Eine aktuelle Studie von PwC geht davon aus, dass KI bis 15.7 bis zu 2030 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte, wobei die Automatisierung eine Schlüsselrolle bei der Steigerung von Effizienz und Innovation spielt. AI-Agenten sind für diese Transformation von zentraler Bedeutung. Sie optimieren Arbeitsabläufe, übernehmen wiederkehrende Aufgaben und ermöglichen datenbasierte Entscheidungen. Von virtuellen Assistenten im Kundenservice bis hin zur intelligenten Betrugserkennung im Finanzwesen verändern diese Agenten Branchen und treiben das Unternehmenswachstum voran.

Dieser Leitfaden für Anfänger bietet einen umfassenden Überblick über die Erstellung eines KI-Agenten und deckt alles ab, von der Definition der Ziele bis hin zur Bereitstellung des Agenten in einer realen Umgebung.

KI-Agenten verstehen

Ein KI-Agent ist eine Softwareeinheit, die ihre Umgebung wahrnimmt, Informationen verarbeitet und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Agenten können reaktiv (in Echtzeit auf Eingaben reagierend) oder proaktiv (auf Grundlage von Datenanalysen Aktionen vorhersagend und planend) sein. Autonome KI-Agenten werden häufig im Kundendienst, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der Automatisierungsbranche eingesetzt.

Arten von KI-Agenten

Verschiedene KI-Agenten arbeiten auf der Grundlage unterschiedlicher Entscheidungsansätze, die jeweils für bestimmte Anwendungen geeignet sind.

• Reaktive Agenten – Reagieren Sie auf unmittelbare Reize, ohne vergangene Zustände beizubehalten. Diese sind nützlich für Echtzeit-Entscheidungen, wie z. B. regelbasierte Chatbots und einfache KI-gestützte Empfehlungssysteme.

• Beratende Agenten – Nutzen Sie Planung und Argumentation, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Agenten analysieren historische Daten, um Ergebnisse vorherzusagen und Arbeitsabläufe zu optimieren, beispielsweise KI-gestützte Finanzberatungstools.

• Hybridagenten – Kombinieren Sie reaktive und deliberative Ansätze für komplexere Anwendungen. Selbstfahrende Autos müssen beispielsweise auf unmittelbare Hindernisse reagieren und gleichzeitig Routen auf der Grundlage von Verkehrsdaten planen.

So erstellen Sie einen KI-Agenten: 8 Schritte

Hier ist ein strukturierter Ansatz zum Erstellen eines KI-Agenten:

1. Definieren Sie die Ziele und den Anwendungsfall

Vor der Entwicklung eines KI-Agenten ist es wichtig, das Problem zu bestimmen, das er lösen soll (z. B. Kundensupport, Datenanalyse, Automatisierung) sowie seine Eingaben (Sensoren, Text, Bilder) und gewünschten Ausgaben (Reaktionen, Aktionen) zu identifizieren. Einige Beispiele für Anwendungsfälle:

• Kundenservice KI-Chatbots, die sofort auf Kundenanfragen antworten und so den Bedarf an menschlichen Eingriffen reduzieren.

• Prozessautomatisierung: Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Transaktionsüberprüfung.

• Prädiktive Analysen: Verwenden Sie KI, um Trends zu erkennen, Anomalien zu entdecken und fundierte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen.

• Autonome Systeme: KI-gesteuerte Roboter und selbstfahrende Autos, die mit minimalem menschlichen Eingriff funktionieren.

2. Wählen Sie das richtige KI-Modell

KI-Agenten basieren auf verschiedenen Modelltypen. Der gewählte Ansatz hängt von der Komplexität und den Lernanforderungen Ihres Agenten ab. Nachfolgend finden Sie eine Liste der verwendbaren Modelle:

• Regelbasierte Systeme: Wenn-Dann-Logik für einfache Aufgaben, wie etwa automatisierte E-Mail-Filterung oder Spam-Erkennung.

• Modelle für maschinelles Lernen: Nutzen Sie statistische Techniken, um aus historischen Daten zu lernen und so die Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern.

• Deep-Learning-Netzwerke: Neuronale Netzwerke für komplexe Aufgaben wie Spracherkennung, Bildklassifizierung und Stimmungsanalyse.

• Reinforcement-Learning-Modelle: Ermöglichen Sie KI-Agenten, durch Versuch und Irrtum zu lernen und so die Leistung in Bereichen wie Robotik und Gaming zu optimieren.

3. Sammeln und bereiten Sie Daten vor

KI-Agenten benötigen für ihr Training hochwertige Daten, da die ordnungsgemäße Bereinigung und Kennzeichnung die Leistung Ihres Agenten entscheidend beeinflussen kann. Der Datenaufbereitungsprozess umfasst mehrere wichtige Schritte.

• Datensammlung: Sammeln strukturierter Daten (Datenbanken, Tabellen) und unstrukturierter Daten (Text, Bilder, Videos).

• Datenreinigung: Entfernen von Duplikaten, Behandeln fehlender Werte und Standardisieren von Datenformaten, um Konsistenz sicherzustellen.

• Datenanmerkung: Kennzeichnen Sie Daten, wo dies erforderlich ist, z. B. zum Kategorisieren von Kundendienstanfragen für das Training von Chatbots.

• Datenaufteilung: Aufteilen der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsätze, um die Leistung des KI-Modells zu bewerten.

4. Entwickeln Sie die Kernlogik und Algorithmen

Die Wahl des richtigen Algorithmus hängt vom Zweck des KI-Agenten ab.

• Überwachtes Lernen: Erfordert gekennzeichnete Daten für das Training (z. B. Klassifizierung von E-Mails als Spam oder Nicht-Spam).

• Unbeaufsichtigtes Lernen: Identifiziert Muster in Daten ohne Beschriftungen (z. B. Kundensegmentierung im Marketing).

• Verstärkungslernen: Trainiert den KI-Agenten durch Belohnungen und Strafen (z. B. spielbasierte KI, die mit der Zeit Strategien lernt).

5. Trainieren und Auswerten des Modells

Training verwandelt Rohdaten in Intelligenz. Seien Sie geduldig – gute Modelle brauchen Zeit, um sich zu entwickeln. Verwenden Sie Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn, um das KI-Modell zu trainieren. Die folgenden Schritte sollten ausgeführt werden, um ein gut trainiertes Modell zu erhalten.

• Trainieren des Modells: Füttern Sie es mit Daten und ermöglichen Sie ihm, seine Parameter auf der Grundlage der Fehlerminimierung anzupassen.

• Hyperparameter-Tuning: Anpassen von Variablen wie Lernrate und Batchgröße zur Optimierung der Leistung.

• Leistungskennzahlen: Messen Sie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score, um zu beurteilen, wie gut der KI-Agent funktioniert.

• Validierungstests: Ausführen des KI-Agenten mit unbekannten Daten, um sicherzustellen, dass er gut verallgemeinert.

6. Integration mit APIs und Tools

Um reale Interaktionen zu ermöglichen, verbinden Sie den KI-Agenten mit APIs Felsen der Yoga-Therapie:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): GPT von OpenAI, BERT von Google für Sprachverständnis. 

• Computer Vision: OpenCV, TensorFlow Vision API zur Bilderkennung. 

• Sprachverarbeitung: Google Speech-to-Text, IBM Watson für Spracherkennung und -synthese. 

• Datenbankkonnektivität: MySQL, MongoDB, PostgreSQL zum Speichern und Abrufen von Informationen. 

7. Bereitstellen des KI-Agenten

Wählen Sie eine Bereitstellungsmethode basierend auf dem Anwendungsfall.

• Cloudbasierte Bereitstellung: Dienste wie AWS, Azure und Google Cloud bieten eine skalierbare Infrastruktur für KI-Workloads.

• Bereitstellung vor Ort: Geeignet für Branchen mit strengen Anforderungen an die Datensicherheit, wie etwa das Finanz- und Gesundheitswesen.

• Edge-Bereitstellung: Ermöglicht die Ausführung von KI-Agenten auf lokalen Geräten wie IoT-Sensoren und reduziert so die Latenz für Echtzeitanwendungen.

• Containerisierung: Verwenden Sie Docker und Kubernetes, um KI-Anwendungen in verschiedenen Umgebungen effizient zu verwalten.

8. Überwachen und optimieren

Überwachen Sie nach der Bereitstellung kontinuierlich die Leistung des KI-Agenten.

• Leistungsprotokollierung: Verfolgen von Systemantworten, Verarbeitungszeiten und Benutzerinteraktionen.

• Fehleranalyse: Identifizieren falscher Vorhersagen und Verfeinern des Modells anhand neuer Daten.

• Regelmäßiges erneutes Trainieren des Modells: Aktualisieren des KI-Modells zur Anpassung an sich entwickelnde Trends und Anforderungen.

• Sicherheitsaudits: Verhindern feindlicher Angriffe, die das Verhalten des KI-Agenten manipulieren könnten.

Mehr erfahren: Überlegungen für Unternehmen beim Aufbau von KI-Agenten.

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