Die 5 Typen von KI-Agenten: Ein Leitfaden von Reflex bis Autonomie

ABD-Updates
6. Jan.
2 Min. Lesezeit

I ist nicht gleich KI. Während wir oft pauschal von "Künstlicher Intelligenz" sprechen, gibt es im Hintergrund gewaltige Unterschiede in der Architektur. Vom einfachen Regelwerk bis zum selbstlernenden System: Verstehen Sie die 5 Stufen der KI-Agenten, um die richtige Technologie für Ihr Unternehmen zu wählen.

Bei der Entwicklung von KI-Lösungen für unsere Kunden bei ABD stellen wir oft fest: Nicht jedes Problem braucht ein riesiges neuronales Netz. Manchmal reicht ein Reflex, manchmal braucht es komplexe Planung. Hier ist eine Übersicht über die Hierarchie der KI-Agenten.

1. Der Simple Reflex Agent: Die Basis-Automatisierung

Dies ist die einfachste Form der KI. Sie funktioniert wie ein Thermostat: "Wenn Temperatur < 20 Grad, dann Heizung an."

Business-Case: Einfache E-Mail-Filter oder automatisierte Antworten auf Keywords.
Limit: Er hat kein Gedächtnis. Er weiß nicht, was vor 5 Minuten passiert ist.

2. Der Model-Based Reflex Agent: KI mit Gedächtnis

Dieser Agent führt Buch. Er besitzt ein internes Modell der Welt und weiß, dass seine Handlungen Konsequenzen haben. Er kann Veränderungen über die Zeit verfolgen.

Business-Case: Ein Lagerroboter, der weiß, dass ein Gang gerade blockiert ist, weil er es vorhin gesehen hat, auch wenn er gerade woanders steht.

3. Der Goal-Based Agent: Der Planer

Hier wird es strategisch. Dieser Agent reagiert nicht nur, er agiert. Er hat ein Ziel (z.B. "Bringe das Paket zu Kunde X") und sucht aktiv nach einem Weg, dieses zu erreichen. Er simuliert verschiedene Szenarien, bevor er handelt.

Unterschied: Er ist flexibel. Ist Weg A versperrt, plant er Weg B.

4. Der Utility-Based Agent: Der Optimierer

Der Goal-Based Agent ist zufrieden, wenn er ankommt. Dem Utility-Based Agent reicht das nicht – er will den besten Weg. Er wägt Kosten, Zeit und Risiko ab (Utility Function).

Business-Case: Finanz-Trading-Bots oder Navigationssysteme (schnellste Route vs. kürzeste Route vs. spritsparendste Route). Er trifft Entscheidungen unter Unsicherheit und maximiert den Nutzen.

5. Der Learning Agent: Die Königsklasse

Dies ist das, was wir heute oft unter modernem Machine Learning verstehen. Dieser Agent wird nicht starr programmiert, sondern er lernt aus Feedback.

Die 4 Module: Er handelt (Performance), wird bewertet (Critic), lernt daraus (Learning Element) und sucht aktiv nach neuen Wegen (Problem Generator).
Das Ziel: Kontinuierliche Selbstverbesserung ohne menschliches Eingreifen.

Fazit: Welchen Agenten brauchen Sie?

Nicht jedes Unternehmen benötigt sofort einen Learning Agent. Oft sind Utility-Based Agents für Optimierungsprobleme (Logistik, Ressourcen) die wirtschaftlichste Lösung.

Wir bei ABD AI Business Development helfen Ihnen, genau diese Architektur zu definieren – damit Sie nicht mit Kanonen auf Spatzen schießen, aber auch nicht mit einem Messer zur Schießerei kommen.

Interessiert an der Implementierung von KI-Agenten? Kontaktieren Sie uns für eine Architekturanalyse.