KI-Agenten werden sich voraussichtlich im Jahr 2025 zu einem der führenden Trends entwickeln. Diese Systeme revolutionieren die Automatisierung, indem sie von anweisungsbasierten Chat-Interaktionen zu autonomer Aufgabendelegation und Problemlösung übergehen. Diese Entwicklung hat erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen, da sie eine umfassende Automatisierung in virtuellen und physischen Umgebungen ermöglicht.
Führende Unternehmen wie Anthropic, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, Salesforce, SAP und andere sind führend bei der Entwicklung von KI-Multi-Agenten-Systemen, die proaktiv komplexe Probleme lösen, indem sie sich an umfassenderen Zielen orientieren. Obwohl sich diese ersten Agenten noch in einer frühen Phase befinden, ist die Entwicklung hin zu autonomen Multiagentensystemen bereits im Gange. Für die nicht allzu ferne Zukunft versprechen diese Agenten viel, da sie beginnen, komplizierte Aufgaben zu bewältigen, die früher ausschließlich der menschlichen Intelligenz vorbehalten waren.
Dieses Whitepaper untersucht die Fortschritte von KI-Agenten, Markttrends und das transformative Potenzial von autonomen Systemen, insbesondere in der Softwareentwicklung. Es bietet einen detaillierten Überblick über die aktuelle KI-Agententechnologie, einschließlich einer klaren und präzisen Definition, der wichtigsten Funktionen, eines systematischen Rahmens für Reifegrade und potenzieller Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Anpassungsfähigkeit: KI-Agenten interagieren autonom mit ihrer Umgebung und nutzen kognitive Fähigkeiten wie logisches Denken und Zielsetzung, um Aufgaben auszuführen und Probleme effektiv zu lösen.
- Auswirkungen auf die Transformation und Anwendungsfälle: KI-Agenten definieren Geschäftsprozesse in allen Wertschöpfungsketten neu, insbesondere in der Softwareentwicklung, indem sie Arbeitsabläufe wie Codegenerierung und automatisierte Tests verbessern.
- Prozessautomatisierung durch KI-Agenten (APA): Durch die Kombination von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) mit KI-Agenten können Unternehmen zu dynamischen, zielorientierten Arbeitsabläufen übergehen, die Kosten senken und die Flexibilität erhöhen. Small Language Models (SLMs) bieten eine kostengünstige Option für On-Premise- oder Edge-Implementierungen.
- Risikominimierung: Die Bewältigung der mit großen Sprachmodellen (LLMs) verbundenen Risiken ist von entscheidender Bedeutung. Die Sicherstellung der menschlichen Aufsicht in agentenbasierten Systemen mindert die Herausforderungen und erhöht die Vertrauenswürdigkeit.
- Abwägen von Chancen und Herausforderungen: Generative KI eröffnet transformative Möglichkeiten, erfordert aber ethische Rahmenbedingungen, robuste Systeme und gesellschaftliche Schutzmaßnahmen, um ihr volles Potenzial verantwortungsbewusst zu erschließen.
Autoren des Whitepapers:
- Dr. Paul Yu-Chun Chang, Senior AI Expert: Foundation Models (appliedAI Initiative GmbH)
- Mingyang Ma, Principal AI Strategist & Product Manager (appliedAI Initiative GmbH)
- Bernhard Pflugfelder, Head of Generative AI (appliedAI Initiative GmbH)
Wir danken Ihnen für Ihre Beiträge:
- Emre Demirci, Junior AI Engineering LLM (appliedAI Initiative GmbH)
- Ferdy Dermawan Hadiwijaya, Junior Generative AI Engineer (appliedAI Initiative GmbH)
- Joong-Won Seo, Junior LLM & Software Engineer (appliedAI Initiative GmbH)
- Dr. Christian Karaschewitz, AI Product Incubation Lead, SAP Business AI (SAP SE)
- Antoine Leboyer, Managing Director SW/AI (TUM Venture Labs)
- Milos Rusic, CEO and Co-Founder (Deepset)
- Lukas Wogirz, CEO & Co-Founder (databAIse)