Welche Arten von KI-Agenten gibt es? [Detailed Guide]

KI-Agenten werden im modernen Leben immer wichtiger, von grundlegenden virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa bis hin zu fortschrittlichen autonomen Fahrzeugen und adaptiven Smart-Home-Geräten.

Diese Agenten sind mehr als nur einfache Automatisierungstools; sie treffen Entscheidungen, führen Aufgaben aus und lernen aus ihrer Umgebung. Diese verschiedenen Typen von KI-Agenten bewältigen branchenspezifische Herausforderungen und bieten vielseitige Lösungen für verschiedene Anwendungen.

Egal, ob es darum geht, Routineaufgaben zu verwalten oder komplexe Probleme zu lösen – die Vielzahl an heute verfügbaren KI-Agenten bietet endlose Möglichkeiten für Innovationen.

In diesem Blog werden wir die primären KI-Agenten Klassifikationen erkunden und erörtern, wie sie die Zukunft der Technologie gestalten.

Was sind die verschiedenen Typen von KI-Agenten?

AI-agenten verschillen in complexiteit en mogelijkheden. Van eenvoudige systemen die reageren op onmiddellijke situaties tot geavanceerde agenten die leren en plannen voor toekomstige gebeurtenissen, elk type AI-agent heeft unieke kenmerken.

Hier is een tabel die een samenvatting geeft van verschillende AI-agentstructuren en hun rollen voordat we in detail treden.

1. Einfache Reflexagenten

Eenvoudige reflexagenten zijn de meest basale vorm van AI, werkend als regelgebaseerde agenten die werken op vooraf gedefinieerde regels om specifieke voorwaarden te koppelen aan acties zonder rekening te houden met eerdere ervaringen of toekomstige gevolgen.

Hoe werken eenvoudige reflexagenten?

Zoals in het diagram wordt getoond, reageert een eenvoudige reflexagent op zijn omgeving door eenvoudige „als-dan“ regels te volgen. Het neemt beslissingen uitsluitend op basis van de huidige situatie zonder gebruik te maken van geheugen of toekomstige voorspellingen. Hier is hoe het werkt in stappen:

1. Ontvangen van waarneming: Eerst neemt de agent een waarneming op uit de omgeving, zoals het detecteren van een object.
2. Verwerken met sensor: Vervolgens interpreteert de sensor de waarneming, waardoor de agent een idee krijgt van de huidige situatie.
3. Actie bepalen met voorwaarde-actieregels: Dan raadpleegt de agent de voorwaarde-actieregels om te bepalen „Welke actie ik nu moet uitvoeren,“ waarbij de beste reactie wordt gekozen op basis van de huidige omstandigheden.
4. Actie uitvoeren via actuator: Daarna voert de actuator de gekozen actie uit in de omgeving, zoals bewegen of draaien.
5. Impact op de omgeving: Ten slotte verandert deze actie de omgeving, wat mogelijk nieuwe waarnemingen triggert en de cyclus herhaalt.

Deze input-respons lus stelt de agent in staat om onmiddellijk te reageren op veranderingen, wat het effectief maakt voor eenvoudige, repetitieve taken in gecontroleerde omgevingen.

Kenmerken van eenvoudige reflexagent

• Reactief: Handelt alleen op huidige input zonder rekening te houden met eerdere gegevens.
• Beperkte reikwijdte: Effectief voor eenvoudige, voorspelbare taken.
• Niet-aanpasbaar: Kan zich niet aanpassen aan veranderende omgevingen.

Voorbeeld van eenvoudige reflexagent

Honeywell-thermostaten functioneren als eenvoudige reflexagenten door de binnentemperatuur aan te passen op basis van realtime metingen. Wanneer de temperatuur onder een vooraf ingestelde waarde daalt, activeert de thermostaat de verwarming.
Dit reactieve, directe-responsmodel maakt het effectief voor stabiele, lage-complexiteitsomgevingen waar onmiddellijke aanpassingen voordelig zijn.

2. Modelgebaseerde Reflexagenten

Modelgebaseerde reflexagenten gaan verder dan eenvoudige reflex agenten door een interne staat bij te houden die veranderingen in de omgeving bijhoudt. Hierdoor kunnen ze betere beslissingen nemen in meer complexe scenario’s.

Hoe werken modelgebaseerde reflexagenten?

Een modelgebaseerde reflexagent maakt gebruik van een intern model om zowel de huidige als de eerdere toestanden van zijn omgeving bij te houden, wat meer geïnformeerde beslissingen mogelijk maakt. Hier is een overzicht van het proces, zoals weergegeven in het diagram:

1. Waarneming van de toestand van de wereld: Eerst ontvangt de agent een waarneming uit de omgeving via zijn sensor en krijgt zo een inzicht in hoe de wereld er nu uitziet.
2. Bijwerken van interne staat: Vervolgens werkt de agent zijn interne Staat bij op basis van de ontvangen informatie, waardoor een beter begrip van de omgeving ontstaat.
3. Voorspellen van omgevingsveranderingen: Dan overweegt de agent met behulp van zijn model Hoe de wereld evolueert, en voorspelt mogelijke veranderingen in de omgeving op basis van eerdere gegevens.
4. Simuleren van potentiële acties: Vervolgens beoordeelt de agent Wat mijn acties doen door mogelijke acties binnen zijn model te simuleren om de impact ervan te voorzien.
5. Toepassen van voorwaarde-actieregels: Hierna gebruikt de agent Voorwaarde-actieregels om de beste reactie te kiezen, op basis van de huidige staat en voorspellingen.
6. Beslissen over actie: Daarna bepaalt de agent Welke actie ik nu moet uitvoeren, door inzichten uit zijn toestand, voorspellingen en voorwaarde-actieregels te combineren.
7. Uitvoeren van actie via actuatoren: Vervolgens stuurt de agent deze gekozen actie naar de Actuatoren, die in de omgeving handelen.
8. Impact op omgeving: Ten slotte heeft de actie invloed op de omgeving, wat mogelijk nieuwe waarnemingen creëert en de cyclus naadloos laat herhalen.

Deze cyclus van waarnemen, bijwerken en handelen stelt de agent in staat om slimmere, contextbewuste beslissingen te nemen, vooral in dynamische omgevingen.

Kenmerken

• Aanpasbaar: Gebruikt een intern model om veranderingen te voorspellen.
• Contextbewust: Houdt rekening met zowel directe als eerdere gegevens voor genuanceerde reacties.
• Computational Overhead: Vereist extra middelen om het model op te bouwen en te onderhouden.

Voorbeeld van modelgebaseerde reflexagent

Tesla’s Autopilot functioneert als een modelgebaseerde reflexagent door gegevens van sensoren en camera’s te verzamelen om een intern model van de omgeving op te bouwen.
Hierdoor kan de auto zich in realtime aanpassen aan verkeer, wegomstandigheden en obstakels, en veiliger, contextbewuste beslissingen nemen over rijstrookwisselingen, snelheid en richting.

3. Op doelen gebaseerde agenten

Doelgerichte agenten houden rekening met de toekomstige uitkomsten van hun acties en plannen een reeks stappen om een specifiek doel te bereiken. In tegenstelling tot reflexagenten kunnen deze systemen verschillende alternatieven evalueren voordat ze beslissingen nemen.

Deze doelgerichte AI-agenten zijn vooral nuttig voor complexe taken die planning en aanpasbaarheid vereisen, en zorgen ervoor dat elke actie hen dichter bij hun vooraf gedefinieerde doelstellingen brengt.

Darüber hinaus können zielbasierte Agenten, in Kombination mit Tools wie dem Keyword-Intent-Analyzer, ihre Entscheidungsfindung verfeinern, indem sie gezielt Keywords und Aktionen ansprechen, die direkt auf die Bedürfnisse der Benutzer eingehen.

Hoe werken doelgerichte AI-agenten?

Doelgerichte agenten werken door doelen te definiëren en acties te plannen om deze te bereiken. Ze evalueren mogelijke acties op basis van hoe elke optie hen dichter bij hun doel brengt.

Hier is een overzicht van het proces, zoals weergegeven in het diagram:

1. Waarneming van de Wereldstaat: Eerst ontvangt de agent een waarneming van de omgeving via zijn sensor, waardoor hij begrijpt hoe de wereld er op dat moment uitziet.
2. Bijwerken van de Interne Staat: Vervolgens werkt de agent zijn interne Staat bij op basis van de ontvangen informatie, waardoor een basisbeeld van de omgeving ontstaat.
3. Voorspellen van Omgevingsveranderingen: Daarna gebruikt de agent zijn model om te overwegen Hoe de wereld zich ontwikkelt en voorspelt hij potentiële veranderingen in de omgeving op basis van eerdere gegevens.
4. Simuleren van Potentiële Acties: Vervolgens evalueert de agent Wat mijn acties doen door mogelijke acties binnen zijn model te simuleren om de impact ervan te voorzien.
5. Toepassen van Conditie-Actieregels: Hierna gebruikt de agent Conditie-actieregels om de beste reactie te kiezen, gebaseerd op de huidige staat en voorspellingen.
6. Beslissen over Actie: Vervolgens bepaalt de agent Welke actie ik nu moet ondernemen door inzichten uit zijn staat, voorspellingen en conditie-actieregels te combineren.
7. Actie Uitvoeren via Actuatoren: Daarna stuurt de agent de gekozen actie naar de Actuatoren, die in de omgeving handelen.
8. Effect op de Omgeving: Tot slot heeft de actie impact op de omgeving, wat nieuwe waarnemingen oplevert voor de volgende cyclus, zodat het proces naadloos wordt herhaald.

Deze cyclus van waarnemen, bijwerken en handelen stelt de agent in staat om slimmere, contextbewuste beslissingen te nemen, vooral in dynamische omgevingen.

Kenmerken

• Aanpasbaar: Gebruikt een intern model om veranderingen te anticiperen.
• Contextbewust: Houdt rekening met zowel directe als eerdere gegevens voor genuanceerde reacties.
• Computational Overhead: Vereist extra middelen om het model op te bouwen en te onderhouden.

Voorbeeld van Modelgebaseerde Reflexagenten

Tesla’s Autopilot functioneert als een modelgebaseerde reflexagent door gegevens te verzamelen van sensoren en camera’s om een intern model van de omgeving op te bouwen.

Hierdoor kan de auto zich in realtime aanpassen aan verkeer, wegomstandigheden en obstakels, wat leidt tot veiliger, contextbewust handelen bij rijstrookwisselingen, snelheid en richting.

4. Nutzenbasierte Agenten

Utility-gebaseerde agenten richten zich op het maximaliseren van algehele tevredenheid. Ze gebruiken een nutfunctie om de wenselijkheid van verschillende uitkomsten te meten en kiezen acties die de hoogste tevredenheid bieden.

Hoe werken utility-gebaseerde AI-agenten?

Utility-gebaseerde agenten verbeteren doelgerichte agenten door een nutscore toe te kennen aan potentiële uitkomsten en acties te kiezen met de hoogste waargenomen waarde. In het diagram zijn de stappen van dit proces als volgt:

1. Ontvang Waarnemingen: Eerst verzamelt de agent waarnemingen uit de omgeving, wat hem inzicht geeft in de huidige staat van zijn omgeving.
2. De Wereld Waarnemen: Vervolgens verwerkt de sensor deze gegevens, waardoor de agent begrijpt hoe de wereld er nu uitziet op basis van real-time informatie.
3. Toestand Bijwerken: De agent werkt zijn toestand bij met de nieuwe informatie, wat hem helpt een actueel inzicht in de omgeving te behouden.
4. Voorspel Wereldontwikkeling: Vervolgens voorspelt de agent hoe de wereld evolueert door mogelijke veranderingen te schatten op basis van zijn interne model.
5. Beoordeel Effecten van Acties: Daarna evalueert de agent wat mijn acties doen, door de impact van mogelijke acties op de omgeving te simuleren.
6. Simuleer Actie-uitkomst: De agent overweegt vervolgens hoe het zal zijn als ik actie A onderneem en test de potentiële uitkomst van zijn gekozen actie.
7. Controleer Nut: Vervolgens raadpleegt de agent zijn nutwaarde en beoordeelt hoe gelukkig ik zal zijn in zo’n toestand om ervoor te zorgen dat de uitkomst in lijn is met zijn doelen en voorkeuren.
8. Beoordeel Nut: Op basis van de nutfunctie vergelijkt de agent opties om te beslissen over de actie die de tevredenheid of het voordeel maximaliseert.
9. Bepaal Actie: Met alle verzamelde inzichten beslist de agent welke actie ik nu moet ondernemen, en kiest de beste reactie op basis van nut.
10. Activeer Actuatoren: De agent gebruikt vervolgens actuatoren om de gekozen actie binnen de omgeving uit te voeren.
11. Impact op de Omgeving: Tot slot beïnvloedt de actie de omgeving, wat leidt tot nieuwe waarnemingen en een nieuwe cyclus van besluitvorming in gang zet.

Deze aanpak stelt utility-gebaseerde agenten in staat om gebalanceerde, genuanceerde beslissingen te nemen en prioriteit te geven aan acties die meerdere doelen het best bereiken.

Kenmerken

• Multi-criteria Analyse: Beoordeelt acties op basis van verschillende factoren zoals nut, risico en kosten.
• Afwegingsbeheer: Balanceert concurrerende doelen voor optimale beslissingen.
• Complex Modelleren: Vereist geavanceerde algoritmen om nut te kwantificeren en te berekenen.

Voorbeeld

Het aanbevelingssysteem van Netflix is een utility-gebaseerde agent die algoritmen gebruikt om gebruikersgegevens en voorkeuren te analyseren om aanbevelingen te doen.
Het systeem maximaliseert tevredenheid door een balans te vinden tussen contentvariëteit, populariteit en kijkgeschiedenis, en levert een gepersonaliseerde ervaring die langdurige betrokkenheid stimuleert en gebruikers steeds terug laat keren voor op maat gemaakte contentaanbevelingen.

5. Lernende Agenten

Leeragenten behoren tot de meest geavanceerde AI-systemen. Ze kunnen hun gedrag in de loop van de tijd aanpassen door te leren van eerdere ervaringen en feedback, waardoor hun prestaties verbeteren.
Bijvoorbeeld, humanoïde robots excelleren in interactieve rollen waarbij AI-agenten mensachtige eigenschappen moeten simuleren, zoals in klantenservice en gezondheidszorg, door toegankelijkheid en interactie te verbeteren.

Hoe werken leeragenten?

Leeragenten verbeteren hun prestaties door ervaring, acties te verfijnen op basis van feedback. Ze bestaan uit vier hoofdonderdelen: de critic, leerelement, prestatie-element en probleemgenerator. In het diagram zijn de stappen van dit proces als volgt:

• Ontvang Waarnemingen: Eerst neemt de agent waarnemingen uit de omgeving op om de huidige situatie en veranderingen om zich heen te begrijpen.
• Verwerken via Sensor: Vervolgens interpreteert de sensor de waarnemingen, waardoor er een perceptie ontstaat van hoe de wereld er nu uitziet.
• Prestatiestandaard Instellen: De agent stelt een prestatiestandaard in als benchmark voor het evalueren van zijn acties en resultaten.
• Evaluatie door Critic: Vervolgens beoordeelt de critic de acties van de agent op basis van feedback en vergelijkt deze met de ingestelde prestatiestandaard.
• Aanpassing door Leerelement: Na feedback van de Critic maakt het leerelement noodzakelijke aanpassingen door de feedback te integreren om toekomstige acties te verbeteren.
• Nieuwe Doelen Genereren (Probleemgenerator): De probleemgenerator identificeert nieuwe leerdoelen op basis van hiaten of gebieden die verbetering behoeven, en begeleidt de agent bij het aanpakken van uitdagingen.
• Voorspellen van Actieresultaat: De agent voorspelt potentiële resultaten door na te denken over hoe het zal zijn als ik actie A onderneem, waarbij de uitkomsten van geplande acties worden gesimuleerd.
• Experimenteren en Uitvoeren via Effectors: Vervolgens voeren de effectors de gekozen actie uit in de omgeving, waarbij de beslissing van de agent wordt toegepast.
• Impact op de Omgeving: Tot slot beïnvloedt de actie de omgeving, wat mogelijk nieuwe waarnemingen oplevert en een nieuwe cyclus begint, waardoor continu leren en aanpassen mogelijk wordt.

Deze cyclus stelt leeragenten in staat zich aan te passen en efficiënter te worden, ideaal voor taken die voortdurende verbetering vereisen.

Kenmerken

• Adaptief Leren: Verbeteren continu op basis van ervaring.
• Verkennend: Balanceren het verkennen van nieuwe acties met het gebruik van bewezen oplossingen.
• Hoge Aanpassingsvermogen: Kan in de loop van de tijd een breed scala aan taken aan.

Voorbeeld

Google Assistent fungeert als een leeragent die voortdurend verbetert op basis van gebruikersinteracties. Het leert voorkeuren, routines en zelfs stempatronen, en biedt steeds persoonlijkere aanbevelingen en herinneringen.
Deze aanpassingsvermogen transformeert het van een eenvoudige assistent naar een proactief, gepersonaliseerd hulpmiddel dat dagelijkse taken efficiënt ondersteunt.