Agentische KI: Wie autonome Agenten das Spiel verändern

Das Herzstück vieler moderner KI-Anwendungen sind große generative Modelle wie große Sprachmodelle (LLMs) oder Bilderzeugungsmodelle. Diese Modelle werden auf enormen Datenmengen trainiert und können Milliarden von Parametern enthalten. Generative KI (GenAI) ist eine transformative Technologie, die sich durch die Generierung von Inhalten wie Text, Bildern, Code, Audio und Video auszeichnet. Verbraucher und Unternehmen sind von ihren Fähigkeiten so begeistert, dass Analystenprognosen zufolge die weltweiten Ausgaben für GenAI im Jahr 2025 bei 644 Milliarden US-Dollar liegen werden, was einem Anstieg von 76,4 % gegenüber 2024 entspricht. GenAI-Anwendungen sind grundsätzlich reaktive Systeme, die auf Anweisungen oder Fragen reagieren, indem sie neue Inhalte auf der Grundlage dieser Eingaben und der beim Training erlernten Muster generieren. Menschliche Nutzer überprüfen, kuratieren und verfeinern diese Inhalte dann, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.  

Wir erleben jetzt den Aufstieg von KI-Agenten. Dabei handelt es sich um KI-Modelle, die nicht nur darauf trainiert sind, Inhalte zu generieren, sondern auch bestimmte Aufgaben im Auftrag von Nutzern auszuführen. Sie sind oft auf die Ausführung einer begrenzten Anzahl von Aufgaben unter Verwendung einer bestimmten Anzahl von Tools und Datenquellen spezialisiert. KI-Agenten erfreuen sich in letzter Zeit großer Beliebtheit. Zu den erfolgreichen Beispielen gehören Agenten, die in der Lage sind, selbstständig Kundendienstanfragen zu bearbeiten, Rückerstattungen zu verarbeiten, Passwörter zurückzusetzen, Codeschnipsel zu schreiben und Lagerbestellungen bei Lieferanten aufzugeben. 

Der Aufstieg der KI-Agenten hat dazu geführt, dass clevere Wege erforscht wurden, um ihre Fähigkeiten zu kombinieren und etwas zu schaffen, das größer ist als die Summe ihrer Teile und anspruchsvolle Lösungen für komplexe, mehrstufige Probleme liefert. Dies wird als Agentische KI bezeichnet. Ich weiß, dass alle 90er-Jahre-Kinder, die dies lesen, bei dem Gedanken an die Kombination von Kräften die Vision von Captain Planet vor Augen haben, der über den Planeteers auftaucht. Und diese Analogie ist gar nicht so schlecht - jeder Planeteer (Agent) verfügt über eine einzelne raffinierte Kraft, die, wenn sie zielgerichtet kanalisiert wird, einen mächtigen Superhelden (oder in unserem Fall ein mächtiges mehrstufiges agenturisches System) bildet. Agentische KI ist die nächste Stufe, die über die bloße Generierung von Inhalten hinausgeht und zu proaktivem Handeln führt. Agentenbasierte Systeme sind bereits in der Lage, komplexe Herausforderungen durch die Orchestrierung der Aktionen mehrerer spezialisierter KI-Agenten selbstständig zu bewältigen und dabei fortschrittlich zu denken und iterativ zu planen. Was agentenbasierte Systeme so leistungsfähig macht, ist diese Orchestrierung - die Fähigkeit, eine Vielzahl spezialisierter Agenten selektiv einzusetzen und dynamisch zu koordinieren, um komplexe Ziele in überschaubare Teilaufgaben zu zerlegen, Aktionen aufeinander abzustimmen und Ergebnisse iterativ zu verfeinern, bis eine zufriedenstellende Lösung erreicht ist.  

Der weltweite Markt für KI-Agenten wird voraussichtlich von rund 7,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 236 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 ansteigen, was einer erstaunlichen jährlichen Wachstumsrate von über 45 % entspricht. Dieses explosive Wachstum wird durch den Bedarf an Automatisierung, Effizienz und intelligenterer Entscheidungsfindung angeheizt, wobei KI-Agenten die Arbeitsabläufe revolutionieren und einen greifbaren ROI liefern. Tatsächlich wird erwartet, dass 85 % der Unternehmen im Jahr 2025 KI-Agenten einsetzen werden, was unterstreicht, wie schnell diese Technologie zur Grundlage für operative Exzellenz und Wettbewerbsvorteile wird. 

Führende Unternehmen setzen KI-Agenten ein, um komplexe Prozesse zu automatisieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren und neue Einnahmequellen zu erschließen. Diejenigen, die noch keine KI-Agentenstrategie entwickelt haben, laufen Gefahr, in einem Markt zurückzufallen, in dem die intelligente Automatisierung schnell zum Standard für Wachstum und Innovation wird.

Die Macht des autonomen Handelns verstehen

Agentische KI stellt die nächste Stufe intelligenter Systeme dar, die proaktiv und autonom handeln können, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Agentische Systeme arbeiten auf der Grundlage einer Reihe von Grundprinzipien, den "Fünf A's der Agentischen KI", die jeweils eine Kerneigenschaft dieser bemerkenswerten Systeme beschreiben, die es ihnen ermöglichen, in komplexen Geschäftsumgebungen autonom und adaptiv zu funktionieren. 

• Autonom - Agentische KI arbeitet unabhängig und trifft Entscheidungen mit minimaler menschlicher Anleitung. Wie ein vertrauenswürdiger Assistent schätzt sie Situationen ein und handelt, ohne ständig beaufsichtigt werden zu müssen, sodass sich der Mensch auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren kann.
• Handlungsorientiert - Ohne auf Erlaubnis zu warten, ergreift die agenturgestützte KI proaktiv die Initiative, antizipiert Bedürfnisse, ergreift Chancen und treibt den Fortschritt ohne externe Aufforderung voran.
• Zielstrebig - Durch und durch zielorientiert, verfolgt Agentic AI Ziele, indem sie komplexe Probleme in logische, umsetzbare Schritte zerlegt. Sie erstellt einen Plan, der einen klaren Weg zum Erfolg aufzeigt.
• Anpassungsfähig - Agentische KI lernt aus Erfahrung und passt ihre Strategien an, um in dynamischen Umgebungen erfolgreich zu sein, und nutzt ein kontinuierliches Lernmodell, um sich an neue Szenarien oder Daten anzupassen. 
• Agentur - Mit der Befugnis, auf Tools und Datensätze zuzugreifen, Ressourcen zu kontrollieren und wichtige Entscheidungen zu treffen. Ob es um die Planung von Besprechungen oder die Verwaltung von Daten geht, sie verfügt über die Macht, in ihrem Bereich entscheidend zu handeln.

Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die sich auf vordefinierte, statische Aufgaben beschränkt, zielen agentenbasierte KI-Systeme darauf ab, ihre Umgebung aktiv wahrzunehmen, komplexe Szenarien zu durchdenken und mehrstufige Arbeitsabläufe autonom auszuführen, um bestimmte Geschäftsziele zu erreichen. Dies sollte es der agentenbasierten KI ermöglichen, einen transformativen Wert für Unternehmen zu schaffen, indem sie zu höherer Effizienz, intelligenteren Entscheidungen und niedrigeren Betriebskosten beiträgt.

Energie für vernetzte KI

Um agentenbasierte Systeme auf globaler Ebene zu ermöglichen, sind unternehmenstaugliche Architekturen erforderlich, die Modularität, Skalierbarkeit, Interoperabilität und die für die Umsetzung kontinuierlicher Lernstrategien erforderlichen Datenübertragungen unterstützen. Verteilte Cloud-Architekturen spielen eine entscheidende Rolle bei diesem Übergang zu agentenbasierten KI-Workflows für Unternehmen, insbesondere bei Edge-zentrierten Bereitstellungen, die die für nahtlose Agentenerfahrungen erforderliche niedrige Latenz erreichen. Die Bereitstellung modularer, skalierbarer agentenbasierter Anwendungen ist vergleichbar mit der Bereitstellung moderner Microservice-Anwendungen, die reaktionsschnell sein müssen, aber unabhängig skalieren können. Darüber hinaus ist ein effektives Datenmanagement erforderlich, um die Leistung bewerten und kontinuierlich verbessern zu können. Diese Konzepte werden in unserem Blog näher beleuchtet: Verteilte KI-Inferenz: Strategien für den Erfolg. 

Interoperabilität ist eine wesentliche Voraussetzung für agentenbasierte KI, die eine nahtlose Integration mit verschiedenen Unternehmenssystemen und -technologien sowie den Zugang zu leistungsstarken Tools und Datensätzen ermöglicht. Dieser Bereich ist voller Innovationen und entwickelt sich rasch weiter. Es entstehen mehrere Schlüsselprotokolle, die eine nahtlose Verbindung von Agenten mit Werkzeugen, Datenquellen, Unternehmenssystemen und sogar anderen Agenten ermöglichen, um ein dynamisches, intelligentes Netzwerk zu schaffen, das autonomes Handeln erleichtern kann. 

• Das von Anthropic entwickelte Model Context Protocol (MCP) ist ein weit verbreiteter offener Standard für sichere, bidirektionale Verbindungen zwischen KI-Agenten und Datenquellen, Unternehmenstools und Entwicklungsumgebungen. MCP wurde entwickelt, um fragmentierte Integrationen durch ein universelles Protokoll zu ersetzen, das es Agenten ermöglicht, effizient auf Unternehmensdaten zuzugreifen und darauf zu reagieren. Hier erfahren Sie mehr über MCP und hier sehen Sie ein Beispiel für die Verwendung von MCP in der Akamai Cloud. 

• Agent-to-Agent-Protokoll (A2A): A2A wurde von Google in Zusammenarbeit mit verschiedenen anderen Technologiepartnern entwickelt und bietet einen offenen, herstellerneutralen Standard, der eine nahtlose Kommunikation, Erkennung und Zusammenarbeit zwischen autonomen KI-Agenten ermöglichen soll, unabhängig von den Frameworks oder Plattformen, auf denen sie aufgebaut sind. Er unterstützt die multimodale Agenten-Kommunikation und die koordinierte Ausführung von Aufgaben zwischen Agenten, die für Workflows im Unternehmensmaßstab konzipiert sind. 
• Agenten-Kommunikationsprotokoll (ACP): ACP wurde von IBM Research entwickelt und bietet einen standardisierten Rahmen für die Kommunikation zwischen Agenten, der eine nahtlose Interoperabilität zwischen autonomen KI-Agenten ermöglicht. ACP bietet ein gemeinsames "Drahtformat" für die Nachrichtenübermittlung von Agent zu Agent, die Übergabe von Aufgaben und das Lebenszyklusmanagement.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MCP es Agenten ermöglicht, sich mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden. ACP ermöglicht die Kommunikation von Agent zu Agent innerhalb desselben Plattform-Ökosystems und die Kommunikation von Agent zu Agent über verschiedene Ökosysteme hinweg, und zwar herstellerunabhängig. Alle diese Protokolle dienen der Weiterentwicklung von Agentensystemen und werden von der Industrie angenommen. 

Die Zukunft ist kollaborativ

Die leistungsfähigsten und wirkungsvollsten KI-Systeme werden die Stärken sowohl generativer als auch agenturischer Ansätze kombinieren. Sie werden als intelligente Kollaborateure agieren, die wissen, wann sie generative Fähigkeiten einsetzen müssen, um Optionen zu erkunden, und wann sie agentengestützte Aktionen einsetzen müssen, um sich auf eine bestimmte Vorgehensweise festzulegen und komplexe Aufgaben auszuführen. Mehrere spezialisierte Agenten werden zusammenarbeiten und von einem intelligenten "Führer" orchestriert, um beeindruckende Lösungen zu liefern. 

Eine verteilte Cloud-Infrastruktur bietet die ideale Grundlage für die Bereitstellung von KI-Agenten in komplexen, agentenbasierten Systemen. Durch die Partnerschaft mit Akamai Cloud - der weltweit am meisten verteilten Cloud mit einem ausgedehnten Edge-Netzwerk - können Unternehmen kostengünstige, hochleistungsfähige KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen, die sicher und zuverlässig skalieren. Mit Akamai können Unternehmen darauf vertrauen, dass ihre agentenbasierten Systeme für die Zukunft gerüstet sind, mit einer robusten Governance und einem ruhigen Gewissen.

Die Zukunft ist kollaborativ. Die Zukunft ist spannend. Die Zukunft ist agentisch. 

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