„Wie treffen KI-Agenten Entscheidungen und passen sich selbstständig an, selbst in unvorhersehbaren Umgebungen?“
Die Antwort liegt in ihrem einzigartigen Design. KI-Agenten sind darauf ausgelegt, Daten wahrzunehmen, zu analysieren und in Echtzeit zu handeln, ganz ohne menschliches Eingreifen.
Diese intelligenten Systeme führen nicht nur Aufgaben aus; sie kommunizieren, lernen und passen sich eigenständig an. Sie stellen sich neuen Situationen ein, sobald sie auftreten. Aber was macht dies genau möglich? In diesem Blogbeitrag untersuchen Sie die Anatomie eines KI-Agenten und unterteilen sie in ihre drei Kernkomponenten: Wahrnehmung, Kognition und Aktion.
Was ist die Anatomie eines KI-Agenten und wie funktionieren sie?
Die Anatomie eines KI-Agenten umfasst die strukturellen Elemente, die es ihm ermöglichen, seine Umgebung zu beobachten, Informationen zu verarbeiten und autonom Aufgaben auszuführen. Jedes Element spielt eine Rolle dabei, den Agenten anpassungsfähig, entscheidungsfähig und für komplexe Interaktionen geeignet zu machen. 
Das obige Diagramm veranschaulicht diese Teile deutlich:
- Schnittstelle & Eingaben: Ermöglicht die Kommunikation zwischen Benutzern und Agenten und sorgt für nahtlose Anweisungen und Feedback.
- LLM (Logikmaschine): Agiert als Gehirn des Agenten, verarbeitet Eingaben und trifft Entscheidungen auf Basis vordefinierter Ziele und erlernter Daten.
- Werkzeuge: Unterstützen die Funktionalität durch die Bearbeitung von Daten, Aufgaben und verschiedenen Operationen.
- Feedback & Aufsicht: Gewährleistet kontinuierliche Verbesserungen durch Evaluierungen, Protokollierungen und Analysen.
Diese strukturierte Anordnung macht KI-Agenten für komplexe Anwendungen wie intelligente Städte und dezentrale Multi-Agentensysteme geeignet, bei denen Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung sind. Jedes Element trägt zur Fähigkeit des Agenten bei, effektiv zu funktionieren und seine Leistung kontinuierlich zu verbessern und autonom zu lernen.
Teslas Autopilot-System dient als praktisches Beispiel für die Anatomie eines KI-Agenten in Aktion. Durch die Kombination von Sensoren, Echtzeit-Datenverarbeitung und fortschrittlichen Entscheidungsalgorithmen unterstützt der Autopilot Fahrer bei Aufgaben wie Spurhaltung und verkehrsabhängiger Geschwindigkeitsregelung. Das System verarbeitet Sensordaten, trifft Entscheidungen auf Basis seiner Umgebung und führt Aktionen aus, was die Phasen der Wahrnehmung, Kognition und Aktion in der Anatomie eines KI-Agenten demonstriert. Teslas kontinuierliche Updates zeigen, wie sich KI-Agenten mit neuen Daten und Fähigkeiten weiterentwickeln. Tesla Autopilot: Ein Praxisbeispiel für die Anatomie eines KI-Agenten
Was sind die Elemente der Anatomie eines AI Agents?
Hier sind die folgenden Elemente der Anatomie eines KI-Agenten:
1. Wahrnehmung: Wie KI-Agenten die Welt wahrnehmen
Das erste Element in der Anatomie von KI-Agenten ist die Wahrnehmung. Die Wahrnehmung ermöglicht es KI-Agenten, Informationen aus ihrer Umgebung durch verschiedene Sensoren wie Kameras, Mikrofone oder andere Eingabegeräte zu sammeln.
Im Wesentlichen ist es die Art und Weise, wie ein KI-Agent die Welt um sich herum „sieht“ und „hört„. Zum Beispiel verwenden humanoide Roboter die Wahrnehmung, um natürlicher in menschlichen Umgebungen zu interagieren, indem sie visuelle und auditive Daten kombinieren, um auf menschliche Weise zu reagieren.
Das obige Bild gibt einen Überblick darüber, wie KI-Agenten ihre Umgebung durch vier Hauptdatentypen wahrnehmen: Sensor-, visuelle, textuelle und auditive Daten. Jeder Typ dient einem einzigartigen Zweck – Sensoren überwachen physikalische Parameter, visuelle Daten unterstützen die Objekterkennung, textuelle Daten ermöglichen das Verständnis natürlicher Sprache und Audio-Daten erfassen Geräuscheingaben.
Diese verschiedenen Wahrnehmungsmethoden ermöglichen es KI-Agenten, effektiv auf ihre Umgebung zu reagieren, sei es für industrielle Automatisierung, visuelle Aufgaben, Sprachverarbeitung oder Sprachbefehle, je nach den spezifischen Anforderungen ihrer Anwendungen.
Die Wahrnehmungseingaben können je nach Art des KI-Agenten und der Aufgabe, die er ausführen soll, stark variieren:
| Art der Eingabe | Beschreibung |
| Visuelle Daten | Kameras oder Bildverarbeitungssoftware ermöglichen es KI-Agenten, ihre Umgebung zu „sehen“. Wesentlich für Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung oder Szenenverständnis. |
| Audiodaten | Mikrofone oder Sprachverarbeitungstools ermöglichen es KI-Agenten, Sprache oder Umgebungsgeräusche zu verarbeiten. Geeignet für Aufgaben wie Sprachassistenten oder Echtzeit-Spracherkennungssysteme. |
| Textuelle Daten | Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen es KI-Agenten, geschriebene Sprache zu verstehen. Wesentlich für Aufgaben wie Chatbots oder Dokumentenanalyse. |
| Sensordaten | Spezialisierte Sensoren können Daten zu Temperatur, Druck oder anderen physikalischen Parametern erfassen, insbesondere bei industriellen KI-Agenten. |
2. Kognition: Wie KI-Agenten Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen
Ein kognitiver Prozess-Trichter für KI veranschaulicht, wie KI-Agenten Informationen analysieren und verarbeiten, um autonom Entscheidungen zu treffen. Sobald ein KI-Agent Daten durch die Wahrnehmung gesammelt hat, gelangt er in die nächste Stufe: die Kognition.
Die Kognition ist der Prozess, bei dem der KI-Agent Informationen verarbeitet, analysiert und Entscheidungen trifft. Dies ist der „denkende“ Teil des KI-Systems.
Zum Beispiel konzentriert sich ein nutzungsbasierter Agent darauf, die Zufriedenheit zu maximieren oder die höchstmögliche Nutzenerfüllung bei seinen Aufgaben zu erreichen, indem er seine Handlungen kontinuierlich anpasst, um das optimale Ergebnis zu erzielen.
Dieser Prozess besteht aus drei Hauptphasen:
- Erinnerung: Die KI ruft relevante vergangene Daten ab, um aktuelle Handlungen zu leiten.
- Schlussfolgerung: Sie wendet Logik und Regeln an, um die Daten zu interpretieren und die Auswahlmöglichkeiten einzugrenzen.
- Entscheidungsfindung: Der Agent wählt dann die optimale Handlung, um seine Ziele zu erreichen.
Das obige Bild zeigt detailliert, wie die KI Optionen schrittweise eingrenzt, um fundierte und effektive Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen.
Die Kognition von KI-Agenten stützt sich oft auf Machine-Learning-Algorithmen. Diese Algorithmen ermöglichen es dem Agenten, seine Leistung kontinuierlich zu verbessern, indem er aus Daten lernt. Hier sind einige wichtige Arten von Algorithmen, die in KI-Agenten verwendet werden:
| Art der Kognition | Beschreibung |
| Überwachtes Lernen | KI-Agenten werden mit beschrifteten Datensätzen trainiert, um die richtige Ausgabe für bestimmte Eingaben zu lernen. Häufig verwendet für Aufgaben wie Bilderkennung und Sprachübersetzung. |
| Unüberwachtes Lernen | KI-Agenten lernen Muster in Daten ohne beschriftete Ausgaben. Nützlich für Aufgaben wie Clustering oder Anomalieerkennung. |
| Verstärkungslernen | KI-Agenten lernen durch Interaktion mit ihrer Umgebung und erhalten Feedback basierend auf ihren Handlungen. Häufig verwendet in der Robotik und bei Spielen. |
| Tiefes Lernen | Neuronale Netze mit mehreren Schichten verarbeiten komplexe, hochdimensionale Daten wie Bilder oder Audio. Wesentlich für Aufgaben wie Sprachverarbeitung und datenanalyse. |
| Gedächtnis | KI-Agenten speichern Informationen über vergangene Erfahrungen und nutzen dieses Wissen, um in zukünftigen Aufgaben bessere Entscheidungen zu treffen. |
3. Aktion: Wie KI-Agenten Aufgaben ausführen
Nach der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung ist die letzte Stufe in der Anatomie eines KI-Agenten die Aktion. Dies ist der Punkt, an dem der Agent eine Aufgabe basierend auf seiner Wahrnehmung und Kognition ausführt.
Aktionen können von einfachen Aufgaben wie dem Versenden einer Benachrichtigung bis hin zu komplexeren physischen Bewegungen reichen, wie z. B. ein physischer Roboter mit einem Roboterarm, der ein Objekt aufhebt.
Der Entscheidungsprozess führt zur Datenverarbeitung, bei der Informationen verfeinert werden, um Aufgaben auszuführen. Nach der Verarbeitung werden Aktionen durch die Aktionsausführung durchgeführt, bei der der KI-Agent mit seiner Umgebung interagiert, z. B. indem er ein Objekt bewegt oder eine Benachrichtigung sendet.
Schließlich erreicht der Agent die Aufgabenerfüllung und erfüllt so das ihm zugewiesene Ziel effektiv. Diese visuelle Abfolge zeigt, wie ein KI-Agent Entscheidungen in physische Handlungen umsetzt, um Aufgaben in realen Szenarien abzuschließen.
Hier sind einige der Aktionen, die KI-Agenten aus den gegebenen Daten ausführen.
| Art der Aktion | Beschreibung |
| Physische Aktionen | KI-Agenten führen physische Aufgaben aus, wie das Bewegen von Objekten, das Zusammenbauen von Produkten oder das Navigieren in Räumen. Beispiel: KI-gesteuerte Drohnen, die Bilder aufnehmen. |
| Kommunikationsaktionen | KI-Agenten führen kommunikationsbasierte Aktionen aus, wie das Beantworten von Benutzeranfragen in Chatbots oder das Senden von Benachrichtigungen basierend auf Datenanalysen. |
| Datenverarbeitungsaktionen | KI-Agenten analysieren und verarbeiten große Datensätze und erstellen Berichte oder Empfehlungen auf Basis von Erkenntnissen. |
| Entscheidungsumsetzung | KI-Agenten führen Entscheidungen autonom aus, z. B. Kauf oder Verkauf von Aktien auf Finanzhandelsplattformen basierend auf Echtzeitmarktdaten. |
Agentenarchitektur: Das Rahmenwerk hinter KI-Agenten
Die Agentenarchitektur bestimmt, wie die Algorithmen eines KI-Agenten interagieren, um Eingaben zu verarbeiten, sie zu verarbeiten und Aktionen auszuführen. Zum Beispiel kombiniert ein hybrider Agent reaktive und zielorientierte Elemente, was ihn ideal für komplexe Umgebungen wie die autonome Navigation macht.
Diese Vielseitigkeit zeigt sich in KI-Agenten in der Geschäftsautomatisierung, wo solche Architekturen die Abläufe optimieren, Arbeitsabläufe straffen und signifikante Effizienzen über verschiedene Branchen hinweg fördern.
Die Agentenarchitektur bestimmt, wie die Algorithmen eines KI-Agenten interagieren, um Eingaben zu verarbeiten, sie zu verarbeiten und Aktionen auszuführen.
Zum Beispiel kombiniert ein hybrider Agent reaktive und zielorientierte Elemente, was ihn ideal für komplexe Umgebungen wie die autonome Navigation macht, wo sowohl sofortige Anpassungen als auch langfristige Planung erforderlich sind.
Arten von KI-Agentenarchitekturen
- Reaktive Architektur: In reaktiven Architekturen reagieren KI-Agenten direkt auf Umweltveränderungen, ohne sich stark auf das Gedächtnis oder komplexes Denken zu stützen. Diese Agenten sind effizient für Aufgaben, die sofortiges Handeln erfordern, wie z. B. die Erkennung von Objekten in Echtzeit.
- Deliberative Architektur: Deliberative Architekturen beinhalten komplexeres Denken und Planen. Diese Agenten eignen sich für Aufgaben mit langfristigen Entscheidungen, wie strategisches Spielen oder mehrstufige Problemlösungen.
- Hybride Architektur: Hybride Architekturen kombinieren sowohl reaktive als auch deliberative Elemente. Dies ermöglicht es KI-Agenten, schnell auf Ereignisse in Echtzeit zu reagieren und gleichzeitig längerfristige, zielorientierte Entscheidungen zu treffen.
Wie verbessern externe Werkzeuge und Leitplanken KI-Agenten?
KI-Agenten integrieren sich häufig mit externen Tools wie Business-Intelligence- (BI-) Software oder Rechnern, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Beispielsweise kann ein KI-Agent in einem CRM für Kundenservice Aufgaben wie die Dateneingabe oder Kundenverfolgungen automatisieren und durch Daten für Unternehmen signifikante Einblicke bieten.
KI-Agenten integrieren sich häufig mit externen Tools wie Business-Intelligence- (BI-) Software oder Rechnern, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Beispielsweise kann ein KI-Agent in einem CRM für Kundenservice Aufgaben wie die Dateneingabe oder Kundenverfolgungen automatisieren.
Darüber hinaus sind Leitplanken unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI-Agenten zuverlässig und genau arbeiten. Diese Leitplanken umfassen Bewertungstests und Ground-Truth-Datenbanken, um sicherzustellen, dass die Agenten genaue Entscheidungen treffen.
Beispielsweise müssen KI-Agenten im Gesundheitswesen ihre Diagnosen mit verifizierten medizinischen Daten überprüfen, um Fehler zu vermeiden.
2025 Anwendungsfälle der Anatomie von KI-Agenten
• Echtzeit-Sprachübersetzung von Google Assistant
Google Assistant nutzt die Anatomie von KI-Agenten, um Echtzeit-Sprachübersetzung anzubieten. Die Integration von Wahrnehmung (Audio-Dateneingabe), Kognition (Sprachverarbeitung) und Aktion (gesprochene Ausgabe in einer neuen Sprache) ermöglicht nahtlose Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg und macht Reisen und internationale Meetings zugänglicher.
• Amazon Go Stores‘ kassenloses Einkaufen
Die Amazon Go Stores verwenden KI-Agenten, um die Echtzeit-Wahrnehmung (Kamerasensoren), Kognition (Identifikation der von Kunden aufgenommenen Artikel) und Aktion (automatische Belastung des Kundenkontos) zu steuern. Diese Kombination eliminiert Warteschlangen an der Kasse und verbessert das Einkaufserlebnis.
• IBM Watson im Finanzdienstleistungssektor
Die KI-Agenten von IBM Watson unterstützen Banken, indem sie strukturierte und unstrukturierte Daten analysieren, Trends vorhersagen und personalisierte Anlageempfehlungen aussprechen. Durch Wahrnehmung (Datenanalyse), Kognition (finanzielle Einblicke) und Aktion (Vorschläge für Maßnahmen) unterstützen sie Berater bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Erstellen Sie personalisierte Kundenerlebnisse, um stärkere Verbindungen aufzubauen.
•Webbasierte Aufgabenautomatisierung
Google Project Mariner KI Agent kann Aufgaben wie das Navigieren auf Websites, Ausfüllen von Formularen, Buchen von Diensten und Bearbeiten sich wiederholender Arbeitsabläufe autonom ausführen – genau wie ein Mensch, nur schneller und effizienter.
Was Experten zur Anatomie von KI-Agenten sagen
Agenten werden nicht nur verändern, wie alle mit Computern interagieren. Sie werden auch die Softwareindustrie auf den Kopf stellen und die größte Revolution im Computerbereich seit der Ablösung von Befehlszeilen durch Symbole auslösen. – Bill Gates, Mitbegründer von Microsoft
KI-Agenten werden die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, transformieren und natürlicher sowie intuitiver gestalten. Sie ermöglichen uns bedeutungsvollere und produktivere Interaktionen mit Computern. – Fei-Fei Li, Professorin für Informatik an der Stanford University
Vergleich der Anatomie von KI-Agenten: GPT-4 vs. Claude 3 vs. Gemini
Moderne KI-Agenten sind nicht mehr nur Textgeneratoren – sie sind modulare Systeme mit Komponenten für Speicher, Planung und Wahrnehmung. Nachfolgend finden Sie einen strukturierten Vergleich der Kernanatomie von GPT-4, Claude 3 und Gemini als KI-Agenten.
| Komponente | GPT-4 (OpenAI) | Claude 3 (Anthropic) | Gemini (Google DeepMind) |
|---|---|---|---|
| Kernmodell | GPT-4-Turbo (Mixture of Experts) | Claude 3 Opus / Sonnet / Haiku | Gemini 1.5 Pro / Flash |
| Kontextfenster | Bis zu 128 000 Token (anpassbar) | Bis zu 200 000 Token | Bis zu 1 000 000 Token (Pro) |
| Speichersystem | Experimenteller Langzeitspeicher in ChatGPT (Opt-in) | Constitutional AI + persistenter Speicher für Sicherheit | Episodisch & Retrieval-Augmented (über Gemini Apps) |
| Planung / Schlussfolgerung | Toolformer-API-Integration, Agentic Planner | Chain-of-Thought-Prompts, noch keine explizite Tool-Aufruf-Funktion | Integrierter Code-Interpreter und Task Planner |
| Werkzeugverwendung | Code Interpreter, DALL·E, Browsing, Functions | Keine Plugin-/Tool-Integration (bisher) | Docs, Gmail, YouTube, Drive Integrationen |
| Multimodalität | Bild (DALL·E), Sprache, Text | Text, Bild (Claude Vision) | Text, Bild, Video, Audio (nativ) |
| Systemprompt / Sicherheitslayer | Systemanweisungen über OpenAI-APIs | Constitutional AI + Anthropics Sicherheitslayer | RLHF + Alignment-Layer |
| Wahrnehmungsschicht | Visionsunterstützung via DALL·E & OpenAI Vision-Modelle | Claude Vision verarbeitet Bilder und Dokumente | Vereinheitlichte Bild/Audio/Video-Verständnis |
| APIs & Ökosystem | Assistants API, Plugins, Microsoft-Integrationen | Claude API + Slack-Integration | Gemini API, Vertex AI, Workspace native Tools |
| Typische Anwendungsfälle | Programmierung, Produktivität, Content-Erstellung | Schlussfolgerung, Zusammenfassung, rechtliche/ethische Anwendungen | Enterprise-Workflows, Kreativ- und Bildungsanwendungen |
Diagramm zur Anatomie von KI-Agenten: ReAct vs. AutoGPT vs. BabyAGI
Die interne Struktur von KI-Agenten kann wie Systeme in einem biologischen Organismus analysiert werden. Hier ist eine Übersicht darüber, wie ReAct, AutoGPT und BabyAGI grundlegende Funktionen wie Speicher, Planung, Schlussfolgerung und Aktion implementieren.
| Anatomische Funktion | ReAct | AutoGPT | BabyAGI |
|---|---|---|---|
| Schlussfolgerungs-Engine | Chain-of-Thought (CoT)-Prompts | Planung + Reflexion via LLM | Rekursive Aufgabengenerierung via LLM |
| Planungsmodul | Keines (reaktiv Schritt für Schritt) | Expliziter Ziel-Planungs-Loop | Auto-priorisierte Aufgabenwarteschlange |
| Arbeitsgedächtnis | Kein persistenter Speicher (nur Kontextfenster) | Vektordatenbank (z. B. Pinecone) | Vektordatenbank (z. B. FAISS) |
| Langzeitgedächtnis | Kein persistenter Speicher | Ja (persistenter Aufgabenspeicher) | Ja (retrieval-augmented) |
| Wahrnehmung | Eingaben aus Umgebung oder Nutzer | Dynamische Eingabeanalyse + Tool-Ausgaben | Aufgabenfeedback aus Ausführungsschleife |
| Aktionsschicht / Werkzeuge | Tool-Nutzung ausgelöst durch Prompts | Autonome Ausführung via APIs | Führt Aufgaben via Skripte oder APIs aus |
| Architekturtyp | Reaktiver Agent | Vollständig autonomer Agent | Selbstgenerierender rekursiver Agent |
| Rückkopplungsschleife | Keine (linear) | Ja (über Speicher + Planungsupdates) | Ja (über Aufgaben-Repriorisierung) |
FAQs – Anatomie eines KI-Agenten
Was ist die Funktion der Wahrnehmung in einem KI-Agenten?
Welche Rolle spielen Algorithmen in KI-Agenten?
Wie lernen KI-Agenten?
Was sind die Komponenten der KI?
Was ist 'Anatomie eines KI-Systems' von Kate Crawford?
Was bildet das 'Gehirn' eines LLM-Agenten wie AutoGPT?
Welche Module sind für Zielabweichungen bei KI-Agenten verantwortlich?
Fazit
Die Anatomie eines KI-Agenten basiert auf drei Hauptkomponenten: Wahrnehmung, Kognition und Aktion. Zusammen ermöglichen sie es KI-Agenten, Informationen zu sammeln, Daten zu verarbeiten und Aufgaben autonom auszuführen.
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