Agentische KI: Funktionsweise, Vorteile, Vergleich mit traditioneller KI

KI geht über die bloße Beantwortung von Aufforderungen mit Text oder Bildern hinaus. Der nächste große Schritt ist die agentenbasierte KI, die KI-Systeme in die Lage versetzt, ihre Umgebung zu verstehen, Ziele zu setzen und Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu erreichen.

Laut einem kürzlich erschienenen Bericht von Gartnerwerden im Jahr 2024 weniger als 1 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI-Techniken nutzen. Dem Bericht zufolge könnte diese Zahl bis 2028 auf 33% steigen. Das bedeutet, dass immer mehr Unternehmen den großen Wert von agentenbasierter KI erkennen, und nach der Lektüre dieses Artikels wirst du hoffentlich verstehen, warum.

Was ist agentenbasierte KI?

Derzeit gibt es keine allgemein anerkannte Definition von agentenbasierter KI. Manche Leute verwenden die Begriffe "agenturische KI" und "KI-Agenten" synonym, während andere einen Unterschied zwischen ihnen machen. Trotz dieser Unterschiede sind sich die meisten über bestimmte Aspekte der agentenbasierten KI einig.

Agenten-KI bezieht sich auf KI-Systeme, die bis zu einem gewissen Grad unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen können, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die explizite Aufforderungen benötigt, um Ergebnisse zu erzielen, kann die agentenbasierte KI Situationen analysieren, Strategien entwickeln und Aufgaben parallel ausführen. Agentische KI-Anwendungen behalten die Kontrolle darüber, wie sie ihre Aufgaben erfüllen, indem sie Werkzeuge einsetzen und Entscheidungen über interne Prozesse treffen.

Zu den wichtigsten Aspekten, die agentenbasierte KI ausmachen, gehören:

• Autonomie: Die Fähigkeit, ohne ständige menschliche Interaktion zu funktionieren.
• Zielgerichtetes Verhalten: Setzen und Verfolgen von Zielen auf der Grundlage von vordefinierten oder sich entwickelnden Zielen.
• Anpassungsfähigkeit: Reagiere auf sich verändernde Umgebungen und lerne aus vergangenen Interaktionen.
• Interoperabilität: Die Fähigkeit, verschiedene Datenquellen, Tools und Plattformen zu nutzen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Um besser zu verstehen, was agenturische KI ist, stell dir ein autonomes Fahrzeug vor, das ständig die optimale Route (für Geschwindigkeit oder Wirtschaftlichkeit) zu seinem Ziel neu berechnet, wenn sich die Bedingungen ändern. Dies zeigt Autonomie bei der Entscheidungsfindung, zielorientiertes Verhalten durch die Konzentration auf das Erreichen des Ziels, Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Straßenbedingungen und Interoperabilität mit bestehender Infrastruktur wie Straßen, Ampeln und Echtzeit-Verkehrsdaten.

Agentische KI vs. Traditionelle KI

Der Unterschied zwischen traditioneller KI und agentenbasierter KI liegt in der Autonomie und Anpassungsfähigkeit.

Herkömmliche KI ist für bestimmte Aufgaben konzipiert, die auf vordefinierten Regeln oder Trainingsdaten basieren. Diese Modelle analysieren Eingaben und liefern Ergebnisse, treffen aber keine unabhängigen Entscheidungen, die über ihre Programmierung hinausgehen. Beispiele dafür sind Empfehlungssysteme, Chatbots und prädiktive Modelle.

Agentische KI geht über passive Reaktionen hinaus, indem sie aktiv plant, sich anpasst und Entscheidungen in Echtzeit trifft. Sie kann mit mehreren Systemen interagieren, externe Tools nutzen und sogar ihre eigenen Ziele verfeinern. Anstatt auf Benutzereingaben zu warten, kann es Aufgaben initiieren, aus Feedback lernen und sich selbst-verbessern.

Wie funktioniert agentenbasierte KI?

Agentische KI ist keine einzelne Technologie, sondern eine Art, KI-Systeme zu entwickeln, die unabhängiger arbeiten als herkömmliche Modelle. Die Details variieren von Anwendung zu Anwendung, aber die meisten agentenbasierten KI-Systeme beinhalten mehrere LLMs, die über Prompts kommunizieren, externe Tools verwenden und Dateien lesen und schreiben können. Diese Systeme arbeiten oft asynchron, sodass sie sich eher wie verteilte Netzwerke als wie isolierte Modelle anfühlen.

Mehrere Modelle, mehrere Rollen

In den meisten Fällen handelt es sich bei einem agentenbasierten KI-System nicht nur um ein LLM, das allein läuft, sondern um eine Reihe von Modellen, die miteinander interagieren. In der Regel werden den verschiedenen Modellen unterschiedliche Rollen zugewiesen.

Ein Modell kann zum Beispiel als Aufgabenmanager fungieren, der komplexe Probleme zerlegt und Teilaufgaben an andere Modelle verteilt. Diese Teilmodelle erledigen dann die ihnen zugewiesene Arbeit und leiten ihre Ergebnisse zur Bewertung und Integration an den Aufgabenmanager zurück.

Dieser modulare Ansatz ermöglicht es der agentenbasierten KI, komplexere Arbeitsabläufe zu bewältigen, als ein einzelnes Modell es könnte. Anstatt alles nacheinander zu bearbeiten, können Aufgaben parallel laufen, wodurch das System schneller reagiert.

Externe Tools und Datenverarbeitung

Um über die Texterstellung hinaus zu funktionieren, braucht die agenturische KI Zugang zu externen Tools. Das können APIs zum Abrufen von Daten aus der realen Welt, Datenbanken zum Speichern von Informationen oder sogar Dateisysteme zum Lesen und Schreiben von Dokumenten sein.

Einige Frameworks, wie LangChain und LlamaIndexmachen es einfacher, LLMs mit diesen Tools zu verbinden, damit sie Datenbanken abfragen, Suchergebnisse abrufen oder sogar mit Softwareanwendungen interagieren können.

Asynchrone Verarbeitung und verteilte Architektur

Im Gegensatz zu traditionellen KI-Anwendungen, die Eingaben linear verarbeiten, arbeitet agentenbasierte KI oft asynchron. Mehrere Modelle können gleichzeitig an verschiedenen Teilen eines Problems arbeiten, was diesen Systemen einen dezentralen, Blockchain-ähnlichen Charakter verleihen kann.

In einem KI-gestützten Forschungsassistenten könnte zum Beispiel ein Modell relevante Dokumente abrufen, während ein anderes den Inhalt analysiert und ein weiteres eine Zusammenfassung erstellt - alles gleichzeitig. Diese Art der parallelen Verarbeitung macht die agentenbasierte KI effizienter, führt aber auch zu Herausforderungen bei der Koordination der Ergebnisse und der Wahrung der Konsistenz.

Anwendungen von Agentic AI

Ich sehe, dass agentenbasierte KI in einer Vielzahl von Branchen nützlich sein wird. Startups entwickeln bereits spezialisierte Anwendungen, und obwohl das Feld noch im Entstehen begriffen ist, übernehmen ältere Unternehmen diese Systeme schnell. Agentische KI kann je nach Kontext entweder selbstständig arbeiten oder einen menschlichen Experten unterstützen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen könnte ein agentenbasiertes KI-System Patientendaten sammeln und überwachen, ungewöhnliche Muster erkennen und Ärzten mögliche Behandlungen vorschlagen. Das würde zwar nicht das medizinische Fachpersonal ersetzen, könnte aber dessen Arbeitsbelastung verringern und die Entscheidungsfindung verbessern. KI-gesteuerte Diagnose- und Überwachungstools sind bereits im Einsatz, und mit der Verbesserung der agentenbasierten Systeme könnten sie noch komplexere Aufgaben übernehmen.

Gaming

In Spielen könnte die agenturische KI geskriptete Verhaltensweisen durch Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs) ersetzen, die auf natürlichere Weise auf die Spieler/innen reagieren. Anstelle von vorhersehbaren Dialogbäumen könnten sich diese Charaktere an die Entscheidungen des Spielers anpassen, Ziele entwickeln und sogar aus vergangenen Interaktionen lernen. Dadurch würden sich die Spielwelten unvorhersehbarer und immersiver anfühlen.

Finanzen

Agentische KI wird auch im Finanzwesen erforscht, insbesondere für den Echtzeithandel. Ein solches System könnte Markttrends analysieren, Geschäfte automatisch ausführen oder menschlichen Händlern Investitionsstrategien vorschlagen. Zwar gibt es bereits einige automatisierte Handelssysteme, aber agentenbasierte KI könnte komplexere Entscheidungen ohne ständige menschliche Eingriffe treffen.

Vorteile von Agentic AI

Ich denke, der Hauptvorteil der agentenbasierten KI ist, dass sie Menschen von Routinearbeiten entlasten kann, damit sie sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Das gab es schon früher - Taschenrechner übernahmen mühsame Rechenarbeit, Computer automatisierten die Datenverarbeitung usw.

Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben schafft die agentenbasierte KI mehr Raum für Experimente. Wenn Fachkräfte nicht stundenlang mit Verwaltungsaufgaben oder einfachen Entscheidungen beschäftigt sind, können sie Ideen schneller weiterentwickeln, neue Ansätze testen und die Grenzen ihres Fachgebiets erweitern. Die Geschwindigkeit, mit der neue Entdeckungen und Innovationen entstehen, könnte sich dadurch erhöhen.

Ein weiterer großer Vorteil ist, dass die agentenbasierte KI den Zugang zu Spezialwissen demokratisiert. In der Vergangenheit war fundiertes Fachwissen auf diejenigen beschränkt, die sich Berater oder interne Spezialisten leisten konnten. Mit KI-gesteuerten Systemen, die Recherchen, Analysen und Entscheidungshilfen anbieten, können kleinere Teams und Einzelpersonen auf einem höheren Niveau arbeiten als bisher. Dies könnte die Barrieren in Branchen senken, in denen Erfahrung und Fachwissen traditionell unter Verschluss gehalten werden.

Herausforderungen der agentenbasierten KI

Trotz ihrer Vorteile birgt die agentenbasierte KI erhebliche Herausforderungen, die sorgfältig bedacht werden müssen. Diese reichen von ethischen Bedenken über sozioökonomische Störungen bis hin zu technischen Einschränkungen.

Ethische Bedenken und Regulierung

Eine der größten Herausforderungen sind die ethischen Implikationen von KI, die autonome Entscheidungen trifft, die das Leben von Menschen beeinflussen. Ohne klare Gesetze und Richtlinien besteht die Gefahr eines unbeabsichtigten Schadens. Bis wir robuste rechtliche Rahmenbedingungen entwickelt und mehr Erfahrungen in der Praxis gesammelt haben, ist es vielleicht klug, die agentenbasierte KI auf Assistenzfunktionen zu beschränken, anstatt ihr direkte Handlungen mit schwerwiegenden Folgen zu erlauben.