KI-Agenten – Hype vs. Realität

KI-Agenten – Hype vs. Realität: Autonome Agenten auf Basis von LLMs (Large Language Models) sind aktuell ein heißes Thema. Diese KI-Systeme sollen in der Lage sein, externe Tools zu nutzen und Aufgaben automatisch auszuführen. Doch die Realität zeigt, dass die Umsetzung komplexer ist als erwartet. Ein Blick auf das WebArena-Leaderboard, das die Leistung von LLM-Agenten bei realen Aufgaben bewertet, zeigt, dass selbst die besten Modelle nur eine Erfolgsrate von 35,8 % haben.

Das musst Du wissen – KI-Agenten – Hype vs. Realität

• Autonome KI-Agenten sind derzeit im Fokus vieler Diskussionen, aber die Umsetzung ist komplex.
• Die besten Modelle haben derzeit nur eine Erfolgsrate von 35,8 % bei realen Aufgaben.
• Zu den Herausforderungen gehören Zuverlässigkeit, Leistung, Kosten und rechtliche Bedenken.
• Startups wie adept.ai, MultiOn, HypeWrite und minion.ai sind in diesem Bereich aktiv, aber oft noch in frühen Phasen.
• Große Technologieunternehmen wie OpenAI, Google und Microsoft integrieren KI-Agenten in ihre Systeme.
• Die Zukunft liegt wahrscheinlich in spezialisierteren Anwendungen mit menschlicher Überwachung.

Die Begeisterung für KI-Agenten steht vor einigen großen Hürden. Zuverlässigkeit ist ein großes Problem, da LLMs zu Halluzinationen und Inkonsistenzen neigen. Bei komplexen Aufgaben, die mehrere Schritte erfordern, können diese Probleme verstärkt auftreten.

Leistungs- und Kostenfragen sind ebenfalls entscheidend. Modelle wie GPT-4o, Gemini-1.5 und Claude Opus arbeiten gut mit Tool-Nutzung und Funktionsaufrufen, sind aber langsam und teuer, besonders wenn Wiederholungen notwendig sind.

Rechtliche Bedenken spielen ebenfalls eine Rolle. Unternehmen könnten für Fehler ihrer Agenten haftbar gemacht werden. Ein Beispiel dafür ist Air Canada, das kürzlich verurteilt wurde, einem Kunden Schadensersatz zu zahlen, der von einem Chatbot der Fluggesellschaft in die Irre geführt wurde.

Das Vertrauen der Nutzer ist ein weiterer kritischer Punkt. Die “Black Box”-Natur von KI-Agenten macht es schwer, ihre Ausgaben zu verstehen und zu vertrauen. Dies ist besonders problematisch bei Aufgaben, die Zahlungen oder persönliche Informationen betreffen.

Mehrere Startups arbeiten im Bereich der KI-Agenten, aber viele befinden sich noch in experimentellen oder nur auf Einladung zugänglichen Phasen. Adept.ai hat 350 Millionen Dollar an Finanzierung erhalten, aber der Zugang ist noch sehr begrenzt. MultiOn verfolgt einen API-First-Ansatz, der vielversprechend erscheint. HypeWrite, das mit einem KI-Schreibassistenten begann, hat 2,8 Millionen Dollar erhalten und erweitert sich nun in den Agentenbereich. Minion.ai hat anfangs für Aufsehen gesorgt, ist aber derzeit nur über eine Warteliste zugänglich.

Große Akteure wie OpenAI, Google und Microsoft bringen ebenfalls KI-Fähigkeiten auf Desktops und in Browser. OpenAI hat eine Mac-Desktop-App angekündigt, die mit dem Betriebssystem interagieren kann. Auf der Google I/O wurde gezeigt, wie Gemini automatisch eine Rücksendung im Einkauf abwickelt. Microsoft hat Copilot Studio angekündigt, mit dem Entwickler KI-Agenten-Bots erstellen können.

Diese technischen Demos sind beeindruckend, aber es bleibt abzuwarten, wie gut diese Agenten in der Praxis funktionieren, wenn sie öffentlich zugänglich sind und gegen reale Szenarien getestet werden.

Obwohl KI-Agenten derzeit überbewertet sind und es noch zu früh für breite Anwendungen ist, entwickeln sich die zugrunde liegenden Modelle schnell weiter. Erfolgreiche reale Anwendungen könnten bald folgen. Statt einem großen, schwer kontrollierbaren Agenten könnten viele kleinere Agenten, die spezifische Strategien für einzelne Teilaufgaben umsetzen, der Schlüssel sein. Diese “Agenten” könnten als mittelgroße LLM-Prompts mit Kontext und einem Satz verfügbarer Funktionen gedacht werden.

Der vielversprechendste Weg nach vorn könnte folgendermaßen aussehen:

• Eng begrenzte Anwendungen, die KI als Ergänzungstool nutzen, statt vollständige Autonomie zu verfolgen.
• Mensch-in-der-Schleife-Ansätze, bei denen Menschen für die Überwachung und Handhabung von Randfällen beteiligt bleiben.
• Realistische Erwartungen an aktuelle Fähigkeiten und Grenzen setzen.

Durch die Kombination von eng begrenzten Agenten, guter Bewertungsdaten, menschlicher Überwachung und traditionellen Ingenieurmethoden können wir zuverlässige Ergebnisse für die Automatisierung mittelkomplexer Aufgaben erzielen.

KI-Agenten werden sicherlich in der Lage sein, langweilige, repetitive Aufgaben wie Web-Scraping, Formularausfüllung und Dateneingabe zu automatisieren. Dass sie jedoch autonom Ihren Urlaub buchen, ohne Ihre Intervention, ist zumindest in naher Zukunft unwahrscheinlich.

Fazit KI-Agenten – Hype vs. Realität

KI-Agenten – Hype vs. Realität: KI-Agenten sind eine aufregende, aber derzeit noch überbewertete Technologie. Die größten Herausforderungen liegen in der Zuverlässigkeit, Leistung und den Kosten sowie rechtlichen und vertrauensbezogenen Aspekten. Der Fortschritt in der Modellentwicklung deutet darauf hin, dass spezialisierte Anwendungen mit menschlicher Überwachung die erfolgreichsten sein werden. Langweilige, repetitive Aufgaben können bereits heute automatisiert werden, aber die vollständige Autonomie bleibt ein langfristiges Ziel.

Kadoa

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