Während sich die generative KI weiterentwickelt, wird für 2025 ein Anstieg von hochgradigen Anwendungsmöglichkeiten für KI-Agenten erwartet, die in professionellen Umgebungen zunehmend relevant werden.
KI-Agenten, die ursprünglich parallel zu verschiedenen Modalitäten wie Bild- und Audiobearbeitung entwickelt wurden, umfassen nun Systeme, die Aktion und Kommunikation über große Sprachmodelle (LLMs) erleichtern. Diese Agenten werden als umfassende KI-Systeme definiert, die mehrere Werkzeuge integrieren, um komplexe Aufgaben über einfache Q&A-Interaktionen hinaus auszuführen.
Nicolas Gaudemet, Chief AI Officer bei OnePoint, beschreibt KI-Agenten als kognitive Architekturen, die KI-Modelle nutzen, um verschiedene Aufgaben zu orchestrieren, einschließlich Planung, Online-Recherche und Dokumentenanalyse.
OpenAI hat das Potenzial von KI-Agenten schnell genutzt, indem es Plugins gestartet hat, die zahlreiche Tools für Entwickler anbieten, darunter Code-Interpreter und Websuchfunktionen. Ebenso bereitet das französische Startup LightOn vor, seinen Kunden bis Ende des Jahres Werkzeuge zur Erstellung maßgeschneiderter Agenten anzubieten.
Zu den Angeboten von LightOn gehören Websearch zur Online-Informationsbeschaffung, Executive Python zur Datenanalyse und Search Document für Dokumentenanfragen. Laurent Daudet, Co-CEO von LightOn, merkt an, dass die aktuelle Phase der generativen KI einen Übergang zu ausgefeilteren Anwendungen von LLMs darstellt, die in der Lage sind, vielfältige Daten zu verwalten.
OnePoint hat Demonstrationsagenten entwickelt, die erfolgreich Aufgaben wie die Analyse von Angeboten und die Entwicklung von Geschäftsmodellen durchführen. Diese Agenten automatisieren Prozesse wie das Zusammenfassen von Dokumenten und die Generierung relevanter Fragen.
In Zukunft wird erwartet, dass KI-Agenten ihre Fähigkeiten mit neuen Werkzeugen und Verbindern verbessern, um die Integration mit verschiedenen Datenquellen wie Unternehmens-CRM-Systemen zu erleichtern. Diese Entwicklung ist entscheidend, da sie die betrieblichen Möglichkeiten für Unternehmen erweitern wird.
Bevorstehende Fortschritte umfassen verbesserte Interaktionsfähigkeiten, wie die Echtzeitkommunikation und die autonome Zusammenarbeit zwischen Agenten, was uns näher an die Vision vollständig autonomer Assistenten bringt.