Gedanken des Autors
"Das Silk Data-Team teilt die verbreitete Meinung über die großen Perspektiven der Entwicklung und Nutzung intelligenter KI-Assistenten. Der Blog-Beitrag untersucht das Thema, analysiert die Hauptprinzipien des Fortschritts heutiger KI-Agenten und beschreibt bestimmte Überlegungen im Zusammenhang mit ihrer Nutzung."
Nikolai Karelin
KI wird regelmäßig als eines der am schnellsten wachsenden Felder mit einem breiten Spektrum an Entwicklungsmöglichkeiten eingestuft.
Derzeit bietet sie eine enorme Vielfalt an Teilbereichen, von denen jeder einem spezifischen Aspekt oder Anwendungsfall gewidmet ist. Eine solche Anwendung sind KI-Agenten – intelligente Assistenten, die dazu bestimmt sind, Menschen bei der Ausführung bestimmter Aufgaben zu helfen.
Dieser Artikel untersucht, warum KI-Agenten so populär werden, und erklärt, welche Vorteile (und Probleme) Unternehmen aus ihrer Nutzung ziehen können.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent (Künstliche-Intelligenz-Agent) ist definiert als ein Programm oder eine Software, die mit dem Ziel entwickelt wurde, Spezialisten bei der Ausführung bestimmter Aufgaben zu unterstützen.
Die Arten der Unterstützung werden von den Entwicklern des Agentic AI definiert und können Inhaltsgenerierung oder die Automatisierung spezifischer Geschäftsprozesse umfassen, wie zum Beispiel intelligente Vertragsverarbeitung und Textzusammenfassung.
Ihre Funktion beschränkt sich jedoch nicht auf die Ausführung routinemäßiger Aufgaben. KI-Agenten haben bereits bewiesen, dass sie in der Lage sind, komplexe analytische Aufgaben zu bewältigen und fortgeschrittene Entscheidungsfindung zu verbessern.
Laut einem Bericht von Deloitte haben bis Ende 2024 etwa 26 % der Weltunternehmen bereits die Fähigkeiten von agentischer KI getestet, Operationen autonom auszuführen, also ohne ständiges menschliches Eingreifen und Kontrolle.
Beispiele für KI-Agenten können Chatbots sein, die Benutzeranfragen oder Eingabedaten wahrnehmen, analysieren und optimale Entscheidungen oder fortgeschrittene Vorhersagen liefern. Ein KI-Agent kann sogar einen Aktionsplan Schritt für Schritt bereitstellen, um das Ziel zu erreichen, das der Nutzer in einer Eingabe beschreibt.
Diese Planungs- und Argumentationsfähigkeit zusammen mit der Möglichkeit zur Selbstreflexion beantworten die Frage: 'Was ist ein Agent in der KI?' und definieren den agentischen Ansatz in der KI-Entwicklung. Mit anderen Worten, KI-Tools, die diesen Ansatz nutzen, ähneln einer Nachahmung des menschlichen Arbeitsprozesses – sie können Ziele setzen und Lösungen mit anschließender Selbstkorrektur erreichen.
Heute ist es allgemein anerkannt, dass 2025 das Jahr der KI-Agenten sein wird, da mehr Unternehmen bereit sind, zusätzliche Ressourcen in die Branche zu investieren.
Schlüsselprinzipien der Entwicklung
im Feld der KI-Agenten
Die allgemeine Tendenz der letzten Jahre liegt in der Verbreitung von agentischer KI, die auf der Nutzung von Large Language Models (LLMs) basiert.
Intelligente KI-Assistenten nutzen die Fähigkeiten von LLMs, menschenähnliche Inhalte wahrzunehmen, zu verstehen und zu generieren. Die Verstärkung von KI-Agenten durch LLM führt zu bestimmten Kernpunkten in der Entwicklung der Branche.
Wir können die wichtigsten hervorheben:
Natürliche Erweiterung traditioneller Chatbots und RAG-Anwendungen
Die Anwendung großer Sprachmodelle bedeutet, dass KI-Assistenten einen Schritt nach vorne gemacht haben im Vergleich zu traditionellen nicht-agentischen Chatbots und Anwendungen, die auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) basieren.
Da diese Chatbots und Anwendungen auf regelbasierten Systemen und Modellen basierten, die auf intentionaler Analyse beruhen, waren ihre Fähigkeiten zum tiefgreifenden kontextuellen und semantischen Verständnis der menschlichen Sprache eher begrenzt.
Die Verwendung von LLM verbessert zweifellos die Fähigkeiten von Chatbots. Sie können kontinuierlich lernen und sich an verschiedene Anwendungsfälle anpassen, sie können den Kontext primär verstehen und dank des Trainings mit viel größeren Datenmengen natürlichere Antworten liefern. Trotz der Möglichkeit, menschenähnliche Inhalte zu verarbeiten und zu generieren, sind nicht-agentische, auf LLM basierende Chatbots jedoch immer noch bei der Lösung bestimmter Aufgaben eingeschränkt, da es ihnen an Gedächtnis und Argumentationsfähigkeiten mangelt. Diese Tatsache führt zum zweiten Kernpunkt.
LLM als universelles Gehirn
Alle LLM-basierten Systeme können Antworten liefern, die der Nutzer wahrscheinlich erhält, aber sie zeigen eine eher schwache Leistung bei einzigartigen Abfragen, und das fehlende Gedächtnis behindert die Fähigkeit, aus Fehlern zu lernen.
Im Gegensatz dazu sind agentische KI-Chatbots zu fortgeschrittenem Lernen in der Lage. Sie können sich im Laufe der Zeit an die Erwartungen der Nutzer anpassen und die ursprünglichen Antworten schnell ändern. Darüber hinaus haben neue Versionen beliebter LLMs Argumentationsfähigkeiten: Sie können komplexe Aufgaben in einfachere Schritte aufteilen, sei es mental, wie Entscheidungen oder Berechnungen, oder aktiv, wie die Nutzung externer Tools.
Wir können sagen, dass das Arbeitsprinzip von KI-Agenten in gewisser Weise dem menschlichen Gehirn ähnelt, da es in der Lage ist, sich an neue Eingaben anzupassen und eigene Fehler zu korrigieren.
Externe und interne Daten
Der Kern aller nicht-agentischen LLM-Systeme liegt in einem langen Prozess des Modelltrainings, bei dem es mit einer riesigen Datenmenge gefüttert wird (manchmal Milliarden oder sogar Billionen von Text-Tokens), die es dem Modell ermöglicht, die Sprache und das Konzept der Aufgaben zu verstehen, die es ausführen muss.
Es scheint effektiv, aber doch eher zeitaufwändig, da in vielen Fällen der folgende Ansatz ausreicht, um eine Standardaufgabe auszuführen.
Gleichzeitig basieren die Prinzipien agentischer KI-Tools auf der umfangreichen Nutzung sowohl externer als auch interner Daten.
Dieser hybride Ansatz ermöglicht es dem Modell, effizient permanent zu lernen und seine eigene Leistung zu verbessern. Beispielsweise kann ein KI-Agent vorausschauende Strategien erstellen (die als oben erwähntes universelles Gehirn fungieren) und sie im Laufe der Zeit durch die Wahrnehmung und Analyse von Nebenquellen (Websites, Open-Source-Umfragen usw.) und internen Materialien (zum Beispiel Unternehmensdatenbankänderungen) korrigieren.
Es ist erwähnenswert, dass die Natur einer agentiven KI es ermöglicht, alle beschriebenen Operationen auf autonome Weise mit minimalem Nutzereingriff durchzuführen.
Agentische LLMs und darauf basierende Chatbots scheinen die neue Stufe der Evolution der Branche zu sein. Die folgende Tabelle bietet einen umfassenden Überblick.
| Kriterium | Traditionelle nicht-LLM-basierte Chatbots | Nicht-agentische LLM-basierte Chatbots | Agentische LLM-basierte Chatbots |
|---|---|---|---|
| Wahrnehmung, Verarbeitung und Generierung menschlicher Sprache | Regelbasierte Verarbeitung mit begrenztem natürlichem Sprachverständnis und starren Antwortmustern | Fortgeschrittene Generierung natürlicher Sprache mit flüssigen, menschenähnlichen Antworten, denen Autonomie fehlt | Hochgradig adaptive Echtzeit-Sprachverarbeitung mit zielorientiertem Gesprächsfluss |
| Kontextverständnis | Oberflächliches Kontextbewusstsein, Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung langer Gespräche | Starkes kontextuelles Verständnis mit Gedächtnis über kurze Interaktionen | Tiefes, anhaltendes Gedächtnis und nuanciertes Verständnis über langfristige Interaktionen |
| Gedächtnis | Begrenztes oder kein Gedächtnis; verlässt sich auf vordefinierte Abläufe | Kurzzeitgedächtnis, behält manchmal den Kontext innerhalb einer Sitzung | Langzeitgedächtnis, kann sich an vergangene Interaktionen erinnern für verbesserte Personalisierung |
| Argumentation | Grundlegende 'Wenn-dann'-Logik ohne echte Inferenzfähigkeiten | Fortgeschrittene Argumentation unter Verwendung statistischer Muster, aber es fehlt strukturierte, zielgerichtete Logik | Starke Argumentationsfähigkeiten mit strukturiertem, mehrstufigem Denken und Entscheidungsfindung |
| Vorausschauende Planung | Keine vorausschauende Planung, da Antworten auf vordefinierten Regeln basieren | Begrenzte Voraussicht, kann mögliche nächste Schritte ableiten, plant aber nicht proaktiv | Formuliert aktiv Pläne, setzt Ziele und passt Strategien dynamisch an |
| Selbstkorrektur | Keine Selbstkorrektur; Fehler erfordern manuelles Eingreifen | Kann Antworten innerhalb einer Sitzung umformulieren und verfeinern, aber es fehlt an beständigem Lernen | Bewertet sich selbst, lernt aus Fehlern und verfeinert Strategien im Laufe der Zeit |
Solch fortschrittliche Fähigkeiten von KI-Agenten sind zu einem nicht geringen Teil dank der Verwendung verschiedener Frameworks, Workflow-Builder und Plattformen (LangChain, LangGraph, Vertex AI usw.) möglich, die helfen, die Argumentationslogik aufzubauen und zu warten, die Modellleistung zu überwachen und ihre Genauigkeit zu verbessern.
Wie kann ein KI-Agent in Ihr Geschäft integriert werden?
Generative KI-Agenten haben sich als vielversprechendes Feld der KI erwiesen, da viele Unternehmen optimistisch erscheinen, ChatGPT und seine Analoga im Geschäft zu nutzen. Dabei ist es notwendig, einen Überblick darüber zu geben, wie eine Kombination aus Künstlicher Intelligenz und intelligenten Agenten in der Praxis genutzt werden kann.
Marketing
Abgesehen von der Kostensenkung, die mit der Befreiung von Spezialisten von repetitiven und zeitaufwändigen Aufgaben verbunden ist, können fortschrittliche KI-Assistenten bei weitaus komplizierteren Aufgaben eingesetzt werden.
Zum Beispiel ermöglicht die Argumentationsfunktion agentischer KI-Tools, Marketingstrategien oder Inhaltspläne auf der Grundlage von Geschäftsfähigkeitsdaten zu erstellen oder Vorhersagen auf der Grundlage von Daten aus gründlicher Marktforschung und -analyse zu treffen, die vom System verarbeitet werden.
Silk Data hat einen erfolgreichen Fall einer verwandten Lösung, bei der die Marketingagentur einen intelligenten LLM-basierten Chatbot erhielt, der Team-Workflows optimieren konnte.
Einzelhandel und Vertrieb
Die gleiche Praxis kann auf die Bereiche Vertrieb, Handel und Beschaffung angewendet werden. KI-Agenten verbessern die Prognose signifikant (Vorhersage zukünftiger Produktnachfrage basierend auf historischen und gegenwärtigen Daten), helfen bei der Erstellung von Preis- und Rabattstrategien (basierend auf Marktsituation und Wettbewerberanalyse) und erstellen eine Reihe von Empfehlungen, die den Kunden vorgeschlagen werden können.
Es beweist bereits seinen Nutzen. Laut einer Salesforce-Umfrage zeigten Vertriebsteams, die KI-Agenten nutzten, im Jahr 2024 ein 25 % höheres Umsatzwachstum im Vergleich zu denen, die sie noch nicht nutzten (83 % bzw. 66 %).
Im Beschaffungsbereich können KI-Agenten nützlich sein, wenn es um Kundenanfragen geht. Silk Data hat bereits eine KI-Lösung entwickelt, die einem Beschaffungsunternehmen half, E-Mail-Nachrichten zu analysieren, sie zu klassifizieren und Entscheidungsfindungsprozesse zu verbessern.
Bildung
Es gibt bereits viele KI-Tools, die in der Bildung eingesetzt werden, aber sie konzentrieren sich üblicherweise auf KI- und Plagiatserkennung oder auf die Ausführung einfacher Routineaufgaben.
Agentische KI, die auf die Lösung personalisierter Aufgaben ausgerichtet ist, kann eine effiziente und einzigartige Lernerfahrung bieten. Praktisch kann dies in Form eines KI-Tutors umgesetzt werden, der den Fortschritt der Schüler analysieren und das Studienprogramm entsprechend ihren Erfolgen und Misserfolgen anpassen kann.
Ökologie
Da Umweltfragen eine permanente Überwachung erfordern, scheint der Einsatz von KI-Agenten eine geeignete Lösung zur Automatisierung des Prozesses zu sein.
Perspektivisch könnte eine solche Software im Online-Monitoring von Wetterbedingungen oder bei der Verfolgung von Energieverbrauch und Abfallmanagement eingesetzt werden.
Wichtige Überlegungen zur Entwicklung und Implementierung von KI-Agenten
Die Vorteile, die KI-Agenten bieten können, sind für viele Unternehmen verlockend. Wie bei jeder expliziten Innovation wirft die kombinierte Nutzung von Künstlicher Intelligenz und intelligenten Agenten jedoch eine Reihe von Bedenken auf, die im Hinterkopf behalten werden sollten.
Zum Beispiel erklärte Craig Le Clair, ein Analyst bei Forrester Research :
Wir sehen mehrere Punkte in Bezug auf dieses Bedenken.
Gängige Anwendungsfälle vs. maßgeschneiderte Lösung
Obwohl intelligente KI-Assistenten äußerst nützlich erscheinen, gibt es viele Fälle, in denen der Einsatz agentischer KI übermäßig erscheint.
Wenn Sie ein LLM-basiertes Tool benötigen, um mit gängigen Aufgaben wie der Automatisierung sich wiederholender Operationen oder nicht spezifizierter Inhaltsgenerierung umzugehen, ist es besser, sich auf einfache Lösungen mit relativ einfacher Architektur zu konzentrieren.
Gleichzeitig ist für spezifische Fälle, in denen das KI-Tool einzigartige Aufgaben lösen oder anspruchsvolle Lösungen wie die Erstellung von Aktionsplänen bereitstellen muss, agentive KI die bessere Option.
Halluzinationen und Human-in-the-Loop
Selbst die fortschrittlichsten LLM-basierten KI-Assistenten können keine 100%ige Genauigkeit garantieren.
In einigen Bereichen, wie dem Rechts- und Finanzwesen, können selbst kleinste Fehler zu erheblichen Geld-, Zeit- und Reputationsverlusten führen.
Wir sagen, dass das Problem der Modellhalluzinationen primär durch speziell gesetzte Guardrails oder regelmäßiges Fine-Tuning gelöst werden kann, während menschliche Spezialisten die Ergebnisse überprüfen sollten, die es liefert.
Sicherheit und Datenzugriff
Da KI-Agenten sowohl mit externen als auch internen Daten arbeiten sollen, werden Datenzugriff und Sicherheitsbedenken entscheidend. Dies kann sowohl mit der Einhaltung allgemeiner Datensicherheitsvorschriften als auch mit der Sicherheit des Modells selbst zusammenhängen, das durch unsichere oder vergiftete Daten geschädigt werden kann.
Die möglichen Lösungen der heutigen Zeit beziehen sich auf adversarische Tests zur Identifizierung von Schwachstellen des Systems oder regelmäßige Audits, die darauf abzielen, Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren.
Darüber hinaus sollten einige Aktionen, wie der Zugriff auf Bankkonten, bei jeder Transaktion eine menschliche Genehmigung durchlaufen: Beispielsweise kann ein KI-Agent alle Informationen für eine Geschäftsreise finden und vorbereiten, aber Flugtickets, Hotels usw. dürfen erst nach menschlicher Prüfung gebucht werden.
Schädliche Ausgaben
Die Argumentations- und Gedächtnisfähigkeit des KI-Modells garantiert ein gewisses Maß an Freiheit und Kreativität in seiner Arbeit.
In einigen Fällen kann dies jedoch zur Generierung anstößiger oder ethisch unangemessener Inhalte sowie von Inhalten mit direkten Fehlinformationen führen. Die Forschungsanalyse sagt, dass dieser Punkt eine der wichtigsten Bedenken für Organisationen bleibt, KI-Agenten zu implementieren.
Die meisten dieser Forschungsarbeiten können nichts Besseres anbieten als regelmäßige Inhaltsmoderation, und wir können ihnen nur zustimmen.
2025 kann wirklich ein Jahr der KI-Agenten werden. Die fortschrittliche Architektur, die Nutzung der aktuellsten Frameworks und Workflows sowie die daraus resultierenden Fähigkeiten solcher Modelle machen intelligente KI-Assistenten für den Einsatz in verschiedenen Bereichen recht vielversprechend.
Dieser Zweig der KI entwickelt sich jedoch noch weiter, und nicht alle Aufgaben können ohne Bedenken an die KI delegiert werden. Es gibt noch viel Arbeit in Bezug auf die Lösung von Problemen mit agentischer KI, die, wie wir glauben, nur eine Frage der Zeit ist.
Unser Team wird diese Richtung der modernen KI weiter beobachten und bewerten. Folgen Sie uns auf LinkedIn für weitere Informationen oder nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf, wenn Sie spezifischere Fragen oder Anfragen haben.
Unsere Lösungen
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