Was macht eigentlich einen KI-Agenten aus?

Ist es wirklich nur ein LLM mit Zugriff auf externe APIs?

So ziemlich. Lassen Sie uns klarstellen, dass wir uns, wenn wir über KI-Agenten sprechen, in erster Linie auf LLM-Agenten (Large Language Model) beziehen. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein Allzweck-LLM wie ChatGPT, aber anstatt sich darauf zu verlassen, „wie es ist“, statten Sie es mit Tools aus, um seine Fähigkeiten zu erweitern.

Angenommen, Sie fragen ChatGPT nach dem Wetter morgen. Ein LLM allein kann dies nicht beantworten, da er keinen Echtzeitzugriff auf die Daten hat. Wenn wir ihm jedoch ein Tool zur Verfügung stellen – etwa eine API, die ein Datum und einen Ort als Eingabe verwendet und Wetterinformationen zurückgibt – kann es diese Daten abrufen und präsentieren. Dies ist ein Beispiel für ein LLM, das ein externes Tool nutzt.

Das Faszinierende ist, dass es sich bei diesen Tools um praktisch jeden Code handeln kann, beispielsweise eine Wetter-API, einen Taschenrechner oder sogar eine komplexe Datenbankabfrage. Ein praktisches Beispiel wäre ChatGPT Search, das als Agent fungiert. Wenn es mit der Suche im Web beauftragt wird, verwendet es ein spezielles Tool, um eine Abfrage zu verarbeiten und Internetergebnisse zurückzugeben.

Noch interessanter ist, dass ein Tool auch ein anderer KI-Agent sein kann. Dies schafft die Möglichkeit, dass Agenten rekursiv andere Agenten anrufen und dabei die Stärken des anderen nutzen. Die eigentliche Herausforderung besteht also darin, Architekturen zu entwerfen, die Aufgaben effektiv auf diese Agenten verteilen und sicherstellen, dass sie in Agentenprojekten nahtlos zusammenarbeiten.

Wo soll man beim Aufbau eines KI-Agenten beginnen?

Von Grund auf neu. Zumindest im Moment. Während ein Großteil der Codierung in Bibliotheken und wiederverwendbaren Funktionen konsolidiert wurde, steckt die Entwicklung von KI-Agenten noch in den Kinderschuhen.

Einige Start-ups tauchen mit Marktplätzen für Closed-Source-Tools auf, die in Ihre Projekte integriert werden können (Beispiele könnten AssemblyAI oder die Toolsets von LangChain sein). Wenn Sie mehr Flexibilität wünschen, gibt es immer GitHub. Plattformen wie mkinf springen ein, um diese Lücke zu schließen, indem sie anpassbare Tools hosten, die Sie mit nur einem API-Aufruf integrieren können.

Wozu dienen die Rahmenbedingungen?

Frameworks wie LangChain und HayStack vereinfachen die komplexe Orchestrierung, die erforderlich ist, damit KI-Agenten effektiv funktionieren. Betrachten Sie sie als den Klebstoff, der alles zusammenhält. Wenn Sie einen KI-Agenten erstellen, erstellen Sie im Wesentlichen ein System, das mehrere Aufgaben bewältigen muss: Verbindung zu Tools herstellen, Arbeitsabläufe verwalten, Konversationen verfolgen und manchmal sogar mehrere Agenten miteinander verketten. Hier kommen Frameworks ins Spiel.

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Die Zukunft der KI-Agenten

KI-Agenten sind zweifellos ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld. Sie versprechen ein Maß an Autonomie und Anpassungsfähigkeit, das die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, neu definieren könnte. Von der Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe bis hin zur Ermöglichung neuer Ebenen der Zusammenarbeit zwischen Systemen scheinen die Möglichkeiten endlos zu sein.

Ob Sie ein neugieriger Entwickler sind, ein Unternehmen, das KI-Agenten integrieren möchte, oder einfach nur jemand, der von dem Konzept fasziniert ist, es gibt keinen besseren Zeitpunkt, einzutauchen. Das Feld ist noch jung und die Möglichkeiten, seine Zukunft zu gestalten, sind groß geöffnet.

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