Was sind KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist eine Entität, die autonom in einer Umgebung agieren kann. Sie kann Informationen aus ihrer Umgebung aufnehmen, auf Basis dieser Daten Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um die Umstände zu verändern – sei es physisch, digital oder gemischt. Fortgeschrittene Systeme können lernen und ihr Verhalten im Laufe der Zeit anpassen, indem sie ständig neue Lösungen für ein Problem ausprobieren, bis sie das Ziel erreichen.

Einige Agenten sind in der realen Welt zu finden, etwa als Roboter, automatisierte Drohnen oder selbstfahrende Autos. Andere sind rein softwarebasiert und erledigen Aufgaben innerhalb von Computern. Das tatsächliche Aussehen, die Komponenten und die Schnittstelle jedes KI-Agenten variieren stark je nach Aufgabe, die sie erfüllen sollen. Im Gegensatz zu einem Chatbot wie ChatGPT, der ständig neue Anweisungen benötigt, laufen KI-Agenten, sobald Sie ihnen ein Ziel oder einen Auslöser für ihr Verhalten gegeben haben autonom.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Ein KI-Agent agiert aufgrund von Anweisungen und Regeln, kann aber auch Sensoren nutzen, um Daten zu sammeln, Steuerungssysteme, um Hypothesen und Lösungen zu durchdenken, Aktuatoren, um Handlungen in der realen Welt durchzuführen, und ein Lernsystem, um seinen Fortschritt zu verfolgen und aus Fehlern zu lernen.

Schritt-für-Schritt-Erklärung eines zielbasierten KI-Agenten

1. Zielinitialisierung: Der Agent erhält ein Ziel und übergibt den Eingabebefehl an das Kernmodell (z.B. GPT), das die erste Ausgabe seiner internen Überlegungen zurückgibt.
2. Erstellung einer Aufgabenliste: Basierend auf dem Ziel generiert der Agent eine Aufgabenliste und entscheidet über die Reihenfolge der Durchführung.
3. Informationssuche: Der Agent sammelt Informationen aus dem Internet oder durch Verbindungen zu anderen KI-Modellen oder -Agenten.
4. Datenverwaltung: Alle Daten werden im Lern- und Wissenssystem des Agenten gespeichert und verwaltet.
5. Feedback-Sammlung: Während der Aufgabenbearbeitung sammelt der Agent kontinuierlich Feedback und passt seine Strategie an.
6. Iteration: Der Agent erstellt neue Aufgaben, sammelt weitere Informationen und bewegt sich fortlaufend auf das Ziel zu, bis es erreicht ist.

Komponenten eines KI-Agenten-Systems

KI-Agenten bestehen aus verschiedenen Komponenten, die jeweils über eigene Fähigkeiten verfügen:

1. Eingabeschnittstellen: Diese ermöglichen dem Agenten, seine Umgebung wahrzunehmen und Eingaben (Bilder, Geräusche, Funkfrequenzen usw.) zu sammeln. Dies können Sensoren wie Kameras, Mikrofone oder Antennen sein. Bei Software-Agenten könnte dies zb. eine Web-Suchfunktion oder ein Tool zum Lesen von PDF-Dateien sein.
2. Aktuatoren: Diese helfen dem Agenten, in der Welt zu agieren. Dies können Räder, Roboterarme oder ein Tool zur Erstellung von Dateien auf einem Computer sein (bei ChatGPT oder Claude könnte dies die Fähigkeit sein Bilder, Code oder Grafiken (wie die Abbildung unten) zu erstellen).
3. Prozessoren, Steuerungssysteme und Entscheidungsmechanismen: Diese bilden das „Gehirn“ des Agenten. Sie verarbeiten Informationen von den Sensoren, entwickeln den besten Aktionsplan und geben Befehle an die Aktuatoren weiter.
4. Lern- und Wissenssysteme: Diese speichern Daten, die dem KI-Agenten helfen, Aufgaben zu erledigen, wie eine Datenbank von Fakten oder vergangene Wahrnehmungen, Schwierigkeiten und Lösungen.

Je nach Aufgabenstellung können einige KI-Agenten alle diese Komponenten haben, während andere nur einige davon besitzen. Ein intelligentes Thermostat beispielsweise könnte nur grundlegende Sensoren, Aktuatoren und ein einfaches Steuerungssystem haben, während ein selbstfahrendes Auto alle diese Komponenten benötigt.

Typen von KI-Agenten

Basierend auf ihren Komponenten, der Komplexität und den realen Anwendungen gibt es verschiedene Arten von KI-Agenten:

1. Einfache Reflex-Agenten: Diese reagieren auf einen Stimulus, indem sie ihn erkennen, interpretieren, eine Entscheidung treffen und eine Handlung oder ein Output erzeugen. Beispiele hierfür sind einfache digitale Thermostate oder intelligente Staubsauger.
2. Modellbasierte Reflex-Agenten: Diese Agenten führen einen aktiven internen Zustand, sammeln Informationen darüber, wie die Welt funktioniert und wie ihre Aktionen sie beeinflussen. Dies verbessert die Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit. Beispiele sind Systeme zur Bedarfsprognose in Lagern oder selbstfahrende Autos.
3. Zielbasierte Agenten: Diese erstellen eine Strategie zur Lösung eines bestimmten Problems, generieren eine Aufgabenliste, ergreifen Maßnahmen und bewerten, ob diese Maßnahmen sie dem Ziel näher bringen. Beispiele sind Schach-Computer oder spezialisierte KI-Agenten-Apps.
4. Nutzenbasierte Agenten: Diese bewerten die Ergebnisse von Entscheidungen in Situationen mit vielen möglichen Handlungsalternativen. Sie prüfen jede Möglichkeit und bewerten sie nach ihrer Nützlichkeit, wie z.B. Kosten, Geschwindigkeit oder Effizienz. Anwendungen sind Verkehrsoptimierung oder Empfehlungsalgorithmen für Streaming-Dienste.
5. Lernende Agenten: Diese lernen aus ihrer Umgebung und ihrem Verhalten. Sie verwenden einen Problemgenerator, um Tests durchzuführen, ein Leistungselement, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, sowie einen internen Kritiker, um die Aktionen und ihre Auswirkungen zu vergleichen. Beispiele sind Spam-Filter.

Für besonders komplexe Aufgaben können diese Agenten in Mehragentensystemen kombiniert werden, wobei ein übergeordneter Agent Aufgaben delegiert und die Ergebnisse analysiert, um fortlaufend Lösungen zu finden.

KI-Agenten im Tourismus

Hotelmanagement und Gästeservice

KI-Agenten können Hotelmanager unterstützen, indem sie Buchungen und Reservierungen automatisch verwalten, das Personal effizient einsetzen und Gästeanfragen bearbeiten. Beispielsweise könnte ein KI-Agent automatisch Zimmerbuchungen annehmen und Bestätigungs-E-Mails versenden. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von KI-Agenten für die Verwaltung von Gästebewertungen und Feedback, indem sie diese analysieren und darauf basierend Verbesserungen vorschlagen.

Marketing und Kundenbindung

Im Marketing können KI-Agenten helfen, gezielte Werbekampagnen zu erstellen und zu verwalten. Sie analysieren Kundendaten, um personalisierte Angebote zu erstellen, und optimieren Marketingstrategien basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Kunden. Dies erhöht die Effektivität der Kampagnen und fördert die Kundenbindung.

Event-Planung und Management

Für Event-Planer im Tourismus können KI-Agenten Aufgaben wie die Organisation von Veranstaltungen, die Verwaltung von Teilnehmerlisten und die Koordination von Dienstleistern übernehmen. Sie können Zeitpläne erstellen, Erinnerungen versenden und sogar Echtzeit-Updates während der Veranstaltung bereitstellen, um sicherzustellen, dass alles reibungslos abläuft.

Wartung und Facility Management

In großen Hotels und Resorts können KI-Agenten zur Überwachung und Wartung der Einrichtungen eingesetzt werden. Sie können Probleme erkennen, bevor sie zu größeren Störungen führen, und automatisch Wartungspersonal benachrichtigen. Dies verbessert die Effizienz und reduziert Ausfallzeiten.

GPT-basiertes Multi-Agenten-Beispiel

Ein fortschrittliches KI-basiertes E-Mail-Bearbeitungssystem in einem Kundencenter einer Destination könnte folgendermaßen funktionieren:

1. E-Mail-Eingang: Eine Kunden-E-Mail wird empfangen und in das System eingespeist.
2. Inhaltsanalyse: Ein KI-Agent analysiert den Inhalt der E-Mail, um das Anliegen zu verstehen und zu kategorisieren.
3. Priorisierung: Basierend auf der Analyse wird die E-Mail priorisiert (z.B. dringend, standard, niedrig).
4. Aufgabenverteilung: Ein KI-Supervisor-Agent entscheidet, welche spezialisierten Agenten für die Bearbeitung der Anfrage benötigt werden. Dies könnte beinhalten:

• Recherche-Agent: Sucht relevante Informationen in internen Datenbanken und im Internet.
• Bildgenerations-Agent: Erstellt bei Bedarf erklärende Grafiken oder Produktvisualisierungen.
• Textgenerierungs-Agent: Formuliert den Entwurf der Antwortnachricht.
• Übersetzungs-Agent: Übersetzt die Antwort bei Bedarf in die Sprache des Kunden.

1. Aufgabenausführung: Die ausgewählten Agenten arbeiten parallel an ihren jeweiligen Aufgaben.
2. Antwort-Zusammenstellung: Ein Integrations-Agent sammelt die Ergebnisse aller beteiligten Agenten und erstellt einen kohärenten Antwortentwurf.
3. Qualitätskontrolle: Ein QA-Agent überprüft den Entwurf auf Vollständigkeit, Richtigkeit und Tonalität.
4. Menschliche Überprüfung: Der finale Entwurf wird an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet, der die letzte Überprüfung vornimmt und die E-Mail freigibt.
5. Versand und Archivierung: Nach der Freigabe wird die E-Mail an den Kunden versandt und der gesamte Vorgang in der Kundenhistorie archiviert.
6. Feedback-Schleife: Das System lernt aus der menschlichen Überprüfung und passt seine Prozesse entsprechend an.

2024 wird als das Jahr der KI-Agenten gehandelt, denn erstmals ist es möglich Multi-Agenten miteinander zu verschalten und somit auch komplexe Aufgaben automatisiert zu erledigen. Der Tourismus ist einen informationsintensive Branche die komplexe Strukturen aufweist und somit ideal um KI-Agenten einzusetzen. Welche Aufgabenstellungen würdet Ihr gerne von KI-Agenten übernehmen lassen? Teilt in den Kommentaren eure Gedanken, vielleicht können wir das eine oder andere Szenario prototypisch umsetzen.