Was sind KI-Agenten?
Ein Agent mit künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Softwareprogramm, das mit seiner Umgebung interagieren, Daten sammeln und die Daten verwenden kann, um selbstbestimmte Aufgaben auszuführen, um vorgegebene Ziele zu erreichen. Menschen setzen sich Ziele, aber ein KI-Agent wählt unabhängig die besten Aktionen aus, die er ausführen muss, um diese Ziele zu erreichen. Stellen Sie sich beispielsweise einen KI-Agenten im Kontaktzentrum vor, der Kundenanfragen lösen möchte. Der Agent stellt dem Kunden automatisch verschiedene Fragen, sucht nach Informationen in internen Dokumenten und antwortet mit einer Lösung. Basierend auf den Kundenantworten bestimmt er, ob er die Anfrage selbst lösen oder an einen Menschen weitergeben kann.
Was sind die wichtigsten Prinzipien, die KI-Agenten definieren?
Jede Software erledigt autonom verschiedene Aufgaben, die vom Softwareentwickler festgelegt werden. Also, was macht KI oder intelligente Agenten so besonders?
KI-Agenten sind rationale Agenten. Sie treffen rationale Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Wahrnehmungen und Daten, um optimale Leistungen und Ergebnisse zu erzielen. Ein KI-Agent erfasst seine Umgebung mit physischen oder Softwareschnittstellen.
Beispielsweise sammelt ein Roboter-Agent Sensordaten, und ein Chatbot verwendet Kundenanfragen als Eingabe. Anschließend wendet der KI-Agent die Daten an, um eine fundierte Entscheidung zu treffen. Er analysiert die gesammelten Daten, um die besten Ergebnisse vorherzusagen, die vorgegebene Ziele unterstützen. Der Agent verwendet die Ergebnisse auch, um die nächste Aktion zu formulieren, die er ergreifen sollte. Beispielsweise navigieren selbstfahrende Autos auf der Grundlage von Daten mehrerer Sensoren um Hindernisse auf der Straße herum.
Welche Vorteile bietet die Verwendung von KI-Agenten?
KI-Agenten können Ihre Geschäftsabläufe und das Erlebnis Ihrer Kunden verbessern.
Verbesserte Produktivität
KI-Agenten sind autonome intelligente Systeme, die bestimmte Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen. Unternehmen setzen KI-Agenten ein, um bestimmte Ziele und effizientere Geschäftsergebnisse zu erreichen. Teams in Unternehmen sind produktiver, wenn sie sich wiederholende Aufgaben an KI-Agenten delegieren. Auf diese Weise können sie ihre Aufmerksamkeit auf unternehmenskritische oder kreative Aktivitäten lenken und so einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen.
Reduzierte Kosten
Unternehmen können intelligente Agenten einsetzen, um unnötige Kosten zu reduzieren, die durch Prozessineffizienzen, menschliche Fehler und manuelle Prozesse entstehen. Sie können problemlos komplexe Aufgaben ausführen, da autonome Agenten einem konsistenten Modell folgen, das sich an wechselnde Umgebungen anpasst.
Informierte Entscheidungsfindung
Fortgeschrittene intelligente Agenten nutzen Machine Learning (ML), um riesige Mengen an Echtzeitdaten zu sammeln und zu verarbeiten. Auf diese Weise können Unternehmensleiter bei der Strategieplanung für ihren nächsten Schritt schnell bessere Prognosen treffen. Beispielsweise können Sie KI-Agenten verwenden, um die Produktanforderungen in verschiedenen Marktsegmenten zu analysieren, wenn Sie eine Werbekampagne durchführen.
Verbessertes Kundenerlebnis
Kunden suchen bei der Interaktion mit Unternehmen nach ansprechenden und personalisierten Erlebnissen. Die Integration von KI-Agenten ermöglicht es Unternehmen, Produktempfehlungen zu personalisieren, schnelle Antworten zu geben und Innovationen zu entwickeln, um die Kundenbindung, Konversion und Loyalität zu verbessern.
Was sind die wichtigsten Komponenten der KI-Agentenarchitektur?
Agenten mit künstlichen Intelligenz können in verschiedenen Umgebungen operieren, um einzigartige Zwecke zu erfüllen. Alle funktionellen Agenten teilen sich jedoch diese Komponenten.
Architektur
Die Architektur ist die Basis, von der aus der Agent arbeitet. Die Architektur kann eine physische Struktur, ein Softwareprogramm oder eine Kombination sein. Ein robotischer KI-Agent besteht beispielsweise aus Aktoren, Sensoren, Motoren und Roboterarmen. In der Zwischenzeit kann eine Architektur, die einen KI-Softwareagenten hostet, eine Textaufforderung, eine API und Datenbanken verwenden, um autonome Operationen zu ermöglichen.
Agentenfunktion
Die Agentenfunktion beschreibt, wie die gesammelten Daten in Aktionen umgesetzt werden, die das Ziel des Agenten unterstützen. Bei der Gestaltung der Agentenfunktion berücksichtigen Entwickler die Art der Informationen, die KI-Fähigkeiten, die Wissensbasis, den Feedback-Mechanismus und andere erforderliche Technologien.
Agentenprogramm
Ein Agentenprogramm ist die Implementierung der Agentenfunktion. Es beinhaltet die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung des KI-Agenten auf der angegebenen Architektur. Das Agentenprogramm stimmt die Geschäftslogik, die technischen Anforderungen und die Leistungselemente des Agenten aufeinander ab.
Wie funktioniert ein KI-Agent?
KI-Agenten vereinfachen und automatisieren komplexe Aufgaben. Die meisten autonomen Agenten folgen einem bestimmten Arbeitsablauf, wenn sie zugewiesene Aufgaben ausführen.
Ziele festlegen
Der KI-Agent erhält eine bestimmte Anweisung oder ein bestimmtes Ziel vom Benutzer. Es verwendet das Ziel, um Aufgaben zu planen, die das Endergebnis für den Benutzer relevant und nützlich machen. Dann unterteilt der Agent das Ziel in mehrere kleinere umsetzbare Aufgaben. Um das Ziel zu erreichen, führt der Agent diese Aufgaben auf der Grundlage bestimmter Befehle oder Bedingungen aus.
Informationen beschaffen
KI-Agenten benötigen Informationen, um Aufgaben, die sie erfolgreich geplant haben, ausführen zu können. Beispielsweise muss der Agent Gesprächsprotokolle extrahieren, um die Stimmung der Kunden zu analysieren. Daher könnten KI-Agenten auf das Internet zugreifen, um nach den benötigten Informationen zu suchen und diese abzurufen. In einigen Anwendungen kann ein intelligenter Agent mit anderen Agenten oder Modellen für Machine Learning interagieren, um auf Informationen zuzugreifen oder diese auszutauschen.
Aufgaben umsetzen
Mit ausreichenden Daten setzt der KI-Agent die anstehende Aufgabe methodisch um. Sobald eine Aufgabe abgeschlossen ist, entfernt der Agent sie aus der Liste und fährt mit der nächsten fort. Zwischen der Erledigung der Aufgaben bewertet der Agent, ob er das angegebene Ziel erreicht hat, indem er externes Feedback einholt und seine eigenen Protokolle überprüft. Während dieses Prozesses kann der Agent mehrere Aufgaben erstellen und bearbeiten, um das endgültige Ergebnis zu erzielen.
Was sind die Herausforderungen bei der Verwendung von KI-Agenten?
KI-Agenten sind hilfreiche Softwaretechnologien zur Automatisierung von Geschäftsabläufen für bessere Ergebnisse. Davon abgesehen sollten Unternehmen die folgenden Bedenken berücksichtigen, wenn sie autonome KI-Agenten für geschäftliche Anwendungsfälle einsetzen.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes
Die Entwicklung und der Betrieb fortschrittlicher KI-Agenten erfordern das Erfassen, Speichern und Verschieben riesiger Datenmengen. Unternehmen sollten sich der Datenschutzanforderungen bewusst sein und die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um die Datensicherheit zu verbessern.
Ethische Herausforderungen
Unter bestimmten Umständen können Modelle für Deep Learning zu unfairen, voreingenommenen oder ungenauen Ergebnissen führen. Durch die Anwendung von Schutzmaßnahmen wie menschlichen Bewertungen wird sichergestellt, dass Kunden hilfreiche und faire Antworten von den eingesetzten Agenten erhalten.
Technische Komplexität
Die Implementierung fortschrittlicher KI-Agenten erfordert spezielle Erfahrung und Kenntnisse der Technologien für Machine Learning. Entwickler müssen in der Lage sein, Bibliotheken für Machine Learning in Softwareanwendungen zu integrieren und den Agenten mit unternehmensspezifischen Daten zu schulen.
Eingeschränkte Rechenressourcen
Das Training und der Einsatz von Deep-Learning-KI-Agenten erfordern erhebliche Rechenressourcen. Wenn Unternehmen diese Agenten vor Ort implementieren, müssen sie in eine kostspielige Infrastruktur investieren und diese verwalten, die nicht einfach skalierbar ist.
Welche Arten von KI-Agenten gibt es?
Unternehmen entwickeln und implementieren verschiedene Arten intelligenter Agenten. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele.
Einfache Reflexagenten
Ein einfacher Reflexagent arbeitet strikt nach vordefinierten Regeln und seinen unmittelbaren Daten. Er reagiert nicht auf Situationen, die über eine bestimmte Aktionsregel für Ereignisbedingungen hinausgehen. Daher eignen sich diese Agenten für einfache Aufgaben, die kein umfangreiches Training erfordern. Sie können beispielsweise einen einfachen Reflexagenten verwenden, um Passwörter zurückzusetzen, indem Sie bestimmte Schlüsselwörter in der Konversation eines Benutzers erkennen.
Modellgestützter Reflexagenten
Ein modellgestützter Agent ähnelt einfachen Reflexagenten, außer dass ersterer über einen fortgeschritteneren Entscheidungsmechanismus verfügt. Anstatt nur einer bestimmten Regel zu folgen, bewertet ein modellgestützter Agent wahrscheinliche Ergebnisse und Konsequenzen, bevor er eine Entscheidung trifft. Mithilfe unterstützender Daten erstellt er ein internes Modell der Welt, die er wahrnimmt, und verwendet es zur Unterstützung seiner Entscheidungen.
Zielgestützte Agenten
Zielgestützte Agenten oder regelbasierte Agenten sind KI-Agenten mit robusteren Argumentationsfähigkeiten. Neben der Auswertung der Umweltdaten vergleicht der Agent verschiedene Ansätze, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Zielgestützte Agenten wählen immer den effizientesten Weg. Sie eignen sich für komplexe Aufgaben wie die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Robotikanwendungen.
Nutzengestützte Agenten
Ein auf Nutzen basierender Agent verwendet einen komplexen Argumentationsalgorithmus, um Benutzern zu helfen, das gewünschte Ergebnis zu maximieren. Der Agent vergleicht verschiedene Szenarien und ihre jeweiligen Nutzwerte oder Vorteile. Dann wählt es eines aus, das den Benutzern die meisten Belohnungen bietet. So können Kunden beispielsweise einen nutzengestützten Agenten nutzen, um unabhängig vom Preis nach Flugtickets mit der kürzesten Reisezeit zu suchen.
Lernende Agenten
Ein lernender Agent lernt kontinuierlich aus früheren Erfahrungen, um seine Ergebnisse zu verbessern. Mithilfe sensorischer Input- und Feedback-Mechanismen passt der Agent sein Lernelement im Laufe der Zeit an bestimmte Standards an. Darüber hinaus verwendet es einen Problemgenerator, um neue Aufgaben zu entwerfen, um sich anhand gesammelter Daten und früherer Ergebnisse selbst zu trainieren.
Hierarchische Agenten
Hierarchische Agenten sind eine organisierte Gruppe intelligenter Agenten, die in Stufen angeordnet sind. Die übergeordneten Agenten zerlegen komplexe Aufgaben in kleinere und weisen sie untergeordneten Agenten zu. Jeder Agent arbeitet unabhängig und übermittelt seinem betreuenden Agenten einen Fortschrittsbericht. Der übergeordnete Agent sammelt die Ergebnisse und koordiniert untergeordnete Agenten, um sicherzustellen, dass sie gemeinsam Ziele erreichen.
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren KI-Agenten-Anforderungen helfen?
Amazon Connect Contact Lens ist ein autonomer KI-Agent, den Ihr Unternehmen verwenden kann, um Contact-Center-Analysen in Echtzeit zu verwalten und zu generieren. Sie können automatisch Kontaktzusammenfassungen erstellen und Trends in der Kundenanalyse aufdecken. Und so funktioniert‘s:
- Amazon Connect Contact Lens erkennt und redigiert automatisch sensible Kundendaten in Kundengesprächen, um die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern
- Vorgesetzte können menschliche Agenten anhand der von Amazon Connect Contact Lens generierten Konversationsanalysen automatisch überprüfen
- Der Agent verwendet NLP-Technologien, um Kundengefühle anhand der von ihm verwendeten Wörter zu erfassen und zu analysieren
Unternehmen können auch generative künstliche Intelligenz (generative KI) und andere KI-Services von Amazon Web Services (AWS) verwenden, um ihre eigenen KI-Agenten zu entwickeln. AWS hilft Ihnen dabei, technische, infrastrukturelle und Compliance-Herausforderungen zu bewältigen, indem es Ihnen verwaltete Tools zur Verfügung stellt, mit denen Sie autonome Agenten erstellen, integrieren und skalieren können. Beispiel:
- Amazon Bedrock bietet einfachen Zugriff auf branchenführende generative KI-Modelle wie Claude, Llama 2 und Amazon Titan
- Amazon SageMaker ermöglicht es Ihnen, mit KI-Agenten zu experimentieren, diese zu erstellen, zu testen und bereitzustellen — mit sofort einsatzbereiten und anpassbaren ML-Algorithmen
- Trainieren, betreiben und skalieren Sie Ihre KI-Agenten auf AWS Trainium, einem speziell entwickelten ML-Lernbeschleuniger für Deep-Learning-Modelle
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