Agentenbasierte Systeme
Entscheidungen basierend auf Echtzeit-Daten treffen – ohne menschlichen Eingriff
Was ist ein agentenbasiertes System?
Agentenbasierte Systeme sind fortschrittliche KI-Systeme, die durch die Kombination mehrerer intelligenter Komponenten, die wahrnehmen, denken, entscheiden und handeln können, bestimmte Ziele selbstständig verfolgen können. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die auf bestimmte Eingaben mit vorbestimmten Ergebnissen reagieren, verfügen agentenbasierte Systeme über erweiterte kognitive Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, mit größerer Autonomie und Komplexität in verschiedenen Umgebungen und Aufgaben zu arbeiten. Als Teil einer agentenbasierten KI sind diese Fähigkeiten besonders wertvoll für das Orchestrieren komplexer Prozesse in dynamischen Systemen.
Warum sind agentenbasierte Systeme wichtig?
Agentenbasierte Systeme gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie die Grenzen der herkömmlichen KI und Automatisierung überwinden können. Sie stellen einen Schritt in Richtung intelligenter, autonomer und anpassungsfähiger Systeme dar, die komplexe Probleme der realen Welt mit minimaler menschlicher Aufsicht lösen können. Mit dem anhaltenden Wechsel zu BOAT-Plattformen (Business Orchestration Automation Technology) verändert sich Unternehmensautomatisierung stark, wobei agentenbasierte Systeme eine Schlüsselrolle in dieser Entwicklung spielen.
Vorteile von agentenbasierten Systemen
- Höhere operative Effizienz: Durch die Automatisierung komplexer Workflows und Entscheidungsprozesse werden manuelle Fehler minimiert und das operative Geschäft beschleunigt.
- Verbesserte Kundenzufriedenheit: KI-Agenten können maßgeschneiderten Support und schnelle Antworten auf Kundenanfragen bieten.
- Verbesserte Datenverarbeitung: Agentenbasierte Systeme können große Datenmengen analysieren und auf der Grundlage von Informationen zeitnahe Entscheidungen treffen.
- Nahtlose Orchestrierung: Agentenbasierte Systeme ermöglichen die Koordinierung mehrerer Prozesse und autonomer Agenten, wodurch kohärente und anpassungsfähige Geschäfte in komplexen Umgebungen möglich werden.
Wie funktioniert ein agentenbasiertes System?
Was ein wirklich agentenbasiertes System leistungsfähig macht, ist eine Center-out®-Geschäftsarchitektur. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die isoliert arbeiten, werden in agentenbasierten Systemen häufig mehrere spezialisierte Agenten eingesetzt, die basierend auf grundlegendenGeschäftsregeln zusammenarbeiten und so gemeinsame Ziele erreichen. Diese Agenten können parallel arbeiten, wobei jeder von ihnen bestimmte Aspekte einer Aufgabe bearbeitet und gleichzeitig Ergebnisse übermittelt, um komplexere Ziele zu erreichen als ein Agent alleine. Diese Art der End-to-End-Orchestrierung ist die Grundlage von BOAT, das agentenbasierte Prinzipien anwendet, um Geschäftsprozesse zu koordinieren und Entscheidungsabläufe systemübergreifend zu automatisieren.
Komponenten eines agentenbasierten Systems
Das Verständnis der grundlegenden Komponenten von agentenbasierten Systemen ist der Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung und Integration in Frameworks mit Unternehmens-KI.
Wahrnehmungsmodul
Diese Komponente sammelt und verarbeitet Daten von Sensoren oder Dateneingaben und fungiert als „Augen und Ohren“ des Systems für Entscheidungen.
Entscheidungsfindungsmodul
Diese Komponente wendet logisches Denken und kognitive Fähigkeiten an, um auf der Grundlage der Systemziele und der verfügbaren Informationen die beste Vorgehensweise zu bestimmen.
Modul zur Ausführung von Aktionen
Diese Komponente setzt Entscheidungen in Handlungen um, indem sie Aufgaben über verschiedene Systeme und Umgebungen hinweg ausführt, um Planung und Umsetzung zu verknüpfen.
Lernmodul
Mit dieser Komponente kann das System seine Strategien auf Grundlage der bisherigen Performance und neuer Informationen anzupassen, sodass es im Laufe der Zeit immer effektiver wird.
Was sind einige Anwendungsfälle für agentenbasierte Systeme?
Mögliche Herausforderungen bei agentenbasierten Systemen
Auch wenn all dies vielversprechend klingt, müssen bei der Verwirklichung des vollen Leistungsumfangs von agentenbasierten Systemen verschiedene inhärente Herausforderungen berücksichtigt werden:
- Datenintegration: Agentenbasierte Systeme benötigen Zugang zu verschiedenen Datenquellen und stoßen dabei häufig auf Barrieren in Altsystemen. Die Datenvirtualisierung kann einen einheitlichen Zugriff bieten, ohne dass eine vollständige Überholung erforderlich ist.
- Zuverlässigkeit: Die Aufrechterhaltung eines konsistenten, vorhersagbaren Verhaltens in komplexen Multi-Agenten-Systemen ist eine Herausforderung, die jedoch durch starke Test-Frameworks gelöst werden kann.
- Skalierbarkeit: Je komplexer die agentenbasierten Systeme werden, desto schwieriger wird es, die Performance aufrechtzuerhalten. Die Festlegung von maßgeschneiderten Benchmarking-Standards kann helfen, diese Herausforderung zu bewältigen.
- Benutzerakzeptanz: Laut einer aktuellen Pega-Umfrage ist zwar die Mehrheit der Arbeitnehmer (57 %) geneigt, KI-Agenten bei der Arbeit einzusetzen, doch bestehen weiterhin erhebliche Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Qualität, was den Bedarf an transparenten und vertrauenswürdigen KI-Lösungen unterstreicht.
Die Zukunft der agentenbasierten Systeme bei KI
Agentenbasierte Systeme stellen den nächsten Schritt bei KI dar und verknüpfen menschenähnliche Entscheidungsfindung mit Automatisierung. Um die Effizienz und Zuverlässigkeit von KI zu steigern, müssen Technikprofis ihre Dynamik verstehen. Durch den Einsatz von agentenbasierter KI können Branchen Innovationen vorantreiben, Risiken reduzieren und durch abgestimmte, zukunftsorientierte Lösungen mehr Flexibilität und Geschäftswert schaffen. Um einen genaueren Einblick in die Gestaltung intelligenter operativer Geschäfte zu erhalten, sollten Sie sich mit agentenbasierten Workflows in der Praxis befassen.
