KI-Agenten | Definition, Funktionen & Beispiele

KI-Agenten sind Programme, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Aufgaben selbstständig erledigen. Sie können Entscheidungen treffen, dazulernen und sich an neue Situationen anpassen.

Typische Beispiele für KI-Agenten sind automatisierter Kundenservice, selbstfahrende Autos und Saugroboter.

Was sind KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist ein Programm, das selbstständig Aufgaben erledigt. Es verarbeitet Informationen, trifft Entscheidungen und arbeitet auf ein Ziel hin. Dafür braucht es nicht ständig Hilfe von Menschen.

Der Begriff ‚Agent‘ bedeutet, dass jemand oder etwas im Auftrag handelt. Genau das machen auch KI-Agenten: Sie übernehmen Aufgaben für Nutzende.

Manchmal ist auch von ‚agentischer KI‘ die Rede. Damit sind Systeme gemeint, in denen mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten.

Das sogenannte ‚Smart-Home‘ ist ein gutes Beispiel: Das System ist die agentische KI, Geräte wie Lampen oder Heizungen sind die einzelnen KI-Agenten.

Der Unterschied zu anderen KI-Tools besteht darin, dass KI-Agenten eigenständig arbeiten. Sie können selbst Entscheidungen treffen und Aufgaben erledigen. Tools wie Chatbots sind demgegenüber weniger selbstständig.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Große Sprachmodelle, auch LLMs genannt, sind ein wichtiger Teil von KI-Agenten. Sie können menschliche Sprache verstehen und selbst Texte erzeugen.

Sie funktionieren wie das ‚Gehirn‘ des KI-Agenten und helfen ihm, Informationen zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

KI-Agenten arbeiten in einem Kreislauf. Dadurch können sie aus Erfahrungen lernen und sich mit der Zeit verbessern. Dieser Kreislauf besteht aus folgenden vier Schritten:

1. Planung: Ein Mensch gibt dem KI-Agenten ein Ziel vor. Der Agent plant dann die nötigen Schritte, um das Ziel zu erreichen. Bei einfachen Aufgaben ist dieser Schritt nicht immer nötig.
2. Schlussfolgerung: Der Agent analysiert die Situation, sammelt bei Bedarf zusätzliche Informationen und trifft auf dieser Basis Entscheidungen.
3. Handeln: Anschließend führt er die geplanten Schritte selbstständig aus (z. B. das Senden von Nachrichten oder das Steuern von Systemen).
4. Lernen: Zum Schluss lernt der Agent aus den Ergebnissen (z. B. durch maschinelles Lernen oder Nutzer-Feedback) und verbessert so seine zukünftigen Entscheidungen und Leistungen.

Komponenten von KI-Agenten

KI-Agenten bestehen aus mehreren Komponenten, die jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Zusammen bestimmen sie, wie der Agent arbeitet und was er leisten kann. Zu den wichtigsten Komponenten eines KI-Agenten zählen:

• Gedächtnis: Hier speichert der KI-Agent Informationen aus der Vergangenheit. So kann er dazulernen und sich mit der Zeit verbessern.
• Profil: Das Profil legt fest, welche Rolle der KI-Agent hat und wie er arbeitet. Dazu gehören Aufgaben, Vorlieben, Regeln oder Einstellungen. Das Profil kann festgelegt sein oder sich anpassen (z. B. an den Nutzenden oder die Situation).
• Schnittstelle: Dies ist der Weg, über den der KI-Agent mit seiner Umgebung kommuniziert (z. B. über Text, Sprache oder Sensoren). So kann er mit Nutzenden oder anderen Systemen zusammenarbeiten.
• Zusammenarbeit: KI-Agenten arbeiten oft nicht allein, sondern mit anderen Systemen, Menschen oder Tools zusammen. Diese Komponente regelt, wie der Agent mit ihnen kommuniziert, Aufgaben aufteilt und Informationen austauscht.
• Selbstoptimierung: KI-Agenten können ihr Verhalten mit der Zeit verbessern. Sie lernen aus ihren Ergebnissen, nutzen Feedback und passen ihre Entscheidungen oder Strategien an.

Arten von KI-Agenten

KI-Agenten lassen sich nach verschiedenen Kriterien unterscheiden:

Nach Art der Interaktion

Ein erstes Kriterium ist die Art, wie die KI-Agenten mit ihrer Umgebung interagieren:

• KI-Agenten mit direkter Interaktion:
  Diese Agenten arbeiten direkt mit Nutzenden oder der Umgebung zusammen. Ihre Ergebnisse sind sofort sichtbar (z. B. bei Lieferdrohnen oder Chatbots im Kundenservice).
• KI-Agenten im Hintergrund:
  Diese Agenten arbeiten im Hintergrund, ohne dass Nutzende ihre Prozesse direkt sehen können (z. B. Empfehlungssysteme in Online-Shops oder Dienste zur Datenanalyse).

Nach Anzahl der Agenten

Zweitens lassen sich KI-Agenten danach unterscheiden, ob sie allein arbeiten oder mit weiteren KI-Agenten kooperieren:

• Einzelner Agent:
  Ein einzelner KI-Agent arbeitet selbstständig und verfolgt ein klar definiertes Ziel. Das eignet sich besonders für einfache Aufgaben (z. B. Saugroboter).
• Mehrere Agenten (Multi-Agenten-System):
  Mehrere KI-Agenten arbeiten zusammen an einem gemeinsamen Ziel. Dabei nutzen sie ihre Fähigkeiten, um auch komplexe Aufgaben zu lösen (z. B. mehrere autonome Taxis, die eine größere Personengruppe von A nach B transportieren).

Nach Leistungsfähigkeit

Drittens lassen sich KI-Agenten nach ihren Fähigkeiten unterscheiden:

• Einfache reaktive Agenten:
  Diese Agenten reagieren direkt auf bestimmte Eingaben mit festen Aktionen. Sie berücksichtigen keinen größeren Zusammenhang und haben kein Gedächtnis (z. B. ein Thermostat, das die Heizung einschaltet, wenn die Temperatur unter einen bestimmten Wert fällt).
• Modellbasierte Agenten:
  Diese Agenten haben ein internes Modell ihrer Umgebung, das auf Wahrnehmung und gespeicherten Informationen basiert. Dieses Modell wird laufend aktualisiert, wenn neue Daten hinzukommen (z. B. ein Saugroboter, der den Grundriss einer Wohnung erfasst, um sich besser orientieren zu können).
• Zielbasierte Agenten:
  Diese Agenten arbeiten mit einem klaren Ziel. Sie planen ihre Schritte und passen ihr Verhalten an, um dieses Ziel zu erreichen (z. B. Lieferdrohnen, die Routen berechnen und selbstständig ausführen).
• Nutzwertbasierte Agenten:
  Diese Agenten treffen Entscheidungen, indem sie verschiedene Optionen bewerten und die beste auswählen. Dabei berücksichtigen sie, welche Lösung den größten Nutzen verspricht (z. B. Algorithmen für den Börsenhandel, die das Risiko-Gewinn-Verhältnis berechnen).
• Lernende Agenten:
  Diese Agenten verbessern sich durch Erfahrung. Sie lernen aus vergangenen Situationen und passen ihr Verhalten an. Dadurch werden sie mit der Zeit leistungsfähiger, z. B. bei personalisierten Produktempfehlungen.

Beispiele für KI-Agenten

KI-Agenten werden in vielen Branchen eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse effizienter zu machen. Hier sind einige Beispiele:

Durch die eigenständige Ausführung dieser Aufgaben entlasten KI-Agenten Mitarbeitende und geben ihnen mehr Zeit für wichtigere und komplexere Aufgaben.

Tipps zur Verwendung von KI-Agenten

KI-Agenten sollten sorgfältig eingesetzt werden, damit sie zuverlässig, sicher und effizient arbeiten. Hier sind Tipps für die Anwendung:

• Aktivitätsprotokolle:
  Sie zeigen genau, was der KI-Agent gemacht hat. So kann man Entscheidungen nachvollziehen und Fehler leichter finden.

• Unterbrechbarkeit:
  KI-Agenten sollten jederzeit gestoppt oder pausiert werden können. Das ist wichtig, falls etwas schiefgeht oder korrigiert werden muss.

• Menschliche Kontrolle:
  Menschen sollten die Ergebnisse regelmäßig prüfen. Besonders bei wichtigen oder riskanten Aufgaben ist dies wichtig.

• Sicherheit und Datenschutz:
  KI-Agenten müssen Daten sicher verarbeiten. Dazu gehören Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen und Schutz sensibler Informationen. Außerdem müssen Datenschutzregeln wie die DSGVO eingehalten werden.

Häufig gestellte Fragen zu KI-Agenten

Was sind KI-Agenten für den Kundendienst?

KI-Agenten im Kundenservice sind automatisierte Systeme, die Kundenanfragen bearbeiten.

Sie können über verschiedene Kanäle mit Kunden kommunizieren, häufige Probleme lösen, häufig gestellte Fragen beantworten und schwierige Fälle an Menschen weitergeben.

Dadurch haben Mitarbeitende mehr Zeit für komplexere Aufgaben.

Was sind KI-Agenten für die Softwareentwicklung?

KI-Agenten können Code schreiben, Fehler im Code finden oder beim Testen helfen.

Durch maschinelles Lernen können sie erkennen, was Entwickler brauchen und den Entwicklungsprozess beschleunigen.

Wie unterscheiden sich KI-Agenten und Chatbots?

Ein KI-Agent arbeitet selbstständig, trifft Entscheidungen und kann Aufgaben eigenständig ausführen.

Ein Chatbot (wie z. B. der KI-Chat von Quillbot) reagiert dagegen meist nur auf Eingaben und folgt festen Abläufen, ohne eigene Ziele zu verfolgen.