So wie jedes beeindruckende Gebäude mit einem starken Fundament beginnt, lässt sich jede bemerkenswerte Fähigkeit eines KI-Agenten auf sein Framework zurückführen. KI-Agent-Frameworks oder agentenbasierte KI-Frameworks ermöglichen die Erstellung intelligenter, effizienter KI-Agenten, die als einfache Chatbots dienen können, Agentenautomatisierungoder zu komplexen Anwendungsfällen in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Gesundheitswesen, Fertigung beitragen, und Robotik als Teil eines Multiagentensystems. 

Doch was sind KI-Agenten-Frameworks? Wie viele verschiedene Frameworks gibt es? Und welche Faktoren müssen Sie kennen, um das richtige Framework für Ihren Anwendungsfall auszuwählen? 

Lass es uns herausfinden.

Was ist ein AI-Agent-Framework? 

Ein KI-Agenten-Framework ist eine spezialisierte Softwareplattform oder -bibliothek zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten intelligenter autonomer Agenten. Diese Agenten nehmen ihre Umgebung wahr, treffen Entscheidungen und handeln entsprechend.

Agenten-Frameworks enthalten Werkzeuge und modulare Komponenten zur Gestaltung von Agentenfunktionen. Sie vereinfachen komplexe Verfahren bei der Agentenerstellung durch vordefinierte Strukturen, wiederverwendbare Logik und Abstraktionsebenen, die komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubarere Schritte zerlegen.

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KI-Agenten-Framework vs. KI-Agenten-Architektur 

Es gibt eine gewisse Überschneidung zwischen agentischen KI-Agenten-Frameworks und Agentenarchitekturen, da beide ähnliche Komponenten verwenden. Tatsächlich implementieren agentenbasierte KI-Frameworks Architekturelemente oft direkt und nutzen vorgefertigte Tools, um diese Strukturen zum Leben zu erwecken. 

Lassen Sie uns kurz zwischen den beiden unterscheiden: 

• Ein KI-Agenten-Framework bietet die Tools und die Infrastruktur zur Entwicklung von KI-Agenten.
• Die Architektur von KI-Agenten bezieht sich auf die grundlegenden Komponenten (wie Wahrnehmung, Argumentation und Lernen), die die KI-Funktionalität ermöglichen.

Schlüsselkomponenten eines agentenbasierten KI-Frameworks 

Agenten-KI-Frameworks umfassen verschiedene Komponenten, die zur Entscheidungsfindung, Interaktion und Anpassungsfähigkeit eines Agenten beitragen.

Verschiedene Arten von KI-Agenten-Frameworks und ihre Anwendungsfälle 

Agenten-Frameworks lassen sich anhand ihrer Arbeitsweise, ihres Lernens und ihrer Interaktion kategorisieren. Einige Frameworks ermöglichen die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, während andere sich auf Entscheidungsfindung, bestärkendes Lernen oder hybride Intelligenz konzentrieren. Hier finden Sie eine vollständige Übersicht der verschiedenen KI-Agenten-Framework-Typen mit Beispielen.

1. Multi-Agenten-System (MAS)-Frameworks 

Diese Frameworks ermöglichen es mehreren KI-Agenten, gemeinsam auf ein Ziel hinzuarbeiten. Sie werden häufig in Smart Grids, IoT-Netzwerken und Schwarmrobotik eingesetzt, wo verschiedene Agenten ihre Aktionen koordinieren müssen. MAS-Frameworks eignen sich besonders für groß angelegte Simulationen und verteilte KI-Anwendungen. Sie erfordern jedoch fortgeschrittene KI-Expertise und können eine Herausforderung bei der Einrichtung und Verwaltung darstellen. 

Beispiele: 

• JADE: Wird für verteilte KI, IoT und Simulationen verwendet.
• SPATEN: Unterstützt KI-Kommunikation in Echtzeit für Automatisierung und Chatbots.
• MASON: Entwickelt für Multi-Agenten-Simulationen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften.

2. Agenten-Frameworks für Reinforcement Learning (RL)

Diese Frameworks helfen KI-Agenten, durch Versuch und Irrtum zu lernen und so ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern. Sie werden häufig in der Robotik, im Gaming und in der Automatisierung eingesetzt, wo sich KI an neue Situationen anpassen muss.  

RL-Frameworks eignen sich hervorragend, um KI für komplexe Aufgaben zu trainieren, wie zum Beispiel selbstfahrende Autos oder Game-Bots. Allerdings benötigen sie große Datenmengen und Rechenleistung, um effektiv zu sein. 

Beispiele: 

• OpenAI-Fitnessstudio: Eine beliebte Plattform zum Trainieren von Modellen des bestärkenden Lernens.
• Ray RLlib: Skalierbares RL für KI-Training auf Unternehmensebene.
• Unity ML-Agenten: Maßgeschneidert für KI-Training in Spielen und Simulationen.

3. Anwendungsspezifische Frameworks 

Diese Frameworks verfügen über integrierte KI-Funktionen für spezifische Aufgaben, wie z. B. Kundenservice-Chatbots oder prädiktive Analysen. Sie eignen sich ideal für Unternehmen, die KI ohne tiefgreifende technische Kenntnisse nutzen möchten. Sie sind einfach zu implementieren, bieten aber möglicherweise nicht so viel Flexibilität wie fortgeschrittenere KI-Frameworks. 

Beispiele: 

• Rasa: Open-Source-Framework für Konversations-KI.
• Dialogablauf: Googles NLP-gestütztes Chatbot-Framework.
• Tafelberg: Agentenbasiertes Simulationsmodellierungstool

4. Auf kognitiver Architektur basierende Frameworks 

Diese Frameworks sind darauf ausgelegt, menschliches Denken nachzuahmen und es der KI zu ermöglichen, zu schlussfolgern, zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Sie werden in fortschrittlichen Anwendungen wie kognitiver Robotik und KI-Assistenten eingesetzt, die sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen können. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind sie komplex in der Entwicklung und werden hauptsächlich in spezialisierten Bereichen eingesetzt. 

Beispiele: 

• STEIGEN: KI-Entscheidungsfindung nach dem Vorbild menschlicher Wahrnehmung.
• AKT-R: Ein kognitives Modell zur menschenähnlichen Problemlösung.
• NARS: Adaptive KI für Entscheidungen in Echtzeit.

5. Zielorientierte KI-Agenten-Frameworks 

Diese Frameworks helfen KI-Agenten, bestimmte Ziele basierend auf vordefinierten Regeln und Logik zu erreichen. Sie werden häufig in der Lieferkettenoptimierung, Logistik und automatisierten Planungssystemen eingesetzt. Obwohl sie in strukturierten Umgebungen effektiv sind, können sie unter unvorhersehbaren realen Bedingungen Schwierigkeiten haben. 

Beispiele: 

• TOR: Ein regelbasiertes KI-Entscheidungsframework.
• Jason: Verwendet das Belief-Desire-Intention (BDI)-Modell zur Verhaltensmodellierung.

6. Hybride KI-Agenten-Frameworks

Hybride Frameworks kombinieren verschiedene KI-Techniken, wie regelbasierte Systeme und Reinforcement Learning, um flexiblere und anpassungsfähigere Agenten zu schaffen. Sie werden häufig in komplexen Simulationen, selbstfahrenden Autos und militärischen Anwendungen eingesetzt. Obwohl sie hochleistungsfähig sind, erfordert ihre Entwicklung erhebliche Ressourcen und Fachwissen. 

Beispiele: 

• PySC2: Kombiniert bestärkendes Lernen mit strategischer Entscheidungsfindung.
• CARLA: Simulation selbstfahrender Autos unter Verwendung mehrerer KI-Paradigmen.

7. Embodied AI Frameworks (KI für Robotik und physikalische Agenten)

Diese Frameworks ermöglichen die Interaktion von KI mit der physischen Welt und sind daher unverzichtbar für Robotik, Fabrikautomation und autonomes Fahren. Sie ermöglichen Robotern, sensorische Informationen zu verarbeiten und auf ihre Umgebung zu reagieren. Sie erfordern jedoch spezielle Hardware und hohe Entwicklungskosten. 

Beispiele: 

• ROS (Roboterbetriebssystem): Das führende KI-Framework für Robotik.
• Webbots: Eine Simulationsplattform für KI-gesteuerte Robotikforschung.

8. Agentische Sprache und Datenframeworks

Diese neue Kategorie umfasst Frameworks, die zur Erstellung von Sprachen entwickelt wurden Alterfähigen Alternts das betreiben über komplexe Daten, oft unter Verwendung von LLMs und strukturiertem Denken. Sie unterstützen modulare Alternt-Ketten, graphenbasierte Logik und Retrieval-Augmented-GenerierungAnwendungsfälle umfassen kWissen Alternts, ​​Dokumentenanalyse, und LLM-Orchestrierung.

Beispiele: 

• LangChain: Framework zum Erstellen von LLM-gesteuerten Agent-Pipelines
• LangGraph: Zum Erstellen von zustandsbehafteten, mehrstufigen Agenten mit Graphlogik
• LamaIndex: Ermöglicht Agenten das Abfragen und Bewerten strukturierter und unstrukturierter Daten

9. No-Code-KI-Agent-Frameworks

No-Code-KI-Agent-Frameworks bieten eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der Benutzer KI-Agenten erstellen können, ohne Code schreiben zu müssen. Diese Frameworks vereinfachen die KI-Entwicklung durch vorgefertigte Vorlagen, automatisierte Workflows und Integrationen mit Geschäftsanwendungen. Sie eignen sich ideal für Unternehmen, die KI schnell einsetzen müssen, ohne spezielle KI-Expertise oder umfangreiche Entwicklungszyklen zu benötigen. 

No-Code-KI-Agent-Frameworks eignen sich am besten für die Geschäftsautomatisierung, den Kundenservice und die Workflow-Optimierung, bei denen eine schnelle Bereitstellung und Benutzerfreundlichkeit Vorrang vor einer umfassenden Anpassung haben. 

Ejemplo: 

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So wählen Sie das richtige Agentic AI Framework aus 

Agenten-Frameworks erfordern eine sorgfältige Auswahl auf Grundlage verschiedener technischer und betrieblicher Faktoren. Intuitive, KI-gestützte Agenten-Builder hingegen eliminieren einen Großteil dieser Komplexität und erleichtern so die KI-Einführung erheblich. 

Das ideale KI-Agenten-Framework sollte auf Ihren spezifischen Anwendungsfall, Ihr technisches Fachwissen und Ihre langfristigen Skalierbarkeitsziele abgestimmt sein.  

Die Auswahl reicht von Open-Source-Bibliotheken bis hin zu unternehmenstauglichen Low-Code-Plattformen. Entscheidend ist, eine Lösung zu finden, die Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und effiziente Bereitstellung vereint. Berücksichtigen Sie die folgenden wichtigen Aspekte, um eine fundierte Entscheidung zu treffen: 

1. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall und Ihre Anforderungen 

Definieren Sie zunächst Ihre Ziele. Entwickeln Sie einen KI-gestützten Chatbot, ein autonomes Entscheidungssystem oder eine Multi-Agenten-Simulation? Jedes Framework ist auf spezifische Anwendungsfälle ausgelegt. Daher hilft Ihnen die frühzeitige Kenntnis Ihrer Anforderungen, die richtige Wahl zu treffen. 

Wichtige Fragen, die Sie sich stellen sollten: 

• Unterstützt das Framework regelbasierte, bestärkende Lern- oder LLM-gesteuerte Agenten?
• Benötigen Sie Single-Agent- oder Multi-Agent-Funktionen?
• Wie komplex sind die Aufgaben, die Ihr Agent ausführen muss?

2. Berücksichtigen Sie die Architektur und Stabilität des Frameworks 

KI-Agenten müssen große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten. Das richtige Agenten-Framework hängt vom Umfang und der Komplexität Ihres Projekts ab. Einige Frameworks sind für einfache Anwendungen optimiert, während andere für die Unterstützung großer, verteilter Systeme konzipiert sind. 

Suchen: 

• Modularität: Können Sie das Framework mit Plugins und APIs erweitern?
• Parallelitätsunterstützung: Werden mehrere Anfragen effizient bearbeitet?
• Cloud-Kompatibilität: Kann es in Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure integriert werden?

3. Bewerten Sie die einfache Entwicklung und Integration 

Die Lernkurve und die Integrationskomplexität spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklungszeit. Low-Code-KI-Agent-Builder ermöglichen eine schnelle und effiziente Bereitstellung, da Benutzer Agenten ohne tiefe Programmierkenntnisse erstellen können. Das macht sie ideal für nicht-technische Teams. 

Halten: 

• Vorgefertigte Komponenten: Verfügt es über integrierte NLP-, Reasoning- oder Speichermodule?
• Integration mit bestehenden Tools: Kann es eine Verbindung mit APIs, Datenbanken oder Messaging-Diensten herstellen?
• Entwicklersupport und Dokumentation: Ist das Framework gut dokumentiert und wird es aktiv gepflegt?

4. Bewerten Sie Leistung und Effizienz 

Die Fähigkeit eines KI-Agenten, schnell zu reagieren und effizient zu arbeiten, ist für die Bereitstellung von Echtzeitergebnissen und die präzise Verwaltung komplexer Aufgaben von entscheidender Bedeutung. 

Um die Leistung eines Frameworks zu beurteilen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen: 

• Latenz und Durchsatz: Wie schnell verarbeitet es Anfragen und kann es hohe Arbeitslasten bewältigen, ohne langsamer zu werden?
• Ressourcennutzung: Verwaltet es CPU-, GPU- und Speicherressourcen effizient, um Engpässe zu vermeiden?
• Skalierbarkeit: Kann es bei steigender Arbeitslast eine hohe Leistung aufrechterhalten, sei es durch verteilte Verarbeitung oder paralleles Rechnen? 

5. Sicherheit, Compliance und Wartung 

Sicherheit hat höchste Priorität, insbesondere für KI-Agenten, die sensible oder vertrauliche Daten verarbeiten. Bei der Auswahl eines Frameworks ist es wichtig zu prüfen, ob es Best Practices in Bezug auf Datenschutz, Authentifizierung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einhält (z. B. DSGVO or HIPAA). Robuste Sicherheitsmaßnahmen schützen nicht nur Daten, sondern tragen auch dazu bei, Vertrauen in KI-gestützte Lösungen aufzubauen. 

Berücksichtigen Sie neben der Sicherheit auch die langfristige Nachhaltigkeit des Frameworks. Wird es aktiv gepflegt und regelmäßig aktualisiert, um Schwachstellen zu beheben? Gibt es starken Community- oder Unternehmenssupport, um eine kontinuierliche Weiterentwicklung und Fehlerbehebung zu gewährleisten? 

Zu bewertende Schlüsselfaktoren: 

• Datenschutzmaßnahmen: Wie verwaltet das Framework Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Richtlinien zur Datenaufbewahrung?
• Compliance-Zertifizierungen: Ist es für den Einsatz in regulierten Branchen konzipiert und erfüllt es Standards wie GDPR, HIPAA oder SOC 2?
• Langfristige Rentabilität: Ist das Framework weit verbreitet, wird es aktiv weiterentwickelt und verfügt es über ein starkes Support-Netzwerk?

6. Unterstützung für erweiterte Funktionen

Einige agentenbasierte KI-Frameworks gehen über die grundlegende Automatisierung hinaus und bieten erweiterte Funktionen, die die Intelligenz und Anpassungsfähigkeit eines KI-Systems verbessern. Funktionen wie Langzeitgedächtnis, nahtlose Integration mit externen Tools und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten können die Lernfähigkeit, Entscheidungsfindung und Bewältigung komplexer Herausforderungen durch einen KI-Agenten erheblich verbessern. 

Berücksichtigen Sie bei der Bewertung eines Frameworks die folgenden Faktoren: 

• Permanenter Speicher: Kann der KI-Agent vergangene Interaktionen speichern und diese nutzen, um die Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern?
• Externe Tool-Unterstützung: Lässt es sich problemlos in APIs, Datenbanken oder externe Wissensquellen integrieren, um seine Funktionalität zu erweitern?
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten: Können mehrere KI-Agenten kommunizieren und ihre Bemühungen koordinieren, um komplexe Aufgaben effizienter zu lösen?

7. Kosten- und Lizenzierungsüberlegungen 

Das Budget ist ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl eines Agenten-Frameworks. Open-Source-Optionen bieten zwar kostengünstige Lösungen, erfordern aber oft einen erheblichen Eigenentwicklungs- und Wartungsaufwand.  

Proprietäre Frameworks – insbesondere KI-Agent-Builder für Unternehmen – sind möglicherweise teurer. Diese Kosten werden jedoch häufig dadurch ausgeglichen, dass auch technisch nicht versierte Benutzer dank integrierter verwalteter Dienste und optimierter Bereitstellung Agenten erstellen und bereitstellen können, ohne auf teures technisches Personal angewiesen zu sein. 

Konzentrieren Sie sich auf Folgendes: 

• Open Source vs. proprietär: Ist die Nutzung des Frameworks kostenlos oder ist ein Abonnement oder eine Lizenzgebühr erforderlich?
• Infrastrukturkosten: Benötigt die Lösung dedizierte Computerressourcen, beispielsweise Cloud-basierte Server oder Hardware vor Ort? 
• Support und Wartung: Bietet das Framework Support, Updates und Sicherheitspatches auf Unternehmensniveau oder muss Ihr Team diese intern verwalten?

KI-gestützte KI Alternt Builders vs. konventionelle KI-Frameworks

Zusammenfassend 

Standard-KI-Agenten-Frameworks haben ihre Berechtigung. Wenn Sie über ein Team erfahrener Entwickler verfügen, umfassende Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle über alle Aspekte der KI-Agenten-Entwicklung benötigen und mit hohen Entwicklungs- und Wartungskosten einverstanden sind, gibt es ein passendes Framework für Sie. Die hier besprochenen Kriterien helfen Ihnen bei der Suche. 

Wenn Sie jedoch schnellere Bereitstellungszeiten, eine leichter zugängliche Entwicklung von KI-Agenten und eine Lösung suchen, die Ihnen die schwere technische Arbeit abnimmt, dann ist ein Low-Code-KI-Agent-Builder Ihr Ticket für eine schnelle und zuverlässige Implementierung von KI-Agenten. 

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