Der Agentic AI Blueprint

Im ersten Teil dieser Serie haben wir ein grundlegendes Verständnis von "Agentic" vermittelt und erklärt, warum es sich um ein aufstrebendes Paradigma handelt, das es wert ist, erforscht zu werden. Jetzt, wo wir unsere Reise fortsetzen, werden wir uns dem Konzept des "Agenten" selbst nähern – dem grundlegenden Baustein dieser intelligenten, proaktiven und anpassungsfähigen Systeme.

In diesem nächsten Teil beginnen wir mit einer klaren Definition dessen, was einen Agenten ausmacht, und befassen uns dann mit den Kernmerkmalen, die Agenten auszeichnen – Attribute wie Autonomie, Anpassung und die Fähigkeit, sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen. Von dort aus werden wir einen Agenten in seine architektonischen Komponenten zerlegen und untersuchen, wie Umgebungsmodalitäten, Fähigkeiten und Aktions-Toolkits zusammenwirken, um Agenten in die Lage zu versetzen, effektiv wahrzunehmen, zu argumentieren und sich zu engagieren.

Zum Schluss bereiten wir die Voraussetzungen für das, was kommen wird: die Idee, dass mehrere Agenten in einem multi-agentischen System zusammenarbeiten, interagieren und sich koordinieren (MAS). Am Ende dieses Beitrags werden Sie ein umfassendes Verständnis davon haben, was Agenten sind, wie sie funktionieren und warum sie für die Entwicklung intelligenter, verteilter und skalierbarer KI-Ökosysteme von zentraler Bedeutung sind.

Agentische KI definiert

In the simplest terms, an "agent" within the realm of Artificial Intelligence (AI) is an autonomous entity designed to perceive its environment, make decisions, and act upon those decisions to achieve specific goals.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwareprogrammen, die vorgegebenen Anweisungen folgen, weisen Agenten ein gewisses Maß an Autonomie auf – sie können Veränderungen in ihrer Umgebung wahrnehmen, ihre Strategien auf der Grundlage neuer Informationen anpassen und proaktiv Ziele verfolgen, anstatt auf explizite Befehle zu warten. Dieses Konzept untermauert einen Großteil der heutigen KI-Fortschritte und ermöglicht Systeme, die in dynamischen Kontexten lernen, verhandeln und zusammenarbeiten.

Wenn wir über "agentische KI" sprechen, ist es wichtig zu verstehen, wie sie sich von der traditionellen robotergesteuerten Prozessautomatisierung unterscheidet (RPA

RPA-Bots werden häufig eingesetzt, um sich wiederholende Routineaufgaben zu erledigen, indem sie einem strengen Satz vordefinierter Regeln folgen. Sie "denken" nicht so wie die agentische KI – sie führen einfach jedes Mal die gleiche Abfolge von Aktionen aus, ohne Veränderungen in der Umgebung zu berücksichtigen oder aus früheren Ergebnissen zu lernen.

Im Gegensatz dazu sind agentische KI-Systeme so konzipiert, dass sie dynamischer und anpassungsfähiger sind. Anstatt sich auf ein festes Skript zu verlassen, können diese Agenten spüren, was um sie herum passiert, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien anpassen, wenn sich die Bedingungen ändern. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen digitalen Assistenten, der nicht nur Ihren Anweisungen folgt, sondern auch neue Möglichkeiten erkennt, auf unerwartete Herausforderungen reagiert und im Laufe der Zeit aus Fehlern lernt. Das ist der entscheidende Unterschied: Im Gegensatz zu RPA geht es bei Agentic AI nicht nur darum, eine Aufgabe zu erledigen; Es geht darum, die Aufgabe zu verstehen und intelligentere Wege zu finden, sie zu erledigen.

Eigenschaften eines Agenten: Die drei As

Bei der Charakterisierung agentenbasierter KI-Systeme kristallisieren sich oft drei grundlegende Prinzipien als wichtige Unterscheidungsmerkmale heraus:

Autonomy, Adaptation, and Action.

Diese Attribute definieren, was es für einen Agenten bedeutet, wirklich "agentisch" zu sein und nicht nur reaktionsschnell oder regelgebunden. Jede dieser Eigenschaften – Autonomie, Anpassung und Handeln – spielt eine unterschiedliche, aber komplementäre Rolle bei der Gestaltung des Verhaltens, der Entscheidungsfähigkeit und der letztendlichen Effektivität eines Agenten.

Durch das Verständnis, wie diese drei Prinzipien ineinandergreifen, können Unternehmen und Einzelpersonen klarer erkennen, wie agentische KI die traditionelle Automatisierung überwindet und die Voraussetzungen für dynamischere, intelligentere und wirkungsvollere Lösungen schafft. Lassen Sie uns ein tieferes Verständnis dieser "drei As" erlangen:

• Autonomie: Autonomie ermöglicht es einem Agenten, ohne kontinuierliche menschliche Aufsicht zu arbeiten, so dass er selbstständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen kann. Anstatt sich ausschließlich auf vordefinierte Anweisungen zu verlassen, kann ein autonomer Agent komplexe, sich verändernde Umgebungen navigieren, indem er auf seine eigene interne Logik und erlernte Erfahrungen zurückgreift. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, manuelle Eingriffe zu reduzieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und schneller auf neue Chancen oder Herausforderungen zu reagieren.
• Anpassung: Anpassung ist die Fähigkeit des Agenten, zu lernen, sich weiterzuentwickeln und seine Strategien im Laufe der Zeit zu verfeinern. Durch die Verarbeitung von Feedback aus seiner Umgebung – wie z. B. neue Dateneingaben oder sich ändernde Bedingungen – kann ein adaptiver Agent sein Verhalten dynamisch anpassen, um die Ergebnisse zu verbessern. Ob es darum geht, Muster in Benutzerpräferenzen zu erkennen, Arbeitsabläufe an Unterbrechungen der Lieferkette anzupassen oder Vorhersagemodelle bei schwankenden Marktbedingungen zu verfeinern – die Anpassung stellt sicher, dass der Agent angesichts von Veränderungen effektiv und relevant bleibt.
• Aktion: Handlung bezieht sich auf die Fähigkeit des Agenten, Erkenntnisse in sinnvolle, zielorientierte Schritte umzusetzen. Über das Sammeln von Informationen oder das Erstellen von Prognosen hinaus muss ein Agent in der Lage sein, seine Umgebung zu beeinflussen. Durch das Ergreifen gut informierter, bewusster Maßnahmen – wie z. B. das Anpassen von Ressourcenzuweisungen, das Initiieren von Wartungsmaßnahmen oder das Kommunizieren von Empfehlungen an die Beteiligten – liefert der Agent einen greifbaren Mehrwert. Diese direkte Einbindung in die operative Landschaft unterscheidet agentische KI von passiven Analysewerkzeugen und unterstreicht ihr Potenzial, strategische, reale Auswirkungen zu erzielen.

Wirkstoffzerlegung: Was sind die Bestandteile eines Wirkstoffs?

Lassen Sie uns nun über die Komponenten einer agentischen KI sprechen.

A component is a fundamental building block of an agent that handles a specific aspect of functionality.

Wie im Diagramm gezeigt, gibt es drei Schlüsselkomponenten einer Agentic AI:

1. Wahrnehmungsmodalitäten (Eingangskanäle): Wahrnehmungsmodalitäten sind die sensorischen Kanäle, über die ein KI-Agent verschiedene Arten von Informationen aus seiner Umgebung wahrnimmt und interpretiert, einschließlich visueller, sprachlicher, auditieller, sensorbasierter und Systemdaten.
2. Kognitive Fähigkeiten (Interne Fähigkeiten): Stellen Sie sich das Cognitive Skillset als das Gehirn eines KI-Agenten vor. Es kombiniert verschiedene Denkfähigkeiten, um dem Agenten zu helfen, Informationen zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen. Das ist es, was den Agenten klug und in der Lage macht, gute Entscheidungen zu treffen.
3. Aktions-Toolkit (Ausgabe-Mechanismen): Das Action Toolkit repräsentiert die Fähigkeit des Agenten, Entscheidungen über verschiedene Ausgabekanäle auszuführen, unabhängig davon, ob sie digital sind (wie das Generieren von Inhalten oder das Tätigen von API-Aufrufen) oder physisch (wie z.B. die Steuerung von Geräten oder Anlagen).

Lassen Sie uns nun tief in jede dieser Komponenten eintauchen.

Komponente 1: Wahrnehmungsmodalitäten (Eingangskanäle)

Lassen Sie mich die Wahrnehmungsmodalitäten auf die einfachste Art und Weise erklären. Stell dir vor, du bist eine Person, die die Straße entlanggeht. Wie verstehst du, was um dich herum passiert? Du benutzt deine Augen, um zu sehen, deine Ohren, um zu hören, deine Nase, um zu riechen, und vielleicht sogar deine Hände, um Dinge zu fühlen. Nun, ein KI-Agent ist ähnlich - er braucht Möglichkeiten, seine Umgebung zu "spüren", um zu verstehen, was vor sich geht.

Stellen Sie sich Wahrnehmungsmodalitäten als die "Sinne" eines KI-Agenten vor. Genau wie wir Menschen unterschiedliche Arten haben, Informationen über die Welt um uns herum aufzunehmen, verfügt ein KI-Agent über verschiedene Kanäle, über die er seine Umgebung verstehen kann.

Hier ist eine lustige Art, darüber nachzudenken: Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen Roboterhelfer für Ihr Zuhause. Damit dieser Roboter nützlich ist, muss er:

• Siehe Dinge (als würde man einen Fleck auf dem Boden entdecken) - das ist visueller Input
• Verstehe, wenn du mit ihm sprichst (Zum Beispiel, wenn Sie es bitten, die Verschüttung zu reinigen) - das ist sprachlicher Input
• Hören Sie wichtige Geräusche (wie ein Feueralarm) - das ist auditiver Input
• Spüren Sie Veränderungen in seiner Umgebung (wie das Erfassen von Temperaturen) - das ist sensorbasierter Eingang
• Wissen, was in den Computersystemen passiert, mit denen es verbunden ist (Zum Beispiel, dass Sie wissen, wann Ihr intelligenter Kühlschrank aufgefüllt werden muss) - das ist Systemeingabe

Jeder dieser "Sinne" hilft dem KI-Agenten, sich ein vollständiges Bild davon zu machen, was um ihn herum passiert. Ohne diese Wahrnehmungsmodalitäten wäre ein KI-Agent wie eine Person, die versucht, sich mit geschlossenen Augen und verstopften Ohren in der Welt zurechtzufinden - nicht sehr effektiv!

Komponente 2: Kognitive Fähigkeiten (Interne Fähigkeiten)

Lassen Sie uns über das "Gehirn" eines KI-Agenten sprechen - seine kognitiven Fähigkeiten. Genauso wie Menschen unterschiedliche geistige Fähigkeiten benötigen, um Probleme zu lösen (wie sich an Dinge zu erinnern, Entscheidungen zu treffen oder vorausschauend zu planen)benötigen KI-Agenten auch verschiedene Denkfähigkeiten, um effektiv zu funktionieren.

Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Koch in einer geschäftigen Restaurantküche. Um Ihre Arbeit gut zu machen, benötigen Sie mehrere Fähigkeiten: sich an Rezepte erinnern, entscheiden, was zuerst gekocht werden soll, sich mit anderen Küchenmitarbeitern abstimmen und sich anpassen, wenn Ihnen die Zutaten ausgehen. Die kognitiven Fähigkeiten eines KI-Agenten funktionieren ähnlich - es handelt sich um eine Sammlung von mentalen Werkzeugen, die ihm helfen, zu denken und Entscheidungen zu treffen.

So können wir diese mentalen Fähigkeiten in einfachen Worten aufschlüsseln:

1. Gedächtnis und Verständnis (Wissensverarbeitung): Stellen Sie sich dies als die Fähigkeit des Agenten vor, sich Informationen zu merken und zu verstehen, genau wie Sie sich die Telefonnummer Ihres Freundes oder Ihr Lieblingslied merken. Der Agent muss folgende Aufgaben erfüllen: Informationen ordentlich speichern (wie das Organisieren von Akten in Schränken) Suchen und Verwenden von Informationen bei Bedarf (zum Beispiel, schnell das Rezept zu finden, das Sie brauchen) Erkennen von Mustern und Verbindungen (wie zum Beispiel zu bemerken, dass es normalerweise regnet, nachdem dunkle Wolken aufgezogen sind)
2. Kluge Entscheidungen treffen (Entscheidungsfindung): Das ist, als hätte man einen weisen Freund, der sorgfältig nachdenkt, bevor er handelt. Der Agent muss: Logisch über Probleme nachdenken (wie das Lösen eines Puzzles) Wählen Sie die beste Option, wenn es Kompromisse gibt (zum Beispiel die Entscheidung, ob man eine kürzere, aber stärker frequentierte Route nehmen soll) Überlegen Sie, was schief gehen könnte (wie zum Beispiel das Wetter zu checken, bevor man eine Veranstaltung im Freien plant)
3. Dinge erledigen (Aufgabenverwaltung): Genau wie Sie Ihren Tag planen, muss der Agent seine Arbeit effizient organisieren: Teilen Sie große Aufgaben in kleinere Schritte auf (wie eine Party Schritt für Schritt zu planen) Behalten Sie den Überblick über mehrere Aufgaben (wie das Jonglieren mit Hausaufgaben) Ressourcen mit Bedacht einsetzen (wie das Management Ihrer Zeit und Energie)
4. Reden und Verstehen (Kommunikation): Um ein guter Gesprächspartner zu sein, muss der Agent: Verstehen, was andere sagen oder fragen Behalten Sie den Überblick über Gespräche (wie sich an das zu erinnern, was zuvor besprochen wurde) Arbeiten Sie gut mit anderen zusammen (wie ein guter Teamplayer zu sein)
5. Mit der Zeit besser werden (Lernen & Anpassung): Genau wie Menschen aus Erfahrungen lernen, muss der Handelnde: Aus Fehlern und Erfolgen lernen Mit neuen Informationen auf dem Laufenden bleiben Seinen Ansatz ändern, wenn etwas nicht funktioniert

All diese Fähigkeiten arbeiten zusammen, genau wie verschiedene Teile Ihres Gehirns zusammenarbeiten, wenn Sie ein Problem lösen. Wenn Sie zum Beispiel ein neues Rezept kochen, verwenden Sie Ihr Gedächtnis (Zutaten zurückrufen)Entscheidungsfindung (zum Einstellen der Garzeit), Aufgabenverwaltung (verschiedene Schritte zu koordinieren)und Lernfähigkeit (um sich beim nächsten Mal daran zu erinnern, was funktioniert).

Komponente 3: Aktions-Toolkit (Ausgabe-Mechanismen)

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie ein KI-Agent mit seinem Action Toolkit tatsächlich in der realen Welt arbeitet. Stellen Sie sich dies als die Hände und die Stimme des Agenten vor – die Art und Weise, wie er seine Umgebung beeinflussen kann. Genau wie Sie Ihre Hände verwenden, um auf einer Tastatur zu tippen, oder Ihre Stimme, um wichtige Nachrichten zu kommunizieren, benötigt ein KI-Agent Methoden, um seine Entscheidungen in konkrete Handlungen umzuwandeln. Das Action Toolkit ermöglicht es dem Agenten, mit seiner Umgebung zu interagieren und sie zu beeinflussen und seine Entscheidungen in sinnvolle, reale Ergebnisse umzuwandeln.

Hier erfahren Sie, wie ein KI-Agent auf unterschiedliche Weise agieren kann. Jede Handlungskategorie spiegelt eine menschenähnliche Fähigkeit wider, die die Arbeit des Agenten nahtlos und effizient macht.

Lassen Sie uns diese Maßnahmen weiter aufschlüsseln:

Aktionen zum Informationsaustausch

Stellen Sie sich dies als die Stimme des Agenten vor – er kommuniziert Erkenntnisse und teilt Informationen auf eine Weise, die umsetzbar und hilfreich ist. Zu diesen Maßnahmen gehören:

• Schreiben von Nachrichten oder Berichten: Wie das Verfassen einer E-Mail oder das Verfassen eines Projekt-Updates für ein Team.
• Senden von Benachrichtigungen: Ähnlich wie eine telefonische Benachrichtigung, die Sie an ein bevorstehendes Meeting oder eine Frist erinnert.
• Erstellen neuer Inhalte: Zum Beispiel, um eine lange Forschungsarbeit in einem kurzen, übersichtlichen Bericht zusammenzufassen oder eine visuelle Präsentation zu erstellen.

Die Fähigkeit des Agenten, Informationen auszutauschen, gewährleistet eine nahtlose Kommunikation zwischen Menschen, Systemen und anderen Agenten.

Aktionen zur Systeminteraktion

Dies ist das Äquivalent des Agenten zu "Händen auf einer Tastatur", die direkt mit Computersystemen interagieren, um Aufgaben zu erledigen. Zu diesen Maßnahmen gehören:

• Klicken auf Schaltflächen und Ausfüllen von Formularen: Zum Beispiel das Navigieren auf einer Website, um Daten zu übermitteln oder Routineaufgaben auszuführen.
• Kommunikation mit anderen Programmen: Zum Beispiel die Abfrage einer Wetter-App nach der Vorhersage oder das Extrahieren von Daten aus einem CRM-Tool.

Systeminteraktionen ermöglichen es Agenten, Arbeitsabläufe zu automatisieren, Lücken zwischen Anwendungen zu schließen und Systeme miteinander zu verbinden.

Datenorientiertes Handeln

Stellen Sie sich dies als die Fähigkeit des Agenten vor, Informationen zu verwalten und zu optimieren – ähnlich wie Sie Ihren Arbeitsbereich organisieren. Beispiele hierfür sind:

• Sortieren und Filtern von Daten: Zum Beispiel das Kuratieren Ihrer Fotobibliothek, um die besten Aufnahmen zu finden, oder das Organisieren eines Ordners mit Dokumenten.
• Aktualisieren und Verwalten von Datensätzen: Zum Beispiel, um Kontaktlisten auf dem neuesten Stand zu halten oder Kundendatenbanken zu aktualisieren.
• Extrahieren von Erkenntnissen: Suchen und Hervorheben kritischer Details in großen Datensätzen, ähnlich wie bei der Identifizierung von Schlüsselpunkten in Besprechungsnotizen.

Datenaktionen ermöglichen es den Agenten, Wert aus Rohinformationen zu ziehen und so Genauigkeit und Relevanz für die Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Aktionen zur Umgebungssteuerung

Diese Kategorie ermöglicht es Agenten, ihren digitalen oder physischen Arbeitsplatz anzupassen und zu beeinflussen, ähnlich wie bei der Optimierung von Einstellungen zu Hause oder im Büro. Zu den wichtigsten Beispielen gehören:

• Einstellen der Raumtemperatur: Zum Beispiel das Einstellen eines Thermostats, um den Komfort und den Energieverbrauch zu optimieren.
• Organisieren von Dateien: Wir stellen sicher, dass digitale Ordner so strukturiert sind, dass sie leicht zugänglich sind und Unordnung reduzieren.
• Verwalten von Ressourcen: Steuerung des Speicher- oder Stromverbrauchs zur Optimierung der Systemleistung.

Durch die Umgebungssteuerung können Agenten effizientere, optimierte Arbeitsbereiche schaffen, die sich an den sich ändernden Anforderungen anpassen.

Lassen Sie mich die Bedeutung des Aktions-Toolkits in einfachen Worten erklären. Stell dir vor, du spielst mit einem Roboterspielzeug. Der Roboter hat ein Gehirn (wie die interne Verarbeitung der KI) und braucht Möglichkeiten, mit der realen Welt zu interagieren (das ist das Action Toolkit). So wie man Hände braucht, um Spielzeug aufzuheben, und eine Stimme, um mit Freunden zu sprechen, braucht eine KI Werkzeuge, um mit ihrer Umgebung zu interagieren. Das Action Toolkit ist wie ein Schweizer Taschenmesser – es verfügt über verschiedene Werkzeuge für verschiedene Arbeiten. Die KI muss möglicherweise Informationen organisieren (wie das Sortieren von Baseballkarten), Dinge kontrollieren (wie das Einschalten des Lichts)oder kommunizieren (wie das Senden von Nachrichten an Freunde). Ohne diese Werkzeuge wäre die KI wie jemand, der brillant denken kann, sich aber nicht bewegen oder sprechen kann – nicht sehr hilfreich!

Das ist es, was einen KI-Agenten wirklich besonders macht - er ist nicht nur ein intelligenter Taschenrechner, der da sitzt und nachdenkt. Da es über diese Werkzeuge verfügt, kann es uns tatsächlich helfen, Dinge in der realen Welt zu erledigen. Das ist es, was wir meinen, wenn wir sagen, dass es "agentisch" ist - es kann denken UND tun.

Fazit: Der Weg in die Zukunft

Agentische KI stellt eine bahnbrechende Entwicklung in der künstlichen Intelligenz dar und verwandelt Systeme von passiven Werkzeugen in dynamische, proaktive Entitäten. Durch die Einbeziehung von Autonomie, Anpassungsfähigkeit und Handlungsfähigkeit definiert die agentische KI neu, wie Systeme mit der Welt um sie herum interagieren. Von seiner Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, bis hin zu seiner Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen und zur Entscheidungsfindung bietet dieses Paradigma ein transformatives Potenzial in allen Branchen.

Zu den wichtigsten Erkenntnissen aus diesem Blog gehören:

• Die Definition von agentischer KI: Ein selbstgesteuertes, zielorientiertes System, das sich dynamisch anpassen kann.
• Der Unterschied zu RPA: Im Gegensatz zu sich wiederholenden RPA-Systemen ist Agentic AI dynamisch, durchdacht und verbessert sich kontinuierlich.
• Kernmerkmale und Komponenten: Die drei A's – Autonomie, Anpassung und Aktion – in Kombination mit Wahrnehmungs-, Kognitions- und Handlungsmechanismen bilden die Grundlage der Agentischen KI.

Mit Blick auf die Zukunft wird im nächsten Blog untersucht, wie einzelne Agenten in einem multi-agentischen System miteinander verflochten sind und zusammenarbeiten (MAS). In dieser nächsten Phase wird sich die wahre Kraft der kollektiven Intelligenz zeigen, bei der Agenten zusammenarbeiten, um komplexe, miteinander verbundene Herausforderungen zu lösen.