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In dem Beitrag Here Comes the Second Wave Of Intelligent Agents untersucht Rafe Brena die Entwicklung von intelligenten Agenten in der KI und unterscheidet zwischen der ersten Welle in den 1980er Jahren und der aktuellen zweiten Welle. Der Autor, ein erfahrener KI-Forscher, reflektiert über die Geschichte und die zukünftigen Möglichkeiten dieser Technologie.
Erste Welle der intelligenten Agenten
Die erste Welle begann mit den Ideen von Marvin Minsky, der in den 1980er Jahren das Buch The Society of Mind veröffentlichte. Minsky kritisierte die damals vorherrschenden Ansätze der KI, die stark auf monolithischen, logikbasierten Systemen beruhten. Er argumentierte, dass menschliche Intelligenz durch soziale Interaktionen geprägt sei und schlug vor, kleine, limitierte Agenten zu entwickeln, die in ihrer Umgebung agieren.
Trotz der vielversprechenden Ansätze stagnierte die Entwicklung. Die Kritik an der klassischen KI führte dazu, dass das Interesse und die Finanzierung für KI-Forschung abnahmen, was in die zweite “Winterperiode” der KI mündete. Während dieser Phase verschwanden viele Forschungsprojekte in den Hintergrund und wurden nur in abgelegenen Laboren fortgeführt.
Technologien der ersten Welle
In den 1990er und frühen 2000er Jahren wurden verschiedene Technologien zur Unterstützung intelligenter Agenten entwickelt. Dazu gehörten:
Agentenkommunikationssprachen:
- KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) wurde entwickelt, um den Austausch von Wissen zwischen Agenten zu standardisieren.
- FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents) wurde als formeller Standard für die Kommunikation zwischen Agenten in verschiedenen Systemen eingeführt.
Wissens- und Informationsrepräsentationssprachen:
- RDF (Resource Description Framework) und OWL (Web Ontology Language) ermöglichten die Interoperabilität zwischen Datenquellen und die strukturierte Repräsentation von Wissen.
Entwicklungsumgebungen:
- JADE (Java Agent Development Framework) und andere Plattformen ermöglichten die Entwicklung und Implementierung von Agenten.
Trotz dieser technologischen Fortschritte konnte sich die erste Welle nicht durchsetzen, da die Smartphone-Revolution ab 2007 alle Aufmerksamkeit auf sich zog und die Entwicklung von intelligenten Agenten in den Hintergrund drängte.
Zweite Welle der intelligenten Agenten
In der aktuellen Phase, nach der Smartphone-Dominanz, gewinnen KI und insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) wieder an Bedeutung. Agenten sind nun in der Lage, nicht nur einfache Aufgaben zu erfüllen, sondern auch komplexe Interaktionen zwischen verschiedenen Softwareanwendungen zu ermöglichen.
Der Autor hebt hervor, dass die aktuelle Welle von Agenten zwei Hauptaspekte umfasst:
- Handlungsfähige KI-Systeme: Diese Agenten können mit Anwendungen interagieren, Bildschirminhalte interpretieren und Webformulare ausfüllen.
- Koordination mehrerer KI-Agenten: Diese Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen und zeigen ihre intelligenten und sozialen Eigenschaften.
Wichtige Technologien, die in dieser zweiten Welle aufgetaucht sind, umfassen:
- LangChain: Ein Framework, das LLMs mit anderen Softwarekomponenten verbindet, um interaktive Anwendungen zu schaffen.
- Model Context Protocol (MCP): Ein Standard, der die nahtlose Integration zwischen LLM-Anwendungen und externen Datenquellen ermöglicht.
- Agent-to-Agent (A2A) Protokoll: Erlaubt die Interoperabilität zwischen Agenten verschiedener Hersteller.
Lösungen für eine Vielzahl komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen
Die intelligenten Agenten der zweiten Welle bieten Lösungen für eine Vielzahl komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen. Hier sind einige Beispiele:
1. Reiseplanung
Probleme: Komplexität der Zeitplanung, fragmentierte Datenquellen (Flüge, Hotels, Transport), Nutzerpräferenzen und ‑beschränkungen.
Lösung: Agenten können alle notwendigen Informationen integrieren, um eine nahtlose Reiseplanung zu ermöglichen, einschließlich automatischer Anpassungen bei Änderungen.
2. Personalmanagement
- Probleme: Bewerberauswahl, Verwaltung von Mitarbeiterdaten und Onboarding-Prozesse.
- Lösung: Agenten können Bewerbungen analysieren, geeignete Kandidaten auswählen und den gesamten Prozess automatisieren.
3. Gesundheitswesen
- Probleme: Integration von Patientenakten, Koordination zwischen verschiedenen Gesundheitsdienstleistern.
- Lösung: Agenten können Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren und sicherstellen, dass relevante Informationen für Ärzte und Pflegepersonal verfügbar sind.
4. Lieferkettenmanagement
- Probleme: Planung und Optimierung von Lieferketten, Management von Beständen und Logistik.
- Lösung: Agenten können Echtzeitdaten verwenden, um Entscheidungen zu treffen und Engpässe vorherzusagen.
5. IT-Integration und Workflow-Automatisierung
- Probleme: Fragmentierte Systeme, ineffiziente Prozesse.
- Lösung: Agenten können unterschiedliche Softwarelösungen miteinander verbinden und automatisierte Workflows erstellen.
6. Kundenservice
- Probleme: Hohe Anzahl an Anfragen, langsame Reaktionszeiten.
- Lösung: Agenten können Anfragen automatisiert bearbeiten und dabei personalisierte Antworten liefern.
7. Datenanalyse und Entscheidungsfindung
- Probleme: Große Datenmengen, die schwer zu interpretieren sind.
- Lösung: Agenten können Daten analysieren, Muster erkennen und Empfehlungen zur Entscheidungsfindung geben.
8. Smart Home und IoT
- Probleme: Integration und Steuerung verschiedener Geräte.
- Lösung: Agenten können als zentrale Steuerungseinheit fungieren und Geräte automatisiert steuern.
Fazit
Der Autor schlussfolgert, dass die aktuellen intelligenten Agenten nicht nur einfache Chatbots sind, sondern eine ernsthafte Revolution in der Unternehmenssoftware darstellen werden. Sie sind in der Lage, viele Aufgaben zu automatisieren, was zuvor undenkbar war. Die Technologie ist nun ausgereift und bereit, eine tiefgreifende Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, zu bewirken.