Ein KI-Agent kombiniert drei Bestandteile: eine definierte Rolle oder Aufgabe (Identität), ein KI-Modell zur Verarbeitung der Daten sowie Tools oder Datenquellen, auf die er zugreifen kann. Dadurch kann er nicht nur Informationen verarbeiten, sondern auch auf Wissensdatenbanken, Unternehmensdaten oder andere Anwendungen zugreifen und eigenständig Aufgaben ausführen.
Im Unterschied zu einem klassischen Large Language Model, das auf Eingaben reagiert und über ein breites, allgemeines Wissen verfügt, ist ein KI-Agent auf einen bestimmten Anwendungsbereich spezialisiert. Er erhält gezielt die Informationen und Werkzeuge, die für seine Aufgabe erforderlich sind, wodurch er präziser arbeitet, komplexe Prozesse unterstützen und teilweise selbstständig Entscheidungen treffen oder Aufgaben automatisieren kann.
Je nach Anwendungsfall werden einfache (Shallow Agents) und komplexe (Deep Agents) unterschieden. Shallow Agents automatisieren einzelne, klar definierte Aufgaben und lassen sich vergleichsweise einfach erstellen. Deep Agents bestehen aus mehreren zusammenarbeitenden Agent/innen, die umfangreiche Workflows übernehmen, sich gegenseitig Informationen weitergeben und Prozesse eigenständig ausführen. Sie sind leistungsfähiger, erfordern jedoch einen höheren Entwicklungs- und Wartungsaufwand.
Ein praktisches Beispiel ist die automatisierte Erstellung personalisierter Inhalte: Mehrere KI-Agent/innen können nacheinander Kund/innendaten analysieren, passende Informationen recherchieren, Texte und Bilder erstellen, die Ergebnisse prüfen und anschließend einen fertigen, personalisierten Newsletter versenden. Dadurch lassen sich wiederkehrende Abläufe effizient automatisieren. Auch kleine und mittelständische Unternehmen können solche KI-Agent/innen einsetzen, ohne auf vollständig vorgefertigte Lösungen großer Anbieter angewiesen zu sein.
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