Was ist Artificial Intelligence Agent (AI Agent)?

Künstliche Intelligenzagenten, auch KI-Agenten genannt, können zur Ausführung bestimmter Aufgaben verwendet werden, indem künstliche Intelligenzmodelle mit Tools, APIs, Datenquellen, Speicher und verschiedenen Regeln kombiniert werden. Insbesondere ist es möglich, Softwareentwicklung, Kundenservice, Forschung, Datenanalyse und Enterprise Workflows in mehreren Phasen einzusetzen. OpenAI definiert Agenten als Systeme, die Aufgaben unabhängig im Auftrag des Benutzers ausführen können, Google Cloud achtet auch auf die Fähigkeit zur rationalen Ausführung, Fahrzeugnutzung und Aktion in Übereinstimmung mit dem Ziel der Agenten.

Was ist ein Artificial Intelligence Agent?

Ein Agent für künstliche Intelligenz ist ein Softwaresystem, das ein künstliches Intelligenzmodell verwendet, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen, und bei Bedarf mehrere Transaktionen mit externen Tools durchführt.

Der Benutzer stellt eine Frage in einer traditionellen KI-Anwendung und erzeugt eine Antwort auf das System. Im Agenten der künstlichen Intelligenz kann der Prozess unterschiedlicher übertragen werden. Der Agent analysiert die gegebene Aufgabe, ermittelt die erforderlichen Informationen, wählt die geeigneten Werkzeuge aus, führt Operationen durch und entscheidet sich entsprechend den erhaltenen Ergebnissen für den nächsten Schritt.

OpenAI zeichnet sich vor allem durch zwei Merkmale aus, die als Systemagent bewertet werden können: Der Zugang zu Fahrzeugen, um die Ausführung und Entscheidungen des Arbeitsflusses durch ein künstliches Intelligenzmodell zu verwalten und mit externen Systemen zu interagieren.

Zum Beispiel kann der im Kundensupportsystem eines Unternehmens verwendete Agent für künstliche Intelligenz nicht nur die Frage des Kunden beantworten. Sie können den Kundendatensatz überprüfen, die Bestellinformationen überprüfen, die Unternehmenspolitik bewerten und einen Prozess innerhalb der Behörde durchführen.

Anstatt Agenten für künstliche Intelligenz nur als "fortgeschrittene Chatbots" zu bewerten, wird es genauer, als Systeme zu denken, die künstliche Intelligenz und Software-Tools kombinieren, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Was ist AI Agent?

KI-Agent ist das englische Äquivalent zum Agenten für künstliche Intelligenz. KI-Agentensysteme ermöglichen es einem Modell der künstlichen Intelligenz, das Fahrzeug zu nutzen und bestimmte Aktionen durchzuführen, indem sie über die reine Produktion von Inhalten hinausgehen.

Zum Beispiel kann ein KI-Agent in einer Datenbank suchen, Sie können Informationen von einer API erhalten, Dateien untersuchen, im Web recherchieren, Code schreiben und testen, Datensätze in einem CRM-System erstellen und bei Bedarf von einem anderen Agenten helfen.

Einen Agenten der künstlichen Intelligenz eines Systems zu haben, bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass es sich völlig unabhängig bewegt. Es hängt davon ab, wie autonom der Agent sein wird, der Autor des Entwicklers, die verwendeten Tools und das Design des Systems.

Wie funktioniert Artificial Intelligence Agent?

Das Arbeitsformat von Agenten der künstlichen Intelligenz kann je nach verwendeter Architektur variieren. Der grundlegende Prozess wird jedoch oft um das Verständnis eines Ziels, die Sammlung, Planung, den Einsatz von Werkzeugen und die Bewertung von Ergebnissen herum gestaltet. Ein vereinfachter Agent-Prozess der künstlichen Intelligenz kann wie folgt betrachtet werden:

Ziel → Analyse → Planung → Fahrzeugnutzung → Ergebnisbewertung → Neuer Schritt → Abschluss der Aufgabe

Diese Struktur ist einer der grundlegenden Punkte, die Agenten von klassischen Automatisierungssystemen hinterlassen. Google Cloud Diese Struktur befasst sich mit Komponenten wie Modell, Fahrzeugen, Gedächtnis, Orkestration und Arbeitsumgebung.

Wie plant man die Artificial Intelligence Agent Task?

Wenn der Benutzer dem Agenten ein Ziel gibt, versucht das System zuerst, die Aufgabe zu verstehen.

Zum Beispiel:

"Wir erstellen einen Bericht, der die neuesten dreimonatigen Verkaufsdaten unseres Unternehmens und des Angebotsmanagements analysieren kann."

Denken wir, dass eine Aufgabe gegeben ist.

Die Schritte, die der Agent ausführen kann, können sein:

1. Geben Sie an, wo sich die Verkaufsdaten befinden.

2. Zugriff auf die entsprechende Datenquelle.

3. Überprüfungsdaten.

4. Führen Sie erforderliche Berechnungen durch.

5. Identifizieren Sie ungewöhnliche Veränderungen.

6. Befunde bearbeiten.

7. Berichte erstellen.

Alle diese Schritte müssen möglicherweise nicht individuell vom Benutzer identifiziert werden. Je nach Arbeitsformat des Agenten kann das Modell dynamisch die Schritte bestimmen, die zum Abschluss der Aufgabe erforderlich sind.

Sample Agent Task

Zum Beispiel ein Kunde:

"Warum bin ich immer noch nicht geschickt worden?"

Auf Anfrage kann der Agent die folgenden Operationen ausführen:

Kundeninformationen finden → Bestellnummer identifizieren → Bestellsystem abfragen → Versandstatus überprüfen → Kunden löschen

Hier schafft künstliche Intelligenz nicht nur einen Text. Es funktioniert, um die Aufgabe zu erledigen, indem es Informationen aus verschiedenen Systemen nimmt.

Grundlegende Komponenten von Artificial Intelligence Agents

Während sich die Architektur eines KI-Agentensystems je nach verwendeter Technologie ändert, sind einige grundlegende Komponenten prominent. Microsofts Dokumentation der Agentenarchitektur Client, Infrastruktur, Orchester, Sprachmodell und Fahrzeuganruffähigkeiten werden unter den grundlegenden architektonischen Komponenten gezeigt.

Künstliche Intelligenz

Das Modell befindet sich im Zentrum des Entscheidungsfindungs- und Sprachverständnismechanismus des Agenten. Große Sprachmodelle können verwendet werden, um Benutzeranweisungen zu verstehen, die aktuelle Situation zu bewerten, das Werkzeug auszuwählen und Ergebnisse zu interpretieren.

Es besteht jedoch keine Notwendigkeit, bei jeder Aufgabe dasselbe Modell zu verwenden. Verschiedene Modelle können je nach Faktoren wie Komplexität der Aufgabe, Kosten und Reaktionszeit bevorzugt werden. OpenAI schlägt auch die Aufmerksamkeit auf die Balance zwischen Aufgabenkomplexität, Verzögerung und Kosten bei der Auswahl der Modelle vor.

Tools und APIs

Die Tools ermöglichen es dem Agenten, mit externen Systemen zu kommunizieren. Tools für einen Corporate Agent können mit Systemen wie CRM, ERP, Datenbank, E-Mail, Kalenderdateisystem, Web-Suche in-house-Informationsbasis verbunden werden. Die Prozesse, die der Agent ausführen kann, hängen weitgehend von der Fähigkeit ab, die Fahrzeuge bieten.

Speicher

Das Gedächtnis kann die notwendigen Informationen zwischen der Aufgabe des Agenten oder verschiedenen Interaktionen schützen. Zum Beispiel kann ein Kundendienstmitarbeiter die Informationen im aktuellen Interview in Kürze verwenden. Spezifische Benutzer- oder Prozessinformationen können in fortgeschritteneren Systemen länger gespeichert werden.

Orkestration

Orkestrationbezieht sich darauf, wie der Agent verschiedene Komponenten verwaltet. Die Kommunikation zwischen Modell, Fahrzeugen, Speicher, Datenquellen und anderen Agenten kann über die Orkestrationsschicht verwaltet werden.

Was ist der Unterschied zwischen Chatbot und Artificial Intelligence Agent?

Der Hauptunterschied zwischen Chatbot und KI-Agent besteht darin, dass das System nicht nur Antworten liefert, sondern auch keine Transaktionen gemäß dem Ziel durchführen kann.

Ein Agent; Benutzerziel → Planung → Informationssammlung → Fahrzeugnutzung → Aktion → Führt einen langen Prozess in Form von Ergebnissen durch.

Zum Beispiel; "Beschreibe diesen Text." Ein Chatbot kann für die Anfrage ausreichen.

Jedoch:

"Durch die Überprüfung dieses Berichts, die Identifizierung wichtiger finanzieller Veränderungen, vergleichen Sie mit relevanten Daten im Unternehmen und erstellen Sie einen Bericht, den ich meinem Manager senden kann."

Als Aufgabe können mehr Tools und mehrstufige Transaktionen erforderlich sein.

Wie benutzt man agentenbasierte Systeme?

Der Einsatzbereich von agentenbasierten Systemen kann je nach den Tools und Berechtigungen variieren, die dem Agenten erteilt werden. Sie können in der Arbeit verwendet werden, die aus mehreren Phasen besteht und unstrukturierte Informationen enthält.

Künstliche Intelligenz Agenten in der Softwareentwicklung

Softwareentwicklung ist einer der Bereiche, in denen KI-Agenten auffallen. Ein Codierungsagent kann die Codebasis untersuchen, relevante Dateien finden, Codeänderungen vornehmen, Tests durchführen, Fehler analysieren und neue Änderungen anwenden.

Zum Beispiel der Entwickler; "Finden und korrigieren Sie den Verifizierungsfehler auf dem Benutzeraufzeichnungsbildschirm." Wenn gesagt, kann es die Dateien bestimmen, dass der Agent die Codebasis hat, ändern und den Test ausführen. Der Hauptunterschied ist hier eine mehrstufige Aufgabenausführung auf dem Code, nicht nur die Codegenerierung des Agenten.

Künstliche Intelligenz Agenten im Kundenservice

Der Kundenservice ist ein weiterer Bereich, in dem Agenten eingesetzt werden können. Kundendienstmitarbeiter:

1. Kann die Nachfrage des Kunden verstehen.

2. Sie können ein Kundenkonto finden.

3. Sie können den Bestell- oder Transaktionsverlauf überprüfen.

4. Kann die Firmenpolitik kontrollieren.

5. Bestimmen Sie die geeignete Lösung.

6. Wenn es eine Autorisierung gibt, kann es den Prozess durchführen.

7. Bei Bedarf kann es an einen menschlichen Vertreter übertragen werden.

Dieser Ansatz ist zahlreichen besonders ähnlich, aber jeder kann in Kundenanforderungen verwendet werden, die einen anderen Kontext erfordern.

AI Agent Einsatz in der Forschung

Forscher können verwendet werden, um verschiedene Datenquellen zu untersuchen und eine Frage zu beantworten. Zum Beispiel:

"In der letzten Periode unserer Gegner angekündigt, dass die Produkte der künstlichen Intelligenz erforscht und die gemeinsamen Merkmale verglichen werden. "

Als Aufgabe kann der Agent nach Web suchen, verschiedene Ressourcen untersuchen und die erhaltenen Informationen in einen Bericht verwandeln. Die von Forschern erzielten Ergebnisse sollten jedoch durch die Schweißkontrolle geleitet werden, insbesondere bei kritischen Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz Agenten in der Datenanalyse

In Datenanalyseprozessen können Agenten mit Datenbanken oder Analysetools verbunden werden. Zum Beispiel:

"In den letzten sechs Monaten analysieren, warum die Verkäufe fallen."

Wenn eine Aufgabe gegeben wird, kann der Agent die notwendigen Daten in Frage stellen, Ergebnisse vergleichen und Berichte erstellen. Der Erfolg des Agenten hängt dabei nicht nur von der natürlichen Sprachfähigkeit, der Qualität der Datenquellen, den Zugriffsberechtigungen und der Genauigkeit der durchgeführten Analyse ab.

Wie erstellt man einen Artificial Intelligence Agent?

Um einen KI-Agenten zu erstellen, ist es zunächst notwendig, klar zu identifizieren, was der Agent tun wird.

Bestimmung des Verwendungszwecks

In der ersten Phase sollte bestimmt werden, welches Problem gelöst wird. Zum Beispiel:

• Verwalten von Kundenanfragen

• Investieren in interne Dokumente

• Prüfcode

• Erstellung der Berichte

• Analyse der Verkaufsdaten

Ein bestimmter Nutzungsbereich kann ausgewählt werden, wie z.B.

OpenAI und Anthropic empfehlen eine Bewertung, ob das Problem wirklich einen Agenten benötigt, bevor der Agent verwendet wird, und vermeiden unnötige architektonische Komplexität.

Schreibe Anweisungen für den Agenten

Die Aufgabendefinition des Agenten sollte klar sein. Solche Anweisungen helfen, die Verhaltensgrenzen des Agenten zu bestimmen.

Prompt Beispiel:

"Sie sind der Customer Support Agent unseres Unternehmens." Kundenanforderungen analysieren. Verwenden Sie nur die Unternehmensrichtlinien und Tools, die Ihnen zur Verfügung gestellt werden. Prognosen zu einem Thema, das Sie kennen. Führen Sie Transaktionen ohne Zustimmung des Benutzers oder eines autorisierten Mitarbeiters in Transaktionen mit hoher Auswirkung wie Rückerstattung durch.

Beschreibungswerkzeuge

Die vom Agenten benötigten Werkzeuge sollten festgelegt werden. Zum Beispiel, Customer Service Agent; Kundenanruf, Bestellanfrage, Versandstatusanfrage, Support Record Creation Tools können gegeben werden. Es ist wichtig, dass die Werkzeuge, die den Agenten nicht verwenden müssen, nicht zum System hinzugefügt werden, wodurch der Autorisierungsbereich eingeschränkt wird.

Testumgebung erstellen

Der Agent sollte direkt mit verschiedenen Szenarien getestet werden, bevor er in die Produktionsumgebung gebracht wird. Zum Beispiel für Kundendienstmitarbeiter; normale Kundenanfrage, fehlende Informationen, falsche Kundeninformationen, autorisierungspflichtige Transaktion, widersprüchliche Daten, böswillige Anweisungen können gesagt werden. Anthropic, Es betont die Bedeutung umfassender Tests und geeigneter Sicherheitsmaßnahmen, indem es spezifiziert, dass Agenten zu erhöhten Fehlern und Kosten führen können.

Ist Single Agent, mehrere Agenten?

Es besteht keine Notwendigkeit für mehrere Agentenarchitekturen jedes Systems.

Einzelagentensystem

Ein Agent in einem einteiligen System versucht, die Aufgabe mit verschiedenen Tools abzuschließen. Zum Beispiel ein Research Agent: Search → Resources review → Information comparison → Report Preparation kann sich selbst verwalten. Da diese Struktur einfacher ist, kann auch der Entwicklungs- und Testprozess einfacher sein.

Mehrere Agentensysteme

Mehrfachagentensystem Verschiedene Aufgaben können auf verschiedene Agenten verteilt werden. Zum Beispiel:

Manager Agent

↓

Research Agent + Data Analysis Agent + Reporting Agent

Eine Architektur kann in der Form erstellt werden.

Data Analysis Agent kann numerische Daten untersuchen, während er Ressourcen von Research Agents sammelt. Der Berichtspflichtige kann die Ergebnisse zusammenführen. Anthropic schlägt die Bewertung verschiedener Architekturen nach dem Nutzungsszenario vor, von Single-to-Beschäftigten Systemen bis hin zu Multiple Agent Orkestration.

Unterschied zwischen Agentic Workflow und AI Agent

Es ist wichtig, die Flow- und Agent-Konzepte in agentenbasierten Systemen zu trennen.

Der Prozess in einer Reihe ist weitgehend vordefiniert.

Zum Beispiel:

Text → Abstrakt → Übersetzen → Übersetzen → Kayde Tags

kann durch einen Prozessablaufcode wie z.B.

In einem agentenbasierten System kann das Modell entscheiden, welcher Schritt und welches Fahrzeug je nach aktuellem Zustand der Aufgabe dynamischer genutzt wird.

Wird der Agent für jedes Werk verwendet?

Klassische Automatisierung oder für eine einfache Aufgabe mit spezifischen Schritten Zuhause kann bequemer sein. Google Cloud besagt auch, dass der Agenturansatz bei vordefinierten Aufgaben wie Dokumentenabstraktion, Übersetzung oder Klassifizierung nicht immer erforderlich ist.

Agenten mehr:

• Offene Aufgaben

• Mehrstufige Prozesse

• Jobs, die Entscheidungsfindung erfordern

• Arbeiten mit Unified Data

• In Prozessen, in denen feste Regeln unzureichend bleiben

kann bewertet werden.

Vorteile von Artificial Intelligence Agents

Der wichtigste Vorteil von Agenten der künstlichen Intelligenz ist, dass produktive künstliche Intelligenz nur bei der Realisierung bestimmter Aufgaben verwendet werden kann, von denen angenommen wird, dass sie das Tool zur Generierung von Inhalten sind.

Mehrstufige Aufgaben verwalten

Agenten können eine Aufgabe ausführen, indem sie mehrere Schritte anstelle eines einzelnen Prozesses trennen.

Arbeiten mit Fahrzeugen

APIsDie Datenbanken und der Corporate Software Agent können in das Arbeitsfeld einbezogen werden.

Unentdeckte Daten verwenden

Es kann auf Texte, Dokumente, E-Mails und ähnliche Daten verarbeitet werden.

Verringerung der menschlichen Intervention

Einige Prozesse, die sich in richtig gestalteten Prozessen wiederholen, können automatisiert werden. Diese Vorteile hängen jedoch von der Implementierung des Mittels im richtigen Einsatzgebiet und der zuverlässigen Prüfung ab.

Risiken von Artificial Intelligence Agents

Die Verarbeitung von Agenten in externen Systemen kann im Vergleich zu klassischen Chat-Systemen andere Sicherheits- und Kontrollanforderungen schaffen.

Risiko für Transaktion mit Fehlinformationen

Agent Basierend auf Fehlinformationen Wenn das Tool verwendet, kann der Fehler in den nächsten Schritt verschoben werden.

Daher können die Verifikationsmechanismen der Ergebnisse in kritischen Prozessen verwendet werden.

Genehmigungsfrage

Auf welche Daten ein Agent zugreifen kann und welche Prozesse begrenzt sein können.

NIST konzentriert sich auf die Entwicklung von Standard- und Protokollen für Sicherheits-, Identifikations- und Autorisierungsfragen, damit KI-Agenten sicher eingesetzt werden können. AI Agent StandardsIch startete 2026.

Sofortige Injektionsgefahr

Wenn der Agent Daten aus externen Quellen, böswilligen Anweisungen oder Soforteinspritzung Angriffe können gefunden werden. Daher sollte jede von außen erhaltene Information nicht als zuverlässige Anweisung angesehen werden, und die Daten müssen von den Anweisungen getrennt werden.

Menschliche Genehmigung

Für Finanztransaktionen, Datenlöschung, kritische Systemänderungen oder andere hocheffektive Prozesse Genehmigung beim Menschen zugesetzt. Dieser Ansatz kann einen Kontrollmechanismus in kritischen Punkten schaffen, ohne Otonomi vollständig zu eliminieren, den der Agent hat.

Was sollte bei der Verwendung von Artificial Intelligence Agent beachtet werden?

Es reicht nicht aus, sich nur auf die Leistung des Modells bei der Entwicklung oder Verwendung eines Agenten für künstliche Intelligenz zu konzentrieren.

Beschränken Sie die Autorisierungen des Agenten

Der Agent sollte nicht auf Systeme zugegriffen werden, die nicht benötigt werden. Beispielsweise hat ein Agent, der nur den Bestellstatus liest, möglicherweise nicht die Befugnis, die Bestellung zu löschen.

Genehmigungsmechanismus bei kritischen Transaktionen verwenden

Menschliche Zustimmung kann für schwierige Operationen hinzugefügt werden.

Outputs bewerten

Es sollte nicht nur getestet werden, um den Agenten richtig zu beantworten, sondern auch, um die Aufgabe richtig abzuschließen.

Anthropic gibt an, dass Agent-Assessments komplexer sein können als klassische LLM-Assessments aufgrund der Funktionen wie mehrstufiger Werkzeugnutzung, Statusänderungen und Verhaltensänderungen gemäß Zwischenergebnissen.

Transaktionsregistrierung Gold

Insbesondere, was bedeutet, dass der Agent in Unternehmenssystemen verfolgt werden sollte, wenn er verwendet und welche Prozesse durchgeführt werden.

Diese Aufzeichnungen können sich um die Fehleranalyse und Systembewertung kümmern.

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz Agenten

Die Entwicklung von Agenten der künstlichen Intelligenz ist nicht auf leistungsfähigere Modelle beschränkt. Ein wichtiger Entwicklungsbereich, in dem Agenten sicher mit verschiedenen Softwares, Datenquellen und anderen Agenten kommunizieren können.

Die im Jahr 2026 von NIST gestartete AI Agent Standards Initiative konzentriert sich auf Themen wie sichere Nutzung, Identität, Autorisierung und Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen.

Daher werden KI-Agentensysteme in Zukunft nicht nur in Chat-Schnittstellen evaluiert, sondern als erwarteter Entwicklungsbereich, in dem Unternehmen in umfassenderen Systemen arbeiten, die mit bestehenden Software-Infrastrukturen arbeiten. OpenAI besagt auch, dass die Agenten auf die Ausführung von längeren und mehrstufigen Aufgaben als kurze Interaktionen erweitern.

Aber es bedeutet nicht, dass ein System autonomer ist, es ist automatisch besser. Um für die Aufgabe der Agentenarchitektur geeignet zu sein, testen Sie genug und erforderliche SicherheitsgrenzwerteDie Schöpfung ist notwendig.