Agent vs. Agentisch

Von Copilot:

Der Begriff "Agent" bezieht sich in der Regel auf eine Einheit, die unabhängig handeln und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Programmierung oder ihrer Ziele treffen kann. Im Gegensatz dazu beschreibt der Begriff "agentisch" die Eigenschaft oder das Merkmal eines Agenten, wobei oft die Fähigkeit zu selbstgesteuertem Handeln und Autonomie betont wird.

In der Praxis ist der Begriff "Agent" jedoch stark überladen. Im Laufe der Jahre wurde der Begriff "Agent" zur Beschreibung von Softwareprogrammen, Arten von Microservices, menschlichen Rollen und jetzt auch für einige Aspekte von KI-Systemen verwendet.

Weniger gebräuchlich war bisher der Begriff "agentisch". Jetzt scheint sich die Idee durchzusetzen, dass ein "agenturisches" System einen oder mehrere "Agenten" hat, die weiter entwickelt sind als einfache "Agenten". Ja, das macht alles klarer!

Was ist ein Agent?

Es gibt heute viele Möglichkeiten, Agenten zu erstellen, und viele Arten von Software werden als Agenten bezeichnet.

In einer KI-Chat-Software könnte ein Agent beispielsweise als vorgefertigte Eingabeaufforderung definiert sein und möglicherweise über MCP (Model Context Protocol) Zugang zu bestimmten Tools haben. Ein solcher Agent könnte sich auf die Entwicklung einer bestimmten Art von Software oder die Suche nach guten Flügen und Hotels für eine Reise konzentrieren. In jedem Fall sind diese Arten von Agenten in ein Chat-Erlebnis integriert und werden durch Benutzeranfragen ausgelöst.

Für ein kürzlich durchgeführtes Kundenprojekt haben wir einen Agenten geschrieben, der durch Benutzeranfragen ausgelöst wird und diese Anfragen an andere Agenten weiterleitet. Diese anderen Agenten (Subagenten?) sind sehr unterschiedlich in ihrer Implementierung und Komplexität. Einer von ihnen war zum Beispiel auch ein Agent, der Benutzeranfragen an verschiedene APIs weiterleitete, um Informationen zu finden. Ein anderer stellte eine Reihe von Befehlen über eine bestehende REST-API bereit. Allen gemeinsam ist, dass sie durch Benutzeranfragen ausgelöst werden und keine Autonomie haben oder ohne Benutzereingaben handeln können.

Manchmal wird von einem Agenten gesagt, dass er in der Lage ist, autonom zu handeln. Er kann auf Ereignisse reagieren, die keine direkten Benutzeranfragen sind. Ich denke, dass der Begriff "agentisch" an dieser Stelle mehr Sinn macht.

Was ist Agentic?

Meiner Meinung nach unterscheide ich zwischen Agenten, die durch Benutzeranfragen ausgelöst werden, und solchen, die autonom handeln können. Letztere würde ich als "agentisch" bezeichnen. Oder zumindest ermöglichen autonome Agenten die Schaffung von agentenbasierten Systemen.

Und ich denke, das ist der springende Punkt: Es gibt einen Unterschied zwischen einfachen Agenten, die auf Benutzeranfragen reagieren, und komplexeren Agenten, die eigenständig handeln, Entscheidungen treffen und Ziele ohne direkte Benutzereingaben verfolgen können.

Ein agentenbasiertes System hat mindestens einen, wahrscheinlich aber viele Agenten, die autonom agieren können. Diese Agenten können ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Programmierung und ihrer Ziele treffen und Aktionen durchführen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Das soll nicht heißen, dass es nicht auch einfachere Agenten und Tools in einem agentenbasierten System geben kann. Tatsächlich kann ein agenturisches System aus vielen verschiedenen Arten von Agenten bestehen, von denen einige einfach sind und vom Benutzer ausgelöst werden, während andere komplexer und autonomer sind. Und andere, die nur Werkzeuge sind, die von den Agenten verwendet werden, wahrscheinlich über MCP.

Wie groß ist ein Autonomer Agent?

In Anbetracht all dessen stellt sich als nächstes die Frage nach der "Größe" oder dem Umfang eines autonomen Agenten.

Ich denke, hier können wir uns auf Dinge wie das Single Responsibility Pattern, Domain Driven Design (DDD) und Microservices-Architektur stützen. Ein autonomer Agent sollte wahrscheinlich einen klar definierten Bereich oder begrenzten Kontext haben, in dem er klare Verantwortlichkeiten hat und unabhängig von anderen Agenten arbeiten kann.

Ich neige dazu, es als "Rolle" eines Menschen zu betrachten. Die meisten menschlichen Mitarbeiter haben im Rahmen ihrer Arbeit viele verschiedene Rollen oder Aufgaben. Einige dieser Aufgaben sind oft Dinge, die mit leistungsfähiger Software automatisiert werden könnten. Andere erfordern ein gewisses Maß an Urteilsvermögen, das mit jeder Automatisierung einhergeht. Wieder andere erfordern Einfühlungsvermögen, Kreativität oder andere menschliche Qualitäten, die sich mit Software nur schwer nachbilden lassen.

Gebäude-Automatisierung

Eine gute Anwendung von KI ist die Erstellung von Software, die bestimmte Aufgaben automatisiert. In diesem Fall könnte ein autonomer Agent dafür verantwortlich sein, einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Aufgabe zu verstehen und dann Code zu erzeugen, um diese Aufgabe zu automatisieren. Die KI ist nicht an der eigentlichen Aufgabe beteiligt, sondern nur daran, die Aufgabe zu verstehen und die Automatisierung zu erstellen.

Meiner Meinung nach ist dies ein guter Einsatz von KI, denn es nutzt die Stärken der KI (Mustererkennung, Codegenerierung usw.) zur Entwicklung von Tools. Die Werkzeuge sind mit Sicherheit kostengünstiger zu betreiben als die KI selbst. Nicht nur in Bezug auf Geld, sondern auch in Bezug auf die allgemeinen ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der KI-Nutzung (Strom, Wasser, Trainingsdaten).

Entscheidungsfindung

Wie ich bereits erwähnt habe, erfordern einige Rollen jedoch Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung. In diesen Fällen könnte ein autonomer Agent dafür verantwortlich sein, Informationen zu sammeln, Optionen zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage seiner Programmierung und Ziele zu treffen.

Dies geschieht wahrscheinlich in Kombination mit Automatisierung. So könnte KI eingesetzt werden, um Teile der Aufgabe, die sich wiederholen und klar definiert sind, zu automatisieren, während der autonome Agent sich auf die komplexeren Aspekte konzentriert, die Urteilsvermögen erfordern.

Vorhin habe ich über die Mehrdeutigkeit des Begriffs Agent gesprochen und Sie können sich vorstellen, dass dieses Szenario verschiedene Arten von Agenten beinhaltet:

Was wir hier geschaffen haben, ist ein agentenbasiertes System, das verschiedene Arten von Agenten und Automatisierung nutzt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Dieses Ziel ist eine einzelne Rolle oder Verantwortung, die klare Grenzen und einen klaren Umfang haben sollte.

Science Fiction Inspiration

Die Idee der autonomen Agenten ist nicht neu. Sie wurde bereits von Isaac Asimov in seiner Roboter-Serie erforscht, in der Roboter so konzipiert sind, dass sie autonom handeln und Entscheidungen auf der Grundlage der Drei Gesetze der Robotik treffen.

Neuere Beispiele stammen aus den Werken von Ian Banks, Neil Asher, Alastair Reynolds und vielen anderen. In diesen Geschichten sind autonome Agenten (oft als KI oder Minds bezeichnet) in der Lage, komplexe Entscheidungen zu treffen, sich selbst zu verbessern und sogar kreativ zu sein. In diesen fiktionalen Darstellungen werden oft die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen autonomer Agenten untersucht, was eine wichtige Überlegung ist, wenn wir uns auf fortgeschrittenere KI-Systeme in der realen Welt zubewegen.

Einige dieser Autoren erforschen utopische Visionen von KI, während andere sich auf dystopische Ergebnisse konzentrieren. Beide Perspektiven sind wertvoll, da sie die potenziellen Vorteile und Risiken von autonomen Agenten aufzeigen.

Ich denke, dass es wirklich wertvoll ist, diese Materialien nach Begriffen zu durchsuchen, die uns helfen können, die sich entwickelnde Landschaft der KI und der autonomen Systeme besser zu verstehen und darüber zu kommunizieren. Ja, wir werden am Ende neue Begriffe erfinden, denn so funktioniert Sprache, aber viele der Konzepte wie Agent, Sub-Agent, Geist, Sub-Geist und mehr gibt es bereits.

Fazit

Der Begriff "Agent" ist heute überladen, überstrapaziert und mehrdeutig. Wir müssen gemeinsam darüber nachdenken, wie wir die verschiedenen Arten von Agenten besser definieren und kommunizieren können, insbesondere da KI-Systeme immer komplexer und leistungsfähiger werden.

Der Begriff "agenturisch" scheint weniger überladen zu sein und eignet sich zur Beschreibung von Systemen, die einen oder mehrere autonome Agenten enthalten. Diese autonomen Agenten können ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Aktionen durchführen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Wir stehen erst am Anfang dieses Prozesses, und diese Phase jeder neuen Technologie ist mit Chaos verbunden. Es wird Spaß machen, daraus zu lernen und zu sehen, wie sich die Branche und die Terminologie im Laufe der Zeit weiterentwickeln.

Möchten Sie dies weiter erforschen?

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