Arten von KI-Agenten

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie Maschinen mit der Welt interagieren, verändert und ermöglicht es ihnen, intelligent wahrzunehmen, zu argumentieren und zu handeln. Das Herzstück vieler KI-Systeme sind intelligente Agenten, autonome Entitäten, die auf der Grundlage ihrer Umgebung Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen.

Diese Agenten können von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu fortgeschrittenen Lernsystemen reichen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, die sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern.

KI-Agenten werden auf der Grundlage ihres Intelligenzniveaus, ihrer Entscheidungsfindung und der Art und Weise, wie sie mit ihrer Umgebung interagieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, klassifiziert. Einige Agenten arbeiten ausschließlich nach vordefinierten Regeln, während andere lernende Algorithmen verwenden, um ihr Verhalten zu verfeinern.

Es gibt hauptsächlich fünf KI-Agenten: einfache Reflexagenten, modellbasierte Reflexagenten, zielbasierte Agenten, nutzenbasierte Agenten und lernende Agenten. Jeder Typ hat unterschiedliche Stärken und Anwendungen, die von einfachen automatisierten Systemen bis hin zu hochgradig anpassungsfähigen KI-Modellen reichen.

Alle 5 Typen können zusammen als Teil eines Multi-Agenten-Systems eingesetzt werden, wobei sich jeder Agent auf die Bearbeitung des Teils der Aufgabe spezialisiert, für den er am besten geeignet ist.

Ein einfacher Reflexagent ist der einfachste Typ von KI-Agenten, der auf der Grundlage direkter Reaktionen auf Umweltbedingungen arbeitet. Diese Agenten folgen vordefinierten Regeln, die als Bedingungs-Aktions-Regeln bekannt sind, um Entscheidungen zu treffen, ohne frühere Erfahrungen oder zukünftige Konsequenzen zu berücksichtigen.

Reflexagenten wenden aktuelle Wahrnehmungen der Umwelt durch Sensoren an und ergreifen Maßnahmen auf der Grundlage eines festen Regelwerks.

Ein Thermostat ist zum Beispiel ein einfaches Reflexmittel, das die Heizung einschaltet, wenn die Temperatur unter einen bestimmten Schwellenwert fällt, und sie ausschaltet, wenn die gewünschte Temperatur erreicht ist. In ähnlicher Weise ändert ein automatisches Ampelsystem Signale basierend auf den Eingaben von Verkehrssensoren, ohne sich an vergangene Zustände zu erinnern.

Einfache Reflexagenten sind in strukturierten und vorhersehbaren Umgebungen mit klar definierten Regeln effektiv. In dynamischen oder komplexen Szenarien, die Gedächtnis, Lernen oder langfristige Planung erfordern, haben sie jedoch Schwierigkeiten.

Weil sie keine Informationen aus der Vergangenheit speichern, können sie wiederholt dieselben Fehler machen, wenn die vordefinierten Regeln für den Umgang mit neuen Situationen nicht ausreichen.

Ein modellbasierter Reflexagent ist eine fortgeschrittenere Version des einfachen Reflexagenten. Er stützt sich zwar immer noch auf Bedingungs-Aktions-Regeln, um Entscheidungen zu treffen, aber er verfügt auch über ein internes Modell der Welt. Dieses Modell hilft dem Agenten, den aktuellen Zustand der Umgebung zu verfolgen und zu verstehen, wie sich frühere Interaktionen darauf ausgewirkt haben könnten, sodass er besser informierte Entscheidungen treffen kann.

Im Gegensatz zu einfachen Reflexionsagenten, die ausschließlich auf aktuelle sensorische Eingaben reagieren, verwenden modellbasierte Reaktionsagenten ihr internes Modell, um die Dynamik der Umgebung zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

Ein Roboter, der in einem Raum navigiert, reagiert beispielsweise nicht nur auf Hindernisse in seinem unmittelbaren Weg, sondern berücksichtigt auch seine früheren Bewegungen und die Standorte von Hindernissen, die er bereits passiert hat.

Dank dieser Fähigkeit, vergangene Zustände zu verfolgen, können modellbasierte Reflexagenten in teilweise beobachtbaren Umgebungen effektiver arbeiten. Sie können mit Situationen umgehen, in denen der Kontext gespeichert und für zukünftige Entscheidungsfindung verwendet werden muss, wodurch sie anpassungsfähiger sind als einfachere Agenten.

Doch während modellbasierte Agenten die Flexibilität verbessern, fehlt es ihnen immer noch an den fortgeschrittenen Argumentations- oder Lernfunktionen, die für wirklich komplexe Probleme in dynamischen Umgebungen erforderlich sind.

Ein zielorientierter Reflex-Agent erweitert die Funktionen eines einfachen Reflex-Agenten, indem er einen proaktiven, zielorientierten Ansatz zur Problemlösung einbezieht.

Im Gegensatz zu Reflexionsagenten, die mit vordefinierten Regeln auf Umweltreize reagieren, berücksichtigen zielbasierte Agenten ihre endgültigen Ziele und wählen mithilfe von Planung und Argumentation Aktionen aus, die sie der Erreichung ihrer Ziele näher bringen.

Diese Agenten arbeiten, indem sie sich ein bestimmtes Ziel setzen, das ihr Handeln bestimmt. Sie evaluieren verschiedene mögliche Maßnahmen und wählen diejenige aus, die ihnen am ehesten hilft, dieses Ziel zu erreichen.

Zum Beispiel könnte ein Roboter, der entworfen wurde, um durch ein Gebäude zu navigieren, das Ziel haben, einen bestimmten Raum zu erreichen. Anstatt nur auf unmittelbare Hindernisse zu reagieren, plant er seinen Weg, minimiert Umwege und vermeidet bekannte Hindernisse, basierend auf einer logischen Bewertung der verfügbaren Optionen.

Die Fähigkeit des zielbasierten Agenten zu denken, ermöglicht es ihm, im Vergleich zu einfacheren Reflexagenten vorausschauender zu handeln. Er berücksichtigt zukünftige Zustände und deren mögliche Auswirkungen auf das Erreichen des Ziels.

Allerdings können zielbasierte Agenten im Vergleich zu fortschrittlicheren Typen in ihrer Komplexität immer noch relativ begrenzt sein, da sie sich oft auf vorprogrammierte Strategien oder Decision Trees zur Bewertung von Zielen verlassen.

Zielgestützte Reflexagenten werden häufig in der Robotertechnik, autonomen Fahrzeugen und komplexen Simulationssystemen eingesetzt, wo das Erreichen eines klaren Ziels entscheidend ist, aber auch Anpassung und Entscheidungsfindung in Echtzeit notwendig sind.

Ein nutzenbasierter Reflexionsagent geht über die einfache Zielerreichung hinaus, indem er eine Nutzenfunktion verwendet, um Aktionen zu bewerten und auszuwählen, die den Nutzen maximieren.

Während zielbasierte Agenten Aktionen danach auswählen, ob sie ein bestimmtes Ziel erfüllen, berücksichtigen nutzenbasierte Agenten eine Reihe möglicher Ergebnisse und weisen jedem einen Nutzenwert zu, der ihnen hilft, die optimalste Vorgehensweise zu bestimmen. Dies ermöglicht eine differenziertere Entscheidungsfindung, insbesondere in Situationen, in denen mehrere Ziele oder Kompromisse im Spiel sind.

Ein selbstfahrendes Auto könnte zum Beispiel vor der Entscheidung stehen, zwischen Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch und Sicherheit zu wählen, wenn es eine Route navigiert. Anstatt einfach nur das Ziel zu erreichen, bewertet es jede Option anhand von Nutzenfunktionen, wie z. B. Minimierung der Fahrzeit, Maximierung des Kraftstoffverbrauchs oder Gewährleistung der Sicherheit der Fahrgäste. Der Agent wählt die Aktion mit dem höchsten Gesamtwert für den Nutzen.

Ein E-Commerce-Unternehmen könnte einen nutzenbasierten Agenten einsetzen, um die Preisgestaltung zu optimieren und Produkte zu empfehlen. Der Agent bewertet verschiedene Optionen wie Verkaufshistorie, Kundenpräferenzen und Bestand, um fundierte Entscheidungen über die dynamische Preisgestaltung der Artikel zu treffen.

Nutzenbasierte Reflexionsagenten sind in dynamischen und komplexen Umgebungen effektiv, in denen einfache binäre, zielorientierte Entscheidungen möglicherweise nicht ausreichen. Sie helfen dabei, widersprüchliche Ziele auszugleichen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen, wodurch sie für intelligenteres, flexibleres Verhalten sorgen.

Die Erstellung genauer und zuverlässiger Nutzenfunktionen kann jedoch eine Herausforderung sein, da mehrere Faktoren und ihre Auswirkungen auf die Entscheidungsergebnisse sorgfältig berücksichtigt werden müssen.

Ein lernender Agent verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit, indem er sich an neue Erfahrungen und Daten anpasst. Im Gegensatz zu anderen KI-Agenten, die sich auf vordefinierte Regeln oder Modelle stützen, aktualisieren lernende Agenten ihr Verhalten kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback aus der Umgebung. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern und in dynamischen und unsicheren Situationen bessere Leistungen zu erbringen.

Lernagenten bestehen typischerweise aus 4 Hauptkomponenten:

1. Leistung: Treffen Entscheidungen auf der Grundlage einer Wissensbasis.

2. Lernelement: Passt das Wissen des Bearbeiters an und verbessert es auf der Grundlage von Feedback und Erfahrung.

3. Kritiker: Bewertet die Aktionen des Agenten und gibt Feedback, oft in Form von Belohnungen oder Strafen.

4. Problemgenerator: Schlägt explorative Aktionen vor, die dem Agenten helfen, neue Strategien zu entdecken und sein Lernen zu verbessern.

Beim Reinforcement Learning kann ein Agent beispielsweise verschiedene Strategien erforschen und Belohnungen für richtige Handlungen und Strafen für falsche erhalten. Im Laufe der Zeit lernt es, welche Aktionen seine Belohnung maximieren und seinen Ansatz verfeinern.

Learning Agents sind hochflexibel und in der Lage, mit komplexen, sich ständig verändernden Umgebungen umzugehen. Sie sind nützlich in Anwendungen wie autonomem Fahren, Robotertechnik und virtuellen Assistenten, die menschliche Agenten im Kundensupport unterstützen.

Die Fähigkeit, aus Interaktionen zu lernen, macht Lernagenten wertvoll für Anwendungen in Bereichen wie ausdauernden Chatbots und sozialen Medien, in denen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) das Nutzerverhalten analysiert, um Inhaltsempfehlungen vorherzusagen und zu optimieren.

Da KI-Systeme immer komplexer werden, entsteht der Bedarf an hierarchischen Agenten. Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Teilaufgaben unterteilen, um die Behandlung komplexer Probleme in realen Szenarien zu erleichtern. Agenten auf höherer Ebene konzentrieren sich auf übergeordnete Ziele, während Agenten auf niedrigerer Ebene spezifischere Aufgaben erledigen.

Eine KI-Orchestrierung, die die verschiedenen Arten von KI-Agenten integriert, kann zu einem hochintelligenten und anpassungsfähigen Multi-Agenten-System führen, das in der Lage ist, komplexe Aufgaben über mehrere Domänen hinweg zu bewältigen.

Ein solches System kann in Echtzeit arbeiten, auf dynamische Umgebungen reagieren und gleichzeitig seine Leistung auf der Grundlage früherer Erfahrungen kontinuierlich verbessern.

So könnte zum Beispiel in einer intelligenten Fabrik ein intelligentes Managementsystem reflexive autonome Agenten umfassen, die die grundlegende Automatisierung übernehmen, indem sie auf Sensoreingaben mit vordefinierten Regeln reagieren. Diese Agenten tragen dazu bei, dass Maschinen sofort auf Veränderungen in der Umgebung reagieren, indem sie beispielsweise ein Förderband abschalten, wenn ein Sicherheitsrisiko erkannt wird.

In der Zwischenzeit verwalten modellbasierte Reflexagenten ein internes Modell der Welt, verfolgen den internen Zustand von Maschinen und passen ihre Vorgänge auf der Grundlage früherer Interaktionen an, beispielsweise durch Erkennen von Wartung, bevor ein Fehler auftritt.

Zielorientierte Agenten steuern auf einer übergeordneten Ebene die spezifischen Ziele der Fabrik, z. B. die Optimierung von Produktionsplänen oder die Verringerung von Abfall. Diese Agenten bewerten mögliche Aktionen, um den effektivsten Weg zur Erreichung ihrer Ziele zu bestimmen.

Die Agenten, die auf der Grundlage des Nutzens arbeiten, verfeinern diesen Prozess weiter, indem sie mehrere Faktoren wie Energieverbrauch, Kosteneffizienz und Produktionsgeschwindigkeit berücksichtigen und Aktionen auswählen, die den erwarteten Nutzen maximieren.

Schließlich verbessern lernende Agenten den Fabrikbetrieb kontinuierlich durch Techniken des Reinforcement Learning und des maschinellen Lernens (ML). Sie analysieren Datenmuster, passen Workflows an und schlagen innovative Strategien zur Optimierung der Fertigungseffizienz vor.

Durch die Integration der fünf KI-Agenten verbessert diese KI-gestützte Orchestrierung die Entscheidungsfindung, rationalisiert die Ressourcenzuweisung und minimiert menschliche Eingriffe, was zu einem intelligenteren und autonomeren Industriesystem führt.

Im Zuge der Weiterentwicklung der agentischen KI werden die Fortschritte in der generativen KI die Funktionen von KI-Agenten in verschiedenen Branchen verbessern. KI-Systeme werden immer geschickter darin, komplexe Anwendungsfälle zu bewältigen und die Customer Experience zu verbessern.

Ob im E-Commerce, im Gesundheitswesen oder in der Robotertechnik: KI-Agenten optimieren Workflows, automatisieren Prozesse und ermöglichen es Unternehmen, Probleme schneller und effizienter zu lösen.