36 Praxisbeispiele für KI-Agenten

Obwohl KI-Agenten weltweit für Schlagzeilen sorgen, sind ihre realen Anwendungsbeispiele oft nicht auf den ersten Blick erkennbar.

In diesem Artikel zeige ich dir die verschiedenen Arten von KI-Agenten mit Beispielen zu jedem Typ.

Beachte jedoch: Auch wenn diese nach Typen unterteilt sind, bestehen die meisten fortschrittlichen KI-Systeme aus einer Kombination mehrerer Arten von KI-Agenten.

Zum Beispiel werden im KI-gestützten Lieferkettenmanagement verschiedene Agententypen eingesetzt, um Logistik, Bestandsverwaltung, Lagerung und Auslieferungen zu optimieren. Das Gleiche gilt für selbstfahrende Autos – hier werden nutzenbasierte Agenten, zielbasierte Agenten, modellbasierte Reflexagenten und lernende Agenten kombiniert, um komplexe Abläufe zu ermöglichen.

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Um die grundlegenden Prinzipien zu verstehen, schauen wir uns an, was jeder Typ von agentischer KI leisten soll – mit einigen Beispielen, wie sie bereits in der Praxis eingesetzt werden.

Auch wenn du kein selbstfahrendes Auto besitzt oder in einem KI-gestützten Lager arbeitest, hast du wahrscheinlich schon mit agentischen Unternehmens-Bots wie diesen interagiert:

• E-Commerce-KI-Agenten, die Bestellungen aufgeben, Versandupdates senden und personalisierte Produktempfehlungen geben.
• Kundenservice-Chatbots, die häufig gestellte Fragen beantworten, Rückerstattungen abwickeln und technische Probleme lösen (wie in diesem Beispiel von Ruby Labs).
• Lead-Generierungsagenten, die chatten, Leads qualifizieren und Termine buchen (wie in diesem Beispiel von Waiver Consulting Group).
• Vertriebs-Chatbots und Marketingfunktionen, wie KI-gestützte Lead-Generierung oder andere Möglichkeiten, KI im Vertrieb einzusetzen.

Doch nicht alle KI-Agenten werden von Technikexperten gebaut. Mit modernen KI-Bauplattformen ist es inzwischen ziemlich einfach, einen eigenen, individuellen KI-Agenten zu entwerfen und bereitzustellen.

Wenn du daran interessiert bist, deinen eigenen KI-Agenten zu erstellen, probiere es noch heute mit unserem KI-Agenten-Bau-Tutorial aus.

Schauen wir uns nun die 9 Typen von KI-Agenten und 36 reale Beispiele dafür an.

1. Nutzenbasierte Agenten

Im Gegensatz zu einfacheren Agenten, die nur auf Umweltreize reagieren, bewerten nutzenbasierte Agenten ihre möglichen Handlungen anhand des erwarteten Nutzens. Sie schätzen ab, wie vorteilhaft jede Option im Hinblick auf ihr Ziel ist.

Nutzenbasierte Agenten sind besonders geeignet für komplexe Entscheidungssituationen mit vielen möglichen Ergebnissen – etwa um Risiken beim Investieren abzuwägen oder Nebenwirkungen von Behandlungsoptionen zu berücksichtigen.

Die Nutzenfunktion dieser intelligenten Agenten ist eine mathematische Darstellung ihrer Präferenzen. Sie bildet die Umgebung ab, bewertet und ordnet die Optionen und ermöglicht dem Agenten, die optimale Handlung zu wählen.

Da sie große Datenmengen verarbeiten können, sind sie überall dort nützlich, wo es um wichtige Entscheidungen geht.

Finanzhandel

Nutzenbasierte Agenten eignen sich hervorragend für Aktien- und Kryptomärkte – sie können auf Basis von Algorithmen kaufen oder verkaufen, um Renditen zu maximieren oder Verluste zu minimieren. Diese Nutzenfunktion berücksichtigt sowohl historische als auch aktuelle Marktdaten.

Dynamische Preissysteme

Schon mal bei Regen mehr für Uber oder Lyft bezahlt? Das ist ein nutzenbasierter Agent im Einsatz – er passt Preise in Echtzeit für Flüge, Hotels oder Fahrdienste an, je nach Nachfrage, Konkurrenz oder Buchungszeitpunkt.

Intelligente Netzsteuerungen

Diese Art von intelligenten Agenten sorgt für das „Smart“ in Smart Grids: Nutzenbasierte Agenten steuern die Verteilung und Speicherung von Strom.

Sie optimieren den Ressourceneinsatz anhand von Nachfrageprognosen und Energiepreisen, um Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.

Personalisierte Inhalts­empfehlungen

Du hast einen Film zu Ende geschaut und Netflix empfiehlt dir drei ähnliche Filme.

Streamingdienste wie Netflix und Spotify nutzen nutzenbasierte Agenten, um Nutzern ähnliche Inhalte vorzuschlagen. Der optimierte Nutzen ist hier die Wahrscheinlichkeit, dass du darauf klickst.

2. Zielbasierte Agenten

Zielbasierte KI-Agenten sind – wie der Name schon sagt – darauf ausgelegt, bestimmte Ziele mit künstlicher Intelligenz zu erreichen.

Anstatt nur auf Reize zu reagieren, können diese rationalen Agenten die zukünftigen Folgen ihrer Handlungen berücksichtigen und so strategische Entscheidungen treffen, um ihre Ziele zu erreichen.

Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten, die direkt auf Reize nach festen Regeln reagieren, planen zielbasierte Agenten ihre Handlungen, um ihre Ziele zu erreichen.

Was sie von anderen intelligenten Agenten unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, Voraussicht und strategische Planung zu kombinieren, um gezielt Ergebnisse zu erzielen.

Roomba

Roboterstaubsauger – wie der beliebte Roomba – sind mit einem klaren Ziel entwickelt: alle zugänglichen Bodenflächen zu reinigen. Dieser zielbasierte Agent hat ein einfaches Ziel und erfüllt es zuverlässig.

Alle Entscheidungen dieses zielbasierten Agenten (wie wann er sich dreht) dienen diesem übergeordneten Ziel. Die Katzen, die darauf sitzen, sind nur ein Bonus.

Projektmanagement-Software

Auch wenn hier oft nutzenbasierte Agenten eingesetzt werden, konzentriert sich Projektmanagement-Software meist auf das Erreichen eines bestimmten Projektziels.

Diese KI-Agenten planen Aufgaben und verteilen Ressourcen so, dass ein Team optimal ein Projekt fristgerecht abschließen kann. Der Agent bewertet den wahrscheinlichsten Erfolgsweg und handelt im Namen des Teams.

Videospiel-KI

In Strategie- und Rollenspielen agieren KI-Charaktere als zielbasierte Agenten – ihre Ziele reichen vom Verteidigen eines Ortes bis zum Besiegen eines Gegners.

Diese ausgefeilten KI-Agenten berücksichtigen verschiedene Strategien und Ressourcen – welche Attacke sie einsetzen, welchen Power-Up sie verbrauchen – um ihr Ziel zu erreichen.

3. Modellbasierte Reflexagenten

Wenn man sich an Informationen anpassen muss, die nicht immer sichtbar oder vorhersehbar sind, sind modellbasierte Reflexagenten gefragt.

Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten, die nur auf aktuelle Wahrnehmungen reagieren, führen modellbasierte Reflexagenten einen internen Zustand, der es ihnen ermöglicht, teilweise beobachtbare Umgebungen vorherzusagen. Das ist ein internes Modell des für ihre Aufgaben relevanten Abschnitts der Welt.

Dieses Modell wird ständig mit neuen Umgebungsdaten aktualisiert, sodass der KI-Agent Rückschlüsse auf nicht sichtbare Bereiche ziehen und zukünftige Bedingungen vorhersagen kann.

Sie bewerten die möglichen Folgen ihrer Handlungen, bevor sie Entscheidungen treffen, und können so auch mit Komplikationen umgehen. Das ist besonders nützlich bei komplexen Aufgaben wie dem Autofahren in der Stadt oder der Steuerung eines automatisierten Smart-Home-Systems.

Dank ihrer Fähigkeit, vergangenes Wissen mit Echtzeitdaten zu kombinieren, können modellbasierte Reflexagenten ihre Leistung unabhängig von der Aufgabe optimieren. Wie ein Mensch treffen sie kontextbezogene Entscheidungen, selbst wenn die Bedingungen unvorhersehbar sind.

Autonome Fahrzeuge

Auch wenn diese Autos mehreren Typen intelligenter Agenten zugeordnet werden können, sind sie ein gutes Beispiel für modellbasierte Reflexagenten.

Komplexe Systeme wie Verkehrs- und Fußgängerbewegungen sind genau die Herausforderungen, für die modellbasierte Reflexagenten entwickelt wurden.

Ihr internes Modell wird genutzt, um in Echtzeit Entscheidungen im Straßenverkehr zu treffen – etwa zu bremsen, wenn ein anderes Auto bei Rot fährt, oder schnell abzubremsen, wenn das vorausfahrende Auto dies tut. Ihr internes System wird ständig anhand der Umwelteingaben aktualisiert: andere Fahrzeuge, Aktivitäten an Zebrastreifen, das Wetter.

Moderne Bewässerungssysteme

Modellbasierte Reflexagenten sind das Herzstück moderner Bewässerungssysteme. Ihre Fähigkeit, auf unerwartetes Umweltfeedback zu reagieren, ist ideal für wechselnde Wetter- und Bodenfeuchtigkeitswerte.

Das interne Modell des KI-Agenten bildet verschiedene Umweltfaktoren ab und prognostiziert sie, wie Bodenfeuchtigkeit, Wetterbedingungen und den Wasserbedarf der Pflanzen.

Diese Agenten sammeln kontinuierlich Daten von Sensoren auf den Feldern, darunter Echtzeitinformationen zu Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Niederschlag.

Durch die Analyse dieser Daten kann der modellbasierte Reflexagent fundierte Entscheidungen darüber treffen, wann bewässert wird, wie viel Wasser eingesetzt wird und welche Bereiche eines Feldes besondere Aufmerksamkeit benötigen. Diese vorausschauende Fähigkeit ermöglicht es dem Bewässerungssystem, den Wasserverbrauch zu optimieren und sicherzustellen, dass die Pflanzen genau das erhalten, was sie zum Gedeihen brauchen – ohne Wasser zu verschwenden.

Hausautomatisierungssysteme

Das interne Modell bildet hier die Umgebung eines Hauses ab – diese Systeme werden kontinuierlich mit Sensordaten aktualisiert und nutzen diese Informationen für ihre Entscheidungen.

Ein Thermostat erkennt Temperaturänderungen und passt sich entsprechend an. Oder ein Lichtsystem erkennt Dunkelheit im Außenbereich und reagiert darauf – da diese Dunkelheit sowohl von der Nacht als auch von einem unerwarteten Gewitter stammen kann, ist ein intelligenter Agent nötig, um Unterschiede vorherzusehen und darauf zu reagieren.

4. Lernende Agenten

Lernende Agenten zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich anpassen und mit der Zeit verbessern, basierend auf ihren Erfahrungen.

Im Gegensatz zu statischeren KI-Agenten, die nur nach vorgegebenen Regeln oder Modellen arbeiten, kann ein lernender Agent sein Verhalten und seine Strategien weiterentwickeln. Wegen dieses Lernelements werden sie vor allem in sich verändernden Umgebungen eingesetzt.

Betrugserkennung

Betrugserkennungssysteme sammeln kontinuierlich Daten und passen sich an, um betrügerische Muster effektiver zu erkennen. Da Betrüger ihre Methoden ständig ändern, müssen sich auch die Betrugserkennungsagenten laufend anpassen.

Inhaltsempfehlung

Plattformen wie Netflix und Amazon nutzen Systeme mit lernenden Agenten, um ihre Empfehlungen für Filme, Serien und Produkte zu verbessern.

Auch wenn dein Profil anzeigt, dass du Horror- und Thrillerfilme magst, passen sich die Empfehlungen an, wenn du plötzlich auf romantische Komödien umsteigst. Genau wie wir lernt das System ständig dazu.

Spracherkennungssoftware

Anwendungen wie Google Assistant und Siri nutzen lernende Agenten, um unsere undeutlichen Versuche, mit ihnen zu sprechen, besser zu verstehen.

Dank lernender Agenten werden diese Systeme immer besser darin, Akzente und Umgangssprache zu verstehen – so können wir Siri zum Beispiel fragen: „Och, Siri, kannst du mir den nächsten Imbiss für ein Abendessen finden? Ich hab richtig Hunger!"

Adaptive Thermostate

Auch smarte Thermostate – wie Nest – lernen aus dem Verhalten der Nutzer, etwa wann sie zu Hause oder unterwegs sind und welche Temperaturen sie bevorzugen.

Diese Informationen ändern sich ständig, daher müssen Thermostate sich im Laufe der Zeit anpassen können – das macht sie zu einem weiteren Beispiel für lernende Agenten.

5. Hierarchische Agenten

Hierarchische Agenten unterscheiden sich von anderen KI-Agenten vor allem durch ihren strukturierten, mehrschichtigen Ansatz zur Problemlösung.

Hierarchische Agenten ähneln einer komplexen Organisationsstruktur mit unterschiedlichen Entscheidungsebenen. Verschiedene Agenten im System haben unterschiedliche Spezialisierungen, wodurch sie komplexe, mehrstufige Aufgaben effizienter bewältigen können.

Hierarchische Agenten sind eine der komplexeren Möglichkeiten, KI-Agenten einzusetzen, da sie aus mehreren kleineren KI-Agenten bestehen.

Kurz gesagt: Eine hierarchische Agentenstruktur dreht sich um den strukturierten Entscheidungsprozess auf verschiedenen Ebenen eines Systems.

Industrieroboter

In fortschrittlichen Fertigungssystemen steuern hierarchische Agenten die Produktionslinie.

Agenten auf höherer Ebene planen und verteilen Aufgaben im System, während Agenten auf niedrigerer Ebene spezifische Maschinen wie Roboterarme für Montageaufgaben steuern.

Alle können miteinander kommunizieren, um einen reibungslosen Produktionsablauf zu gewährleisten – das ist mehrstufige Entscheidungsfindung in Aktion.

Flugsicherungssysteme

Diese Systeme nutzen hierarchische Agenten, um den sicheren und effizienten Ablauf des Luftverkehrs zu steuern. Da die Aufgabe viele Funktionen umfasst, ist ein hierarchisches Agentensystem für die ordnungsgemäße Ausführung unerlässlich.

Agenten auf höherer Ebene übernehmen das regionale Verkehrsmanagement, während Agenten auf niedrigerer Ebene sich auf spezielle Aufgaben wie Starts, Landungen und das Rollen auf einzelnen Flughäfen konzentrieren.

Autonome Lagerroboter

Hierarchische Agenten steuern die Lagerverwaltung und Paketabwicklung in mit maschinellem Lernen ausgestatteten Lagern.

Agenten auf höherer Ebene optimieren die Lageraufteilung und Bestandsverteilung, während Agenten auf niedrigerer Ebene einzelne Roboterstapler und Sortierer bedienen, um Waren physisch zu bewegen und zu organisieren.

6. Roboteragenten

Das ist genau das, was wir uns vorstellen, wenn wir an einen intelligenten Agenten denken: den Roboteragenten.

Mit einer zusätzlichen Leistungskomponente sind Roboteragenten die Aushängeschilder der künstlichen Intelligenz. Diese intelligenten Agenten agieren in einer physischen Umgebung, statt nur als Softwareagenten zu existieren.

Diese physischen Ausführungen von KI-Agenten sind in der Regel mit Sensoren wie Kameras oder Tastsensoren ausgestattet. Diese Art von KI-Agent ist besonders nützlich bei gefährlichen oder sehr repetitiven Aufgaben – es ist oft effizienter und kostengünstiger, wenn ein KI-Agent diese Aufgaben übernimmt.

Dieser Typ von KI-Agent wird mit anderen Arten künstlicher Intelligenz kombiniert, sodass er praktische Aufgaben oder Zielaufgaben physisch ausführen kann – manchmal auch in Multi-Agenten- oder hierarchischen Systemen.

Montageroboter

Es gibt viele Roboter auf Fertigungsstraßen. Diese KI-Agenten übernehmen Aufgaben wie Schweißen, Lackieren und das Zusammenbauen von Teilen – alles mit hoher Präzision und Geschwindigkeit.

Da sie intelligente Agenten sind, können sie die Produktionszeit optimieren und gleichzeitig einen konstanten Leistungsstandard einhalten.

Chirurgieroboter

Operationen sind sowohl risikoreich als auch präzise – ideal für KI-Agenten.

Roboteragenten wie das da Vinci Surgical System unterstützen Chirurgen bei präzisen und minimal-invasiven Eingriffen. Diese KI-Agenten führen Operationen nicht eigenständig durch, sondern erweitern die Fähigkeiten der Chirurgen.

Landwirtschaftsroboter

Roboter werden häufig im landwirtschaftlichen Zyklus eingesetzt – vom Säen der Samen über die Ernte bis zur Überwachung der Feldbedingungen.

Diese KI-Agenten helfen, die Produktivität zu steigern, denn es ist für eine Maschine oft einfacher, 10.000 Möhrensamen zu pflanzen, als einen Menschen dafür zu gewinnen.

Serviceroboter

Der bekannteste Serviceroboter überhaupt – genau, das ist WALL-E. Dicht gefolgt von den Restaurantrobotern, die dir deine endlosen Bestellungen beim All-you-can-eat-Sushi direkt an den Tisch bringen.

Wir setzen Serviceroboter überall ein: Saugroboter, die Böden reinigen, Roboter, die Gästen in Hotels Auskunft geben, und Lieferroboter, die Waren zu Kunden in unterschiedlichsten Einrichtungen bringen.

7. Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten basieren auf natürlicher Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz – und sind vermutlich die bekanntesten Beispiele für KI-Agenten in der breiten Öffentlichkeit.

Diese intelligenten persönlichen Assistenten verstehen und verarbeiten menschliche Sprache (mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung), um Aufgaben zu erledigen, wie Erinnerungen zu setzen oder E-Mails zu verwalten.

Dieser Typ von KI-Agent verfügt auch über eine Lernebene: Er lernt aus den Interaktionen mit Nutzern und wird dadurch mit der Zeit persönlicher und effektiver.

Siri

Siri war einer der ersten weit verbreiteten virtuellen Assistenten und ist in den meisten Apple-Geräten integriert, darunter iPhones, iPads, Macs und die Apple Watch.

Siri unterstützt bei vielen Aufgaben, wie Anrufe tätigen, Nachrichten senden, Erinnerungen setzen, Wegbeschreibungen geben und allgemeine Wissensfragen beantworten.

Alexa

Dieser virtuelle Assistent ist auf Amazon Echo-Geräten und anderen Alexa-fähigen Produkten verfügbar, spielt Musik, steuert Smart-Home-Geräte, erstellt Einkaufslisten und liefert Nachrichten-Updates. Und hat den Namen ‚Alexa‘ für Menschen ruiniert.

Google Assistant

Diesen Agenten kennt man von Android-Smartphones und Google Home-Geräten. Google Assistant ist besonders gut darin, Informationen aus dem Internet zu beschaffen, Termine zu planen, Smart-Home-Produkte zu steuern und Übersetzungen in Echtzeit zu ermöglichen.

Durch die enge Integration mit Googles Diensten ist er besonders leistungsstark bei Aufgaben rund um Karten, YouTube und Suchfunktionen.

8. Multi-Agenten-Systeme

Das Besondere an Multi-Agenten-Systemen ist ihre Vielfalt und die Komplexität ihrer Interaktionen.

Die Agenten in solchen Systemen sind oft sehr unterschiedlich – von einfachen Software-Agenten, die Daten filtern, bis hin zu komplexen Einheiten, die kritische Funktionen in intelligenten Stromnetzen oder Verkehrsnetzwerken steuern.

Jeder Agent arbeitet halbautonom, ist aber darauf ausgelegt, mit anderen Agenten zu interagieren. So entsteht ein dynamisches Ökosystem, in dem kollektives Verhalten aus individuellen Aktionen hervorgeht. Bei dieser Art von Agentenprogrammen ist Zusammenarbeit entscheidend.

Verkehrsmanagementsysteme

Solche intelligenten Agenten finden sich im Verkehrsmanagement: Mehrere Agenten repräsentieren verschiedene Ampeln, Überwachungskameras und Informationssysteme.

Diese KI-Agenten arbeiten zusammen, um den Verkehrsfluss zu optimieren, Staus zu verringern und auf Echtzeitbedingungen wie Unfälle oder Baustellen zu reagieren. Jeder Agent verarbeitet Daten aus seinem Bereich und kommuniziert mit anderen, um die Ampelschaltungen anzupassen – Teamarbeit ist hier unerlässlich.

Intelligente Stromnetze für Energiemanagement

Auch in intelligenten Stromnetzen sind zahlreiche KI-Agenten im Einsatz, die jeweils verschiedene Aspekte der Stromverteilung steuern – von Kraftwerken bis zu einzelnen Smart Metern in Haushalten.

Diese KI-Agenten arbeiten zusammen, um das Gleichgewicht zwischen Energieangebot und -nachfrage effizient zu steuern, erneuerbare Energien zu integrieren und die Netzstabilität zu sichern.

Die Koordination eines Multi-Agenten-Systems sorgt für eine optimale Energieverteilung und Kosteneffizienz im gesamten Netz.

Lieferketten und Logistik

Im Lieferkettenmanagement repräsentieren Agenten verschiedene Beteiligte wie Zulieferer, Hersteller, Händler und Einzelhändler. Diese Agenten stimmen sich ab, um den gesamten Prozess von der Beschaffung bis zur Auslieferung zu optimieren, Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.

Autonome Schwarmrobotik

Bei Erkundungs- oder Rettungseinsätzen werden manchmal Schwärme von Robotern eingesetzt.

Jeder Roboter-Agent arbeitet halbunabhängig, stimmt sich aber mit den anderen KI-Agenten ab, um größere Bereiche abzudecken, Sensordaten zu teilen oder gemeinsam Objekte zu bewegen.

Das ist besonders in schwierigen Umgebungen nützlich – etwa in eingestürzten Gebäuden oder auf Planetenoberflächen – wo Teamarbeit eines großen KI-Systems viel mehr erreichen kann als einzelne Agenten.

9. Einfache Reflexagenten

Ein einfacher Reflexagent ist das kleinste Mitglied der Agentenfamilie. Er verfügt nur über sehr begrenzte Intelligenz und arbeitet nach einfachen Wenn-Dann-Regeln.

Diese regelbasierten Agenten sind für komplexe Aufgaben nicht geeignet. Für die spezifischen Aufgaben, für die sie entwickelt wurden, sind sie jedoch bestens geeignet.

Einfache Reflexagenten eignen sich für unkomplizierte Aufgaben in einer vorhersehbaren Umgebung. Die Aktionen dieses Agententyps wirken sich auf die Umgebung aus, aber nur bei bestimmten Aufgaben.

Thermostate

Es ist 18 Uhr im Winter? Heizung hochdrehen. Es ist Mittag im Sommer? Dieser einfache Reflexagent mit begrenzter Intelligenz schaltet die Klimaanlage ein.

Automatische Türen

Auch wenn ihre Intelligenz gering erscheint, sind automatische Türen oft Beispiele für einfache Reflexagenten. Dieser KI-Agent erkennt eine Person vor der Tür – und öffnet sie. Einfach und effektiv.

Rauchmelder

Dieser KI-Agent hängt an der Küchendecke. Genau, auch das ist ein einfacher Reflexagent. Er erkennt Rauch und löst einen Alarm aus.

Einfache Spamfilter

Manche Agenten der künstlichen Intelligenz helfen uns schon seit Jahren im Alltag. Der E-Mail-Spamfilter ist einer davon. Einfache Versionen nutzen keine natürliche Sprachverarbeitung, sondern arbeiten mit Schlüsselwörtern oder der Reputation des Absenders.

Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten

Es gibt viele Arten von KI-Agenten – manche sind deutlich schwieriger zu entwickeln als andere.

Wenn Sie jedoch einen agentenbasierten Chatbot bauen möchten, der in Ihren Alltagssystemen Aktionen ausführen kann, wie E-Mails senden oder Termine buchen, unterstützen wir Sie gerne.

Unsere Plattform bietet eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche für Einsteiger und grenzenlose Erweiterungsmöglichkeiten für professionelle Entwickler.

Außerdem gibt es bei uns eine aktive Community mit über 20.000 Bot-Buildern, die Sie während des gesamten Prozesses unterstützen kann.

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FAQ

Sind KI-Agenten empfindungsfähig?

Nein, KI-Agenten sind nicht empfindungsfähig. Sie folgen Softwareprogrammen, die ihre Ziele vorgeben, auch wenn sie autonom handeln können, um Ergebnisse zu erzielen.

Wie treffen KI-Agenten Entscheidungen und handeln?

Verschiedene Arten von KI-Agenten beobachten ihre Umgebung und handeln unterschiedlich. Manche nutzen Modelldaten, andere Sensoren. Ihre Ziele richten sich nach der programmierten Logik.

Was ist ein modellbasierter Agent?

Ein modellbasierter Agent ist eine andere Bezeichnung für einen modellbasierten Reflexagenten – ein KI-Agent, der vergangene Daten und aktuelle Eingaben kombiniert, um die beste Handlung auszuwählen.