Als KI-Engineer bei BBV beschäftige ich mich intensiv mit der Integration von KI-Systemen in Unternehmensstrukturen. In diesem Webinar möchte ich aufzeigen, wie KI-Agenten nicht nur als einzelne Assistenten, sondern als kollaboratives Netzwerk funktionieren können.
Die Entwicklung von KI-Agenten basiert auf mehreren wissenschaftlichen Durchbrüchen der letzten Jahre. 2019 zeigte OpenAI mit GPT-2, dass Sprachmodelle multitaskingfähig sind. 2020 führte GPT-3 das Konzept des "few-shot learning" ein - die Fähigkeit, neue Aufgaben durch wenige Beispiele zu lernen. Facebook Research demonstrierte 2021 die Eignung von Sprachmodellen als neuronale Suchmaschinen, während Google 2022 mit dem REACT-Framework zeigte, wie KI-Systeme eigenständig planen und handeln können.
Ein KI-Agent ist vergleichbar mit einem virtuellen Mitarbeiter: Er hat einen definierten Aufgabenbereich, nutzt ChatGPT für Textverständnis und Gedankengänge, und verfügt über ein spezifisches Profil mit zugewiesenen Tools. Der entscheidende Fortschritt liegt in der Vernetzung dieser Agenten zu einem kollaborativen System.
Die Schwarmintelligenz entsteht, wenn mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten. Ähnlich wie in der Natur, wo einzelne simple Aktionen zu komplexem Gruppenverhalten führen, können KI-Agenten durch Koordination anspruchsvolle Aufgaben bewältigen.
Ein wichtiger Entwicklungsschritt ist das entstehende Agent-Protokoll - vergleichbar mit dem Internet-Protokoll für Computer. Es ermöglicht die standardisierte Kommunikation zwischen Agenten verschiedener Unternehmen und sogar mit Menschen. Das Protokoll basiert auf natürlicher Sprache und ermöglicht den Austausch von Aufgaben, Zwischenschritten und Artefakten.
Die Integration von KI-Agenten erfolgt idealerweise in vier Phasen:
Ein konkretes Beispiel: Ein Marketing-Agent kann mit einem Google AdSense-Agent und einem externen Marketing-Optimierungs-Agent zusammenarbeiten, um Werbekampagnen zu verbessern. Die Agenten kommunizieren dabei über das standardisierte Protokoll und können auch Menschen in Entscheidungsprozesse einbinden.
Aktuelle Beschränkungen liegen vor allem in der Kontextlänge der Modelle (maximal etwa 25.000 Wörter) und in der Notwendigkeit, Sicherheitsmechanismen zu implementieren. Wichtig sind:
Die rasante Entwicklung der Open-Source-Community, sichtbar am Erfolg des AutoGPT-Projekts, zeigt das enorme Potenzial dieser Technologie. In naher Zukunft werden wir wahrscheinlich spezialisierte Marktplätze für KI-Agenten sehen, wo Unternehmen Agenten-Services anbieten und nutzen können.
Die Integration von KI-Agenten erfordert keinen bestimmten digitalen Reifegrad - im Gegenteil, sie kann sogar helfen, digitale Transformationsschritte zu beschleunigen. Wichtig ist ein strukturierter Ansatz bei der Einführung und ein klares Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie.
KI-Agenten sind virtuelle Mitarbeiter mit definierten Aufgabenbereichen, die ChatGPT für Textverständnis und Gedankengänge nutzen. Sie verfügen über spezifische Profile und zugewiesene Tools und können in Netzwerken zusammenarbeiten.
Schwarmintelligenz entsteht durch die Vernetzung spezialisierter Agenten, die über ein standardisiertes Protokoll kommunizieren. Ähnlich wie in der Natur führen einzelne simple Aktionen zu komplexem Gruppenverhalten.
Die Integration erfolgt in vier Phasen: 1. Einführungsphase mit einzelnen Agenten, 2. Autonomiephase für selbstständiges Lernen, 3. Vernetzungsphase für Teamarbeit, 4. Abstraktionsphase mit Koordinationsagenten.
Hauptherausforderungen sind die Kontextlänge der Modelle (max. 25.000 Wörter), Sicherheitsmechanismen, Kostenkontrolle und Datenschutz. Wichtig sind Probezeiten, klare Zugriffsrechte und Monitoring.
Das Agent-Protokoll ist ein Kommunikationsstandard für KI-Agenten, vergleichbar mit dem Internet-Protokoll. Es ermöglicht die standardisierte Kommunikation zwischen Agenten verschiedener Unternehmen und Menschen in natürlicher Sprache.
Die Zukunft wird durch spezialisierte Marktplätze für KI-Agenten geprägt sein, wo Unternehmen Agenten-Services anbieten und nutzen können. Die Open-Source-Community treibt die Entwicklung voran, wie am Erfolg des AutoGPT-Projekts sichtbar ist.
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