KI-Agenten — Rundschau #25

KI-Agen­ten in der Unternehmenswelt: Aktuelle Entwick­lun­gen und Trends

Adver­tise­ment Embed­ding Attacks (AEA): Sub­tile Bedro­hung für Large Lan­guage Mod­els (LLMs)¹Adver­tise­ment Embed­ding Attacks: Unsicht­bare Bedro­hung für KI-Agen­ten und LLMs

• Gefahr: AEA manip­ulieren KI-Mod­elle unauf­fäl­lig, indem sie Wer­bung, Pro­pa­gan­da oder Ide­olo­gien ein­bet­ten. Dies kann Ver­trauen, Infor­ma­tion­squal­ität und ökonomis­che Sta­bil­ität gefährden.
• Angriffsvek­toren:
  • Über­nahme von Dis­tri­b­u­tion­splat­tfor­men (z. B. Prompts oder Daten­ströme).
  • Manip­u­la­tion von Open-Source-Mod­ellen durch verän­derte Para­me­ter.
• Betrof­fene: End­nutzer, Entwick­ler, Plat­tform­be­treiber und Mul­ti-Agen­ten-Sys­teme.
• Abwehr: Selb­stin­spek­tio­nen der Mod­elle, tech­nis­che Audits und klare Gov­er­nance.

Memp: Ein dynamis­ches Gedächt­nis für LLMs²Memp: Dynamis­ches Gedächt­nis für effizien­teres Ler­nen in KI-Sys­te­men

Vorteile:

• Kon­tinuier­lich­es Ler­nen aus Erfahrun­gen (Life­long Learn­ing).
• Effizien­zsteigerung durch Wiederver­wen­dung erfol­gre­ich­er Prozesse.
• Über­trag­barkeit von Wis­sen auf kleinere Mod­elle.

Funk­tion­sweise: Spe­icherung von Erfahrun­gen als Aktionen/Schritte, Abruf bei neuen Auf­gaben und kon­tinuier­liche Gedächt­nisak­tu­al­isierung.

Ergeb­nisse: Reduziert­er Token-Ver­brauch und gesteigerte Erfol­gsrate in Tests mit GPT-4o und anderen Mod­ellen.

NVIDIA’s Jet-Nemotron: Effizien­zsteigerung durch opti­mierte Architek­turen³Jet-Nemotron: Neue Ansätze für effiziente Sprach­mod­elle

• Prob­lem: Hoher Energie­ver­brauch und Kosten kom­plex­er Mod­elle.
• Lösung: Die Post Neur­al Archi­tec­ture Search (PostNAS)-Pipeline, die vor­trainierte Mod­elle als Grund­lage nutzt.
• Inno­va­tion: Jet­Block, ein effizien­ter Aufmerk­samkeits­block, kom­biniert lin­eare und dynamis­che Fal­tun­gen.
• Ergeb­nisse: Bis zu 53-fache Beschle­u­ni­gung bei ver­gle­ich­bar­er Genauigkeit.

Mul­ti-Agen­ten-Sys­teme: Dezen­trale Intel­li­genz

• Prob­lem: Abhängigkeit von zen­tralen Plan­ern und inef­fiziente Kom­mu­nika­tion in hier­ar­chis­chen Sys­te­men.
• Lösung: Das Anemoi-Sys­tem ermöglicht direk­te Kom­mu­nika­tion zwis­chen Agen­ten und reduziert Token­ver­brauch sowie Abhängigkeit­en.
• Ergeb­nisse: Verbesserte Genauigkeit und Effizienz bei kom­plex­en Auf­gaben.

Medi­zinis­che KI: Gren­zen der Mus­ter­erken­nung⁴Die Gren­zen Kün­stlich­er Intel­li­genz in der medi­zinis­chen Diag­nose: Eine kri­tis­che Analyse aktueller Sprach­mod­elle

• Studie: LLMs wie GPT‑4 scheit­ern an mod­i­fizierten medi­zinis­chen Fra­gen (NOTA-Test), da sie Muster statt logis­ches Denken pri­or­isieren.
• Imp­lika­tio­nen: LLMs eignen sich nur als unter­stützende Sys­teme, nicht für autonome Entschei­dun­gen in der Medi­zin.

Selb­st-evolvierende KI-Agen­ten⁵Selb­st-evolvierende KI-Agen­ten als Brücke zwis­chen Foun­da­tion Mod­els und agen­tis­chen Sys­te­men

• Vision: Sys­teme, die sich durch Umwelt­feed­back opti­mieren und ihre Gren­zen über­winden.
• Kern­prinzip­i­en: Sicher­heit (Endure), Leis­tung (Excel) und Evo­lu­tion (Evolve).
• Her­aus­forderung: Bal­ance zwis­chen Autonomie und Kon­trolle.

Sales­force: Automa­tisierung des Kun­denser­vice⁶Die KI-Rev­o­lu­tion bei Sales­force: Wenn Algo­rith­men men­schliche Arbeit erset­zen

• Entwick­lung: KI-Agen­ten übernehmen 50% der Anfra­gen, 4.000 Stellen abge­baut.
• Fol­gen: Effizien­zsteigerung, aber Ver­lust men­schlich­er Arbeit­splätze.
• Zukun­ft: Hybrides Mod­ell aus KI und men­schlich­er Exper­tise.

Agen­tic AI: Die näch­ste Gen­er­a­tion autonomer Sys­teme⁷Agen­tic AI Architek­tur: Der Weg zu autonomen, intel­li­gen­ten Sys­te­men

• Merk­male: Sys­teme, die pla­nen, han­deln, beobacht­en und reflek­tieren.
• Topolo­gien: Hier­ar­chis­che, graph-basierte oder Schwarm-Architek­turen.
• Sicher­heit: Umfassende Schutzmech­a­nis­men wie Guardrails und Audit-Trails.
• Anwen­dung: Skalier­bare und sichere KI für kom­plexe Auf­gaben.