Autonomous AI Agents: The Insider’s Guide to AI Systems

Autonome Agenten mit künstlicher Intelligenz sind eine aufgabenorientierte Form der KI, die ohne kontinuierliches menschliches Eingreifen arbeitet. Mithilfe von Hinweisen aus der Umgebung und dem Kontext kann ein autonomer KI-Agent Probleme lösen, logische Entscheidungen treffen und eigenständig eine große Bandbreite an Aufgaben erledigen – von der Unterstützung von Programmierern bei der Softwareentwicklung bis zur Steuerung selbstfahrender Autos.

Während generative KI sich kontinuierlich weiterentwickelt, verbreitet sich auch der Einsatz autonomer KI-Agenten zunehmend. Wenn Sie wissen, wie autonome KI-Agenten entwickelt werden, was sie in verschiedenen Branchen und Kontexten leisten und welchen Einfluss sie auf die Landschaft der generativen KI haben könnten, können Sie besser einschätzen, wie Sie sie in Ihre eigene Arbeit integrieren können.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• Um Ihr Team auf autonome KI-Agenten vorzubereiten, müssen Sie Ihren Bedarf ermitteln, Ihre Mitarbeiter schulen, die passende Infrastruktur aufbauen und ethische sowie sicherheitsrelevante Probleme einplanen. (Zum Abschnitt springen)
• 
  Autonome KI-Agenten können eigenständig Entscheidungen treffen und anspruchsvolle Aufgaben mit nur geringem menschlichem Input erledigen. (Zum Abschnitt springen)
• 
  Zu den wichtigsten Merkmalen autonomer Agenten gehören Autonomie, Anpassungsfähigkeit, Tool-Nutzung, das Speichern von Erinnerungen, multimodale Wahrnehmung, Aktionspläne, externes Browsen und die Fähigkeit zum selbstständigen Lernen. (Zum Abschnitt springen)

Autonome KI-Agenten verstehen 

Autonome künstliche Intelligenz-Agenten werden mit einer Reihe von KI-Technologien trainiert, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep-Learning-Software. Diese äußerst leistungsfähigen KI-Entitäten können eine tägliche Aufgabenliste abarbeiten, für die normalerweise menschliche Arbeitskraft erforderlich wäre. Die spezialisierte Infrastruktur eines autonomen Agenten wird mithilfe von generativer KI programmiert, bevor sie mit riesigen Datensätzen trainiert wird. Anschließend führt der Agent Aufgaben auf Grundlage der Parameter seiner KI-Entwickler und der Datenpunkte aus der Umgebung aus, in der er arbeitet.

Die Interaktion zwischen Menschen und autonomen KI-Agenten

Obwohl autonome KI-Agenten nahezu vollständig selbstständig arbeiten, können Menschen weiterhin mit diesen Tools interagieren und sie im Laufe der Zeit anpassen – meist über Schnittstellen in natürlicher Sprache oder APIs. Autonome Agenten basieren auf einer interaktiven Beziehung zwischen Wahrnehmung und Handlung, bei der sich diese beiden Faktoren gegenseitig beeinflussen, während der Agent seine Aufgaben erledigt.

Bemerkenswerterweise können fortgeschrittene KI-Agenten ihre Leistung im Laufe der Zeit durch selbstständiges Lernen und Iteration verbessern. So kann ein Agent beispielsweise einen Monat nach seiner Entwicklung seine Umgebung wesentlich besser verstehen, Muster erkennen und eigenständig Entscheidungen treffen, um seine Ziele zu erreichen, als unmittelbar nach seiner Erstellung.

Ein KI-Agent steht in einer wechselseitigen Beziehung zwischen Wahrnehmung und Handlung. 

Je fortschrittlicher diese agentenbasierten KI-Lösungen jedoch werden, desto schwieriger kann ein menschliches Eingreifen sein. Diese Schwierigkeit erfordert paradoxerweise mehr menschliche Schulung und Erfahrung, um die autonome KI vollständig zu überwachen und zu verwalten. Das „Gehirn“ eines KI-Agenten bewegt sich linear vom Ziel zur aktuellen Aufgabe. Ein voll ausgestatteter KI-Agent bezieht Rechenressourcen aus mehreren Quellen, etwa GPT-4, Pinecone und LangChain – anders gesagt: Auch wenn diese Agenten wie einfache, aufgabenorientierte Drohnen wirken, kann ihre KI-basierte Architektur tatsächlich ziemlich komplex sein.

Die Architektur eines autonomen KI-Agenten ist darauf ausgelegt, Aufgaben zu erledigen, indem sie jedes Element einer Aufgabe linear durchläuft. 

Funktionen autonomer KI-Agenten

Viele der heute verfügbaren KI-Agenten können nur einfache Aufgaben erledigen, etwa einen Lernplan erstellen oder eine Reiseroute ausarbeiten. Doch selbst diese simplen KI-Agenten können die betriebliche Effizienz steigern, Routineaufgaben übernehmen und Fachkräfte im Alltag unterstützen.

Tatsächlich bedeutet die einfache Funktionsweise einiger KI-Agenten, dass die meisten Interessierten ihre eigenen entwickeln können. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, und auch über KI muss man kaum oder gar nichts wissen. Mit Tools wie AgentGPT können Sie Parameter und Ziele eingeben, um eigene autonome Agenten zu erstellen – der Einstieg ist also leicht.

Mit AgentGPT können Nutzer eigene grundlegende KI-Agenten erstellen, ohne eine umfangreiche technische Ausbildung zu benötigen.

4 Arten autonomer KI-Agenten

In aufsteigender Reihenfolge ihrer Komplexität sind dies die vier wichtigsten Arten autonomer KI-Agenten:

• Reaktive Maschinen: Diese einfachsten KI-Agenten arbeiten nach dem Wenn-dann-Prinzip, etwa eine E-Mail-Automatisierung, die immer dann eine E-Mail versendet, wenn jemand ein Formular ausfüllt. Sie können Daten aus früheren Aktionen nicht für Entscheidungen nutzen.
• Agenten mit begrenztem Gedächtnis: Diese Systeme nutzen frühere Erfahrungen und historische Daten für Entscheidungen – ein solcher Agent verwendet beispielsweise alle Daten, die Sie ihm über Ihr Produkt zur Verfügung gestellt haben.
• Agenten mit Theory of Mind: Diese fortgeschrittenen autonomen KI-Agenten sollen menschliches Verhalten und Denken nachbilden. Sie sind darauf ausgelegt, mentale Zustände von Menschen und anderen KI-Agenten auf menschenähnliche Weise zu interpretieren und darauf zu reagieren.
• Selbstbewusste Agenten: Diese existieren zwar noch nicht, doch es werden viel Zeit und Geld in die Entwicklung von Agenten investiert, die ein menschenähnliches Bewusstsein besitzen und so handeln können, als wären sie sich ihrer eigenen Existenz bewusst.

Autonome KI-Agenten vs. Foundation-Modelle

Autonome KI-Agenten sind spezialisierte Formen künstlicher Intelligenz, die für den unabhängigen Betrieb programmiert werden. Ein Foundation-Modell ist dagegen ein umfassenderes KI-Framework, auf dem andere KI-Technologien und Tools aufbauen können. Ein Foundation-Modell verfügt möglicherweise nicht über bestimmte integrierte Aufgaben oder Ziele, enthält aber die Tools, Dokumentation und den Code, die für die Feinabstimmung auf spezialisierte Aufgaben erforderlich sind.

Viele autonome KI-Agenten basieren auf Foundation-Modellen wie Large Language Models. Auto-GPT stützt sich beispielsweise auf die grundlegenden Funktionen von GPT-4 und baut darauf auf, während AgentGPT auf mehreren LLM-Foundation-Modellen basiert.

Zentrale Technologien von KI-Agenten

Autonome Agenten nutzen eine Vielzahl zentraler Technologien, um Unabhängigkeit, Anpassungsfähigkeit und Intelligenz zu erreichen. Hier sind die gängigsten:

• Sensoren und Datensammler: Kameras, Radar, Mikrofone, GPS und andere Geräte zur Erfassung von Informationen und zum Verständnis der Umgebung.
• Datenverarbeitung: CPUs, GPUs, Deep Learning, maschinelles Lernen und spezialisierte Chips zur Datenverarbeitung.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: LLMs zum Verstehen und Erzeugen menschenähnlicher Texte.
• Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen: Entscheidungsbäume, neuronale Netze und andere Modelle zur Entscheidungsfindung.
• Aktoren: Robotische Arme und Beine zur Ausführung physischer Aufgaben.
• Software-Frameworks: TensorFlow, PyTorch und andere Tools zur Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
• Netzwerke: IoT-Geräte und andere Netzwerktools zur Kommunikation zwischen externen Geräten und innerhalb des Systems.

Entwickler können diese und andere Technologien nutzen, um autonome Agenten zu erstellen und auszuführen. Natürlich hängt die konkrete Kombination aus Software, Hardware und Techniken des maschinellen Lernens von der Funktion des jeweiligen KI-Agenten ab.

8 zentrale Merkmale autonomer KI-Agenten

Die Vielfalt unter den KI-Agenten ist enorm. Einige sind einfach, andere hochentwickelt; manche konzentrieren sich auf Nischenaufgaben, während andere für allgemeine Zwecke gedacht sind. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines KI-Agenten für Ihr Unternehmen diese Merkmale und überlegen Sie, welche für Ihre Anwendungsfälle am wichtigsten sind:

• Autonomie: Autonome Agenten können Aufgaben erledigen und ihre Leistung ohne große menschliche Intervention oder Eingaben verbessern. Wie autonom sie sind, hängt vom Entwicklungsstand des Agenten ab.
• Anpassungsfähigkeit: Wie ein selbstfahrendes Auto, das sich an neue Bedingungen auf der Straße anpasst, nehmen autonome Agenten ihre Umgebung wahr und agieren unter Berücksichtigung vorgegebener Hindernisse, Daten sowie potenzieller Risiken und Chancen.
• Tool-Nutzung: Autonome KI-Agenten können Tools in Ihrem Tech-Stack verwenden, um ihre Ziele zu erreichen. Erhält ein Agent beispielsweise die Aufgabe, eine Outreach-Kampagne zu erstellen, kann er Automatisierungen in Ihrer E-Mail-Software einrichten.
• Multimodale Wahrnehmung: KI-Agenten können Bilder, Texte, Videos und andere Datentypen erfassen und interpretieren, um die Ziele und Aufgaben des Agenten zu bestimmen.
• Speichern von Erinnerungen: Das Speichern von Erinnerungen ist wichtig dafür, dass ein autonomer KI-Agent aktuelle Aufgaben auf Grundlage früherer Aktionen ausführen kann. Der Speicher kann in ein autonomes KI-Framework integriert oder über Speichersysteme wie Vektordatenbanken von Drittanbietern eingebunden werden.
• Aktionspläne: Aktionspläne können dem Agenten Informationen über benötigte Ressourcen, Einschränkungen und andere Faktoren geben, die sich auf die Ausführung von Aufgaben und Teilaufgaben auswirken können.
• Verschiedene Lernmethoden: Zu den gängigen Lernmethoden für Agenten gehören unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Bestärkendes Lernen ist für autonome KI-Agenten besonders wichtig, damit sie Leistungsfeedback effektiv aufnehmen und in künftige Aktionen integrieren können.
• Externes Browsen: Autonome KI-Agenten durchsuchen das Web, APIs und andere Ressourcen von Drittanbietern, um ihr Wissen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Was können autonome KI-Agenten leisten? Praktische Anwendungen

Autonome KI-Agenten können in einem breiten Spektrum von Branchen und Berufen eine bemerkenswerte Vielfalt komplexer Aufgaben erledigen – vom Gesundheitswesen und der Fertigung bis hin zur Stadtplanung und Analytik.

Software- und App-Entwicklung in natürlicher Sprache

In der Software- und App-Entwicklung werden KI-Agenten vor allem zur Unterstützung beim Programmieren, Testen und Debuggen eingesetzt. Dank ihrer umfangreichen LLM-Grundlage eignet sich autonome KI in der Regel sehr gut für Aufgaben in natürlicher Sprache. Ein Agent könnte beispielsweise zu einem Thema recherchieren oder ein Excel-Problem beheben, das ihn daran hindert, die ihm zugewiesene Aufgabe zu erledigen.

Interaktives Gaming

Autonome KI kann Aufgaben im Gaming übernehmen, etwa intelligentere und interaktivere NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) erstellen, adaptive KI-Bösewichte entwickeln, Spiele und Lasten ausbalancieren sowie Spielern kontextbezogene Unterstützung im Spiel bieten. Das wird das Spielerlebnis dramatisch verbessern, da Game-Designer weniger Zeit für zeitraubende Routineaufgaben und mehr Zeit für die Entwicklung von Geschichten und andere kreative Tätigkeiten aufwenden können.

Predictive Analytics

Diese Agenten können Daten in Echtzeit analysieren und Prognosen aktualisieren, Datenerkenntnisse erläutern, Muster und Anomalien erkennen sowie Vorhersagemodelle an verschiedene Anwendungsfälle und Anforderungen anpassen. So können Unternehmen und Abteilungen datengetriebenere Pläne entwickeln, die zu den von der KI prognostizierten Risiken, Chancen und Branchentrends passen.

Autonome Fahrzeuge

KI-Agenten liefern selbstfahrenden Autos Umgebungsmodelle und Bildmaterial für eine bessere sensorische Wahrnehmung im Straßenverkehr, Unterstützung bei der Entscheidungsfindung und Hilfe bei der Fahrzeugsteuerung – etwa beim Lenken, Beschleunigen und Bremsen. In San Francisco können Sie beispielsweise bereits mit selbstfahrenden Autos von Waymo fahren, der Fahrdienst-App für autonome Fahrzeuge.

Kundenservice

Autonome KI-Agenten können für die Bearbeitung von Kundenanfragen trainiert werden, typischerweise über Chatbots. Zu den Aufgaben im Kundenservice gehören die Beantwortung von Fragen zu Produkten oder Dienstleistungen sowie die Unterstützung bei Fragen zu früheren Transaktionen oder Zahlungen. Das ist bereits üblich, und die KI-Bots werden aufgrund der Weiterentwicklung der sie unterstützenden LLMs immer ausgefeilter. Viele Unternehmen haben KI-Chatbots auf ihren Websites, die grundlegende Fragen beantworten, auf Kundeninformationen zugreifen und Kunden an die bestverfügbaren Mitarbeiter weiterleiten können.

Finanzmanagement und Finanzdienstleistungen

Zu den Bereichen, in denen autonome KI-Agenten Fachkräfte im Finanzsektor unterstützen können, gehören recherchierte Finanzberatung, Portfoliomanagement, automatisierte Risikobewertungen und Betrugserkennung sowie die allgemeine Unterstützung bei Ausgaben- und Budgetverwaltung. Wahrscheinlich werden viele Einstiegsaufgaben, die Analysten derzeit erledigen, von autonomen Agenten übernommen. So können sich Analysten auf den Beziehungsaufbau mit Kunden und kreativere Tätigkeiten konzentrieren.

Gesundheitswesen

KI-Agenten im Gesundheitswesen können die Fernüberwachung von Patienten unterstützen, indem sie Gesundheitsdienstleistern datenbasiertes Feedback geben und sie alarmieren, wenn bei einem Patienten etwas nicht zu stimmen scheint. Möglicherweise könnten Agenten Datenanalysen nutzen, um genauere Diagnosen zu erstellen. Das könnte die Behandlungsergebnisse deutlich verbessern und Ärzten mehr Zeit für die einzelnen Patienten geben.

Fertigung

KI-Agenten können die Fertigung nicht nur als Industrieroboter für Montage und Transport unterstützen, sondern auch als strategische Produktionsleiter, die Daten sammeln und analysieren, um Entscheidungen zur Effizienzsteigerung des Fertigungsprozesses zu treffen. Ein Manager könnte einem autonomen Agenten theoretisch die Aufgabe übertragen, mithilfe von Kameras die Laufwege der Lagerarbeiter zu überwachen und einen Bericht über die wichtigsten Verletzungsursachen zu verfassen. Das könnte dazu beitragen, die Arbeitsumgebung sicherer zu machen.

Wie sich Unternehmen auf den Einsatz autonomer KI-Agenten vorbereiten können

Hochentwickelte autonome KI-Agenten werden am Arbeitsplatz rasch zu einer wichtigen Kraft. Hier sind einige Tipps, wie Sie Ihr Team darauf vorbereiten, die Produktivitätsgewinne dieser Technologie zu nutzen:

• Bedarf und Ziele ermitteln: Finden Sie heraus, in welchen Bereichen Ihres Unternehmens KI-Agenten unterstützen könnten und welche wiederkehrenden Prozesse Sie vereinfachen können. Definieren Sie Ziele und KPIs, anhand derer Sie die Wirksamkeit der KI-Agenten bestimmen.
• Infrastruktur und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtige Technologie, die passenden Systeme und die erforderlichen Teammitglieder verfügen, um die Entwicklung, Verwaltung und Implementierung autonomer KI-Agenten zu bewältigen. Dafür sind skalierbare Datenbanken und integrierte Softwaretools erforderlich.
• Mitarbeiterschulung: Um eine hohe Akzeptanz zu gewährleisten, bringen Sie Ihren Mitarbeitern bei, wie sie effektiv mit KI-Agenten interagieren und diese nutzen. Geben Sie Ratschläge und Standardverfahren an die Hand, mit denen Agenten ihre Ziele erreichen, und erinnern Sie Ihre Mitarbeiter daran, dass diese Tools nicht dazu gedacht sind, sie zu ersetzen.
• Sicherheit und Ethik: Legen Sie klare Governance-Rahmenbedingungen für den sicheren und ethisch vertretbaren Einsatz autonomer KI-Agenten fest. Die Rahmenbedingungen sollten relevante Vorschriften zum Datenschutz enthalten, um die Compliance sicherzustellen.

Tools für autonome KI-Agenten, die Sie in Betracht ziehen sollten

Im Folgenden finden Sie einige der besten Tools für KI-Agenten, mit denen Sie autonome KI-Agenten erstellen können. Die meisten davon sind noch neu, daher sollten Sie Ihre Erwartungen an ihre Leistung möglicherweise etwas dämpfen.

Auto-GPT

Auto-GPT ist ein Open-Source-Projekt auf GitHub, das hauptsächlich autonome KI zur Erstellung persönlicher Assistenten nutzt. Auto-GPT basiert auf GPT-4 und wird bald über eine GUI/Web-App zugänglich sein. Auto-GPT dient außerdem als Grundlage für mehrere andere beliebte Lösungen für autonome KI, etwa GodMode. Die Preise variieren, aber die Standardkosten betragen 0,03 US-Dollar pro 1.000 Token für Prompts und 0,06 US-Dollar pro 1.000 Token für Ergebnisse.

BabyAGI

BabyAGI ist ein unabhängig verwaltetes Python-Skript auf GitHub, das OpenAI und verschiedene Vektordatenbanken für ein autonomes, KI-gestütztes Aufgabenmanagement nutzt. Dabei handelt es sich um eine modifizierte, abgespeckte Version des ursprünglichen Task-Driven Autonomous Agent. Das Tool verwendet vorab definierte Ziele auf Grundlage des Ergebnisses einer vorherigen Aufgabe, um mithilfe der NLP-Funktionen von OpenAI eine neue Aufgabe zu erstellen. Es nutzt Pinecone zum Speichern von Ergebnissen und LangChain zur Entscheidungsfindung. Die Preise von BabyAGI variieren, aber das Tool kann teuer sein. Für einige Anwendungsfälle benötigen Sie außerdem einen OpenAI-API-Schlüssel, dessen Kosten zwischen 0,0004 und 0,12 US-Dollar pro verarbeitetem Paket aus 700 Wörtern liegen können.

AgentGPT

AgentGPT ist ein zielorientiertes, webbasiertes Tool für autonome KI, mit dem Sie autonome Agenten bereitstellen können, die verschiedene Aufgaben erstellen, erledigen und aus ihnen lernen. Dazu werden verschiedene LLMs miteinander verkettet, sodass sich jeder von Ihnen bereitgestellte Agent an frühere Erfahrungen und Aufgaben erinnern kann. Sie können Ihrem Agenten einen Namen und ein Ziel zuweisen und die Plattform anschließend ohne nennenswertes weiteres Eingreifen den Rest erledigen lassen. Der Anbieter bietet eine kostenlose Testversion sowie einen Pro-Tarif für 40 US-Dollar pro Monat und einen individuell gestalteten Enterprise-Tarif an, dessen Preis je nach Nutzung und Konzeption variiert.

SuperAGI

SuperAGI bietet ein Open-Source-Framework, Agenten-Templates, einen Marketplace und Dokumentation zur Unterstützung der Entwicklung autonomer KI für verschiedene Ziele. Eine der jüngsten Entwicklungen, SuperCoder, wurde entwickelt, um Nutzern benutzerfreundliche Agenten-Templates für den Einstieg bereitzustellen. Das Tool bietet eine einfache Bereitstellung, die Implementierung mehrerer Agenten, eine Bibliothek von Tools und eine grafische Benutzeroberfläche. Da es Open Source ist, kann es kostenlos heruntergeladen und genutzt werden, wobei die Nutzungskosten von den verwendeten externen Ressourcen abhängen.

Godmode

Godmode ist eine Lösung für autonome KI, die hauptsächlich zur Unterstützung kreativer Problemlösungen entwickelt wurde. Sie basiert auf Auto-GPT und kann bei der Planung oder Durchführung eines umfangreichen Projekts eine große Hilfe sein. Durch die Integration in eine benutzerfreundliche GUI, die in allen Java-fähigen Browsern verfügbar ist, bietet sie eine einfach zu bedienende Oberfläche zum Erstellen und Verwalten autonomer KI-Agenten. Dieses Open-Source-Tool kann kostenlos genutzt werden.

Microsoft JARVIS

Microsofts Joint AI Research for Video Instances and Streams (JARVIS) ist eine experimentelle Lösung für autonome KI von Microsoft, die auf GitHub läuft. Sie wurde entwickelt, um LLMs besser mit kollaborativen Modellen zu verbinden. Laut der Dokumentation unterstützt der Workflow von JARVIS die Aufgabenplanung, Modellauswahl, Aufgabenausführung und Antwortgenerierung. JARVIS nutzt ChatGPT, um je nach Bedarf eine Vielzahl anderer Modelle zu steuern und auf Ihre Prompts zu antworten. Dabei trifft es im Hintergrund sämtliche Entscheidungen darüber, welches Modell verwendet werden soll, damit Sie autonome KI-Agenten möglichst einfach bereitstellen können. JARVIS startet beim Starter-Tarif bei 24 US-Dollar pro Monat und kostet im Boss Mode 49 US-Dollar pro Monat.

Sehen Sie sich den eWeek-Leitfaden zu den besten generativen KI-Chatbots für einen ausführlichen Überblick über die derzeit führenden Chatbots an.

Einschränkungen autonomer KI-Agenten

Obwohl KI-Agenten enorme Vorteile bieten, werfen sie auch eine Reihe ethischer und praktischer Fragen auf, über die Ihr Unternehmen Bescheid wissen muss. Bedenken Sie die folgenden Punkte sorgfältig, wenn Sie damit beginnen, KI-Agenten in Ihrem Unternehmen einzusetzen:

• Unkontrollierte Aktionen: Die dringlichste Sorge bei autonomer KI besteht darin, dass ein Agent darauf trainiert werden könnte, böswillige Handlungen auszuführen, und/oder nach seiner ursprünglichen Trainingsintention außer Kontrolle geraten könnte. Aus diesem Grund müssen Ihre KI-Agenten stets überwacht werden.
• Sicherheitsbedenken: Da viele autonome KI-Agenten auf LLM-Grundlagenmodellen basieren, weisen sie dieselben Cybersicherheitsmängel wie diese Grundlagenmodelle auf. Viele dieser Agenten verfügen nicht über integrierte Sicherheitstools oder Schutzvorkehrungen, die Nutzer benötigen, und mehrere Tools bieten nicht die nötige Transparenz, um festzustellen, ob ihre Daten sicher sind.
• Sicherheitsrisiken: Wenn autonome KI für Dinge wie autonome Fahrzeuge und Verkehrssteuerung eingesetzt wird, besteht immer die Sorge, dass die begrenzten menschlichen Kontrollmöglichkeiten zu mehr Verletzungen und Todesfällen führen könnten.
• Rechtliche Herausforderungen: Wenn ein autonomer KI-Agent außer Kontrolle gerät oder anderweitig unerwartet agiert, ist es schwierig festzustellen, welche juristische Einheit für Compliance-Verstöße und andere Schäden rechtlich zur Verantwortung gezogen werden sollte. Wann immer möglich, sollten Einzelheiten zur Haftung vorab in einem Vertrag festgehalten werden.

Hinweise dazu, wie Sie rechtlichen oder ethischen Fragen rund um KI stets einen Schritt voraus bleiben, finden Sie in unserem Leitfaden zu ethischen Fragen und Lösungen bei generativer KI.

3 empfehlenswerte Kurse zu autonomen KI-Agenten

Onlinekurse können eine gute Möglichkeit sein, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, auch im Bereich der autonomen KI. Wir empfehlen insbesondere drei Kurse, um die Grundlagen von KI-Agenten und die Kunst der eigenständigen Agentenentwicklung zu erlernen.

Autonome KI-Agenten mit Python von Grund auf entwickeln: Udemy

Im Vergleich zu vielen Onlinekursen ist dieser Kurs fortgeschritten und praxisorientiert. Schritt für Schritt zeigt er Ihnen, wie Sie mithilfe von Python und ReAct Prompting einen einfachen autonomen KI-Agenten von Grund auf entwickeln. Um den Kurs optimal zu nutzen, benötigen Sie mindestens grundlegende bis mittlere Kenntnisse in Python-Programmierung und Prompt Engineering. Der Dozent – der Digitalmarketing- und Technologiespezialist Hasan Aboul Hasan, Gründer von LearnWithHa – stellt jedoch den gesamten Code und alle Templates bereit, die für die Erstellung des Agenten erforderlich sind. Daher können Sie ihn möglicherweise auch ohne diese Programmierkenntnisse im Vorfeld entwickeln. Der Kurs kostet 54,99 US-Dollar.

Autonome KI entwickeln: Coursera

Der kostenlose Onlinekurs Designing Autonomous AI der University of Washington vermittelt die wichtigsten Konzepte und Begriffe der autonomen KI sowie die praktische Entwicklung eines Agenten. Er besteht aus vier Modulen: Defining your AI, Teaching Skills to Your AI, Organizing Skills in Your AI und Putting it All Together. Nach Abschluss des 12-stündigen Kurses wissen Sie, wie Sie eine autonome KI konzipieren, das Design validieren und ein Spezifikationsdokument verfassen, das ein Entwickler zum Aufbau Ihres KI-Agenten verwenden kann.

Masterclass zu autonomen KI-Agenten: Udemy

Dieser kurze Onlinekurs – lediglich 38 Minuten Videomaterial – vermittelt die Grundlagen autonomer KI-Agenten. Der Lehrplan behandelt, was sie leisten können, wie sie funktionieren, wie sie Entscheidungen treffen sowie ihre wichtigsten Anwendungen und Komponenten. Außerdem haben Sie die Möglichkeit, an drei Projekten zu arbeiten, um die Grundlagen der Entwicklung autonomer KI-Agenten mit AutoGen, Microsofts autonomem KI-Agenten, zu erlernen. Der Kurs wird vom leitenden KI- und Robotik-Softwareentwickler Sharath Raju geleitet und kostet 79,99 US-Dollar.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: Autonome KI-Agenten steigern die Produktivität

Autonome KI-Agenten sind nach wie vor eine aufstrebende Technologie, dürften den Hype langfristig aber wahrscheinlich rechtfertigen. Sie wurden entwickelt, um fortgeschrittene Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen – auf eine Weise, wie es kein anderes Tool zuvor konnte – und dadurch die Produktivität enorm zu steigern. Da KI-Agenten Aufgaben übernehmen, die für Menschen zu schwierig, zeitaufwendig oder frustrierend sind, bieten sie erhebliche Vorteile. Autonome KI kann lernen und daran arbeiten, menschliche Erfahrungen zu verbessern – vom interaktiven Gaming über effizienteren Transport und die Dokumentenverarbeitung bis hin zum Gesundheitswesen. Unternehmen sollten sich der zahlreichen Möglichkeiten bewusst sein, die KI-Agenten in den kommenden Jahren bieten.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den 20 besten generativen KI-Tools und -Anwendungen für einen ausführlichen Überblick über die derzeit führenden generativen KI-Tools.