Was KI-Agenten sind: 5 wichtige Typen und wie sie Ihr Unternehmen verändern

Was ist ein KI-Agent, welche Arten von KI-Agenten gibt es und welche eignen sich am besten für Ihre Geschäftsanforderungen, wie wählt man einen autonomen KI-Agenten aus und implementiert ihn? Alle Antworten finden Sie in unserem neuen Blogbeitrag.

Heute gibt es kaum noch ein Unternehmen, das keine KI implementiert hat oder darüber nachgedacht hat, wie diese Technologie seine Abläufe verbessern kann. Intelligente Bildverarbeitung, KI-gestützte Produktempfehlungen, intelligente Chatbots, prädiktive Medizin, KI-gestützte Überwachung – es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie KI Geschäftsbereiche verändert.

Angesichts der Notwendigkeit, sich blitzschnell an wechselnde Markttrends und steigende Kundenwünsche anzupassen, optimieren Unternehmen KI-Implementierungen in ihren Geschäftsprozessen und konzentrieren sich dabei zunehmend auf agentische KI (Agentic AI). Im Gegensatz zu früheren KI-Versionen, die starr festgelegten Regeln folgen, führt agentische KI komplexe Aufgaben aus, trifft proaktiv Entscheidungen und passt sich in Echtzeit flexibel an neue Informationen an – alles mit minimaler oder gar keiner menschlichen Hilfe.

Agentische KI ist jedoch kein eigenständiges Tool, sondern ein übergreifendes System, das verschiedene spezialisierte KI-Agenten integriert. Bevor wir uns mit den Einzelheiten dieser Technologie befassen, wollen wir zunächst die Definition des Begriffs „KI-Agent” erläutern.

Was sind KI-Agenten und wie funktionieren sie?

Ein KI-Agent ist eine Software-Einheit, die ihre Umgebung über Sensoren wahrnimmt und versteht, die gesammelten Informationen anschließend verarbeitet und spezifische Maßnahmen ergreift, um ihre Ziele zu erreichen.

Doch wie funktionieren KI-Agenten genau? Autonom oder teilautonom agierend, kann ein KI-Agent in Ihrem Unternehmen als digitaler Projektmanager eingesetzt werden, der in einem kontinuierlichen Zyklus durch mehrere Komponenten arbeitet:

1. Wahrnehmung bedeutet, dass ein KI-Agent digitale „Sensoren“ verwendet, um Informationen aus seiner Umgebung zu sammeln, darunter Ihre internen Datenbanken, domänenspezifische Informationen, Systeme und Websites von Drittanbietern, visuelle/auditive Eingaben usw.
2. Begründung und Planung umfassen die Verarbeitung der gesammelten Informationen mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs). In dieser Phase zerlegen KI-Agenten die Aufgabe in kleinere Teile und definieren die Abfolge der für das gewünschte Ergebnis notwendigen Aktionen. Als „Gehirn“ eines KI-Agenten stoßen LLMs an ihre Grenzen, da ihr Wissen statisch ist. Um einen KI-Agenten über sich ständig weiterentwickelnde Informationen wie die neuesten Unternehmensrichtlinien, Marktschwankungen oder medizinische Echtzeitdaten eines Patienten auf dem Laufenden zu halten, wird die Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Technik eingesetzt. Auf diese Weise wird Ihr KI-Agent zu einem Fachexperten, der dynamische Datenquellen nutzt.
3. Das Gedächtnis von KI-Agenten kann kurzfristig (für aktuelle Gespräche) oder langfristig (für gesammeltes Wissen) sein. Durch solche internen Wissensdatenbanken speichern KI-Agenten Informationen aus früheren Interaktionen, um den Kontext besser zu verstehen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und im Laufe der Zeit zu lernen.
4. Das Aktionsmodul ist für die Ausführung bestimmter Aufgaben zuständig, z. B. für digitale Befehle (Senden einer Nachricht, Ausführen von Code, Erstellen eines Bildes) oder Bewegungen (bei einem physischen Roboter).
5. Das Lern- und Verfeinerungsmodul setzt voraus, dass KI-Agenten die Ergebnisse ihrer Aktionen bewerten und Feedbackschleifen nutzen, um ihre Leistung zu verbessern und sich an neue Anwendungsfälle anzupassen.
6. Die Kommunikationsschnittstelle ermöglicht es KI-Agenten, nahtlos mit menschlichen Nutzern, externen Systemen oder anderen KI-Agenten zu interagieren. Dies ist notwendig, um die Absichten eines Nutzers zu verstehen, natürliche Gespräche zu führen, spezielle Tools zu verwenden und kollektive Intelligenz zu entwickeln, damit komplexe Ziele gemeinsam erreicht werden können.

Warum Sie einen KI-Agenten benötigen: Konkrete Vorteile für Ihr Unternehmen

Nachdem wir nun wissen, was KI-Agenten sind, betrachten wir ihren geschäftlichen Nutzen. Die Implementierung von agentischer KI ermöglicht es Ihnen, Ihre Investitionen optimal zu nutzen und in jeder Phase Ihres Unternehmenswachstums einen spürbaren Mehrwert zu schaffen.

• Höhere Kundenzufriedenheit. Im Gegensatz zu Menschen arbeiten KI-Agenten rund um die Uhr und gewährleisten so einen unterbrechungsfreien Service an verschiedenen Standorten und in unterschiedlichen Zeitzonen. Diese 24/7 Verfügbarkeit sowie hohe Präzision, Genauigkeit und Konsistenz verkürzen die Reaktionszeiten erheblich und steigern die Kundenzufriedenheit. Dank fortschrittlicher datenbasierter Analysen können KI-Agenten zudem personalisiertes Marketing einsetzen, was zu einer stärkeren Kundenbindung und Loyalität führt.
• Prozessautomatisierung. KI-Agenten bewältigen wiederholende Routineaufgaben wie Datenverwaltung, Kundenanfragen, Terminplanung und Buchhaltung mühelos und verbessern so nicht nur die Genauigkeit deutlich, sondern setzen auch menschliche Ressourcen für kreativere und strategischere Tätigkeiten frei.
• Deutlich reduzierte Kosten. KI-Agenten automatisieren wichtige Geschäftsprozesse und ermöglichen es Unternehmen, kostspielige menschliche Fehler zu minimieren und erhebliche Betriebskosteneinsparungen zu erzielen. Darüber hinaus können KI-Agenten automatisch skalieren, um wachsende Arbeitslasten zu bewältigen, wodurch Sie die Kosten für zusätzliches Personal vermeiden.
• Innovationsförderung. Dank fortschrittlicher, schneller, KI-generierter Analysen erkennen Sie neue Markttrends, Verhaltensmuster von Nutzern und vieles mehr, um Ihre Entscheidungsfindung zu optimieren. KI-Agenten können Sie auch bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen unterstützen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wichtige Arten von Agenten in der künstlichen Intelligenz

Basierend auf Ihren geschäftlichen und branchenbezogenen Anforderungen sowie dem Intelligenzniveau, den Entscheidungsfähigkeiten und der Interaktion mit der Umgebung eines KI-Agenten können Sie unter den folgenden Arten von KI-Agenten wählen.

Einfache Reflexagenten

Als Basistyp nutzen einfache Reflex-KI-Agenten ihre aktuell wahrnehmbare Umgebung und handeln ausschließlich auf Grundlage vordefinierter Bedingungs-Aktions-Regeln, ohne dabei vergangene Erfahrungen oder mögliche Konsequenzen zu berücksichtigen.

Basierend auf der „Wenn-dann“-Logik verfügen solche KI-Agenten über ein Performance-Element, das Sensoreingaben verarbeitet, um in einfachen, vollständig beobachtbaren und statischen Umgebungen eine Aktion über einen Aktuator auszuführen. Zu den gängigen Anwendungsfällen gehören:

• Thermostate, die durch Temperaturanalyse ein- und ausgeschaltet werden
• Automatische Türen, die auf Bewegungssensoren basieren
• Staubsauger mit Stoßsensoren, um Hindernissen auszuweichen
• Automatische Straßenlaternen, die anhand von Schwellenwerten für die Lichtstärke betrieben werden
• E-Mail-Spamfilter, die auf einfacher Schlüsselworterkennung basieren
• Qualitätskontrollen in Fabriken, einschließlich Gewichts-, Maß- und optischer Prüfungen

Der Wert einfacher Reflexagenten steigt besonders dann, wenn sie mit anderen KI-Agenten zusammenarbeiten und sogenannte Multi-Agenten-Systeme bilden, wie zum Beispiel im intelligenten Verkehrsmanagement von Smart Cities, in automatisierten Lagerbetrieben oder im unternehmensweiten IT-Service-Management. Wenn sich Ihr Unternehmen also mit Fertigung, Qualitätskontrolle, Echtzeitüberwachung oder IT-Betrieb beschäftigt, wird ein leistungsfähiger einfacher Reflexagent zu einem hilfreichen Mitarbeiter.

Modellbasierte KI-Agenten

Eine weiterentwickelte Version eines einfachen Reflexsystems, modellbasierte KI-Agenten verfügen über ein internes Modul, das nicht nur aktuelle Wahrnehmungen nutzt, sondern auch vergangene Zustände der Umgebung verfolgt, um Entscheidungen zu treffen und zukünftige Veränderungen vorherzusagen. Dadurch können sie effektiv in teilweise beobachtbaren oder dynamischen Umgebungen arbeiten, in denen der Kontext erinnert werden muss.

• Dynamische Preissysteme sind KI-Agenten, die von E-Commerce-Plattformen wie eBay oder Amazon eingesetzt werden, um die Kundennachfrage, Wettbewerber und frühere Kaufmuster zu analysieren und so die Produktpreise dynamisch anzupassen. In Apps wie Uber passen diese Agenten die Preise in Echtzeit basierend auf Nachfrage, Tageszeit und Wetter an, um den Umsatz zu maximieren.
• Kunden-Chatbots nutzen ihr Kurzzeitgedächtnis optimal, um sich Gesprächskontexte zu merken und maßgeschneiderte, relevante Antworten zu geben.
• Die Fernüberwachung von Patienten umfasst branchenspezifische Agenten, die Daten von Blutzuckermessgeräten, Herzmonitoren und anderen Wearables verfolgen, diese mit den historischen Basiswerten eines Patienten vergleichen und proaktive Warnmeldungen bei potenziellen Gesundheitsproblemen auslösen.
• Handels-KI-Agenten werden mit Daten aus ihren internen Modellen (einschließlich Markttrends, Finanznachrichten und historischen Informationen) gespeist, um Preisbewegungen zu prognostizieren und Handelsgeschäfte mit minimierten Risiken durchzuführen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass modellbasierte KI perfekt für Ihr Unternehmen geeignet ist, wenn Sie mit historischen Daten und prädiktiven Analysen arbeiten, um eine höhere Systemleistung und eine verbesserte Entscheidungsfindung zu erzielen.

Zielorientierte KI-Modelle

Zielorientierte KI-Agenten agieren, indem sie Aktionen auswählen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Die Folge der Aktionen, die am ehesten zum Erreichen des Ziels beitragen, wird durch fortschrittliche Planungs- und Entscheidungsalgorithmen definiert. Hier sind einige Anwendungsfälle für zielbasierte KI-Agenten:

• GPS-Navigationssysteme sind darauf ausgelegt, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. In diesem Fall nutzt der KI-Agent Planungsalgorithmen wie Dijkstra oder A-Star, die verschiedene Straßen und Abzweigungen analysieren, um die optimale Route zu erstellen.
• Die Bestandsverwaltung kann auch durch KI gesteuert werden. Der Agent analysiert die prognostizierten Verbrauchsraten, um Nachbestellungen zu planen. Auf diese Weise wird das Ziel erreicht, zu einem bestimmten Zeitpunkt ausreichende Lagerbestände sicherzustellen und Engpässe zu vermeiden.
• Logistikplanungsagenten erstellen komplexe, mehrstufige Aufgabenpläne, um Waren effizient zu liefern. Um das Ziel der Kostenminimierung und Maximierung der pünktlichen Lieferungen zu erreichen, überwacht der KI-Agent kontinuierlich die Umgebung auf Störungen (wie Staus) und plant Maßnahmen in Echtzeit neu.
• Robotische Operationsassistenten unterstützen menschliche Ärzte bei der Durchführung hochpräziser Eingriffe und der Anpassung vorab genehmigter Operationspläne in Echtzeit durch ein geschlossenes Regelsystem mit unterstützender Sensorrückmeldung.
• Gaming. In diesem Bereich werden zielorientierte KI-Agenten eingesetzt, um realistisches, intelligentes Verhalten für Nicht-Spieler-Charaktere zu erzeugen, indem sie Aufgaben wie „den Feind angreifen“, „Gegenstände sammeln“, „die Waffe finden“ usw. ausführen (mittels Pfadfindungs- und Planungsalgorithmen).

Wie Sie anhand von Beispielen aus der Praxis sehen können, eignen sich zielbasierte KI-Agenten perfekt für Unternehmen, in denen die Ausführung klar definierter Aufgaben (mit Anpassungen in Echtzeit) von entscheidender Bedeutung ist, wie in den Bereichen Robotik, Logistik und dem Bau autonomer Fahrzeuge.

Nutzenbasierte KI-Agenten

Im Gegensatz zu zielorientierten KI-Systemen erreichen nutzenbasierte Agenten nicht nur ein bestimmtes Ziel, sondern berücksichtigen auch eine Vielzahl möglicher Ergebnisse, weisen jedem eine vordefinierte Nutzenfunktion zu und identifizieren die idealste Vorgehensweise. Dies ist besonders wichtig in dynamischen Umgebungen, in denen binäre, zielbasierte Entscheidungen nicht ausreichen, d. h. wenn mehrere Kompromisse erforderlich sind.

• Im Finanzbereich, wo Gewinnmaximierung und Risikominimierung im Vordergrund stehen, können nutzenbasierte KI-Agenten dabei helfen, Kapital auf verschiedene Vermögenswerte zu verteilen und dabei die Risikotoleranz des Unternehmens, Marktunsicherheiten und andere komplexe Faktoren zu berücksichtigen.
• Digital Marketing. Mithilfe seiner Anzeigengebots-Funktion kann der KI-Agent die Kosten des Pay-per-Click-Gebote ausbalancieren, den erwarteten ROI jedes möglichen Gebots in Echtzeit-Auktionen berechnen und die optimale Kombination zur Maximierung der Rentabilität Ihrer Kampagne auswählen.
• Medizin. Die Utility-Funktion der KI-Agenten bewertet Faktoren wie Heilungschancen, Behandlungskosten, Risiken von Nebenwirkungen usw., um Ärzten den optimalen Behandlungsplan sowohl für den Patienten als auch für das Krankenhaus bereitzustellen.
• Personalwesen und Talentakquise. Gestützt auf eine Utility-Funktion nutzen KI-Agenten Screening-Tools, um potenzielle Kandidaten anhand mehrerer Kriterien zu analysieren. Ein höherer Utility-Wert kann einem Kandidaten mit nachgewiesener Nischenerfahrung zugewiesen werden, auch wenn seine Gehaltsvorstellungen über dem Durchschnitt liegen. Dies schafft langfristigen Mehrwert für das Unternehmen.

Lernende Agenten

Diese Art von KI-Agenten lernt kontinuierlich aus dem Feedback (Erfahrungen, Daten) komplexer, sich ständig verändernder Umgebungen, aktualisiert sein Verhalten und verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit. Solche Agenten können verschiedene Lernmethoden nutzen, darunter:

• Überwachtes Lernen setzt voraus, dass gelabelte Daten zur Vorhersage genutzt werden.
• Unüberwachtes Lernen beinhaltet das Erkennen bestimmter Muster in ungelabelten Daten.
• Bestärkendes Lernen bedeutet, optimale Strategien durch Versuch-und-Irrtum-Interaktionen zu finden, wobei für korrekte Handlungen Belohnungen und für falsche Bestrafungen vergeben werden.

Die Fähigkeit von Agenten, aus Interaktionen und unsicheren Situationen zu lernen und dabei verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, bietet Unternehmen in folgenden Bereichen Vorteile:

• Content-Empfehlungsplattformen. Mit Daten über den Browsing-Verlauf, Präferenzen und typisches Verhalten der Nutzer gefüttert, können lernende KI-Agenten die Vorhersagen deutlich verbessern und hyper-personalisierte Empfehlungen ermöglichen, die sich im Laufe der Zeit anpassen. Solche Mechanismen liegen beispielsweise Plattformen wie Spotify und Netflix zugrunde.
• Autonome Fahrzeuge (wie Tesla) nutzen das interne Modell des lernenden Agenten, um Straßenverhältnisse, Verkehrsflüsse und Fußgängerbewegungen mithilfe von Sensoren (Radar, Kameras, LiDAR usw.) zu analysieren. Dadurch können sie Ergebnisse vorhersagen, optimale Fahrweisen durch Ausprobieren auswählen und so perfekt mit zuvor unbekannten Situationen umgehen, sich an widrige Wetterbedingungen anpassen und usw.
• Virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache in Verbindung mit der kontinuierlichen Interaktion mit Menschen, um deren Vorlieben, Befehle und Akzente zu erlernen. Dies ist entscheidend, um präzise Antworten zu geben, personalisierte Ratschläge zu erteilen und verschiedene Aufgaben auszuführen.
• Betrugserkennungssysteme. Da Betrüger ihre Taktiken ständig ändern und immer ausgefeiltere Angriffe entwickeln, passen sich lernende KI-Agenten an, um sich weiterentwickelnde Betrugsmuster zu erkennen, zu verstehen und zu verhindern.
• Online-Bildung ist ein weiterer Bereich, in dem KI-Agenten Fuß fassen. Sie erstellen personalisierte Lernpfade und -programme für Schüler und Studenten und passen den Schwierigkeitsgrad und das Tempo an den individuellen Fortschritt und Lernstil jeder Person an.

KI-Agenten-Implementierung mit Aetsoft

Die Wahl des am besten geeigneten KI-Agenten, der Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen entspricht, ist schon die halbe Miete. Berücksichtigen Sie in dieser Phase Aspekte wie:

• Komplexitätsgrad (Autonomie des Agenten)
• Spezifische Anwendungsfälle basierend auf Ihrer Branche
• Technische Fähigkeiten (Leistung, Skalierbarkeit, Interoperabilität)
• Ethische Aspekte, einschließlich Voreingenommenheit, Transparenz, Sicherheit, Compliance
• Kosten und ROI, Anbieter-Support
• Nutzererfahrung und Akzeptanz

Der größte Teil entfällt auf die Implementierung von KI-Agenten. Als Experten mit langjähriger Erfahrung in der Beratung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz steht Ihnen Aetsoft mit folgenden Leistungen zur Seite:

• Vollumfängliche Integration von KI-Agenten
• Anpassung von KI-Agenten
• Entwicklung privater Large Language Models
• Wartung und Support von KI-Agenten