Willkommen im Zeitalter der agentenbasierten KI: Einem intelligenten System, das nicht nur Daten analysieren, sondern auch aktiv Lösungen entwickeln und diese anschließend auch autonom umsetzen kann.

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Bei Rellify nutzen wir agentenbasierte KI-Workflows zur Analyse von Content-Potenzialen: Mit unserer zum Patent angemeldeten Plattform, dem Relliverse™, identifizierst Du relevante Themen und Trends vor Deiner Konkurrenz und kannst diese so gezielt für Dein Business nutzen. Das Relliverse™ fungiert als Dein persönlicher KI-Experte und wählt selbstständig die richtigen Keywords, Phrasen und Suchanfragen aus, die Du für Deinen Content benötigst.

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Diese Verlagerung hin zu autonomer Entscheidungsfindung und -ausführung zu verstehen, ist, als würde man die Elektrizität entdecken, während der Wettbewerb noch Kerzen verwendet. Ein weiterer Meilenstein in der KI-Entwicklung: Vom digitalen Assistenten zum digitalen Strategen.

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In diesem Artikel zeigen wir Dir, was bereits möglich ist und was in naher Zukunft zu erwarten ist. Wir betrachten konkrete Beispiele dafür, wie diese intelligenten Agenten Innovationen in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Fertigung vorantreiben. Und wir untersuchen die Möglichkeiten und Herausforderungen. Danach bist Du in der Lage, KI-Agenten für Wettbewerbsvorteile und nachhaltiges Wachstum zu optimieren.

Arten von KI-Agenten: Ein Überblick

Agentic AI stellt einen Quantensprung in der künstlichen Intelligenz dar: autonome Systeme, die nicht nur Anweisungen befolgen, sondern eigenständig wahrnehmen, entscheiden und handeln, und zwar mit minimaler menschlicher Kontrolle. Im Kern verwenden diese Systeme fortschrittliche Algorithmen, von ihrer Umgebung zu lernen und sich an sie anzupassen.

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Ein Beispiel, das dies auf eindrucksvolle Weise veranschaulicht, ist der „Gibberlink-Modus“, ein Protokoll, das auf Maschineneffizienz zugeschnitten ist KI-zu-KI-Interaktionen ermöglicht. Die Tatsache, dass sie in einer Sprache kommunizieren, die Menschen nicht verstehen können, wirft jedoch Fragen in Bezug auf Kontrolle, Ethik und Sicherheit auf.

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Entwickler haben verschiedene Arten von agentenbasierten KI-Systemen mit spezifischen Fähigkeiten und Einsatzzwecken geschaffen. Werfen wir einen Blick auf die Hauptkategorien dieser KI-Anwendungen und -Systeme und was sie voneinander unterscheidet.

Reaktive Agenten

Reaktive Agenten, die einfachste Form agierender Systeme, arbeiten auf der Grundlage des aktuellen Ist-Zustands ihrer Umgebung, ohne vergangene Zustände oder Aktionen zu speichern.

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Diese Systeme folgen einem direkten Reiz-Reaktions-Modell, bei dem bestimmte Sachverhalte mit bestimmten Handlungen verknüpft werden. Man kann sie sich als Umsetzung komplexer „Wenn-dann“-Regeln vorstellen, wie bei einem Schachprogramm, das den aktuellen Zustand des Spielbretts auswertet, um einen Zug auszuwählen, ohne mehrere Schritte im Voraus durch interne Modellierung explizit zu planen.

Modelbasierte Agenten

Modellbasierte Agenten verfügen über eine interne Darstellung (oder ein Modell) ihrer Umgebung. So können sie verstehen, wie sich ihre Handlungen auf die Welt um sie herum auswirken. Dieses interne Modell ermöglicht es ihnen, potenzielle Ergebnisse vorherzusagen, bevor sie handeln. Diese Agenten eignen sich hervorragend für komplexe, dynamische Umgebungen, in denen das Verständnis kausaler Zusammenhänge unverzichtbar ist – wie bei der Steuerung eines autonomen Fahrzeugs.

Zielbasierte Agenten

Anstatt wie modellbasierte Agenten nur auf ihre Umgebung zu reagieren, bewerten zielbasierte Agenten regelmäßig, wie ihnen verschiedene Aktionen helfen könnten, bestimmte Ziele zu erreichen. Sie können vorausschauende Analytik einsetzen, um zu ermitteln, ob Aktionen zu den gewünschten Ergebnissen führen werden.

Nutzwertbasierte Agenten

Nutzwertbasierte Agenten verfeinern den zielbasierten Ansatz durch die Analyse unterschiedlicher Zustände. Anstatt Ziele nur binär (erreicht oder nicht) zu betrachten, bewerten sie, wie wünschenswert ein Ergebnis im Vergleich zu einem anderen ist. Ein "Finanz-Agent" würde zum Beispiel über das Ziel „Geld verdienen“ hinausgehen. Eine komplexe Nutzenfunktion könnte  potenzielle Renditen gegen Risikoexposition, Liquiditätsengpässe und Diversifizierungsgrundsätze abwägen.

Lernende Agenten

Lernende Agenten verfügen über Mechanismen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit auf der Grundlage gesammelter Erfahrungen zu verbessern. Sie passen ihre internen Modelle, Entscheidungsprozesse oder Bewertungskriterien an, sobald sie mit ihrer Umgebung interagieren.

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Ein Beispiel für diesen Ansatz ist ein Empfehlungssystem: Zunächst empfiehlt es möglicherweise etwas auf der Grundlage allgemeiner Muster; doch sobald es die Interaktionen der Nutzer beobachtet, verfeinert es sein Verständnis der individuellen Vorlieben, um zunehmend personalisierte Empfehlungen zu geben.

Multiagenten-Systeme

In Multi-Agenten-Systemen interagieren autonome Agenten mit künstlicher Intelligenz in einer gemeinsamen Umgebung. Diese Agenten können auf gemeinsame Ziele hinarbeiten, um Ressourcen konkurrieren oder gemischte Strategien mit kooperativen und wettbewerbsorientierten Elementen verfolgen.

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Intelligente Verkehrsmanagementsysteme veranschaulichen diesen Ansatz mit einzelnen Kreuzungssteuerungen, die sich koordinieren, um den gesamten Verkehrsfluss zu optimieren, während jede einzelne ihre lokalen Bedingungen verwaltet. Das koordinierte Verhalten mehrerer Agenten funktioniert besser als eine zentralisierte Steuerung.

Hybride Strukturen

In der Praxis verwenden viele komplexe Agentensysteme hybride Strukturen, die Elemente aus mehreren Kategorien kombinieren. Diese Systeme können unterschiedliche Ansätze für verschiedene Aspekte ihres Betriebs verwenden oder je nach Zusammenhang zwischen verschiedenen Modi wechseln.

Einsatzbereiche der agentenbasierten KI

Die agentenbasierte KI verändert nicht nur Branchen – sie hilft dabei, sie neu zu erfinden. Hier sind zwei Beispiele für die Anwendung dieser intelligenten Systeme:

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GE Healthcare hat mit Maßnahmen hinsichtlich Forschung und Entwicklung auf die Cloud-basierte KI gesetzt. Im Rahmen des Projekts „Health Companion“ wird untersucht, ob ein KI-Ansatz, der von mehreren Agenten, die jeweils Experten auf einem bestimmten Gebiet sind (z. B. Genomik, Radiologie, Pathologie), vorangetrieben wird, Ärzten dabei helfen könnte, ihre klinischen Entscheidungen zu optimieren und eine individuellere Versorgung zu bieten. Die Vision des Projekts besteht darin, dass diese Agenten zusammenarbeiten und multimodale Daten analysieren, um proaktiv Empfehlungen für Behandlungspläne zu generieren, die regelmäßig an neue Informationen angepasst werden.

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Toyota ist ein produzierendes Unternehmen, das seine betriebliche Effizienz mit agentenbasierter KI erhöht hat. Sein „O-Beya“-System greift auf Konstruktionsdaten von Ingenieuren aus der Praxis und anderen Quellen zurück, um neun spezialisierte KI-Agenten zu informieren. Wenn zum Beispiel ein Autodesigner O-Beya fragt, wie man ein Auto besser laufen lassen kann, könnte ein „Motoragent“ eine Antwort hinsichtlich der Motorleistung geben, während ein „Regulierungsagent“ eine Antwort zu Emissionsgrenzwerten liefert, die O-Beya dann zu einer einzigen Antwort zusammenfasst.

Die Zukunft von Agentic AI

Wir können davon ausgehen, dass agentenbasierte KI stärker in Unternehmensstrategien integriert wird, aber ethische Überlegungen und regulatorische Rahmenbedingungen werden für ihre verantwortungsvolle Entwicklung und Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung sein. Hier sind nur einige Dinge, die Du bei der Entwicklung der agentenbasierten KI erwarten kannst:

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• Zunehmende Automatisierung: KI wird komplexere Aufgaben in Echtzeit in verschiedenen Sektoren wie Marketing, Gesundheitswesen, Finanzen, Risikomanagement und autonomes Fahren bewältigen
• Personalisierung und Interaktivität: Erwarten Sie eine anpassungsfähigere, menschenähnlichere KI, die Interaktionen in Bereichen wie virtuelle Assistenten, E-Commerce und Schulungen personalisiert. KI wird menschliche Emotionen zunehmend verstehen und darauf reagieren, wodurch Interaktionen natürlicher und nützlicher werden
  
• KI-Ethik und -Governance: Mit zunehmender Autonomie der KI wird es einen stärkeren Drang nach ethischen Richtlinien und Vorschriften geben, und es muss sichergestellt werden, dass die KI mit menschlichen Werten übereinstimmt, um schädliche Folgen zu vermeiden. Content-Generatoren für KI haben selbst bereits einige ethische Probleme in Schulungen, da Schüler KI-Generatoren verwenden, um Aufgaben zu erledigen

Der Rellify-Unterschied

Rellify wird sich zusammen mit der agentenbasierten KI-Technologie weiterentwickeln und sie nutzen, um Unternehmen dabei zu helfen, Themen zu finden und Content zu erstellen, der bei ihren Zielkunden Anklang findet.

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Wie wir gesehen haben, besteht ein Teil der agentenbasierten KI darin, dass ein Modell darüber nachdenkt, wie ein Problem gelöst werden kann, und dann andere Modelle bittet, es zu lösen. In gewisser Weise ist es das, was ein Relliverse™ für unsere Kunden tut. Es „denkt“ über die Möglichkeiten von Inhalten nach und fordert dann ein anderes Modell auf, diese zu ergreifen. ‍Mit einem maßgeschneiderten Relliverse™ kannst du Deep Learning, maschinelles Lernen und KI-Forschung optimieren, um die Art und Weise zu ändern, wie du Content entwickelst, schreibst und verteilst.

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