Was sind AI-Agenten? Was Sie wissen müssen

Was sind AI-Agenten? Was Sie wissen müssen

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Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind autonome Implementierungen von künstlicher Intelligenz. Sie können virtuelle Einheiten (wie Programme, Chatbots oder virtuelle Assistenten) oder physische Einheiten (wie Roboter) sein. Ein KI-Agent nimmt seine Umgebung wahr, wertet seine Eingaben anhand seiner Anweisungen aus und trifft eigenständige Entscheidungen.

Wie funktionieren KI-Agenten?

KI-Agenten interagieren mit ihrer Umgebung, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Sie folgen Algorithmen und Modellen, die sie bei der Wahrnehmung ihrer Umgebung, der Auswertung ihrer Beobachtungen, dem Treffen von Entscheidungen und dem Ergreifen von Maßnahmen anleiten.

Agenten bestehen aus drei Hauptkomponenten:

Sensor: Sammelt Daten aus der Umgebung, von einfachen Temperaturmessungen bis hin zu komplexen Datenströmen wie Videoübertragungen oder Datenbanken.
Akteur: Ergreift Maßnahmen, um die Umgebung zu beeinflussen.
Prozessor: Enthält Algorithmen und Modelle für das Denken und die Entscheidungsfindung.

Wenn KI-Agenten an eine Aufgabe herangehen, folgen sie normalerweise diesen Schritten:

Wahrnehmung: Der Agent sammelt Daten von seinen Sensoren, die von einer einfachen Temperaturmessung bis hin zu komplexen Datenströmen (wie Videoeinspeisungen, Datendateien oder Datenbanktabellen) reichen können.
Verarbeitung: Der Agent verarbeitet die Daten mit Hilfe verschiedener Algorithmen. Diese Algorithmen können einfach sein, wie z. B. der Vergleich der aktuellen Temperatur mit einem Sollwert, oder komplex, wie z. B. die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Interpretation von Sensordaten oder zur Analyse von Sprache.
Entscheidungsfindung: Auf der Grundlage der Verarbeitungsergebnisse entscheidet der Agent über eine zu ergreifende Maßnahme. Der Entscheidungsprozess kann Regeln oder fortschrittlichere Methoden wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze oder Reinforcement-Learning-Modelle umfassen.
Aktion: Der Agent verwendet seine Aktoren, um die gewählte Aktion auszuführen, und wirkt damit direkt auf die Umgebung ein.
Lernen: Einige Agenten können aus den Folgen ihrer Handlungen lernen. Dies gilt insbesondere für Agenten, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden. Das Lernen ermöglicht es dem Agenten, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, indem er sich an neue Informationen und Erfahrungen anpasst.

Arten von KI-Agenten

Es gibt fünf gängige Arten von KI-Agenten, die im Folgenden anhand der Art und Weise, wie sie ihre Umgebung verändern oder auf sie einwirken, klassifiziert werden. Die Art des KI-Agenten ist daher ein Maß für seine Intelligenz und Kapazität.

Einfacher Reflex-Agent Diese Art von Agenten führt sofortige Aktionen aus, die ausschließlich auf dem aktuellen Zustand der Umgebung basieren, ohne frühere Zustände zu berücksichtigen. Wenn eine Bedingung erfüllt ist, wird der Agent aktiv. Andernfalls unternimmt der Agent nichts. Diese Art von KI-Agenten hat eine begrenzte Intelligenz.
Modellbasierter Reflex-Agent Ähnlich wie ein einfacher Reflex-Agent berücksichtigt dieser Agent auch die Geschichte der Umgebung. Er berücksichtigt vergangene Zustände, wenn er Entscheidungen trifft, und bietet so ein höheres Maß an Intelligenz.
Zielorientierter Agent Diese Agenten konzentrieren sich auf das Erreichen spezifischer Ziele und ersetzen die Regeln für Bedingungshandlungen durch zielorientierte Ziele. Sie beinhalten Planung und Suche, um die beste Vorgehensweise unter Berücksichtigung vergangener und aktueller Umweltzustände zu bestimmen.
Nützlichkeitsorientierter Agent Ein nutzungsbasierter Agent trifft seine Entscheidungen auf der Grundlage des Konzepts der Nützlichkeit. Der Nutzen ist ein Maß für die Erwünschtheit verschiedener Ergebnisse. Dieser Ansatz ist in Bereichen wie Wirtschaft und Robotik, in denen komplexe Abwägungen und individuelle Präferenzen eine Rolle spielen, von großem Nutzen.
Lernende Agenten Lernende Agenten zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, sich mit der Zeit anzupassen und zu verbessern. Sie bestehen aus vier Komponenten: Beobachtung der Umgebung, Lernen aus Erfahrungen, Ausführen von Handlungen und Formulieren und Lösen von Problemen. Diese Anpassungsfähigkeit unterscheidet sie von anderen Agententypen.

AI Agent Use Cases

KI-Agenten sind in der Regel virtuelle Einheiten, die unabhängig und ohne menschliches Eingreifen arbeiten. Sie sind auf die Automatisierung von Aufgaben und kontinuierliche Entscheidungsfindung spezialisiert. Viele Anwendungen in KI-fähigen Geräten erfordern solche Eigenschaften, z. B. fahrerlose Autos, Robotik, Videospiele und virtuelle Assistenten wie Alexa, Siri, Google Assistant usw. Darüber hinaus können KI-Agenten in den Bereichen Data Mining, Datenanalyse, Kundendienst und Support usw. eingesetzt werden. Mit der Einführung von LLMs wie ChatGPT hat sich jeder an das Ritual gewöhnt, Eingabeaufforderungen einzugeben und Antworten von KI-Modellen zu erhalten. Wann immer Sie etwas vom LLM wollen, geben Sie Ihre Anfrage (Prompt) ein, und schon erscheint die Antwort, der Aufsatz, die E-Mail oder was auch immer Sie als Ergebnis Ihrer Anfrage gewünscht haben. Wenn Sie dies oft genug tun, werden Sie feststellen, dass es schön wäre, diese Aufgaben zu automatisieren. Im Bereich der LLMs sind mehrere KI-Agenten aufgetaucht, die Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Erstellen von Texten und das Übersetzen oder Zusammenfassen von Texten automatisieren können. Sie müssen lediglich eine Abfolge von Aufgaben bereitstellen, die der KI-Agent ausführen soll.

AI-Agent Beispiele

Hier finden Sie einige bekannte Beispiele für KI-Agenten und Agenten-Tools.

Auto-GPT

Auto-GPT ist ein autonomer KI-Agent, der die GPT-4 API verwendet, um autonom zu handeln. Er ist in Python implementiert und führt Aufgaben mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff aus. Er kann auch selbst nachfragen. Er verfügt über ein Lang- und Kurzzeitgedächtnis und kann seine Geschichte in einem persistenten Speicher aufzeichnen.

BabyAGI

[BabyAGI] (https://github.com/yoheinakajima/babyagi) ist eine KI-Plattform für das Training und die Bewertung von KI-Agenten unter Verwendung von GPT-4, LangChain, der OpenAI-API und Vektor-Datenbank-Speicher. Sie nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die Ergebnisse von Aufgaben auszuwerten und neue zu erzeugen, um Agenten in einer Endlosschleife zu testen. Neben der Generierung neuer Aufgaben kann es auch eine Priorisierung vornehmen, um die Ressourcenauslastung zu maximieren.

OSSChat

OSSChat ist eine Open-Source-Chatbot-Software, die den Austausch und den Zugang zu Wissen, Code und Best Practices für Communities und Entwickler erleichtert. Es integriert ChatGPT mit Dokumentation, Problemen, Blog-Posts und Community Q&A. Dies macht es zu einer umfassenden Wissensdatenbank für Entwickler. Es bietet verschiedene Funktionen wie die Suche nach Antworten, das Bitten um Anleitung, die Zusammenarbeit mit Gleichgesinnten und das Nominieren von Lieblingsprojekten. OSS Chat bietet modernste Technologie für Chatbots.

AgentGPT

[AgentGPT] (https://agentgpt.reworkd.ai/) ist ein von OpenAI entwickeltes KI-Tool. Es ist für die Erstellung, Konfiguration und den Einsatz von autonomen KI-Agenten in einem Browser oder auf einem Personal Computer konzipiert. AgentGPT erfordert keine kontinuierlichen Benutzereingaben. Die Benutzer geben ihre Ziele vor und die Agenten arbeiten autonom, um diese Ziele zu erreichen.

SuperAGI

SuperAGI ist ein Open-Source-Framework für autonome KI-Agenten, das die Entwicklung und den Einsatz von nützlichen autonomen KI-Agenten schnell und verlässlich ermöglicht. Entwickler können produktionsfertige, skalierbare und optimierte KI-Agenten erstellen. Es ist möglich, verschiedene Tools und Toolkits zu integrieren sowie die Fähigkeiten und die Leistung von KI-Agenten zu verbessern. Die Software ist für die synchrone Ausführung mehrerer KI-Agenten ausgelegt und wird kontinuierlich verbessert und aktualisiert.

LlamaIndex

[LlamaIndex] (https://zilliz.com/product/integrations/Llamaindex) ist ein Daten-Framework, das auf Large Language Models (LLM) Anwendungen zugeschnitten ist und die Aufnahme, Strukturierung und den Zugriff auf private oder domänenspezifische Daten erleichtert. LlamaIndex enthält Datenagenten, die LLM-gestützte Wissensarbeiter sind, die verschiedene Lese- oder Schreibaufgaben in Ihren Daten durchführen können,

LangChain

[LangChain] (https://zilliz.com/product/integrations/langchain) ist ein Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren, und bietet eine Reihe von wertvollen Funktionen. Mit LangChain können Sie Agenten einsetzen, die Aufgaben automatisieren, indem sie diese miteinander verketten, Eingabeaufforderungen generieren, mit Sprachmodellmodellen (LLMs) antworten, Dokumente abrufen und vieles mehr.