Laut Gartner wird bis 2028 ein Drittel der menschlichen Interaktionen mit generativer KI zwischen Menschen und autonomen KI-Agenten ablaufen. Derzeit interagieren die Nutzer fast ausschließlich mit sog. Prompts mit den großen Sprachmodellen.
Der wesentliche Unterschied zwischen autonomen KI-Agenten und KI-gestützte Assistenten, wie sie heute weit verbreitet sind, besteht darin, dass letztere mithilfe von LLMs und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) auf Nutzeranfragen reagieren. Benutzer können Fragen stellen oder Wünsche äußern, und der Assistent sucht nach Antworten und generiert kontextbezogene Inhalte in einer dialogorientierten Schnittstelle. Sie sind reaktiv.
KI-Agenten dagegen sind proaktiv und autonom. Sie treffen eigenständig Entscheidungen und ergreifen selbständig Maßnahmen. Im Idealfall können sie komplexe End-to-End-Workflows ohne Aufsicht bewältigen. Ihr Einsatzschwerpunkt liegt jedoch meistens in der Bewältigung bestimmter Aufgaben und in der Verfolgung bestimmter Ziele.
Werden einzelne autonome Agenten in ein Multi-Agenten-Framework integriert, können die daraus resultierenden Systeme über eine Vielzahl von Protokollen und Kommunikationskanälen fähigkeits- und wissensübergreifend zusammenarbeiten, Daten aus verschiedenen Quellen verstehen, Entscheidungen treffen und komplexere Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende abwickeln, ohne dass ein menschliches Eingreifen oder eine menschliche Kontrolle erforderlich sind, so Tim Tully, Partner bei Menlo Ventures gegenüber VentureBeat.
Noch fehle es laut Tully an einer agenten-spezifischen Orchestrierungsschicht, welche die beschriebene Entwicklung vollständig unterstützt.
Mittlerweile stehen zahlreiche Frameworks für die Entwicklung von MAS zur Verfügung, wie MetaGPT. Einige Unternehmen bieten bereits Lösungen für die Orchestrierung der Agenten an, wie AgentRearrange oder SphereOne.
Weitere Informationen:
Enabling scalable and fault‐tolerant multi‐agent systems by utilizing cloud‐native computing
Multiagent Orchestration Platforms Reviews and Ratings
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