichen und sich merken, welche Bereiche sie bereits gereinigt haben, damit sie nicht zweimal über dieselbe Stelle fahren.
• Zielbasierte Agenten. Sie reagieren nicht nur auf ihre Umgebung, sondern analysieren verschiedene Optionen und prüfen, welche davon am besten zur Erreichung eines bestimmten Ziels geeignet ist. Ihr Ziel ist die Auswahl des effizientesten Weges, um das ihnen zugewiesene Ziel zu erreichen. Navigationssysteme berücksichtigen mögliche Routen und prüfen Faktoren wie Verkehr, Entfernung oder voraussichtliche Ankunftszeit. Schließlich empfehlen sie die schnellste und praktischste Route.
• Nutzungsbasierte Agenten. Die Entscheidungsfindung wird damit durch den Einsatz von Algorithmen, die verschiedene Szenarien vergleichen und die Konsequenzen jeder Maßnahme abwägen, auf eine strategischere Ebene gehoben. Flugsuchmaschinen sind ein gutes Beispiel dafür: Sie analysieren Hunderte von Zeit- und Preiskombinationen verschiedener Fluggesellschaften, um die für den Reisenden günstigste und wirtschaftlichste Option zu ermitteln.
• Lernagenten. Sie verfügen über die Fähigkeiten der vorherigen Agenten, mit dem Unterschied, dass sie selbständig lernen können. Während sie mit ihrer Umgebung interagieren, fließen neue Erfahrungen in ihre Wissensbasis ein, um ihre Leistung zu optimieren und sich an neue Situationen anzupassen. Ein typischer Fall sind Empfehlungssysteme im E-Commerce, die die Aktivitäten und Präferenzen jedes Nutzers analysieren, um Artikel und Dienstleistungen entsprechend seinen Interessen vorzuschlagen.

Sind ChatGPT und Chatbots KI-Agenten?

Ja, aber nicht alle auf dieselbe Weise. Ein einfacher Chatbot – z. B. einer, der nur auf Schlüsselwörter mit vordefinierten Phrasen reagiert – funktioniert wie ein einfacher reaktiver Agent, da er automatische Antworten ausführt, ohne den Zusammenhang zu verstehen oder aus der Interaktion zu lernen.

Fortschrittliche Modelle wie ChatGPT können dagegen als ausgefeiltere KI-Agenten betrachtet werden, da sie natürliche Sprache verarbeiten, die erhaltenen Informationen auswerten und neue Antworten generieren, anstatt sich nur an ein Skript zu halten. Werden sie darüber hinaus in Systeme integriert, die Daten erheben, Maßnahmen planen oder aus jeder Interaktion lernen, können sie als Lernagenten fungieren, sich weiterentwickeln und mit zunehmender Nutzung verbessern. Die neueste Entwicklung von ChatGPT beispielsweise führt im Namen des Benutzers Aktionen aus, interagiert mit externen Tools und koordiniert komplexe Aufgaben. Es handelt sich also um einen echten „Agenten“, der reagieren und handeln kann.

Vorteile von KI-Agenten

Im Gegensatz zu herkömmlichen automatischen Tools können KI-Agenten erkennen, wenn ihnen Informationen fehlen, um eine zuverlässige Entscheidung zu treffen. In solchen Fällen suchen sie nach zusätzlichen oder genaueren Daten zur Verbesserung der Qualität ihrer Ergebnisse.

Bei richtiger Implementierung bieten KI-Agenten Unternehmen erhebliche Vorteile, darunter:

• Kontinuierlicher Betrieb. Sie funktionieren rund um die Uhr ohne Unterbrechungen, und die Cloud-Versionen bieten Nutzern, Mitarbeitern oder Kunden von überall aus ihren Service an.
• Genauigkeit bei den Aufgaben. Sie automatisieren sich wiederholende Prozesse und ziehen aktuelle Daten zurate, um Entscheidungen zu treffen oder bei Bedarf zusätzliche Informationen anzufordern.
• Einheitlichkeit der Prozesse. Sie führen die Verfahren standardisiert aus und vermeiden so Abweichungen, die häufig aufgrund von Ermüdung oder Unterschieden zwischen Personen, die dieselbe Aufgabe ausführen, auftreten.
• Kostenoptimierung. Sie helfen dabei, die Effizienz zu verbessern, Ineffizienzen zu erkennen und Fehler zu vermeiden, die finanzielle Verluste verursachen könnten.
• Kundenerfahrung. Sie liefern personalisierte Empfehlungen, reagieren schneller und fördern neue Formen der Interaktion, die das Engagement, die Konversionsrate und die Markentreue steigern. Sie treffen Entscheidungen, z. B. ob ein Antrag die Voraussetzungen für eine Rückerstattung erfüllt oder ob ein Rückgabeverfahren eingeleitet wird.

Eine von KI-Agenten vorangetriebene Zukunft

KI-Agenten sind kein fernes Versprechen mehr, sondern bereits Realität, die unsere Arbeitsweise, unser Lernen und unseren Umgang mit Technologie verändert. Da sie ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und in einigen Fällen aus Erfahrungen lernen können, eröffnen sie den Weg in eine neue Ära der intelligenten Automatisierung, in der Maschinen nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch einen strategischen Mehrwert bieten.

Für Unternehmen und Nutzer heißt das mehr Effizienz, bessere Erfahrungen und neue Möglichkeiten für Innovationen. Von virtuellen Assistenten und Empfehlungssystemen bis hin zu autonomen Robotern und fortschrittlichen Chatbots – KI-Agenten entwickeln sich zu wichtigen Hilfsmitteln bei der Optimierung von Prozessen, der Reduzierung von Fehlern und der Vorhersage von Bedürfnissen.