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24. April 2025
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KI-Agententypen: Umfassende Klassifizierung intelligenter Systeme
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Aufgaben automatisieren, Entscheidungen treffen und komplexe Arbeitsabläufe bewältigen. Doch nicht alle KI-Agenten sind gleich. Um sie effektiv zu nutzen, ist es wichtig, ihre Typen und Fähigkeiten zu verstehen.
Dieser Leitfaden erläutert die wichtigsten Kategorien von KI-Agenten und zeigt, wie sie in moderne Arbeitsabläufe passen. Sie erfahren:
Ob Sie den Kundensupport mit Kommunikationsagenten optimieren oder Prozesse mit lernbasierten Systemen automatisieren, Tools wie Latenknoten kann Ihnen beim Entwerfen von Arbeitsabläufen helfen, die diese Agenten nahtlos integrieren.
Lassen Sie uns untersuchen, wie diese KI-Systeme Ihre Abläufe umgestalten können.
Um Automatisierung effektiv zu nutzen, ist es entscheidend zu verstehen, wie KI-Agenten Entscheidungen treffen. Diese Agenten nutzen je nach Art und Zweck unterschiedliche Methoden – von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu fortgeschrittenen Lernalgorithmen.
Einfache Reaktionsagenten, oft auch als einfache Reflexagenten bezeichnet, basieren auf einfachen Wenn-Dann-Regeln. Sie reagieren auf Eingaben mit vordefinierten Aktionen, ohne vergangene Daten oder zukünftige Ergebnisse zu berücksichtigen. Beispielsweise die myVW-App von Volkswagen US verwendet einen solchen Agenten, um die Kontrollleuchten des Armaturenbretts über die Kamera des Telefons zu identifizieren und dem Fahrer sofort Erklärungen zu geben [1].
Umgebungsbewusste Agenten gehen noch einen Schritt weiter, indem sie ein Echtzeitmodell ihrer Umgebung pflegen. Dies ermöglicht es ihnen, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und kontextbasierte Entscheidungen zu treffen. Ein hervorragendes Beispiel ist GitHubs Copilot, das eine gesamte Codebasis analysiert, um Codevervollständigungen vorzuschlagen, die zu bestehenden Mustern und Kontexten passen. [1].
Zielorientierte Agenten, auch zielbasierte Agenten genannt, bewerten Aktionen anhand der Effektivität, mit der sie bestimmte Ziele erreichen. Diese Agenten eignen sich ideal für mehrstufige Prozesse. Beispielsweise übernehmen KI-Agenten beim Fahrer-Onboarding Aufgaben wie Hintergrundprüfungen und die Zuweisung von Schulungsmodulen, um neue Fahrer auf die Straße vorzubereiten. [1].
Prioritätsbasierte Agenten nutzen Nutzenfunktionen, um verschiedene Faktoren abzuwägen und ihre Aktionen zu priorisieren. Im Finanzportfoliomanagement analysieren diese Agenten beispielsweise Variablen wie Risikobereitschaft, erwartete Rendite, Markttrends und Diversifizierung, um die beste Anlagestrategie zu empfehlen.
Selbstverbessernde Agenten stellen den fortschrittlichsten Typ dar. Sie lernen aus vergangenen Erfahrungen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch die Analyse der Ergebnisse ihrer Aktionen passen sich diese Agenten an komplexe Aufgaben an und reagieren auf sich entwickelnde Anforderungen. Dies macht sie in dynamischen Umgebungen äußerst effektiv.
Jedes dieser Entscheidungsmodelle dient einem bestimmten Zweck und hilft KI-Agenten dabei, unterschiedliche Rollen bei der Rationalisierung und Verbesserung von Geschäftsabläufen zu spielen.
KI-Agenten spielen in Geschäftssystemen unterschiedliche Rollen, die jeweils darauf ausgelegt sind, Abläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Sehen wir uns ihre Schlüsselrollen und die von ihnen ausgeführten Aufgaben an.
Diese Agenten konzentrieren sich auf die Verwaltung natürlicher Sprachinteraktionen über mehrere Plattformen hinweg. Beispielsweise nutzt die myVW-App Googles Gemini um Fahrer mit virtueller Unterstützung zu unterstützen [1]Durch die Nutzung fortschrittlicher natürlicher Sprachverarbeitung können diese Agenten:
Dies macht sie effektiv für den Kundensupport, die virtuelle Unterstützung und andere kommunikationsintensive Aufgaben.
Einzweckagenten sind darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben präzise auszuführen. PUMAVerwendung von Imagen, zur Generierung von Produktfotos ist ein gutes Beispiel. Es automatisiert die Erstellung hochwertiger, lokalisierter Produktbilder [1]Diese Agenten kümmern sich normalerweise um:
Ihre Konzentration auf eine Aufgabe gewährleistet Konsistenz und Genauigkeit bei der Ausführung.
Diese Agenten steuern komplexe Prozesse auf verschiedenen Organisationsebenen. In der Fertigung prüfen beispielsweise Agenten auf niedrigerer Ebene einzelne Produkte, während Agenten auf höherer Ebene Datentrends analysieren, um Verbesserungen zu empfehlen. Ähnlich verhält es sich im Finanzwesen: Sie verarbeiten Marktdaten und liefern Erkenntnisse an Analysten und Händler. [1]Dieser mehrstufige Ansatz gewährleistet sowohl eine detaillierte als auch eine umfassende Übersicht.
Teambasierte Systeme zeigen, wie mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten können, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen. Ein Paradebeispiel dafür ist Microsofts Security Copilot. Dabei arbeiten Agenten in Security Operations Centern zusammen, um die Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Bedrohungen zu verbessern. Diese Systeme sind dafür konzipiert:
Dieser kollaborative Ansatz ermöglicht es Unternehmen, anspruchsvolle Automatisierungsanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig Genauigkeit und betriebliche Effizienz zu gewährleisten. Durch die Nutzung dieser KI-Agentenrollen können Unternehmen Aufgaben besser verwalten und ihre Abläufe effektiv skalieren.
In diesem Abschnitt wird untersucht, wie KI-Agenten zur Optimierung von Arbeitsabläufen eingesetzt werden können. Der Schwerpunkt liegt dabei auf praktischen Schritten zur Implementierung und zum Wachstum.
Die Wahl des richtigen KI-Agenten hängt von den Anforderungen Ihres Workflows ab. Hier sind einige wichtige Überlegungen:
| Need | Agententyp | Capability |
|---|---|---|
| Kundendienstleistung | Kommunikationsagent | Bewältigt Aufgaben in natürlicher Sprache |
| Datenverarbeitung | Einzweckagent | Verwaltet große Datenmengen |
| Komplexe Entscheidungen | Mehrstufiger Agent | Unterstützt mehrschichtige Entscheidungsfindung |
| Teamkoordination | Teambasierter Agent | Erleichtert funktionsübergreifendes Arbeiten |
Sobald Sie den richtigen Agenten ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, einen auf Ihre Ziele zugeschnittenen Workflow zu entwerfen.
Um effektive Arbeitsabläufe zu entwickeln, sollten Sie zunächst Ihren Prozess skizzieren und klare Ziele festlegen. Hier ist eine einfache Struktur:
Uber hat beispielsweise erfolgreich KI-Agenten in seinen Onboarding-Prozess für Mitarbeiter integriert. Das System automatisiert Aufgaben wie Hintergrundüberprüfungen, Schulungen und die Bearbeitung von Support-Tickets. Dieses Netzwerk spezialisierter Agenten hat die Bearbeitungszeiten bei gleichbleibender Genauigkeit deutlich verkürzt.
Wenn sich Ihr Automatisierungsbedarf weiterentwickelt, sollten Sie für eine effektive Skalierung die folgenden Schritte in Betracht ziehen:
KI-Agenten haben die Workflow-Automatisierung revolutioniert und sich von einfachen Reflexmodellen zu fortschrittlichen Lernsystemen entwickelt, die sich mit jeder Interaktion verbessern. Jeder Agententyp erfüllt einen bestimmten Zweck und trägt zu intelligenteren und effizienteren Prozessen bei. Diese Entwicklung treibt das Marktwachstum deutlich voran.
Der Markt für KI-Agenten soll von 5.1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 47.1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen. [2]Diese schnelle Expansion unterstreicht die zunehmende Rolle von KI-Agenten bei der Neugestaltung der Automatisierung.
As Multimodal.dev erklärt:
„KI-Agenten können über den Tellerrand hinausblicken und ihre Antworten kontinuierlich optimieren, da sie mit jeder Interaktion lernen.“ [1]
Die Auswahl der richtigen Kombination von KI-Agenten ist entscheidend für den Erfolg. Durch die Nutzung der zuvor besprochenen Fähigkeiten und Entscheidungsmodelle können Unternehmen ihre Abläufe optimieren und neue Effizienzniveaus erreichen.
Um den größtmöglichen Nutzen aus KI-Agenten zu ziehen, sollten Sie die folgenden praktischen Schritte beachten:
Die Zukunft der Workflow-Automatisierung liegt in der Kombination verschiedener KI-Agenten, um intelligentere und reaktionsschnellere Systeme zu schaffen. Durch das Verständnis ihrer Rollen und Fähigkeiten können Unternehmen Automatisierungsstrategien entwickeln, die die Produktivität steigern und sinnvolle Fortschritte ermöglichen.
Um den richtigen KI-Agenten für Ihr Unternehmen auszuwählen, sollten Sie zunächst Ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele identifizieren. Zum Beispiel: einfache Reflexmittel sind ideal für einfache, regelbasierte Aufgaben, während modellbasierte Reflexagenten eignen sich besser für dynamische Umgebungen, die Anpassungsfähigkeit erfordern. Wenn Ihr Fokus auf dem Erreichen spezifischer Ziele liegt, zielbasierte Agenten könnte am besten passen.
Für speziellere Anwendungen sollten Sie Folgendes berücksichtigen: Kundenagenten zur Bearbeitung von Anfragen, Datenagenten zur Verarbeitung und Analyse von Informationen oder Code-Agenten zur Unterstützung der Softwareentwicklung. Indem Sie den Agententyp an Ihren Geschäftsprioritäten ausrichten – sei es die Verbesserung des Kundensupports, die Automatisierung von Workflows oder die Verbesserung der Dateneffizienz – stellen Sie sicher, dass der von Ihnen ausgewählte KI-Agent den größtmöglichen Nutzen bietet.
KI-Agenten können Arbeitsabläufe erheblich verbessern, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Fehler reduzieren und die Gesamteffizienz verbessern. Beispielsweise kann ein KI-gestützter Assistent kann Entwicklern beim Schreiben, Debuggen und Ändern von Code helfen, sodass selbst Personen mit minimaler Erfahrung mühelos Microservices erstellen oder Prozesse automatisieren können.
Diese Agenten können auch Aufgaben wie die Erstellung von HTML-Formularen, die Integration mit APIs (z. B. Projektmanagement-Tools) oder den Zugriff auf externe Bibliotheken vereinfachen, um Abläufe zu optimieren. Durch die Einbindung von KI in Arbeitsabläufe können Unternehmen Zeit sparen, die Produktivität steigern und sich auf strategischere Initiativen konzentrieren.
Um KI-Agenten nahtlos zu integrieren und die Skalierbarkeit zu unterstützen, sollten Unternehmen zunächst ihre Ziele klar definieren und KI-Agenten auswählen, die ihren spezifischen betrieblichen Anforderungen entsprechen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie die Funktionalität, Intelligenzniveau und Kompatibilität mit bestehenden Systemen.
Stellen Sie außerdem sicher, dass die KI-Agenten auf flexiblen, skalierbaren Technologien basieren, die sich an wachsende Anforderungen anpassen können. Priorisieren Sie Lösungen, die eine einfache Integration mit APIs und anderen Tools ermöglichen, und führen Sie vor der vollständigen Bereitstellung gründliche Tests durch, um potenzielle Engpässe zu identifizieren. Durch sorgfältige Planung und den Einsatz der richtigen Tools können Unternehmen die Produktivität und Effizienz ihrer KI-gestützten Systeme maximieren.
