Der Begriff „KI-Agent“ ist zu einem Modewort in der Tech-Welt geworden. Er taucht überall auf, von VAPI bis zu ChatGPT-Assistenten. Aber was genau ist ein KI-Agent? Wie können Unternehmen diese Technologie effektiv nutzen? Lassen Sie uns in die 3 wichtigsten Arten der Arbeit mit KI-Agenten eintauchen und ihre realen Anwendungen untersuchen.
Was macht einen KI-Agenten aus?
Stellen Sie sich einen KI-Agenten wie James Bond vor:
Sie weisen ihn in seine Aufgabe ein, statten ihn mit Tools aus und schicken ihn ins Feld. Der Agent trifft autonome Entscheidungen darüber, wie er seine Ziele erreichen kann. Sie beobachten den Agenten weiterhin aus der Ferne, interagieren aber nicht mit ihm. Technisch gesehen kann ein KI-Agent seinen eigenen Arbeitsablauf steuern. Sie geben die Parameter, die Werkzeuge und den Rahmen vor. Aber die KI entscheidet, wie sie sich innerhalb dieser Parameter bewegt.
Die drei Wege zur Arbeit mit KI-Agenten
1. Ansatz mit einem einzelnen Agenten (Assistent)
Die einfachste Implementierung ist ein einzelnes großes Sprachmodell (wie ChatGPT), das mit speziellen Tools ausgestattet ist. Solche Agenten werden oft als „Assistenten“ bezeichnet. Diese Werkzeuge können Folgendes beinhalten
- Wetterabfragefunktionen
- Web-Suchfunktionalität
- Fähigkeiten zur Bilderzeugung
Beispiel aus der realen Welt: Die ChatGPT-Schnittstelle von OpenAI ist ein Paradebeispiel für ein Einzelagenten-System. Eine weitere erfolgreiche Implementierung ist DentroChat. Es zeigt, wie ein gut konzipierter Einzelagent bei täglichen Aufgaben helfen kann. Wir verwenden ihn ständig für Recherchen, Brainstorming, zur Überprüfung von Fakten, zur Unterstützung bei Blogbeiträgen… 😉
2. Sequentielle Agenten
Bei diesem Ansatz werden mehrere Agenten miteinander verkettet, jeder mit seinem eigenen:
- Einzigartige Systemaufforderung
- Spezifischer Satz von Werkzeugen
- Möglicherweise unterschiedliche zugrunde liegende KI-Modelle
Beispiel aus der realen Welt: Betrachten Sie die Blog-Content-Pipeline, die zum Schreiben dieses Beitrags verwendet wurde. Verschiedene Agenten erledigen bestimmte Aufgaben:
- Agent 1: Transkribiert gesprochene Inhalte
- Agent 2: Recherchiert Referenzmaterialien
- Agent 3: Fügt interne Website-Links hinzu
- Agent 4: Erzeugt Bilder
- Agent 5: Formatiert HTML entsprechend den Richtlinien
3. Supervisor-basierte Teams
Bei dieser Struktur gibt es einen Supervisor-Agenten, der mehrere Sub-Agenten orchestriert:
- Der Supervisor analysiert die eingehenden Anfragen.
- Er delegiert Aufgaben an spezialisierte Unteragenten
- Mehrere Agenten können gemeinsam an komplexen Problemen arbeiten
Beispiel aus der Praxis: Für einen unserer Kunden haben wir das Supervisor-Team eingesetzt. Der Kunden-Support-Chat hat einen Supervisor-Agenten. Dieser Supervisor leitet Anfragen an spezialisierte Agenten weiter. Die Subagenten bearbeiten dann technische Fragen, Beschwerden, Bewerbungen oder andere spezifische Bereiche (KI im Kundenservice).
Herausforderungen bei der Implementierung und bewährte Praktiken
Wichtige Überlegungen:
- Mehr Kontrolle führt im Allgemeinen zu besserer Leistung für bestimmte Anwendungsfälle
- Sequentielle Agenten bieten eine präzise Steuerung, erfordern aber mehr Einrichtungsaufwand und Planung von Randfällen
- Flache Frameworks (einzelne Agenten) handhaben Randfälle unabhängig, benötigen aber möglicherweise stärkere Systemaufforderungen
Erste Schritte
Sind Sie bereit, Ihren ersten KI-Agenten zu erstellen? Hier erfahren Sie, wie Sie mit einzelnen Agenten beginnen können:
- Melden Sie sich für ein kostenloses Konto an unter:
- Experimentieren Sie mit der Erstellung einfacher Assistenten
- Beginnen Sie mit einem einzelnen Agenten, bevor Sie zu komplexeren Implementierungen übergehen
Möchten Sie fortgeschrittenere sequenzielle KI-Agenten oder Supervisor-Teams aufbauen?
- Probieren Sie das No-Code-Tool Flowise aus.
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- Verwenden Sie hochflexible Python-Frameworks wie Langgraph oder CrewAI.
Die Quintessenz
Der Schlüssel zum Einsatz von KI-Agenten liegt in der Wahl des richtigen Ansatzes für Ihre spezifischen Anforderungen. Egal, ob Sie sich für einen einzelnen Assistenten, sequentielle Agenten oder ein supervisor-basiertes System entscheiden. Wenn Sie diese 3 grundlegenden Ansätze verstehen, können Sie über Ihre KI-Strategie entscheiden.
Denken Sie daran: Der beste Ansatz ist ein Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Autonomie. Zu viel Kontrolle erfordert mehr Arbeit, gewährleistet aber Präzision. Mehr Autonomie kann unerwartete Situationen bewältigen, erfordert aber möglicherweise eine stärkere anfängliche Anleitung.
Weitere Lektüre
- ChatGPT Is a Tipping Point for AI – Harvard Business Review
- Why agents are the next frontier of generative AI – McKinsey & Company
- What are AI agents? – MIT Technology Review