Autonome KI-Agenten: Der Produktivitätsmotor der Zukunft

Zusammenfassung

Der Artikel stellt das Konzept autonomer KI-Agenten vor, die von KI angetrieben werden und in der Lage sind, Aufgaben selbst zu erstellen, zu priorisieren und abzuschließen. Autonome KI-Agenten können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, darunter die Erstellung von Inhalten, persönliche Assistenten, persönliches Finanzmanagement, Recherche und Datenanalyse und mehr. Der Artikel betont die Bedeutung von Wissen, Gedächtnis und Lernen für den Aufbau erfolgreicher autonomer KI-Agenten und erläutert deren Entscheidungsprozess. Darüber hinaus wird in dem Artikel die Bedeutung autonomer KI-Agenten erörtert , die die Produktivität steigern, die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter bei mühsamen Aufgaben verringern und möglicherweise zu Arbeitskostensenkungen und Produktivitätssteigerungen führen können.

Öffnung

Um es ganz klar auszudrücken: Künstliche Intelligenz ist der Einsatz von Computern, um Menschen mithilfe von Daten und maschinellem Lernen in die Lage zu versetzen, verschiedene Aufgaben zu erledigen. Menschen können KI nutzen, um Inhalte zu erstellen, Fragen zu beantworten und lebensechte Kunstwerke zu erzeugen.

Unabhängig von den oben genannten Aufgaben muss der Mensch die KI anleiten, ihr zu sagen, wie sie die Aufgabe ausführen soll, um das Ergebnis zu erhalten. Wenn der Mensch keine Anweisungen geben möchte, aber dennoch hofft, dass das KI-System die Aufgabe durch seine eigene Denkweise erledigen kann, ist das dann möglich?

Die Antwort lautet: Ja, das ist der „autonome KI-Agent“, der heute erwähnt wird .

Inhalt

1. Was ist ein autonomer KI-Agent?

2. Was können autonome KI-Agenten tun?

3. Wie funktionieren autonome KI-Agenten?

Entscheidungsfindung

4. Warum ist autonomes Handeln wichtig?

5. Geben Sie ein ähnliches Beispiel

6. Zusammenfassung

 1. Was ist ein autonomer KI-Agent?

Autonome Agenten werden von KI angetrieben und können, wenn ihnen ein Ziel vorgegeben wird, selbstständig Aufgaben erstellen, verarbeiten und abschließen. Dies wird durch selbststeuernde Anweisungen erreicht, die eine Schleife durchlaufen und bei jeder Iteration zu Aktionen führen.

Sie könnten einen autonomen KI-Agenten verwenden, um Ihre Social-Media-Konten zu verwalten, Aufgabenlisten zu erstellen oder sogar ein Buch zu schreiben. Diese Fähigkeiten sind derzeit das heißeste Thema und die Menschen möchten mehr über autonome KI-Agenten erfahren. Aufgrund der rasanten Entwicklung haben wir auch größere Erwartungen an verwandte Produkte.

Klingt verrückt, oder? Aber geben Sie ihm einfach ein Ziel, und der autonome KI-Agent kann den Rest für Sie erledigen. Es ist wie ein anderer Mitarbeiter, Teamkollege oder sogar Freund.

Derzeit sind einige autonome KI-Agenten auf den Markt gekommen, beispielsweise AutoGPT und BabyAGI.

Ist dies der Beginn der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), wenn ein Computerprogramm jede intelligente Aufgabe mit den gleichen Fähigkeiten wie ein Mensch ausführen kann?

[Herausgeber: AutoGPT ist eine experimentelle Open-Source-Python-Anwendung, die GPT-4 nutzt, um Aufgaben unabhängig, selbstgesteuert und mit minimalem menschlichen Eingriff zu erledigen. Sie können AutoGPT beispielsweise das Endziel mitteilen, das Sie erreichen möchten, und die App generiert automatisch jeden Hinweis, der zum Abschließen der Aufgabe erforderlich ist. AutoGPT bietet Internetzugang, Langzeit- und Kurzzeitspeicherverwaltung, GPT-4-Textgenerierung und verwendet GPT-3.5 für die Dateispeicherung und -zusammenfassung. Sie können AutoGPT alles fragen, was Sie auch von ChatGPT verlangen können, z. B. das Debuggen von Code, das Schreiben von E-Mails usw., aber Sie können AutoGPT bitten, komplexere Aufgaben zu erledigen und weniger Hinweise zu verwenden.

BabyAGI ist ein von Yohei Nakajima entwickelter autonomer Agent für künstliche Intelligenz, der Aufgaben gemäß einem vorgegebenen Ziel generieren und ausführen soll. BabyAGI kann als digitaler Projektmanager betrachtet werden, der Aufgabenlisten erstellt, Aufgaben priorisiert und ausführt, um bestimmte Ziele zu erreichen, sich aber auch an Veränderungen anpasst und notwendige Anpassungen vornimmt, um sicherzustellen, dass Ziele erreicht werden. BabyAGI hat die Fähigkeit, durch Versuch und Irrtum aus Feedback zu lernen und so menschenähnliche kognitive Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von BabyAGI sparen Sie Zeit und können sich auf wichtigere Aufgaben wie Entscheidungsfindung und kreative Projekte konzentrieren. Ein Schlüsselmerkmal von BabyAGI ist die Priorisierung, die sicherstellt, dass BabyAGI seine Ziele immer auf die effizienteste Weise anstrebt. 】

2. Was können autonome KI-Agenten tun?

Ein autonomer KI-Agent kann jede Aufgabe mit einem bestimmten Ziel erledigen, wie zum Beispiel:

• Inhaltserstellung
• persönlicher Assistent
• Persönliches Finanzmanagement
• Forschung und Datenanalyse
• Zugriff auf LLM-Tools (Large Language Model) wie GPT
• Zugangsnetzwerk

3. Wie funktionieren autonome KI-Agenten?

Die Popularität autonomer KI-Agenten nimmt allmählich zu und immer mehr Menschen möchten den Rahmen von KI-Agenten tiefer verstehen. Was sind also die Hauptelemente eines erfolgreichen autonomen KI-Agenten?

• Wissen: Die Wissensbasis eines KI-Systems ist sehr wichtig. Sie müssen nicht nur das maßgeblichste Wissen als Trainingsdaten nutzen, sondern auch Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und interpretieren.
• Gedächtnis: Genau wie Menschen müssen Sie sich an sie erinnern, wenn Sie Ressourcen haben und über sie Bescheid wissen. Autonome KI-Agenten müssen nicht nur neue Datenkräfte erlernen, sondern sich auch an vergangene Erfahrungen erinnern.
• Lernen: Sie haben also Wissen und Gedächtnis, aber lernen Sie wirklich, was Sie lernen müssen?

Autonome KI-Agenten verwenden Techniken wie Reinforcement Learning – eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Modell trainiert wird, das eine Abfolge von Entscheidungen so erzeugt, dass die kumulative Belohnung maximiert wird . Durch den Einsatz von Reinforcement Learning können Modelle verbessert werden, indem Feedback bereitgestellt, Richtlinien optimiert und durch Versuch und Irrtum erfolgreiche Ergebnisse erzielt werden.

Eine weitere Möglichkeit, die Lernfähigkeit autonomer KI-Agenten zu verbessern, besteht darin, mit anderen Systemen und Benutzern zu kommunizieren, Informationen auszutauschen und gemeinsam an Aufgaben zu arbeiten. Es ist auch möglich, autonome KI-Agenten dabei zu unterstützen, den Lernprozess während des Entscheidungsprozesses durch die Bereitstellung von Wissensressourcen zu verbessern, z. B. durch Durchsuchen externer Quellen, Abfragen von Datenbanken usw.

Entscheidungsfindung

Mit einer guten Wissensbasis und einem guten Gedächtnis helfen Ihnen autonome KI-Agenten bei der Entscheidungsfindung. Für einen autonomen KI-Agenten erfordert die Entscheidungsfindung, dass das System Daten analysiert, vergangene Daten durchläuft, Optionen abwägt und die Aktion auswählt, die am besten zu den Zielen des Benutzers passt.

Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist, dass autonome KI-Agenten detaillierte Aktionspläne benötigen und dieser Job viel Planung erfordert – dies muss durchdacht werden, bevor der Entscheidungsprozess ausgeführt wird.

Um den Rahmen eines autonomen KI-Agenten besser zu verstehen, lassen Sie uns das folgende Bild aufschlüsseln:

Das obige Systembild ist in 6 Schritte unterteilt, die in einer Endlosschleife ablaufen:

1. 1. Der Benutzer gibt ein Ziel/eine Aufgabe an.
2. 2. Das Ziel/die Aufgabe gelangt in die Aufgabenwarteschlange und wird zum „Ausführungsagenten“ verschoben, um im „Speicher“ gespeichert zu werden. Dabei ist darauf zu achten, dass das Ziel/die Aufgabe im Speicher abgelegt wird.
3. 3. Nachdem das Ziel/die Aufgabe in den Kontext eingefügt wurde (unter Berücksichtigung vergangener Erfahrungen und der Wissensbasis), wird es an den „Execution Agent“ gesendet, der die Aufgabenergebnisse an den „Task Creation Agent“ sendet.
4. 4. Die Aufgabe wurde erstellt und zur Aufgabenwarteschlange hinzugefügt.
5. 5. Die Aufgaben müssen dann über den Task Priority Agent priorisiert werden.
6. 6. Der letzte Schritt besteht darin, dass der Agent die Aufgabenliste in der Phase „Aufgabenprioritätsagent“ bereinigt.

4. Warum ist autonomes Handeln wichtig?

Vor ein paar Monaten wurde eine neue Version von ChatGPT veröffentlicht und viele Leute begannen, sie zu verwenden. Viele Unternehmen versuchen auch, es auf ihr Geschäft anzuwenden und neue Wege zu finden, es in ihre Abläufe zu integrieren. Gleichzeitig entwickeln Entwickler hektisch GPT-Plug-ins, was auch zeigt, dass KI zu einem wichtigen Teil des Ökosystems wird.

Für manche mag dies wie eine Eintagsfliege erscheinen. Allerdings erhält die Tech-Welt enorme Investitionen und wächst mit großer Begeisterung. Die Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz im täglichen Leben geht viel schneller voran, als wir es uns vorgestellt haben, und sie rückt immer näher an uns heran.

Wir leben in einer schnelllebigen digitalen Umgebung, in der autonome KI-Agenten das Potenzial haben, die Produktivität und den Betrieb in verschiedenen Branchen zu verbessern. Dadurch können Unternehmen effizient wachsen und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben.

Autonome KI-Agenten sind nicht wie Menschen. Sie brauchen keinen Schlaf, keine Mittagspause usw. Sie können rund um die Uhr arbeiten, um eine effiziente Produktion sicherzustellen, schneller Ergebnisse zu erzielen und mühsame Arbeit für die Mitarbeiter zu reduzieren.

Unternehmen werden eine Senkung der Arbeitskosten und eine Steigerung der effektiven Produktivität erleben. Allerdings stellen wir auch fest, dass die Zunahme autonomer KI-Agenten zu Arbeitsplatzverlusten in Branchen führen wird, die repetitive Aufgaben beinhalten, wie etwa in der Fertigung.

Sie werden einen deutlichen Anstieg der Nachfrage nach Jobs feststellen, bei denen es um Kreativität, fortgeschrittene Problemlösung und innovatives Denken geht. Es besteht ein größerer Bedarf an Rollen wie Datenanalyse, Datenethik und KI-Systemüberwachung, deren Hauptaufgabe in der Überwachung KI-basierter Systeme besteht.

5. Geben Sie ein ähnliches Beispiel

In den letzten 10 Jahren, als selbst traditionelle Unternehmen in großem Umfang mit der Digitalisierung begannen, stellten wir fest, dass bei der Entwicklung interner Tools eine große Anzahl von Seiten, Szenen, Komponenten usw. ständig wiederholt wurden. Diese sich wiederholende Arbeit der Neuerfindung Das Rad hat für die Ingenieure viel Zeit verschwendet.

Als Reaktion auf solche Probleme visualisiert die Low-Code-Plattform bestimmte wiederkehrende Szenarien und Prozesse in einzelnen Komponenten, APIs und Datenbankschnittstellen und vermeidet so die wiederholte Erstellung von Rädern. Erheblich verbesserte Programmierproduktivität.

Was ist Low-Code? Eine Reihe digitaler Technologie-Toolplattformen können eine schnelle Konstruktion, Datenanordnung, Verbindungsökologie, Middle-End-Dienste usw. basierend auf effizienteren Methoden wie grafischem Drag-and-Drop und parametrisierter Konfiguration realisieren . Realisieren Sie Szenario-Anwendungsinnovationen in der digitalen Transformation mit wenig oder gar keinem Code. Es kann den durch die enorme Marktnachfrage und die traditionelle Entwicklungsproduktivität verursachten Widerspruch zwischen Angebot und Nachfrage mildern oder sogar lösen und ist ein Produkt des Trends zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung im Prozess der digitalen Transformation.

Stellen Sie eine typische Software-JNPF-Schnellentwicklungsplattform vor, die Programmierer kennen sollten, eine Full-Stack-Entwicklungsplattform basierend auf SpringBoot + Vue3, die Mikrodienste, eine Front-End- und Back-End-Trennarchitektur verwendet und auf visueller Prozessmodellierung, Formularmodellierung usw. basiert Berichtsmodellierungstools zum schnellen Erstellen von Geschäftsanwendungen. Die Plattform kann lokal bereitgestellt werden und unterstützt auch die K8S-Bereitstellung.

Anwendungserfahrungsadresse: https://www.jnpfsoft.com/?csdn , probieren Sie es aus!

6. Zusammenfassung

Ob autonome KI-Agenten von Unternehmen und Organisationen übernommen werden, ist der allgemeine Trend und es ist nur eine Frage der Zeit bis zur vollständigen Anwendung.

Wenn Sie es wären, was würden Sie tun, um sich vorzubereiten?

Möchten Sie einen autonomen Agenten erstellen, den andere nutzen können?

Oder autonome Agenten einstellen, um die Produktivität und das Privatleben zu verbessern?