AI-Agents

Philipp Schurr

5. Mai 2025

Was sind AI-Agenten?

AI-Agenten sind autonome Entitäten, die in der Lage sind, Informationen aus ihrer Umgebung zu sammeln, zu analysieren und auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Anders als herkömmliche Computerprogramme, die festgelegte Regeln befolgen, sind AI-Agenten flexibel und können mit unvorhersehbaren oder sich ändernden Situationen umgehen. Sie können sowohl in physischen als auch digitalen Umgebungen agieren und dabei mit anderen Systemen interagieren.

Ein klassisches Beispiel sind Roboter, die mit Sensoren ausgestattet sind, um ihre Umgebung wahrzunehmen und darauf zu reagieren. AI-Agenten können jedoch auch rein softwarebasiert arbeiten, wie etwa in Form von Chatbots oder virtuellen Assistenten.

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Wie funktionieren AI-Agenten?

AI-Agenten durchlaufen typischerweise einen Beobachten-Planen-Handeln-Zyklus, der ihnen hilft, ihre Ziele effizient zu erreichen. Dabei sammeln sie zunächst Daten aus ihrer Umgebung, analysieren diese und entwickeln daraufhin eine Strategie, um das gesetzte Ziel zu erreichen. Nachfolgend eine detaillierte Übersicht des Ablaufs:

Beobachten: AI-Agenten sammeln Daten aus ihrer Umgebung. Dies können Sensoren in einem Roboter sein oder Daten aus einer Datenbank bei einem Software-Agenten. Sie nutzen diese Daten, um ein vollständiges Bild der aktuellen Situation zu erhalten.

Planen: Mit Hilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) oder spezialisierten Algorithmen erstellen AI-Agenten Pläne, die auf den gesammelten Daten basieren. Dabei berücksichtigen sie nicht nur die Aufgabe, sondern auch den Kontext und die verfügbaren Ressourcen.

Handeln: Nachdem der Plan erstellt wurde, setzen die AI-Agenten ihre Entscheidungen in die Tat um. Dies kann das Ausführen von Aufgaben wie der Beantwortung einer Anfrage, das Erstellen eines Berichts oder die Durchführung von Berechnungen umfassen. In komplexeren Szenarien können sie auch andere Agenten anweisen oder mit externen Systemen wie APIs interagieren.

Lernen und Anpassung: Der entscheidende Vorteil von AI-Agenten liegt in ihrer Fähigkeit, aus den Ergebnissen ihrer Aktionen zu lernen. Sie passen ihre Strategien kontinuierlich an, um die Effizienz zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die verschiedenen Arten von AI-Agenten

AI-Agenten sind nicht gleich. Es gibt verschiedene Typen, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben und Szenarien entwickelt wurden. Hier sind einige der gängigsten Typen:

Einfache Reflexagenten

Diese Agenten arbeiten nach einem einfachen Regel- oder Bedingungsaktionsprinzip. Sie reagieren auf unmittelbare Eingaben ohne komplexe Verarbeitung oder Langzeitgedächtnis. Beispiele finden sich in Thermostaten oder smarten Staubsaugern.

Modellbasierte Reflexagenten

Diese Agenten nutzen ein internes Modell ihrer Umgebung, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie können ihre Entscheidungen im Laufe der Zeit verbessern, da sie ihre Erfahrungen speichern. Ein autonomes Fahrzeug ist ein Beispiel für einen solchen Agenten.

Zielbasierte Agenten

Sie haben klare Ziele und entwickeln Strategien, um diese zu erreichen. Sie erstellen eine Liste von Aufgaben und priorisieren diese, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Beispiele sind Schachspielende AI oder Agenten, die komplexe Projektpläne erstellen.

Nutzenbasierte Agenten

Diese Agenten treffen Entscheidungen basierend auf einer Nutzenfunktion, die verschiedene mögliche Ergebnisse bewertet. Sie wählen das Szenario, das den größten Nutzen bietet. Ein Beispiel wäre ein autonomes Fahrzeug, das die sicherste und schnellste Route wählt.

Lernende Agenten

Diese Agenten verbessern ihre Fähigkeiten kontinuierlich durch Machine Learning. Sie lernen aus ihren Erfahrungen und passen ihre Aktionen entsprechend an. Spamfilter in E-Mails sind ein häufiges Beispiel für lernende Agenten.

Multi-Agenten-Systeme

In besonders komplexen Szenarien können mehrere AI-Agenten zusammenarbeiten, um eine Aufgabe zu lösen. Ein virtuelles Unternehmen oder ein komplexes Fertigungsprozesses könnte durch mehrere Agenten betrieben werden, die Aufgaben delegieren und zusammenarbeiten, um Ziele zu erreichen.

Einsatzmöglichkeiten von AI-Agenten im Unternehmen

AI-Agenten haben das Potenzial, Geschäftsprozesse in verschiedenen Bereichen zu revolutionieren. Hier sind einige Beispiele für ihre Anwendung:

• Kundensupport: AI-Agenten können rund um die Uhr Kundenanfragen bearbeiten, Probleme lösen und dabei auch komplexe Anfragen an menschliche Agenten weiterleiten. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern reduziert auch Kosten und Bearbeitungszeiten.
• Marketing: Unternehmen setzen AI-Agenten ein, um Marketingkampagnen zu optimieren. Sie analysieren Kundendaten, generieren personalisierte Empfehlungen und erstellen automatisch Berichte, die den Erfolg der Kampagnen dokumentieren. Dies spart Zeit und Ressourcen.
• Finanzwesen: In der Finanzbranche helfen AI-Agenten, Transaktionsdaten zu analysieren und fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen. Sie können auch in der Risikomanagementanalyse eingesetzt werden.
• Fertigung und Produktion: In der Industrie helfen AI-Agenten dabei, Maschinenwartungen vorherzusagen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Lagerbestände effizient zu verwalten.
• Gesundheitswesen: AI-Agenten verbessern die Patientenversorgung, indem sie Krankengeschichten analysieren, Ärzte bei der Diagnose unterstützen und sogar Behandlungspläne vorschlagen.

Vorteile von AI-Agenten

Die Implementierung von AI-Agenten bietet zahlreiche Vorteile, die Unternehmen dabei helfen können, ihre Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen:

• Produktivitätssteigerung: AI-Agenten übernehmen wiederkehrende Aufgaben, sodass Mitarbeiter sich auf strategische Aufgaben konzentrieren können.
• Kostenreduktion: Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen Kosten senken und Fehlerquellen verringern.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: AI-Agenten sammeln und analysieren Daten in Echtzeit, wodurch fundierte Entscheidungen schneller getroffen werden können.
• Bessere Kundenerfahrung: Durch personalisierte und sofortige Interaktionen erhöhen AI-Agenten die Kundenzufriedenheit.

Unterschiede von AI Agents und AI Assistants

Der Hauptunterschied zwischen einem AI-Agenten und einem AI-Assistenten liegt in ihrer Arbeitsweise und ihrem Grad an Autonomie. Während ein AI-Assistent reaktiv ist und auf spezifische Anweisungen oder Anfragen des Benutzers wartet, handelt ein AI-Agent proaktiv und autonom, um ein festgelegtes Ziel zu erreichen, ohne dass kontinuierliche Eingaben des Benutzers erforderlich sind. AI-Assistenten arbeiten meist auf Grundlage vordefinierter Prompts, bei denen sie Aufgaben wie das Beantworten von Fragen oder das Bereitstellen von Empfehlungen ausführen. Sie sind somit auf den direkten Input des Benutzers angewiesen.

Im Gegensatz dazu können AI-Agenten nach einer ersten Eingabe eigenständig arbeiten, Aufgaben planen, ausführen und anpassen, indem sie ihre eigenen Workflows entwickeln und bei Bedarf externe Tools oder Datenquellen einbeziehen. Sie sind in der Lage, komplexe und langwierige Aufgaben zu übernehmen und selbstständig zu entscheiden, welche Ressourcen sie dafür benötigen.

Zusammen können AI-Agenten und AI-Assistenten eine sehr leistungsstarke Kombination bilden. Während AI-Assistenten benutzerinteraktive Aufgaben übernehmen, die eine direkte Kommunikation erfordern, kümmern sich AI-Agenten um die langfristige, autonome Zielverwirklichung und können dadurch Geschäftsprozesse effizienter gestalten.

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Herausforderungen und Risiken

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Verwendung von AI-Agenten:

• Datenschutz: AI-Agenten verarbeiten riesige Mengen an Daten, was zu Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes führt.
• Fehleranfälligkeit: Trotz ihrer fortschrittlichen Technologien können AI-Agenten Fehler machen. Besonders in sicherheitskritischen Bereichen wie der Medizin oder Automobilindustrie müssen daher strenge Tests durchgeführt werden.
• Ethische und rechtliche Fragen: Wenn AI-Agenten Entscheidungen treffen, stellt sich die Frage, wer im Falle eines Fehlers haftet. Zudem müssen ethische Standards gewahrt werden, um Diskriminierung und Vorurteile zu vermeiden.

Fazit: Die Zukunft von AI-Agenten

AI-Agenten sind zweifellos ein entscheidender Schritt in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Sie erweitern die Möglichkeiten traditioneller Software und bieten Unternehmen die Chance, Prozesse effizienter und kostengünstiger zu gestalten. Doch es bleibt wichtig, die Ethik und die Sicherheit dieser Systeme zu berücksichtigen, während wir uns weiter in eine Welt bewegen, in der Maschinen immer mehr Aufgaben übernehmen.

Die Entwicklung von AI-Agenten steckt noch in den Kinderschuhen, aber die Zukunft verspricht ein noch umfassenderes und effizienteres Arbeitsumfeld, in dem Menschen und Maschinen als Partner zusammenarbeiten.

Sie wollen jetzt schon durchstarten? Kein Problem, schauen Sie dafür einfach in unser Angebot für einen eigenen AI-Agenten rein oder kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch.

FAQ

Was sind AI-Agenten?

AI-Agenten sind autonome Softwareprogramme oder Maschinen, die in der Lage sind, Informationen zu sammeln, zu analysieren und basierend auf diesen Daten Entscheidungen zu treffen, um gesetzte Ziele zu erreichen.

Wie funktionieren AI-Agenten?

AI-Agenten durchlaufen einen Beobachten-Planen-Handeln-Zyklus, bei dem sie Daten sammeln, diese analysieren und daraufhin eine Strategie entwickeln, um das gewünschte Ziel autonom zu erreichen.

Welche Arten von AI-Agenten gibt es?

Es gibt verschiedene Typen, darunter einfache Reflexagenten, modellbasierte Reflexagenten, zielbasierte Agenten, nutzenbasierte Agenten, lernende Agenten und Multi-Agenten-Systeme, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben und Szenarien entwickelt wurden.

Welche Vorteile bieten AI-Agenten für Unternehmen?

AI-Agenten steigern die Produktivität, senken Kosten, verbessern die Entscheidungsfindung und erhöhen die Kundenzufriedenheit durch schnellere und personalisierte Interaktionen.