KI-Agenten im Banking
Von Ralf Keuper Die Einsatzfelder für KI-Agenten im Banking sind zahlreich. Das jedenfalls ist der Tenor des Reports Agentic AI. Finance & the ‘Do It For Me’ Economy, der von…
Chain-of-Experts für eine effizientere Modellarchitektur
Unternehmen setzen zunehmend auf große Sprachmodelle (LLMs), um fortgeschrittene Dienstleistungen anzubieten, haben jedoch Schwierigkeiten, die hohen Rechenkosten für den Betrieb dieser Modelle zu bewältigen. Ein neuer Ansatz namens “Chain-of-Experts” (CoE)…
Interaktion von Menschen und KI-Agenten in hybriden Systemen
Im Jahr 2006 setzte sich Johannes Weyer in dem Arbeitspapier Die Kooperation menschlicher Akteure und nicht-menschlicher Agenten. Ansatzpunkte einer Soziologie hybrider Systeme mit der Frage auseinander, welchen Beitrag die Soziologie…
Qwen fordert DeepSeek heraus
Das Qwen-Team von Alibaba hat kürzlich das neue KI-Modell QwQ-32B vorgestellt, ein 32-Milliarden-Parameter-Modell, das mithilfe von Reinforcement Learning (RL) entwickelt wurde, um die Leistung bei komplexen Problemlösungsaufgaben zu verbessern. Das…
Präsidentin von Signal hat Zweifel an Sicherheit agentischer KI
Meredith Whittaker, die Präsidentin des Messenger-Dienstes Signal, äußerte auf der SXSW 2025-Konferenz in Austin, Texas, deutliche Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von „agentischer“ KI. Diese Form der Künstlichen Intelligenz, die in…
Manus AI — der autonome KI-Agent aus China
Manus AI ist ein autonomer KI-Agent, entwickelt vom chinesischen Start-up Monica, der Anfang 2025 vorgestellt wurde. Ziel des Systems ist es, komplexe Aufgaben eigenständig zu planen, auszuführen und abzuschließen. Es…
KI-Agenten brauchen eine soziale und ethische Perspektive
Der Text Zum Selbstverständnis der Wissenschaft der Künstlichen Intelligenz beleuchtet die komplexen Herausforderungen und Fragestellungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und geht dabei sowohl auf philosophische als auch auf…
AGNTCY — ein Standard für die Interoperabilität von KI-Agenten
Ein wichtiger Meilenstein für eine agentische Zukunft ist die nahtlose Kommunikation zwischen KI-Agenten verschiedener Organisationen. Um dies zu erreichen, ist Interoperabilität erforderlich, da die Agenten möglicherweise mit unterschiedlichen LLMs, Datenframeworks…
KI-Agenten mit Langzeitgedächtnis ausstatten
KI-Agenten können viele Aufgaben automatisieren, die Unternehmen durchführen möchten. Ein Nachteil ist jedoch, dass sie oft vergesslich sind. Ohne Langzeitgedächtnis müssen Agenten Aufgaben entweder in einer Sitzung abschließen oder ständig…
AI Agentic workflows and Enterprise APIs: Adapting API architectures for the age of AI agents
Die rasante Entwicklung der generativen KI hat das Aufkommen autonomer KI-Agenten katalysiert und stellt die IT-Infrastrukturen von Unternehmen vor nie dagewesene Herausforderungen. Die derzeitigen API-Architekturen in Unternehmen sind überwiegend für…