KI-Agenten erklärt: Von der Theorie zur praktischen Umsetzung

Dieser Leitfaden erklärt die Grundlagen von KI-Agenten und zeigt, wie diese mit verschiedenen Automatisierungsplattformen erstellt werden können, mit praktischen Beispielen für Softwareentwickler.

Inhaltsverzeichnis

• Was sind KI-Agenten?
• Wie funktionieren KI-Agenten?
• Welche Arten von KI-Agenten gibt es?
• Welche Vorteile bieten KI-Agenten?
• Was sind die Hauptkomponenten eines KI-Agenten?
• Beispiele für KI-Agenten
• Wie erstellt man einen KI-Agenten?
• Praktisches Beispiel: Datenanalyst-KI-Agent
• Häufig gestellte Fragen

Einführung

Die moderne Softwareentwicklung nutzt bereits KI-Programmierassistenten, die auf Benutzereingaben reagieren. Autonome KI-Agenten entwickeln sich jedoch rasant weiter und haben das Potenzial, das Feld noch weiter zu revolutionieren. Sie können:

• Aufgaben ohne vorherige strenge Regeln handhaben
• Anomalien erkennen
• Potenzielle Probleme vorhersagen und abmildern, bevor sie auftreten
• Wertvolle Einblicke für Anfänger und erfahrene Entwickler liefern

Diese Ergebnisse können mit intelligenten, anpassungsfähigen KI-Agenten erreicht werden, die die Systemresilienz erhöhen und Projektzeiten verkürzen.

Was sind KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das Daten empfängt, rationale Entscheidungen trifft und in seiner Umgebung handelt, um bestimmte Ziele zu erreichen.

💡 Hinweis: Während ein einfacher Agent seine Umgebung über Sensoren wahrnimmt und über Aktoren auf sie einwirkt, enthält ein echter KI-Agent eine "Reasoning Engine" (Argumentations-Engine). Diese Engine trifft autonom rationale Entscheidungen basierend auf der Umgebung und ihren Handlungen.

Große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale LLMs stehen im Zentrum moderner KI-Agenten, da sie eine Argumentationsschicht bereitstellen und die Leistung messen können.

Die fortschrittlichsten KI-Agenten können auch lernen und ihr Verhalten über die Zeit anpassen. Nicht alle Agenten benötigen dies, aber manchmal ist es obligatorisch.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Software-KI-Agenten arbeiten durch eine Kombination aus Wahrnehmung, Argumentation und Handlung. Im Kern verwenden sie Large Language Models (LLMs), um Eingaben zu verstehen und Entscheidungen zu treffen, aber die wahre Kraft kommt aus der Interaktion dieser Elemente:

Eingabeverarbeitung

Der Agent erhält Informationen über verschiedene Kanäle - direkte Benutzerfragen, Systemereignisse oder Daten aus externen Quellen.

Entscheidungsfindung

Im Gegensatz zu einfachen Chatbots verwenden KI-Agenten mehrstufige Prompting-Techniken zur Entscheidungsfindung. Durch Ketten spezialisierter Prompts (Argumentation, Tool-Auswahl) können Agenten komplexe Szenarien handhaben, die mit Ein-Schuss-Antworten nicht möglich sind.

Aktionsausführung

Moderne LLMs generieren strukturierte Ausgaben, die als Funktionsaufrufe an externe Systeme dienen.

Lernen und Anpassung

Einige Agenten können sich im Laufe der Zeit durch verschiedene Mechanismen verbessern - von einfachen Feedback-Schleifen bis hin zu ausgeklügelten Modell-Updates.

Welche Arten von KI-Agenten gibt es?

Das AIMA-Lehrbuch diskutiert mehrere Haupttypen von Agentenprogrammen basierend auf ihren Fähigkeiten:

Simple Reflex-Agenten

Diese Agenten sind ziemlich unkompliziert - sie treffen Entscheidungen nur basierend auf dem, was sie im Moment wahrnehmen, ohne die Vergangenheit zu berücksichtigen.

Modellbasierte Reflex-Agenten

Modellbasierte Reflex-Agenten sind etwas ausgeklügelter. Sie behalten im Überblick, was hinter den Kulissen passiert, auch wenn sie es nicht direkt beobachten können.

Zielbasierte Agenten

Zielbasierte Agenten konzentrieren sich darauf, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie denken voraus und planen eine Abfolge von Aktionen, um ihr gewünschtes Ergebnis zu erreichen.

Nutzen-basierte Agenten

Diese sind noch fortgeschrittener. Sie weisen jedem möglichen Zustand basierend auf einer Nutzenfunktion einen "Güte"-Score zu. Sie konzentrieren sich nicht nur auf ein einziges Ziel, sondern berücksichtigen auch Faktoren wie Unsicherheit, widersprüchliche Ziele und die relative Wichtigkeit jedes Ziels.

Lernende Agenten

Lernende Agenten sind die ultimativen Anpasser. Sie beginnen mit einem grundlegenden Set von Wissen und Fähigkeiten, verbessern sich aber kontinuierlich basierend auf ihren Erfahrungen.

Welche Vorteile bieten KI-Agenten?

Nach LangChains kürzlichem "State of AI Agents Report", einer Umfrage unter mehr als 1.300 Fachkräften aus verschiedenen Branchen, verwenden bereits 51% der Unternehmen KI-Agenten in der Produktion.

Dies sind dokumentierte Vorteile, die Unternehmen bereits durch den Einsatz von KI-Agenten sehen:

Schnellere Informationsanalyse und Entscheidungsfindung

Handhabung großer Datenmengen, Extraktion wichtiger Erkenntnisse und Erstellung von Zusammenfassungen.

Erhöhte Teamproduktivität

Automatisierung von Routineaufgaben, Terminverwaltung und Workflow-Optimierung.

Verbesserte Kundenerfahrung

Beschleunigung der Antwortzeiten, Behandlung grundlegender Anfragen und 24/7-Support.

Beschleunigte Softwareentwicklung

Hilfe bei Programmieraufgaben, Debugging und Dokumentation.

Verbesserte Datenqualität und -konsistenz

Automatische Verarbeitung und Anreicherung von Daten, Sicherstellung der Konsistenz und Reduzierung manueller Dateneingabefehler.

Was sind die Hauptkomponenten eines KI-Agenten?

Im Wesentlichen sammelt ein KI-Agent Daten mit Sensoren, entwickelt rationale Lösungen mit einer Reasoning Engine, führt Aktionen mit Aktoren aus und lernt aus Fehlern durch sein Lernsystem.

Sensoren

Informationen über die Umgebung kommen normalerweise in Form von Textinformationen:

• Einfacher natürlicher Sprachtext wie eine Benutzeranfrage oder -frage
• Halbstrukturierte Informationen wie Markdown oder Wiki-formatierter Text
• Verschiedene Diagramme oder Graphen in Textform
• Strukturierterer Text als JSON-Objekt oder in tabellarischer Form
• Code-Schnipsel oder sogar vollständige Programme in vielen Programmiersprachen
• Multimodale LLMs können Bilder oder sogar Audiodaten als Eingabe erhalten

Aktoren

Die meisten Sprachmodelle können nur textuelle Ausgaben produzieren. Diese Ausgabe kann jedoch in einem strukturierten Format wie XML, JSON, kurzen Code-Schnipseln oder sogar vollständigen API-Aufrufen mit allen Abfrage- und Body-Parametern vorliegen.

Reasoning Engine (das "Gehirn")

Das "Gehirn" eines LLM-basierten KI-Agenten ist ein großes Sprachmodell selbst. Es trifft rationale Entscheidungen basierend auf Zielen, um eine bestimmte Leistung zu maximieren.

Große vortrainierte Modelle wie GPT-4, Claude 3.5, Llama 3 und viele andere haben ein "eingebackenes" Verständnis der Welt, das sie aus Datenmengen während des Trainings gewonnen haben.

Beispiele für KI-Agenten

Basierend auf LangChains State of AI Agents Report gibt es zwei Hauptansätze zur Implementierung von KI-Agenten:

Von Menschen aktivierte Agenten

Diese Agenten reagieren auf direkte menschliche Eingaben über Chat-Interfaces oder strukturierte Befehle:

• Forschungsagenten (wie Perplexity): Verarbeiten Benutzerfragen, um Informationen aus mehreren Quellen zu suchen, zu analysieren und zu synthetisieren
• Kundenservice-Agenten: Behandeln Kundenanfragen und treffen Entscheidungen über eine Eskalation an menschliche Agenten
• Entwicklungsassistenten (wie aider): KI-Pair-Programming-Agenten, die Codebasen verstehen und Entwicklern helfen

Ereignis-aktivierte (ambiente) Agenten

Diese Agenten arbeiten im Hintergrund und reagieren auf Ereignisse und Systemtrigger ohne direkte menschliche Intervention:

• E-Mail-Management-Agenten: Überwachen Postfächer und markieren wichtige Nachrichten
• Sicherheitsüberwachungs-Agenten: Überprüfen Systemlogs und erkennen Anomalien
• Datenqualitäts-Agenten: Überprüfen kontinuierlich eingehende Daten und setzen Konsistenzregeln durch

Wie erstellt man einen KI-Agenten?

Bevor der Entwicklungsprozess beginnt, sollte der Zweck und die Hauptkomponenten eines Agenten definiert werden, einschließlich eines LLM, Speichers und Argumentationsfähigkeiten.

Die Wahl eines geeigneten Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex ermöglicht es, RAG zu integrieren, APIs einzurichten und Ausführungslogik zu erstellen. Der Agent wird schließlich mit Feedback-Schleifen, Überwachung und Feinabstimmung optimiert.

Warum Frameworks für KI-Agenten verwenden?

Im Kontext von KI-Agenten ermöglichen Frameworks wie LangChain die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs), um diese Agenten zu entwerfen und zu erstellen.

Diese Frameworks vereinfachen den Prozess, indem sie Prompt-Templates und Tools bereitstellen, auf die ein Agent Zugriff erhält. Ein LLM fungiert als Reasoning Engine hinter dem Agenten und entscheidet, welche Aktionen in welcher Reihenfolge durchgeführt werden sollen.

💡 Hinweis: Low-Code-Plattformen wie Make.com oder n8n gehen einen Schritt weiter, indem sie eine visuelle Schnittstelle zu diesen Frameworks bereitstellen. Diese Plattformen ermöglichen es, Agent-Komponenten per Drag-and-Drop zu konfigurieren.

Praktisches Beispiel: Datenanalyst-KI-Agent

Das folgende Beispiel zeigt die Erstellung eines intelligenten Datenanalyst-Agenten, der Benutzern dabei hilft, Erkenntnisse aus einer Datenbank mit natürlicher Sprache zu gewinnen.

Anstatt das LLM-Kontextfenster mit rohen Daten zu überlasten, verwendet dieser Agent SQL, um die Datenbank effizient abzufragen - genau wie menschliche Analysten. Benutzer können Fragen in einfachem Deutsch stellen, während der Agent die technischen Komplexitäten der Datenbankinteraktion im Hintergrund abwickelt.

Schritt 1: Datenquelle vorbereiten

Der erste Teil des Workflows beginnt mit der Datenvorbereitung:

• Eine HTTP-Anfrage lädt eine Beispieldatenbank als Zip-Archiv herunter
• Das Archiv wird extrahiert und die Datenbankdatei wird lokal gespeichert
• Dieser Schritt wird nur einmal manuell ausgeführt

Schritt 2: Chat-Nachricht empfangen und Datenbankdatei laden

Der Hauptworkflow umfasst:

1. Ein Chat-Trigger empfängt Benutzeranfragen wie "Wie hoch ist der Umsatz nach Genre?"
2. Die lokale Datenbankdatei wird in den Speicher geladen
3. Die Binärdaten werden mit der Chat-Eingabe kombiniert

Schritt 3: KI-Agent konfigurieren

Konfiguration des Agent-Systems:

• Auswahl des SQL-Agent-Typs und der entsprechenden Datenbankquelle
• Sicherstellung der korrekten Datenfeld-Zuordnung
• Verbindung mit Memory-Komponenten und dem gewählten LLM
• Test mit verschiedenen Datenabfragen

Der fertige Agent kann komplexe Fragen zu den Daten beantworten und mehrere SQL-Abfragen durchführen, bevor eine endgültige Antwort geliefert wird.

Häufig gestellte Fragen

Kann ein LLM als KI-Agent fungieren?

Ja, Large Language Models können als KI-Agenten fungieren, wenn sie mit den richtigen Tools und Frameworks ausgestattet sind. Sie bieten die Reasoning-Fähigkeiten, die für autonome Entscheidungsfindung erforderlich sind.

Ist ChatGPT ein KI-Agent?

ChatGPT in seiner Grundform ist eher ein Konversations-KI-System als ein vollständiger Agent. Mit zusätzlichen Tools und Plugins kann es jedoch agentenähnliche Funktionen ausführen.

Was sind Multi-Agent-Systeme?

Multi-Agent-Systeme bestehen aus mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Diese können durch die Verbindung mehrerer Workflows erstellt werden, die jeweils einen spezialisierten Agenten repräsentieren.

Wie lernen und verbessern sich KI-Agenten im Laufe der Zeit?

KI-Agenten können durch verschiedene Mechanismen lernen:

• Feedback-Schleifen: Direktes Feedback von Benutzern oder Systemen
• Verstärkungslernen: Lernen durch Versuch und Irrtum
• Kontinuierliches Training: Regelmäßige Updates der zugrunde liegenden Modelle
• Erfahrungssammlung: Aufbau von Wissensdatenbanken aus vergangenen Interaktionen

Zusammenfassung

Dieser Leitfaden hat vorgestellt, was ein KI-Agent ist und wie er funktioniert, welche Arten von KI-Agenten existieren und welche Vorteile ihre Nutzung bietet.

Es wurden verschiedene KI-Agent-Beispiele durchgegangen und gezeigt, wie ein SQL-Agent erstellt werden kann, der eine lokale SQLite-Datei analysiert und Antworten basierend auf ihrem Inhalt liefert.

Nächste Schritte

Mit einem Überblick und einem praktischen Beispiel für die Erstellung von KI-Agenten ist es Zeit, den Status quo herauszufordern und einen Agenten für reale Aufgaben zu erstellen.

Low-Code-Plattformen ermöglichen es, sich auf das Design, Testen und Upgraden des Agenten zu konzentrieren. Alle technischen Details werden im Hintergrund verwaltet, aber es besteht auch die Möglichkeit, eigenen Code zu schreiben, wenn nötig.

Ob in Einzelarbeit, kleinen Teams oder Unternehmen - die verfügbaren Tools und Frameworks bieten vielfältige Möglichkeiten für die Implementierung von KI-Agenten.