KI-Assistenten, Agenten und Deep Agents

Forbes hatte vorhergesagt, dass 2024 das Jahr der KI-Praktikabilität, und da das Jahr zu Ende geht, kann man mit Sicherheit sagen, dass sie recht hatten. Was 2019 als bescheidener globaler Markt für generative KI im Wert von 0,5 Milliarden US-Dollar begann, ist bis 2024 auf unglaubliche 25 Milliarden US-Dollar angestiegen. (Quelle: Der KI-Anstieg von 2024)

KI-Agenten sind auf dem Vormarsch und finden Anwendungen sowohl im horizontalen als auch im vertikalen Bereich. Sam Altman, CEO von OpenAI, hat Agenten als „die Killerfunktion der KI“ bezeichnet, und ich kann dem nur zustimmen. Aber über welche Funktionen sprechen wir genau? Hier wird es oft verwirrend. Viele beziehen sich auf Agenten, wenn sie tatsächlich die Funktionen von Assistenten beschreiben, und die zunehmende Integration von Modellen für maschinelles Lernen in alles lässt die Grenze zwischen KI-Agenten und KI-Assistenten weiter verschwimmen.

Wenn Sie hier nach Klarheit über diese Unterscheidung suchen, sind Sie hier richtig. Lassen Sie uns das aufschlüsseln.

Was sind KI-Assistenten?

Wenn Sie jemals mit einem Praktikanten zusammengearbeitet haben, wissen Sie, dass Sie nicht einfach eine Aufgabe abgeben und weggehen können. Du musst den Plan erklären, ihnen die richtigen Tools an die Hand geben, die sie benötigen, und sie durch den gesamten Prozess führen. Sie schreiben vielleicht den Bericht, richten das Meeting ein, erstellen die Präsentation oder erledigen die Aufgaben, um die sie gebeten werden, aber sie verlassen sich auf Ihre Anweisungen, um sie richtig zu erledigen.

So funktionieren KI-Assistenten: Sie sind effiziente, aufgabenorientierte Helfer, die Ihre Anweisungen erweitern. Wenn es vor einer Herausforderung steht, bittet es Sie um Hilfe. Denken Sie an Google Assistant, Siri oder Alexa: Sie erledigen bestimmte Aufgaben, erfordern jedoch ständige Eingaben und sind auf einfache Aktivitäten beschränkt.

Neben Persona-Modellen wie KI-Assistenten funktionieren auch traditionelle Automatisierungstools auf ähnliche Weise. Nehmen robotische Prozessautomatisierung (RPA)) Software zum Beispiel. RPA wird häufig in der Kreditorenbuchhaltung (AP) verwendet, um Aufgaben wie das Onboarding von Anbietern, die Bearbeitung von Zahlungsplänen und den Abgleich von Zahlungen mit Kontoeinträgen zu optimieren. Dafür müssen Sie jedoch jeden Schritt explizit programmieren: Sie müssen Workflows für die Validierung von Lieferanteninformationen einrichten, Regeln für die Kategorisierung von Ausgaben definieren und Auslöser für Zahlungsgenehmigungen einrichten. Das Tool wird genau nach Anweisung ausgeführt, kann sich jedoch nicht an unerwartete Szenarien anpassen oder Entscheidungen treffen, die außerhalb der vordefinierten Parameter liegen.

Das Problem mit KI-Assistenten und ähnlichen Tools besteht also darin, dass sie immer noch auf qualifizierte Entwickler angewiesen sind, um neue Funktionen zu implementieren und zu warten, was die betriebliche Komplexität erhöht. Schrittweise Verbesserungen führen oft zu begrenzten Effizienzgewinnen, sodass eine signifikante Transformation nicht möglich ist.

Anwendungsfälle für KI-Assistenten

KI-Assistenten eignen sich am besten für einfache und unkomplizierte kleine Aufgaben, z. B. das Abrufen bestimmter Informationen, regelmäßige Überprüfungen oder einfach nur einfache Chats oder Konversationen.

Wie arbeiten Assistenten?

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Grundlage für KI-Assistenten, die es ihnen ermöglichen, Fragen zu verstehen und dialogisch zu antworten. Frühe KI-Assistenten verwendeten regelbasierte Systeme mit vorprogrammierten Antworten. Moderne Assistenten stützen sich auf fortschrittliches maschinelles Lernen und grundlegende Modelle.

KI-Assistenten verwenden betreutes Lernen oder verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF) um Antworten zu generieren oder bestimmte Aufgaben zu erledigen. Sie arbeiten oft in einer staatenlose Art, Das heißt, sie speichern keine Informationen über frühere Interaktionen des Benutzers. Nehmen wir zum Beispiel an, wenn ein KI-Chatbot das Timeout ausfällt, wird die Konversation nicht an der Stelle fortgesetzt, an der Sie aufgehört haben — Sie müssen von vorne beginnen (frustrierend, oder?). Daher sind sie darauf beschränkt, bestimmte, promptgesteuerte Aufgaben zu erledigen.

Was sind KI-Agenten?

Denken Sie jetzt an eine erfahrenere Person oder an Ihre Teammanager. Wenn sie dieselbe Aufgabe erhalten, gehen sie sie ganz anders an. Sie definieren das Problem, identifizieren die wichtigsten Stakeholder, entwickeln unabhängig voneinander Strategien und wickeln das Projekt von Anfang bis Ende ab, wobei sie die übergeordneten Unternehmensziele im Auge behalten. Selbst wenn sie bei Schwierigkeiten irgendwo nicht weiterkommen, verfügen sie über das Wissen und die Erfahrung, um eine Lösung dafür zu finden. Das ist dein KI-Agent—ein zielorientierter, autonomer Problemlöser, der in der Lage ist, Probleme zu lösen und Lösungen zu finden, wann immer dies erforderlich ist. KI-Agenten können dies tun, weil sie in branchenspezifischem Wissen geschult sind und über das eingebaute Fachwissen verfügen, um ein Problem zu lösen und vorausschauend Ergebnisse zu erzielen.

Dies gilt für alle High-End-KI-Systeme und nicht explizit für persona-basierte KI-Agenten.

Anwendungsfälle für KI-Agenten

Da sich KI-Agenten durch Strategie, Autonomie und Lernen auszeichnen, eignen sie sich besser für Rollen, die ein hohes Maß an Argumentation und Unterstützung erfordern. Sie können beispielsweise einen KI-Agenten bitten, eine bestimmte Website zu besuchen, durch ihre Seiten zu navigieren, um einen bestimmten Datensatz zu finden — nehmen wir zum Beispiel Inventardetails — und diese Informationen extrahieren. Der Agent kann dann automatisch eine Excel-Tabelle öffnen, die relevanten Zeilen oder Spalten suchen und die extrahierten Daten auf Unstimmigkeiten oder Aktualisierungen überprüfen. Wenn Unstimmigkeiten festgestellt werden, kann er sie kennzeichnen, Korrekturen vorschlagen oder die Excel-Datei sogar autonom auf der Grundlage vordefinierter Regeln aktualisieren.

Daher kann ein KI-Agent als Forscher externe Informationen von Websites oder Datenbanken sammeln, Zusammenfassungen bereitstellen, Erkenntnisse generieren oder Fakten überprüfen. Es verwendet interne Anweisungen und Rückmeldungen aus externen Bedingungen, um zu entscheiden, wie vorzugehen ist, und um herauszufinden, wie seine Aufgaben am effektivsten ausgeführt werden können. Das Hauptunterscheidungsmerkmal besteht darin, dass Agenten anspruchsvolle Aufgaben unabhängig und mit den wenigsten direkten Anweisungen ausführen.

Wie arbeiten KI-Agenten?

Wie KI-Assistenten bilden Large Language Models (LLMs) die Grundlage für KI-Agenten. Die Antworten von KI-Assistenten werden auf der Grundlage von Aufforderungen generiert und verfügen nur über begrenzte Planungs- und Argumentationsmöglichkeiten. Im Gegensatz dazu unterscheiden sich KI-Agenten erheblich. Zu ihren Hauptmerkmalen gehören die Verfolgung der bisherigen Ereignisse, das Erreichen von Zielen, die dynamische Aktualisierung von Plänen und die Anpassung an neue Informationen oder Umweltveränderungen, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. KI-Agenten lösen komplexe Probleme, indem sie Daten im richtigen Kontext nutzen und verstehen und fortschrittliche Entscheidungen treffen. KI-Agenten werden in verschiedenen Szenarien zur unabhängigen und adaptiven Aufgabenausführung eingesetzt.

Aber das Problem ist, es ist nicht so einfach, wie es sich anhört. KI-Agenten stehen vor vielen Herausforderungen, wenn es um reale Anwendungsfälle geht. Agenten benötigen eine umfassende Schulung an Millionen von realen, domänenspezifischen Datenpunkten, um ein Niveau zu erreichen, auf dem sie Aufgaben von Anfang bis Ende selbstständig erledigen können. Dies ist besonders wichtig, damit sie komplexe Aufgaben autonom bewältigen können.

Daher sind die meisten Agentenplattformen auf einfache Automatisierungsagenten beschränkt, die geringfügige Effizienzsteigerungen bieten. Diese Plattformen sind jedoch nicht darauf ausgelegt, den Personalbedarf zu reduzieren oder komplexe Arbeitsabläufe signifikant zu verwalten. Ingenieure müssen Zeit investieren, um sich mit diesen Tools vertraut zu machen und sich an sie anzupassen. Oft sind für jeden Prozess eigene Benutzeroberflächen erforderlich, was ihre Skalierbarkeit und Effektivität für komplizierte Automatisierungsaufgaben einschränkt.

Das Unterscheidungsmerkmal: Die KI-Agenten-Lösung von Infrrd

Infrarot-Agenten sind automatisierte Agentenplattformen, die in der Lage sind, Aufgaben von Anfang bis Ende autonom mit überdurchschnittlicher Geschwindigkeit und Genauigkeit auszuführen. Sie sind umfassend in allen wichtigen Datenbranchen wie Hypotheken, Versicherungen, Rechnungen, Buchhaltung, Fertigung und Bauwesen geschult.

Mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in der Automatisierung in den oben genannten Branchen bietet unsere Agentenplattform Agenten für jede spezifische Aufgabe oder jeden Zweck. Wir schulen unsere Agenten mit umfangreichen Daten und strengen Prozessen, um sicherzustellen, dass sie ein Höchstmaß an Leistung erbringen. Sie wissen intuitiv, wann Probleme zur Überprüfung eskaliert werden müssen und wann sie eigenständig Korrekturmaßnahmen ergreifen müssen. Durch umfassende Schulungen und adaptives Lernen gewährleistet unsere Lösung außergewöhnliche Genauigkeit und Konformität und reduziert gleichzeitig die Bearbeitungszeiten erheblich.

‍