KI-Agenten — Rundschau #3

Die aktuelle KI-Agen­ten — Rund­schau gibt einen Überblick über die aktuellen Entwick­lun­gen im Bere­ich KI-Agen­ten mit Anre­gun­gen für eine tiefer­ge­hende Beschäf­ti­gung mit dem The­ma:

Siemens und Accen­ture haben eine Koop­er­a­tion geschlossen, die sich über mehrere Geschäfts- und Tech­nolo­giefelder erstreckt, darunter auch Agen­tic KI. Die neu gegrün­dete Accen­ture Siemens Busi­ness Group will Unternehmen dabei helfen, KI-Agen­ten zu erstellen und vorge­fer­tigte Agen­ten und KI-Grund­mod­elle anzu­passen – beispiel­sweise für Sim­u­la­tion und Robotik¹Siemens und Accen­ture grün­den gemein­same Busi­ness Group.

Ama­zon hat am Mon­tag Nova Act vorgestellt, einen KI-Agen­ten, der das Browsen im Inter­net übernehmen und ein­fache Aktio­nen selb­st­ständig aus­führen kann. Beglei­t­end dazu wird das Nova Act SDK veröf­fentlicht, ein Toolk­it für Entwick­ler zur Erstel­lung von Pro­to­typen mit Nova Act²Ama­zon unveils Nova Act, an AI agent that can con­trol a web brows­er.

Im Web3-Umfeld haben KI-Agen­ten bere­its begonnen, autonom Token auszugeben und Han­del zu treiben. Hier sind sie nicht nur Werkzeuge, son­dern entwick­eln sich zu eigen­ständi­gen Akteuren, die in agen­ten­basierten Umge­bun­gen ler­nen und inter­agieren kön­nen. Dies führt zu neuen Möglichkeit­en, wie z.B. die Bil­dung von Agen­ten-Gesellschaften, in denen sie dynamisch aufeinan­der reagieren³Web3 Is The Home For Autonomous Con­sumer AI Agents.

Die Anwen­dungs­fälle für Agen­ten-Net­zw­erke sind vielfältig. Im Gesund­heitswe­sen kön­nten spezial­isierte Agen­ten für Diag­nos­tik, Patien­ten­man­age­ment und Arzneimit­telforschung zusam­me­nar­beit­en, um bessere Patien­ten­ergeb­nisse zu erzie­len. In der Finanzbranche kön­nen Agen­ten zur Betrugs­bekämp­fung, Risiko­man­age­ment und Verbesserung der Kun­den­in­ter­ak­tio­nen einge­set­zt wer­den. Im Mar­ket­ing ermöglichen Agen­ten die Analyse von Kun­den­ver­hal­ten, die Gener­ierung von Inhal­ten und die Opti­mierung von Wer­bung für max­i­malen ROI. Um das volle Poten­zial von KI auszuschöpfen, müssen Unternehmen ver­schiedene Mod­elle inte­gri­eren. Eine Mul­ti-AI-Strate­gie kom­biniert die Stärken unter­schiedlich­er KI-Tech­nolo­gien, wie Chat­G­PT für die Ver­ar­beitung natür­lich­er Sprache und Agen­ten­net­zw­erke für spezial­isierte Prob­lem­lö­sun­gen. Dies ermöglicht es Unternehmen, die richti­gen Werkzeuge für die jew­eili­gen Auf­gaben zu nutzen und so eine effizien­tere und anpas­sungs­fähigere KI-ges­teuerte Umge­bung zu schaf­fen⁴From Chat­G­PT To Agent Net­works: Why Your Com­pa­ny Needs A Mul­ti-AI Strat­e­gy.

In der Fer­ti­gung kön­nen AI-Agen­ten in Bere­ichen wie prädik­tiv­er Wartung, Qual­ität­skon­trolle und Liefer­ket­ten­man­age­ment einge­set­zt wer­den. Beispiel­sweise kön­nen sie durch die Analyse von Sen­sor­dat­en Maschi­nen­fehler vorher­sagen, was Aus­fal­lzeit­en und Wartungskosten reduziert. Eine Umfrage zeigt, dass frühe Anwen­der von AI-Agen­ten in der Fer­ti­gung Kostensenkun­gen von 14% erzie­len kon­nten, und 89% der Unternehmen pla­nen die Imple­men­tierung von KI. Die Schlüs­sel­funk­tio­nen von AI-Agen­ten umfassen Autonomie, Wahrnehmung, Entschei­dungs­find­ung, Lern­fähigkeit und Hand­lung­sori­en­tierung⁵The Rise of AI Agents Trans­form­ing Mod­ern Man­u­fac­tur­ing.

Die anfängliche Begeis­terung für Gen­er­a­tive Kün­stliche Intel­li­genz (KI) ist laut Experten wie Gart­ner-Ana­lyst John-David Love­lock ver­flo­gen, da die Tech­nolo­gie die hohen Erwartun­gen nicht erfüllen kon­nte. Viele ambi­tion­ierte Pro­jek­te haben den Unternehmen nicht die erhofften Effizien­zgewinne oder Kosteneinsparun­gen gebracht. Daher set­zen Fir­men ver­mehrt auf Stan­dard-Soft­ware, deren Inte­gra­tion und Nutzen bess­er vorherse­hbar sind. Love­lock betont, dass Gen­er­a­tive KI zunehmend als „nor­male“ Soft­ware wahrgenom­men wird. Bis 2026 wird erwartet, dass erst­mals mehr Geld für Pro­gramme mit Gen­er­a­tiv­er KI aus­gegeben wird als für solche ohne. Anbi­eter müssen daher poten­zielle Kun­den von den Vorteilen ihrer Pro­duk­te überzeu­gen, anstatt dass diese automa­tisch angenom­men wer­den⁶Gart­ner: Gen­er­a­tive KI muss sich 2025 im Real­itätscheck bewähren.

Aug­ment Code hat heute die neue Tech­nolo­gie „Aug­ment Agent“ vorgestellt, die darauf abzielt, die Kom­plex­ität großer Soft­ware­pro­jek­te zu bewälti­gen, anstatt nur ein­fachen Code zu gener­ieren. Diese Tech­nolo­gie unter­stützt Entwick­ler dabei, umfan­gre­iche und etablierte Code­basen zu navigieren und zu mod­i­fizieren. Aug­ment Code hat die höch­ste Punk­tzahl im SWE-bench bench­mark für KI-Codierungs­fähigkeit­en erzielt, indem es Anthropic’s Claude Son­net 3.7 mit OpenAI’s O1-Mod­ell kom­biniert⁷Aug­ment Code debuts AI agent with 70% win rate over GitHub Copi­lot and record-break­ing SWE-bench score.