KI-Agenten (Agentic AI): Was können sie und wie funktionieren sie?

Es ist aktuell für viele das spannendste Thema im KI-Umfeld: Agentic AI / KI-Agenten. Doch was verbirgt sich dahinter, was macht die KI-Agenten besonders und was können sie? Wir sprechen mit unserem Chief Data Scientist Martin Schneider über eines der Fokusthemen 2025.

 

#1 Was ist Agentic AI genau?

Agentic AI ist ein Oberbegriff für eine bestimmte Gruppe an KI-Anwendungen, die sogenannten KI-Agenten. Ein KI-Agent ist ein System was in einem definierten Rahmen eine Aufgabe selbständig lösen kann.  

#2 Also können Agenten alles?

Nein! Aber es gibt viele unterschiedliche Möglichkeiten wie Agenten eingesetzt werden können. Vor allem in der Automatisierung von Prozessen.

#3 Arbeiten KI-Agenten vollständig autonom?

Agenten bekommen eine konkrete Aufgabe zugewiesen und ein Set an Tools und Daten zur Verfügung gestellt mit denen sie diese Aufgabe lösen können.

Wir können sagen, dass sie innerhalb eines definierten Rahmens ihre Aufgaben autonom lösen.

Wie streng definiert der Rahmen sein sollte hängt von der Art der Aufgabe ab.

#4 Was macht die KI-Agenten besonders?

Die Agentensysteme die aktuell implementiert werden, können aus einer Auswahl verfügbarer Handlungsmöglichkeiten selbständig auswählen welche sie ergreifen.

Einfache Sprachmodelle oder klassische Machine Learning Algorithmen haben ihr Vorgehen noch konkret vorgeschrieben bekommen.

#5 Wie genau funktionieren KI-Agenten?

Aktuelle Agenten Systeme verwenden weiterhin große Sprachmodelle. Häufig gibt man diesen Sprachmodellen für einzelne Elemente eines Agenten einen Spezialisierungsauftrag. Häufige Bestandteile z.B. sind Planungsaufgaben, also die Entscheidung über das beste Vorgehen und Reflektionen – die Bewertung, ob das Ergebnis auf die Aufgabenstellung passt oder noch Dinge angepasst werden müssen.

Die Sprachmodelle die hierzu zum Einsatz kommen sind typischerweise sogenannte Reasoning Modelle. Im Gegensatz zu einfachen Sprachmodellen sind diese auch in der Lage Kausalitäten abzubilden. Der Betrieb solcher Anwendungen hat aktuell noch einen hohen Bedarf an Rechenleistungen, daher werden solche Anwendungen häufig in der Cloud, z.B. bei Microsoft Azure oder Amazon AWS  betrieben. Sie können aber auch lokal betrieben werden, wenn man über die entsprechenden Hardwareressourcen verfügt.

Die verwendeten Sprachmodelle können entweder über einen externen Dienst abonniert werden oder man betreibt ein freiverfügbares Sprachmodell in der eigenen Infrastruktur.

Die Entscheidung darüber, welches Vorgehen hier das Beste ist, hängt von der vorliegenden IT-Infrastruktur und den Anforderungen des jeweiligen Use Cases ab, z.B. der Sensibilität der verwendeten Daten.

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