Die nächste Welle der KI: AI-Agents und wie sie unsere Arbeit revolutionieren werden

Die nächste Welle der KI: AI-Agents und wie sie unsere Arbeit revolutionieren werden

Hallo! Wenn du dich für Künstliche Intelligenz (KI) interessierst, hast du sicherlich mitbekommen, wie schnell sich die Welt der KI in den letzten Jahren entwickelt hat. Große Sprachmodelle wie ChatGPT haben uns beeindruckende Fähigkeiten im Textgenerieren gezeigt, aber sie waren bisher eher passiv – sie konnten keine Aktionen ausführen. Das ändert sich jetzt mit der nächsten Welle der KI: AI-Agents. In diesem Blogbeitrag möchte ich dir erklären, was AI-Agents sind, welche Modelle es bereits gibt und wie sie unsere Arbeitswelt verändern werden. Ich werde fünf Schlüsselmodelle vorstellen und anhand von Beispielen zeigen, wie sie funktionieren.

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Was ist ein AI-Agent?

Bevor wir in die Details gehen, müssen wir erst einmal klären, was ein AI-Agent überhaupt ist. Die Definitionen variieren, aber ich werde mich auf zwei wichtige Quellen beziehen: OpenAI und Microsoft.

OpenAI definiert AI-Agents als Systeme, die komplexe Aufgaben ausführen können, die in natürlicher Sprache spezifiziert sind. Wenn die Aufgabe unklar ist, kann der Agent sogar nachfragen, um Klarheit zu schaffen. Das bedeutet, dass ein AI-Agent nicht nur versteht, was du willst, sondern auch aktiv handelt, um die Aufgabe zu erledigen.

Microsoft beschreibt AI-Agents als „die neuen Apps für eine KI-gestützte Welt“. Sie können für Einzelpersonen, Teams oder ganze Organisationen arbeiten, um Geschäftsprozesse zu automatisieren oder zu orchestrieren. Hier liegt der Fokus auf der Handlungsfähigkeit, weniger auf der natürlichen Sprache.

Kurz gesagt: Ein AI-Agent ist ein intelligentes System, das nicht nur versteht, was du willst, sondern auch aktiv Schritte unternimmt, um deine Ziele zu erreichen.

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Die drei Kategorien von AI-Agents

In diesem Beitrag konzentriere ich mich auf fünf AI-Agents, die in drei Kategorien fallen:

1. Prompt-to-Action: Der Agent führt Aktionen basierend auf deinen Anweisungen aus.

2. Automatisierte Workflows: Der Agent orchestriert komplexe Prozesse und arbeitet eigenständig.

3. Bevorstehende, aber unbekannte Modelle: Hier gibt es noch viele offene Fragen, aber die Potenziale sind enorm.

Lass uns jetzt die fünf wichtigsten Modelle genauer unter die Lupe nehmen.

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1. Claude Computer Use (Prompt-to-Action)

Claude Computer Use ist ein AI-Agent, der die Kontrolle über deinen Computer übernehmen kann, um Aufgaben zu erledigen. Du gibst einen Prompt ein, und Claude führt die notwendigen Schritte aus, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Beispiel: Stell dir vor, du möchtest eine Präsentation erstellen. Du sagst zu Claude: „Erstelle eine Präsentation über die Vorteile von AI-Agents mit fünf Folien.“ Claude öffnet PowerPoint, recherchiert Inhalte, fügt Bilder ein und speichert die Datei.

Vorteil: Du kannst Claude jede Aufgabe geben, die du möchtest.

Herausforderung: Du musst genau wissen, was du willst und wie du es beschreibst. Claude arbeitet wortgetreu und könnte deine Absicht missverstehen, wenn du nicht präzise bist.

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2. Microsoft Co-Pilot Studios (Automatisierte Workflows)

Microsoft Co-Pilot Studios ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem du autonome Agents erstellen kannst. Diese Agents können komplexe Geschäftsprozesse automatisieren.

Beispiel: Stell dir vor, du arbeitest in einem Projektmanagement-Team. Du richtest einen Agent ein, der automatisch E-Mails bearbeitet. Wenn eine E-Mail eingeht, prüft der Agent den Inhalt, greift auf die Projekt-Datenbank zu, erstellt eine Antwort und fügt neue Aufgaben hinzu.

Funktionsweise:

- Trigger: Eine E-Mail wird empfangen.

- Wissen: Der Agent hat Zugriff auf Projektinformationen und Prozesse.

- Aktion: Der Agent fügt neue Engagements zur Datenbank hinzu und sendet eine Antwort.

Besonderheit: Einige Agents sind vollständig autonom, während andere bei kritischen Schritten nach deiner Bestätigung fragen.

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3. Relevance AI (Automatisierte Workflows)

Relevance AI ist ein weiteres Tool, das ähnlich wie Microsoft Co-Pilot funktioniert, aber nicht an das Microsoft-Ökosystem gebunden ist. Du kannst hier Teams von AI-Agents erstellen, die verschiedene Aufgaben übernehmen.

Beispiel: Du könntest einen Agent für die Social-Media-Planung erstellen. Dieser Agent überwacht Trends, erstellt Beiträge und plant sie automatisch.

Funktionsweise:

- Du gibst dem Agenten einen Namen, eine Beschreibung und eine Rolle.

- Du definierst Trigger und Aktionen.

- Du kannst mehrere Agents erstellen, die zusammenarbeiten.

Vorteil: Du bist flexibel und nicht an ein bestimmtes System gebunden.

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4. Google Jarvis (Bevorstehend, Details unbekannt)

Google Jarvis ist ein geheimnisvoller AI-Agent, der noch nicht veröffentlicht wurde. Es gibt Gerüchte, dass es sich um eine Browser-Erweiterung handelt, die ähnlich wie Claude Computer Use funktioniert, aber auf den Browser beschränkt ist.

Beispiel: Stell dir vor, du surfst im Internet und möchtest eine Reise buchen. Du sagst zu Jarvis: „Buche mir einen Flug nach Berlin für nächste Woche.“ Jarvis durchsucht Websites, vergleicht Preise und bucht den Flug für dich.

Potenzial: Jarvis könnte Google dabei helfen, Nutzer stärker in ihr Ökosystem zu integrieren.

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5. OpenAI Operator (Bevorstehend, Details unbekannt)

OpenAI Operator ist das am wenigsten bekannte Modell, aber es könnte das revolutionärste sein. OpenAI hat bereits 2016 angekündigt, dass sie an AI-Agents arbeiten.

Beispiel: Stell dir vor, du schreibst einen Prompt in die ChatGPT-App: „Erstelle mir eine Budget-Tabelle für mein Unternehmen.“ Der Operator könnte dann Excel öffnen, Daten importieren und die Tabelle erstellen – alles automatisch.

Besonderheit: OpenAI sieht AI-Agents als einen wichtigen Schritt auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI).

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Warum AI-Agents die Zukunft sind

AI-Agents werden die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend verändern. Egal, ob du im Marketing, im Projektmanagement oder in der Softwareentwicklung arbeitest – irgendwann wirst du mit AI-Agents interagieren. Sie werden repetitive Aufgaben automatisieren, komplexe Prozesse orchestrieren und uns mehr Zeit für kreative und strategische Arbeit geben.

Beispiel aus dem Alltag: Stell dir vor, du bist selbstständig und musst Rechnungen schreiben, E-Mails beantworten und Termine planen. Ein AI-Agent könnte all das für dich übernehmen, während du dich auf die wichtigen Dinge konzentrierst.

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Fazit

Die nächste Welle der KI ist da, und sie wird unsere Arbeitswelt nachhaltig verändern. AI-Agents wie Claude Computer Use, Microsoft Co-Pilot Studios und Relevance AI zeigen bereits, was möglich ist. Gleichzeitig gibt es spannende Entwicklungen wie Google Jarvis und OpenAI Operator, die noch viel Potenzial bergen.

Mein Rat an dich: Bleib informiert und probiere diese Tools aus, sobald sie verfügbar sind. Die Zukunft der Arbeit wird von AI-Agents geprägt sein, und es lohnt sich, frühzeitig damit vertraut zu werden.

Was hältst du von AI-Agents? Gibt es bestimmte Anwendungen, die du gerne sehen würdest? Lass es mich in den Kommentaren wissen!