Mission KI: Wie autonome Agenten denken, lernen und handeln

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht – eine der faszinierendsten Entwicklungen sind KI-Agenten. Wie funktionieren sie?

Matthias Halbeis

30. Januar 2025|Matthias Halbeis|Kommunikation

Ein KI-Agent ist ein System, das Aufgaben für User oder ein anderes System ausführt. Der Agent trifft selbstständig Entscheidungen, löst Probleme und interagiert mit seiner Umgebung, ohne ständiges menschliches Eingreifen. (Foto: Dall-E)

Stellen Sie sich vor, ein virtueller Assistent organisiert für Ihr Team eine wichtige Konferenz: Er bucht die passende Location, koordiniert die Teilnehmenden, reagiert auf kurzfristige Änderungen und schlägt Ihnen sogar vor, welches Catering am besten ankommt – alles eigenständig. Was nach perfekter Unterstützung im Arbeitsalltag klingt, wird durch autonome KI-Agenten möglich.

Autonome Problemlöser
Ein KI-Agent ist ein System, das Aufgaben für User oder ein anderes System ausführt. Der Agent trifft selbstständig Entscheidungen, löst Probleme und interagiert mit seiner Umgebung, ohne ständiges menschliches Eingreifen. Im Kern nutzen KI-Agenten grosse Sprachmodelle (Large Language Models LLMs), die es ihnen ermöglichen, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Agenten automatisieren Arbeitsabläufe, entwickeln Software oder agieren als Assistenten – ohne unser Zutun. Ganz ohne Menschen geht es aber noch nicht:

Zielsetzung und Planung: Obwohl KI-Agenten autonom arbeiten, benötigen sie von Menschen festgelegte Ziele und Umgebungen. Ein Benutzer/eine Benutzerin gibt dem Agenten ein Ziel vor, und der Agent plant die notwendigen Schritte zur Zielerreichung.
Nutzung externer Werkzeuge: Für komplexe Aufgaben verfügen Agenten oft nicht über alle benötigten Informationen. Sie können jedoch externe Werkzeuge wie Datenbanken, APIs (Programmierschnittstellen) oder andere Agenten hinzuziehen, um fehlende Informationen zu beschaffen.
Lernen und Reflexion: KI-Agenten speichern ihre Erfahrungen und lernen mit der Zeit dazu. Sie passen ihre Antworten, basierend auf Benutzerfeedbacks und Interaktionen, an, was zu einem immer besseren Ergebnis führt.

Unterschied zwischen KI-Agenten und traditionellen Chatbots
Ein wesentlicher Unterschied zwischen traditionellen Chatbots und KI-Agenten besteht darin, dass Chatbots in der Regel auf einfache, vorgegebene Antworten angewiesen sind und keine tiefere Entscheidungsfähigkeit besitzen. Sie reagieren auf Benutzeranfragen, aber ohne Kontext und ohne langfristige Planung. KI-Agenten hingegen können auf eine Vielzahl von Werkzeugen zurückgreifen, ihre Antworten über die Zeit verbessern und komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom ausführen.

Verschiedene Typen von KI-Agenten
Es gibt verschiedene Arten von KI-Agenten, die sich in ihrer Komplexität unterscheiden:

Einfache Reflex-Agenten: Diese Agenten reagieren auf aktuelle Wahrnehmungen ohne Erinnerung oder komplexe Planung. Ein einfaches Beispiel ist ein Thermostat, der zu einer bestimmten Uhrzeit die Heizung einschaltet.
Modellbasierte Reflex-Agenten: Diese Agenten nutzen neben der aktuellen Wahrnehmung auch ihr Gedächtnis. Ein Beispiel hierfür ist ein Staubsaugerroboter, der sich an bereits gereinigte Bereiche erinnert und Hindernisse vermeidet.
Zielbasierte Agenten: Diese Agenten haben ein Ziel und planen die notwendigen Schritte zur Zielerreichung. Ein Navigationssystem ist ein Beispiel: Es schlägt den schnellsten oder kürzesten Weg zum Ziel vor.
Nutzenbasierte Agenten: Sie wählen den Handlungsweg, der den grösstmöglichen Nutzen oder die grösste Belohnung bringt. Ein Beispiel ist ein Navigationssystem, das den Weg optimiert, um sowohl Zeit als auch Kraftstoff zu sparen.
Lernende Agenten: Diese Agenten sind in der Lage, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern. Ein Beispiel ist eine personalisierte Produktempfehlung auf einer Einkaufsplattform, die sich dem Verhalten des Nutzers kontinuierlich anpasst.

KI-Agenten finden in zahlreichen Bereichen Anwendung:

Kundenerfahrung: Sie können als virtuelle Assistenten auf Websites eingesetzt werden, die den Kundinnen und Kunden bei der Navigation oder bei Support-Anfragen helfen.
Gesundheitswesen: KI-Agenten können dazu beitragen, die Behandlung von Patientinnen und Patienten zu planen, Medikamente zu verwalten und Notfälle effizient zu koordinieren.
Notfallmanagement: Bei Naturkatastrophen können KI-Agenten durch das Sammeln von Informationen aus sozialen Medien dazu beitragen, Rettungskräfte gezielt zu lenken.

Wir stehen erst am Anfang einer Entwicklung, welche die grossen Techfirmen wie Google, Meta, Microsoft oder Nvidia geradezu elektrisiert. 2025 wird das Jahr der KI-Agenten sein. Dies war die einhellige Meinung am diesjährigen Weltwirtschaftsforum, das ganz im Bann der künstlichen Intelligenz stand.