Funktionsweise von KI-Agenten, ihre Typen und ihre Bedeutung
Künstliche Intelligenz entwickelt sich schrittweise von einem Werkzeug, das lediglich Fragen beantwortet, zu einem System, das bei der Erledigung von Aufgaben hilft.
Früher konzentrierten sich die meisten KI-Werkzeuge hauptsächlich auf die Textgenerierung, die Zusammenfassung von Informationen oder die Beantwortung von Nutzerfragen. Heute, mit der Entwicklung großer Sprachmodelle, der Nutzung von Tools, APIs, Speichersystemen und Automatisierungstechnologien, entsteht rasant eine neue Form der künstlichen Intelligenz: der KI-Agent.
Der größte Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem herkömmlichen Chatbot besteht darin, dass ein KI-Agent mehr kann, als nur Antworten zu liefern. Er kann ein Ziel verstehen, einen Plan erstellen, Tools nutzen, Daten verarbeiten und innerhalb definierter Berechtigungen und Regeln eine Abfolge von Aktionen ausführen.
Beispiel: Wenn ein Nutzer sagt:
„Hilf mir, die wichtigsten Informationen von heute zu organisieren.“
Ein herkömmliches KI-System würde lediglich erklären, wie die Informationen organisiert werden.
Ein KI-Agent, der mit relevanten Datenquellen und Tools verbunden ist, kann Informationen sammeln, Inhalte kategorisieren, Kernpunkte identifizieren, Zusammenfassungen erstellen und die Endergebnisse organisieren, bevor er dem Nutzer zur Genehmigung vorgelegt wird.
Das bedeutet, dass sich künstliche Intelligenz von „Reagieren“ hin zu Folgendem entwickelt:
Verstehen → Planen → Handeln → Evaluieren
Für KAEL AI ist dieser Wandel besonders wichtig, denn im Finanzwesen, in der Datenanalyse und in der intelligenten Forschung geht es bei wertvoller KI nicht nur um die Generierung von Texten. Es geht darum, Daten, Modelle, Forschungstools und Risikomanagementprozesse zu verknüpfen, damit Nutzer komplexe Aufgaben systematischer bewältigen können.
## Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein System künstlicher Intelligenz, das so konzipiert ist, dass es mehrere Schritte zur Erreichung eines bestimmten Ziels autonom ausführt.
Er verfügt im Allgemeinen über vier grundlegende Fähigkeiten:
Ziele verstehen, Pläne erstellen, Tools nutzen und die nächsten Schritte basierend auf den Ergebnissen anpassen.
Angenommen, ein Finanzanalyst möchte verstehen, was sich in einem bestimmten Markt kürzlich verändert hat.
Ein herkömmlicher Chatbot generiert möglicherweise eine Erklärung basierend auf den ihm zur Verfügung stehenden Informationen.
Ein KI-Agent für Finanzanwendungen hingegen kann, nach entsprechender Berechtigung, Marktdaten aus verschiedenen Quellen abrufen, relevante Nachrichten aufbereiten, Kursbewegungen analysieren, ungewöhnliche Indikatoren identifizieren, eine Analysezusammenfassung erstellen und die Ergebnisse schließlich einem Analysten präsentieren.
Der Wert eines KI-Agenten liegt daher nicht allein in einem „intelligenteren Modell“, sondern in einem umfassenderen Workflow:
Ziel → Daten → Schlussfolgerungen → Tools → Aktion → Auswertung
Dies ist der grundlegende Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem herkömmlichen Chatbot.
## Worin unterscheidet sich ein KI-Agent von einem KI-Assistenten?
Ein KI-Assistent ist in der Regel darauf ausgelegt, einen Benutzer bei einem bestimmten Schritt zu unterstützen.
Beispielsweise kann er:
eine E-Mail schreiben, einen Bericht zusammenfassen, ein Konzept erklären, einen Absatz übersetzen oder bei der Analyse einer Frage helfen.
Ein KI-Agent hingegen legt größeren Wert auf kontinuierliche Ausführung.
Der Nutzer muss lediglich das Ziel definieren. Anschließend kann das System Folgendes bestimmen:
Welche Informationen werden benötigt?
Was sollte zuerst getan werden?
Welche Tools sollten verwendet werden?
Was muss nach jedem Schritt überprüft werden?
Welche Ergebnisse erfordern letztendlich eine Bestätigung durch den Nutzer?
Der Unterschied lässt sich daher einfach zusammenfassen:
Ein KI-Assistent ist eher ein intelligenter Helfer.
Ein KI-Agent ist eher ein digitaler Kollaborateur, der Arbeitsabläufe ausführen kann.
Ein „Agent“ zu sein bedeutet jedoch nicht, völlig autonom zu agieren.
Insbesondere in risikoreichen Bereichen wie Finanzen, Investitionen, Recht und Gesundheitswesen eignen sich KI-Agenten besser zur Unterstützung von Fachkräften, als kritische Entscheidungen ohne menschliche Aufsicht zu treffen.
## Wie funktionieren KI-Agenten?
Moderne KI-Agenten bestehen in der Regel aus mehreren technischen Komponenten und basieren nicht allein auf einem großen Sprachmodell.
Im Kern befindet sich typischerweise ein großes Sprachmodell.
Dieses große Sprachmodell ist dafür verantwortlich, die Nutzerabsicht zu verstehen, Eingabeinformationen zu analysieren und die nächsten Schritte zu bestimmen.
Beispiel: Ein Nutzer fragt:
„Analysiere die jüngsten Marktveränderungen und erstelle eine Risikozusammenfassung.“
Das Modell muss zunächst zwei Aufgaben erkennen:
Erstens: Marktveränderungen analysieren.
Zweitens: Eine Risikozusammenfassung erstellen.
Das System kann die Aufgabe dann in kleinere Schritte unterteilen:
Marktdaten abrufen → Relevante Informationen lesen → Veränderungen vergleichen → Anomalien identifizieren → Risiko bewerten → Bericht erstellen.
Dieser Prozess wird als Aufgabenzerlegung bezeichnet.
## Daten und Kontext sind die Grundlage von KI-Agenten
Um komplexe Aufgaben auszuführen, benötigt ein KI-Agent ausreichend Kontext.
Dieser Kontext