Die Teams geben bis zu 71% ihrer Zeit auf administrative Aufgaben und die manuelle Dateneingabe. Doch was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, all ihre wiederkehrenden Aufgaben zu automatisieren, damit sie sich auf die Ausführung wichtigerer Aufgaben, die Wertschöpfung und die Steigerung des tatsächlichen ROI konzentrieren könnten?

Das können KI-Agenten für Sie tun.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind Softwaresysteme oder Programme, die Aufgaben für einen Benutzer (oder ein anderes System) ausführen. Diese Agenten können so konfiguriert werden, dass sie Aktionen mit einem gewissen Grad an Autonomie schlussfolgern, planen, speichern und ausführen können.

Im Kern folgen KI-Agenten einem einfachen Zyklus:

• vom Nutzer definierten beobachten ihre Umgebung,
• sammeln Daten aus verschiedenen Quellen,
• Prozessdefinierung die Informationen,
• mit einem handeln um ein definiertes Ziel zu erreichen.

Während die Benutzer die Ziele festlegen, ermittelt der KI-Agent die besten Schritte, um diese zu erreichen.

KI-Agenten können all dies dank der multimodalen Kapazität der ihnen zugrunde liegenden generativen KI-Modelle (LLMs) erreichen. Das bedeutet, dass KI-Agenten multimodale Informationen wie Text, Video, Audio, Code und mehr gleichzeitig verarbeiten können.

Viele Experten glauben, dass Agenten-KI oder KI-Agenten die Verbindung zwischen generativer KI (z. B. ChatGPT, Gemini) und physischer KI (z. B. selbstfahrende Autos und KI-gestützte Robotik) bilden. Anders ausgedrückt: KI-Agenten bringen die generative KI einen Schritt weiter, indem sie KI mit Automatisierung kombinieren.

Warum KI-Agenten der nächste große Trend sind

Stellen Sie sich vor: Ihr Posteingang ist geordnet, Fristen sind überschaubar und Routineaufgaben werden mühelos erledigt. Anstatt sich in Berichten, Kundenanfragen oder Finanzabstimmungen zu verlieren, steht Ihnen ein intelligenter Assistent zur Seite, der Arbeitsabläufe optimiert, Aufgaben priorisiert und dafür sorgt, dass nichts übersehen wird.

Mit einem KI-Agenten an Ihrer Seite haben Sie Zugriff auf Informationen, reibungslose Prozesse und können sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren. KI-Agenten automatisieren wiederkehrende Aufgaben, verstehen, schlussfolgern und passen sich an, damit Sie intelligenter arbeiten können.

Ob es sich um einen virtuellen Assistenten handelt, der Berichte erstellt, einen KI-gestützten Finanzanalysten, der Konten abgleicht, oder einen intelligenten Kundendienstmitarbeiter, der Anfragen beantwortet: KI-Agenten haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Sie mit Technologie interagieren, zu verändern.

In der Tat McKinsey berichtet, dass KI-Agenten bis zu 70 % der Arbeitszeit der weltweiten Belegschaft automatisieren können.

Mit einer derart bahnbrechenden Wirkung können Unternehmen, die in die Entwicklung von KI-Agenten investieren, nicht nur einen Wettbewerbsvorteil erlangen, sondern auch erhebliche Effizienz- und Kostenvorteile erzielen.

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KI-Agenten vs. traditionelle KI-Modelle der Generation (& intelligente Agenten)

KI-Agenten und generative KI-Modelle dienen in Unternehmensanwendungen unterschiedlichen Zwecken. Beide nutzen künstliche Intelligenz, unterscheiden sich jedoch in ihren Fähigkeiten, ihrer Anpassungsfähigkeit und ihrer Entscheidungsfindung. So funktioniert es:

Statische Modelle vs. adaptive Agenten

Herkömmliche KI-Modelle sind typischerweise statisch. Sie basieren auf vortrainierten Algorithmen und benötigen menschliches Eingreifen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Sie analysieren Daten und liefern Erkenntnisse, passen ihr Verhalten jedoch nicht dynamisch an.

Im Vergleich dazu sind KI-Agenten lernfähig. Sie lernen kontinuierlich aus neuen Eingaben und interagieren mit ihrer Umgebung, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Regelbasierte Automatisierung vs. autonome Entscheidungsfindung

Regelbasierte Automatisierung, die oft mit traditionellen KI-Modellen assoziiert wird, folgt einer strengen Wenn-Dann-Logik. Sie funktioniert gut in strukturierten Umgebungen, in denen vordefinierte Regeln alle möglichen Szenarien abdecken.

Autonome KI-Agentenagieren jedoch jenseits fester Regeln. Sie bewerten Situationen dynamisch, lernen aus vergangenen Erfahrungen und treffen autonome Entscheidungen.

Beispiel: Chatbot vs. Autonomer virtueller Assistent

Gen-KI-Modell (Chatbot)

Ein regelbasierter Kundensupport-Chatbot liefert vorgefertigte Antworten basierend auf vordefinierten Schlüsselwörtern. Fällt eine Frage nicht in die programmierten Antworten, wird sie an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet.

KI-Agent (Autonomer virtueller Assistent)

Ein virtueller Assistent mit KI-Agenten versteht die Absicht, ruft Informationen aus verschiedenen Quellen ab, lernt aus früheren Interaktionen und liefert kontextbezogene Antworten. Bei komplexen Problemen entscheidet er, ob er selbst eine Lösung versucht oder das Problem an einen Spezialisten weiterleitet.

Sind KI-Agenten dasselbe wie intelligente Agenten?

Die Begriffe intelligente Agenten mit einem AI-Agenten werden oft synonym verwendet, haben aber unterschiedliche Bedeutungen. Obwohl alle KI-Agenten intelligente Agenten sind, basieren nicht alle intelligenten Agenten auf KI.

Intelligente Agenten

Ein intelligenter Agent ist ein System, das seine Umgebung wahrnimmt und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Agenten können softwarebasiert (z. B. Suchmaschinen-Crawler, regelbasierte Automatisierungssysteme) oder hardwarebasiert (z. B. Roboterstaubsauger) sein.

Intelligente Agenten folgen vordefinierten Regeln und können KI-Techniken wie maschinelles Lernen nutzen, müssen es aber nicht. Typische Beispiele hierfür sind:

• Sensoren oder Dateneingänge die Umwelt wahrzunehmen
• Entscheidungsmechanismen basierend auf Regeln oder Logik
• Aktoren oder Ausgänge mit der Umwelt interagieren

KI-Agenten

KI-Agenten sind eine Untergruppe intelligenter Agenten, die KI-Techniken wie maschinelles Lernen (ML), Deep Learning oder natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzen, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese Agenten können aus Daten lernen, sich im Laufe der Zeit anpassen und mit komplexen, dynamischen Umgebungen umgehen.

Im Gegensatz zu regelbasierten intelligenten Agenten können KI-Agenten ihre Leistung ohne explizite Programmierung für jedes mögliche Szenario verbessern. Sie werden in Bereichen eingesetzt, in denen die Entscheidungsfindung Unsicherheit, Optimierung oder Mustererkennung erfordert.

So funktionieren KI-Agenten

KI-Agenten unterscheiden sich in ihrer Komplexität. Manche folgen einfachen Regeln, während andere maschinelles Lernen nutzen, um ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Ihre Fähigkeit, kontinuierlich zu arbeiten, sich an neue Bedingungen anzupassen und Abläufe zu rationalisieren, macht sie branchenübergreifend wertvoll, von Bearbeitung von Hypothekendokumenten und Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung (AP). und darüber hinaus (mehr zu ihren Anwendungen in der realen Welt später).

Sehen wir uns die Schritte an, die ein KI-Agent normalerweise durchführt, um seine Ziele zu erreichen:

Wahrnehmung (Datenerhebung)

KI-Agenten erfassen über verschiedene Eingabemechanismen oder Sensoren Daten aus ihrer Umgebung. Diese Daten helfen ihnen, den aktuellen Zustand und Kontext zu verstehen, in dem die Agenten agieren.

Zum Beispiel:

• Chatbots Empfangen Sie Benutzereingaben per Text oder Sprache und verstehen Sie so Benutzeranfragen und -absichten.
• Roboter Verwenden Sie Kameras, Mikrofone und andere Sensoren, um ihre Umgebung wahrzunehmen und so die Navigation und Interaktion mit Objekten zu ermöglichen.
• AI-Agenten Zugang Datenbanken, APIs, und Echtzeit-Datenströme zur Überwachung von Systemzuständen oder Markttrends.

Diese Daten dienen dem Agenten als Orientierung für seine nachfolgenden Überlegungen und Handlungen.

Verarbeitung und Argumentation

Anschließend verarbeitet der Agent die gesammelten Daten, um Entscheidungen zu treffen. Diese Phase umfasst mehrere Schritte, darunter:

• Analyse: Interpretation der gesammelten Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen. Beispielsweise analysiert ein Chatbot Benutzereingaben, um die Absicht hinter einer Anfrage zu erkennen.
• Planung: Entwicklung einer Abfolge von Maßnahmen zur Erreichung des gewünschten Ziels. Dies kann die Festlegung von Teilzielen und die Bestimmung der optimalen Vorgehensweise beinhalten.
• Entscheidungsfindung: Auswahl der besten Maßnahme basierend auf den Analyse- und Planungsphasen. Dieser Prozess nutzt Machine-Learning-Modelle (ML) oder vordefinierte Regeln zur Bewertung möglicher Ergebnisse.

Fortgeschrittene KI-Agenten können mithilfe ausgefeilter Algorithmen komplexe Schlussfolgerungen ziehen, sodass sie mehrere Aufgaben bewältigen und sich an dynamische Umgebungen anpassen können.

Aktionsausführung

Nachdem der Agent die geeignete Vorgehensweise festgelegt hat, führt er die ausgewählten Aufgaben aus, um seine Umgebung zu beeinflussen. Beispiele hierfür sind:

• Chatbots Beantwortung von Benutzeranfragen mit relevanten Informationen oder Unterstützung.
• Roboter Manipulieren von Objekten oder Bewegen an bestimmte Orte, je nach Ziel.
• AI-Agenten Automatisierung von Prozessen wie Dateneingabe, Systemüberwachung oder Transaktionsverarbeitung.

Die Effektivität eines KI-Agenten hängt weitgehend von seiner Fähigkeit ab, diese Aktionen präzise und effizient auszuführen.

Lernen und Anpassung

KI-Agenten können aus früheren Eingaben und Ergebnissen lernen und ihr Verhalten im Laufe der Zeit anpassen. Dieser Lernprozess umfasst:

• Feedback-Integration: Berücksichtigung der Ergebnisse früherer Aktionen zur Verfeinerung zukünftiger Entscheidungen. Wenn beispielsweise die Antwort eines Chatbots einen Benutzer nicht zufriedenstellt, kann er seinen Ansatz in nachfolgenden Interaktionen anpassen.
• Modellaktualisierung: Kontinuierliche Verbesserung der zugrunde liegenden Algorithmen auf der Grundlage neuer Daten, wodurch die Leistung und Genauigkeit des Agenten verbessert wird.
• Anpassung an die Umgebung: Anpassung der Strategien an veränderte Umweltbedingungen oder Ziele.

Durch Lernen und Anpassung werden KI-Agenten mit der Zeit kompetenter, was zu mehr Autonomie und Zuverlässigkeit führt.

Technologien für KI-Agenten

KI-Agenten benötigen verschiedene Technologien, um in Unternehmensumgebungen effektiv zu arbeiten. Lassen Sie uns kurz auf die wichtigsten eingehen:

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Diese Technologien ermöglichen es KI-Agenten, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Verstärkungslernen (RL)

Durch bestärkendes Lernen können KI-Agenten durch Versuch und Irrtum lernen und ihre Aktionen optimieren, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Große Sprachmodelle (LLMs)

LLMs, wie etwa GPT-basierte Modelle, helfen KI-Agenten, menschenähnliche Reaktionen zu verstehen und zu generieren.

Multi-Agenten-Systeme (MAS)

Bei MAS arbeiten mehrere KI-Agenten zusammen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, oft in verteilten Umgebungen.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

NLP ermöglicht es KI-Agenten, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

Wissensgraphen und symbolische KI

Diese Technologien ermöglichen es KI-Agenten, strukturiertes Wissen zu speichern und abzurufen, wodurch ihre Denkfähigkeiten verbessert werden.

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Arten von KI-Agenten (mit Beispielen)

Da agentenbasierte KI ein relativ neues Gebiet ist, werden weitere Arten von KI-Agenten erwartet, da sie zunehmend in verschiedenen Bereichen Anwendung findet. Aktuell gibt es sieben gängige Arten von KI-Agenten:

Einfache Reflexmittel

Diese KI-Agenten sind die einfachsten, da sie Entscheidungen auf der Grundlage ihrer aktuellen Eingaben treffen, indem sie sofort auf ihre Umgebung reagieren, ohne dass Lern- oder Gedächtnisprozesse erforderlich sind.

Einfache Reflexagenten folgen vordefinierten Regeln, die bestimmen, wie sie auf unterschiedliche Eingaben reagieren. Sie sind zwar nicht besonders ausgefeilt, aber ihr direkter Ansatz erleichtert die Implementierung.

Ejemplo: Ein Finanzteam kann einen einfachen Reflex-Agenten für die Rechnungsvalidierung einrichten, der automatisch alle Rechnungen ablehnt, denen wichtige Details wie Steuernummer, Rechnungsnummer usw. fehlen. Der KI-Agent kann in Kombination mit Software zur Extraktion von Rechnungsdaten um Rechnungen automatisch zu validieren und zu verarbeiten.

Modellbasierte Reflexagenten

Modellbasierte Reflex-KI-Agenten sind fortschrittlicher als einfache Reflex-Agenten, da sie auf einem internen Modell der Umgebung basieren, das aktualisiert wird, wenn sie neue Informationen, sogenannte Perzepte, erhalten.

Diese KI-Agenten werden typischerweise in Umgebungen eingesetzt, in denen nicht alle Informationen sofort verfügbar sind. Ihre Entscheidungsfindung basiert auf ihrem internen Modell, neuen Erkenntnissen aus den Eingabequellen und einem Algorithmus oder Regelwerk, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen.

Ejemplo: Unternehmen können KI-Agenten als IT-Agenten einsetzen virtuelle Assistenten Das Tool kann erkennen, ob ein Benutzer langsame Netzwerkgeschwindigkeiten meldet, aktuelle Protokolle zu Dienstausfällen prüfen und Schritte zur Fehlerbehebung empfehlen.

Zielbasierte Agenten

Wie der Name schon sagt, sind zielbasierte KI-Agenten darauf ausgelegt, bestimmte Ziele zu erreichen. Dies erreichen sie, indem sie die Ergebnisse ihrer Aktionen auswerten. Anders ausgedrückt: Diese Agenten entwerfen die erforderlichen Aktionssequenzen zur Erreichung eines gewünschten Ziels mithilfe von Such- und Planungsalgorithmen.

Zielbasierte Agenten unterscheiden sich von Reflexagenten dadurch, dass sie nicht auf Eingaben reagieren, sondern strategische Planung und Ausführung zur Erfüllung einer Aufgabe durchführen.

Ejemplo: Ein in CRM integrierter KI-Agent kann eine Liste potenzieller Kunden analysieren, frühere Interaktionen berücksichtigen, potenzielle Kunden anhand der Konvertierungswahrscheinlichkeit bewerten und dann für jeden potenziellen Kunden eine personalisierte Outreach-Strategie entwerfen und umsetzen.

Utility-basierte Agenten

Nutzenbasierte KI-Agenten gehen bei der Entscheidungsfindung einen Schritt weiter, indem sie ein Ziel anstreben und das Ergebnis anhand einer Nutzenfunktion optimieren. Diese Funktion hilft dem Agenten, verschiedene mögliche Aktionen zu bewerten und diejenige auszuwählen, die den erwarteten Nutzen maximiert.

Diese Agenten sind besonders nützlich, wenn es mehrere Möglichkeiten gibt, ein Ziel zu erreichen, einige Ergebnisse jedoch wünschenswerter sind als andere.

Ejemplo: KI-Agenten im Supply Chain Management können Beschaffung und Vertrieb anhand verschiedener Variablen wie Kosten, Lieferzeit und Nachfrageschwankungen optimieren. Ein nutzungsbasierter Agent kann Lieferantenpreise, Echtzeit-Nachfrageprognosen und Transportkosten bewerten, um die kostengünstigste Lösung zur Auftragserfüllung zu ermitteln.

Lernende Agenten

Lernende Agenten verbessern ihre Leistung kontinuierlich, indem sie aus vergangenen Erfahrungen lernen. Diese Agenten nutzen Techniken wie bestärkendes Lernen, überwachtes Lernen oder unüberwachtes Lernen, um ihre Entscheidungsfindung zu verfeinern. Ein KI-Eingabeaufforderung (Anweisungen, Dateneingabe oder Einrichtung der Umgebung) helfen dabei, ihren Lernprozess zu steuern.

Im Gegensatz zu anderen KI-Agenten, die auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder Modelle arbeiten, passen sich lernende Agenten an, indem sie Muster erkennen, Feedback analysieren und ihre Strategien verbessern.

Ejemplo: Ein lernender KI-Agent kann zur Betrugserkennung eingesetzt werden. Der Agent kann aus früheren Betrugsversuchen und dem Ausgabeverhalten der Kunden lernen. Bei der Erkennung verdächtiger Transaktionen (z. B. einer hohen Abhebung an einem ungewöhnlichen Ort) passt er seine Risikobewertungsmodelle kontinuierlich an, um Fehlalarme zu reduzieren.

Hierarchische Agenten

Hierarchische KI-Agenten sind schichtweise aufgebaut, wobei Entscheidungen auf höherer Ebene Aufgaben auf niedrigerer Ebene steuern. Diese Agenten zerlegen komplexe Probleme in kleinere Teilaufgaben und ermöglichen so eine modulare und skalierbare Entscheidungsfindung.

Durch die Verwendung eines hierarchischen Ansatzes können diese Agenten Aufgaben effizienter verwalten und sicherstellen, dass auf den unteren Ebenen einfachere Aktionen ausgeführt werden, während auf den höheren Ebenen eine strategischere Planung stattfindet.

Ejemplo: Hierarchische KI-Agenten können in HR-Systemen eingesetzt werden, um Lebensläufe zu prüfen, Bewerber zu bewerten, Vorstellungsgespräche zu planen und die Onboarding-Dokumentation zu automatisieren. Eine KI-Ebene übernimmt das Bewerberscreening, eine andere die Koordination der Vorstellungsgespräche und eine dritte stellt die Einhaltung der Onboarding-Richtlinien sicher.

Multiagentensysteme

Multi-Agenten-Systeme umfassen mehrere KI-Agenten, die entweder kollaborativ oder konkurrierend zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Diese Agenten kommunizieren, koordinieren und verhandeln manchmal, um gemeinsame Entscheidungen zu treffen. Multi-Agenten-Systeme werden in Umgebungen eingesetzt, in denen mehrere unabhängige Agenten interagieren müssen, um komplexe Probleme effizient zu lösen.

Ejemplo: Ein Multi-Agenten-System für Unternehmen kann Risiken in verschiedenen Abteilungen (Finanzen, Compliance, Cybersicherheit) kontinuierlich bewerten und Echtzeit-Einblicke liefern. Eine KI für das Unternehmensrisikomanagement, die aus mehreren Agenten besteht, kann verschiedene Risikofaktoren überwachen:

• Ein KI-Agent sucht nach finanziellen Unregelmäßigkeiten.
• Ein anderer Agent überwacht Aktualisierungen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Ein Cybersicherheitsagent erkennt potenzielle Sicherheitsbedrohungen.

Diese KI-Agenten können zusammenarbeiten und Entscheidungsträger auf Hochrisikoszenarien aufmerksam machen, wodurch ein proaktives Risikomanagement gewährleistet wird.

Reale Anwendungen von KI-Agenten

KI-Agenten können Branchen transformieren, indem sie komplexe Arbeitsabläufe automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und Unternehmen effizientere Abläufe ermöglichen. Sehen wir uns einige gängige Anwendungsfälle aus der Praxis an, in denen KI-Agenten helfen können:

Kundenservice: KI-Chatbots und virtuelle Assistenten

KI-gestützte virtuelle Assistenten verbessern den Kundensupport, indem sie Anfragen bearbeiten, Probleme lösen und bei Bedarf komplexe Fälle eskalieren. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots lernen diese Agenten kontinuierlich aus Interaktionen, um ihre Antworten zu verbessern.

Beispielsweise kann ein KI-Agent im Bankwesen Kunden dabei helfen, Kontostände zu prüfen, Transaktionen anzufechten und sogar eine personalisierte Finanzberatung bereitzustellen.

Gesundheitswesen: KI-Agenten für Diagnostik und Patientenüberwachung

KI-Agenten unterstützen Gesundheitsdienstleister, indem sie Patientendaten analysieren, Vitalfunktionen überwachen und bei der Diagnose helfen.

Beispielsweise können KI-Agenten im Gesundheitswesen die Symptome von Patienten analysieren, medizinische Datenbanken abgleichen und mögliche Diagnosen vorschlagen, sodass Ärzte schneller fundierte Entscheidungen treffen können.

Finanzen: Algorithmischer Handel und Betrugserkennung

Finanzinstitute nutzen KI-Agenten für Echtzeit-Marktanalysen, Handelsabwicklungen und Betrugsprävention.

Ein gutes Beispiel ist, wie KI-Agenten im Handel Markttrends einschätzen, Handelsgeschäfte auf Grundlage von Echtzeitanalysen ausführen und ihre Strategien dynamisch anpassen können, um die Rentabilität zu optimieren.

Fertigung: Robotik und Prozessautomatisierung

KI-Agenten rationalisieren Fertigungsabläufe, optimieren Produktionspläne und gewährleisten die Qualitätskontrolle.

Beispielsweise können KI-Agenten in der vorausschauenden Wartung Maschinensensoren überwachen, potenzielle Ausfälle erkennen, bevor sie auftreten, und vorbeugende Wartungsarbeiten automatisch planen.

Marketing & Vertrieb: KI-gesteuerte Personalisierung und Service

KI-Agenten analysieren Kundenpräferenzen und -verhalten, um personalisierte Empfehlungen abzugeben.

Beispielsweise kann ein KI-Agent im E-Mail-Marketing auf Grundlage von Engagement-Daten den besten Zeitpunkt, das beste Format und die beste Botschaft für die Kundenansprache auswählen.

Cybersicherheit: Bedrohungserkennung und automatisierte Reaktion

KI-Agenten erkennen Cyberbedrohungen in Echtzeit und reagieren autonom, um Risiken zu mindern.

Beispielsweise kann ein KI-Agent im Bereich Cybersicherheit den Netzwerkverkehr überwachen, verdächtige Aktivitäten erkennen und kompromittierte Geräte automatisch isolieren, um Sicherheitsverletzungen zu verhindern.

So erstellen und trainieren Sie einen KI-Agenten

Es gibt verschiedene Ansätze für die Entwicklung eines KI-Agenten. Sie können Ihre KI-Agenten intern über codebasierte oder Low-Code-Plattformen entwickeln, die Entwicklung an Anbieter auslagern oder vorgefertigte Lösungen erwerben.

Kauf vorgefertigter KI-Agenten

Der erste Ansatz zur Entwicklung von Agenten besteht darin, gar keinen zu entwickeln, sondern einen zu kaufen. Das Problem beim Kauf eines fertigen KI-Agenten besteht jedoch darin, dass dieser mit generischen Daten trainiert wird. Wenn Sie Ihren eigenen KI-Agenten entwickeln, können Sie ihn mit Ihren Unternehmensdaten trainieren und so eine bessere Leistung erzielen.

Outsourcing Ihrer KI-Agentenentwicklung

Sie können die Entwicklung Ihres KI-Agenten auch an Drittanbieter auslagern. Dieser Ansatz bringt jedoch auch seine eigenen Herausforderungen mit sich. Beispielsweise müssten Sie vertrauliche Daten weitergeben und mehrere Hin- und Her-Runden durchlaufen, um überhaupt eine Chance auf eine erfolgreiche Umsetzung zu haben.

Erstellen Sie Ihre eigenen KI-Agenten

Kodierungsansatz

Wenn Sie sich für eine interne Entwicklung entscheiden, müssen Sie in Dutzende von Ressourcen (Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Softwareentwickler) mit Fachkenntnissen in ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, NLP-Bibliotheken wie spaCy und NLTK sowie Bereitstellungstools wie Kubernetes und Docker investieren.

Verwenden einer visuellen Drag & Drop-Lösung

Der letzte und beste Ansatz ist die Verwendung einer visuellen Plattform wie AsteraAI Agent Builder von. Mit diesem Ansatz können Sie mithilfe einer Drag-and-Drop-Oberfläche KI-Agenten mit eingeschränktem KI-Know-how und technischen Kenntnissen erstellen.

Mehr über erfahren Wichtige Faktoren, die Sie beim Erstellen Ihrer KI-Agenten berücksichtigen sollten.

Astera AI Agent Builder: Ihre KI, angetrieben von Ihren Daten

Astera AI Agent Builder ist der schnellste Weg, KI-Agenten zu erstellen, zu testen und einzusetzen, die auf Ihren Daten trainiert werden. Mit Asterakönnen sowohl technische als auch nicht-technische Benutzer KI-Agenten bereitstellen und verwalten, ohne komplexen Code schreiben zu müssen.

Hier ist der Grund Astera ist Ihre beste Wahl, wenn Sie nach einer visuellen Plattform zum Erstellen von KI-Agenten suchen:

• Erstellen Sie KI-Agenten mit Überschallgeschwindigkeit: Mit Astera, können Sie Ideen innerhalb weniger Stunden in KI-Agenten umwandeln. Mit geringem Programmieraufwand benötigen Sie lediglich Ihre Daten, und schon kann es losgehen!
• Anhand Ihrer Daten trainierte KI: Stellen Sie eine Verbindung zum LLM Ihrer Wahl her (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama), trainieren Sie es anhand Ihrer Unternehmensdaten und machen Sie Ihren KI-Agenten einsatzbereit (vor Ort, in der Cloud oder hybrid!).
• Von Anfang an unternehmensbereit: Unsere Plattform ist auf Flexibilität, Sicherheit und Skalierbarkeit ausgelegt. Führen Sie Agenten in Ihrer Umgebung aus und behalten Sie während des gesamten Prozesses die volle Kontrolle über Ihre Daten.
• Erstellung von KI-Agenten für alle: Stärken Sie Ihre Teams und machen Sie Geschäfts- und Datenexperten zu KI-Visionären. Reduzieren Sie die Abhängigkeit von technischen Teams, um KI-Agenten in großem Maßstab für praktisch jede Funktion zu entwickeln!
• Agil iterieren und optimieren: Erstellen, testen und optimieren Sie mehrere Varianten in einer einfachen Drag-and-Drop-Umgebung. Verfeinern Sie KI-Eingabeaufforderungen, bewerten Sie die Leistung und verbessern Sie sich kontinuierlich, ohne jedes Mal von vorne beginnen zu müssen.

Bereit, die Zukunft zu sehen von AI-Agenten? Nimm Kontakt mit uns auf um mehr zu erfahren.