Google hat kürzlich ein ausführliches Whitepaper veröffentlicht, das sich eingehend mit der Entwicklung und den Funktionen von generativen KI-Agenten befasst. Dieses Dokument erläutert, wie diese intelligenten Agenten externe Tools nutzen, um über die Fähigkeiten traditioneller Sprachmodelle hinauszugehen und komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Im Whitepaper werden generative KI-Agenten als Anwendungen definiert, die darauf ausgelegt sind, bestimmte Ziele zu erreichen, indem sie ihre Umgebung beobachten und entsprechend handeln. Ein bemerkenswertes Merkmal dieser Agenten ist ihre Autonomie; sie können unter der Anleitung klar definierter Ziele unabhängig von menschlicher Intervention arbeiten.
Das Whitepaper stellt fest: „Indem Agenten Tools nutzen, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu erweitern, können sie auf Echtzeitinformationen zugreifen, reale Aktionen vorschlagen und komplexe Aufgaben selbstständig planen und ausführen.“ Dies zeigt das enorme Anwendungspotenzial generativer KI-Agenten.
Das Dokument beschreibt die wichtigsten Bestandteile der Agentenarchitektur, darunter ein kognitives Framework für strukturiertes Denken, Planung und Entscheidungsfindung. Dabei spielt die Orchestrationsschicht eine entscheidende Rolle, die den Agenten durch einen Kreislauf aus Informationseingabe und Handlungsausführung leitet.
Darüber hinaus behandelt das Whitepaper die Bedeutung von Tools, z. B. Erweiterungen und Funktionen, die es den Agenten ermöglichen, mit externen Systemen zu interagieren. Diese Tools ermöglichen es den Agenten, Aufgaben wie das Aktualisieren von Datenbanken oder das Abrufen von Echtzeitdaten auszuführen. „Tools schlagen eine Brücke zwischen den internen Fähigkeiten des Agenten und der Außenwelt“, so die Autoren, und liefern Beispiele dafür, wie Agenten verschiedene APIs nutzen können, um ihre Funktionen zu erweitern.
Das Whitepaper betont auch die Rolle der Datenspeicherung, die den Agenten Zugriff auf dynamische Informationen bietet und die Relevanz und Genauigkeit der Antworten sicherstellt. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig, da sie es den Agenten ermöglicht, sich an sich ständig ändernde Informationsumgebungen anzupassen.
Das Dokument zeigt außerdem verschiedene Anwendungsbeispiele für generative KI-Agenten. So kann ein Agent beispielsweise durch die Interaktion mit mehreren APIs dynamisch die notwendigen Informationen sammeln, um Nutzern bei der Buchung von Flugtickets zu helfen.
Google beschreibt außerdem, wie Entwickler diese Agenten in Anwendungen wie Vertex AI nutzen können. Diese Plattform bietet eine Verwaltungsumgebung, in der Entwickler Ziele, Aufgabenbeschreibungen und Beispiele definieren können, um das gewünschte Systemverhalten effizient zu erstellen.
Sam Altman, CEO von OpenAI, hat kürzlich auch einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem er erwähnt, dass KI-Agenten möglicherweise im Jahr 2025 in die Arbeitswelt eintreten werden. Er sagte: „Wir glauben, dass wir bis 2025 die ersten KI-Agenten in der Belegschaft sehen werden, die die Produktivität von Unternehmen deutlich verändern werden.“
Wichtigste Punkte:
🌟 Generative KI-Agenten sind intelligente Anwendungen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben autonom auszuführen und bestimmte Ziele durch Beobachtung und Handeln zu erreichen.
🔧 Agenten nutzen externe Tools und Systeme zur Interaktion, um Echtzeitinformationen zu erhalten und ihre Funktionen zu erweitern.
📅 Sam Altman von OpenAI prognostiziert, dass KI-Agenten im Jahr 2025 möglicherweise in die Arbeitswelt eintreten und das Funktionieren von Unternehmen verändern werden.