Was bringen KI-Agenten als Schwarm?

Agentenbasierte KI-Schwärme könnten der nächste große KI-Trend werden.
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Entwickler verwenden bereits mehrere Large Language Models (LLM) und andere generative KI-basierte Tools bei der Erstellung von Automatisierungstools. Bald werden diese Tools in der Lage sein, sich gegenseitig zu nutzen.



Wohin die Reise gehen könnte, zeigt ein experimentelles Framework von OpenAI. Die KI-Schmiede führte im Oktober mit OpenAI Swarm ein System zur Entwicklung von agentenbasierten KI-Schwärmen ein. Netzwerke autonomer KI-Agenten sollen so in der Lage sein, komplexe Aufgaben ohne menschliches Eingreifen gemeinsam zu bewältigen.



Schwarm-Framework OpenAI Swarm



Allerdings handelt es sich bei Swarm nicht um ein fertiges Produkt. Es ist vielmehr ein experimentelles Tool zur Koordinierung oder Orchestrierung von Netzwerken von KI-Agenten. Das Framework ist als Open-Source-Software unter den Bedingungen einer MIT-Lizenz erhältlich und auf GitHub verfügbar.



Auf GitHub betont OpenAI ausdrücklich den experimentellen Charakter des Frameworks. So sei ein produktiver Einsatz nicht vorgesehen. Vielmehr sei es das Ziel, zu Lernzwecken, Übergabe- und Routinemuster zu präsentieren.



Andere Wege zur Schwarm-KI



Allerdings ist OpenAI Swarm nicht die einzige Option auf dem Weg zu agentenbasierten KI-Schwärmen. Theoretisch eignet sich dafür jedes Tool, das für die Orchestrierung mehrerer Agenten konzipiert ist. Je nach Auslegung können solche Systeme KI-Agenten in unterschiedlichem Maße miteinander agieren lassen. Dazu gehören etwa: Microsoft AutoGen, CrewAI, LangChain, LangGraph, MetaGPT, AutoGPT sowie Haystack.


Entscheidet die KI künftig selbst, welche Tools sie zum Erreichen ihrer Ziele verwendet?
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Unabhängig von der Frage des Doings, scheint sich mit der Entwicklung der Agentic-AI-Swarming-Technologie eines abzuzeichnen. Sie wird die Art und Weise, wie KI-Tools entwickelt werden und wie mit ihnen gearbeitet wird, grundlegend verändern.



Gamechanger Agentic-AI-Swarming?



Noch erstellen Entwickler dedizierte KI-Tools, die eine bestimmte Aufgabe erstellen. Agentic-AI-Swarming ermöglicht es dann, eine große Anzahl solcher Tools zu erstellen, die auf unterschiedliche spezifische Aufgaben spezialisiert sind. Dabei könnte jedes Tool, andere vorhandene Tools verwenden, wenn der Agent entscheidet, dass die Aufgabe besser von einer anderen Art von Tool erledigt werden sollte.



Beispiele für solche Tools wären etwa:



1. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Verbesserung der Textgenerierung durch relevante abgerufene Informationen. Im Grunde würden diese Agenten die Aufgabe haben, „zu googeln“ und mit den gefundenen Informationen zur eigentlichen Aufgabe zurückzukehren.



2. NL2SQL: Umwandlung von Abfragen in natürlicher Sprache in SQL-Befehle.



3. Textgenerierung: Erstellung verschiedener Formen schriftlicher Inhalte.



4. Code-Generierung: Erstellung von Code auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache.



5. Datenanalyse: Verarbeitung und Interpretation großer Datensätze.



6. Bildgenerierung: Erstellung von Bildern aus Textaufforderungen.



7. Sprachsynthese: Umwandlung von Text in gesprochenes Audio.



8. Sprachübersetzung: Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen.



9. Zusammenfassung: Verdichtung von langen Inhalten zu prägnanten Zusammenfassungen.



10. Dialogmanagement: Abwicklung von mehrteiligen Gesprächen in Chatbots. Dabei würde nicht mehr der Benutzer entscheiden, wann er welches Tool für welchen Zweck nutzt. Diese Entscheidung träfe der KI-Agent autonom in eigner Regie.



Gefahren und Risiken der Schwarm-KI



KI-Agenten-Schwärme hätten so das Zeug dazu, die Produktivität von Unternehmen nochmals erheblich zu steigern. Gleichzeitig erhöhen sie die Risiken, die mit dem KI-Einsatz einhergehen.



So könnten mit den KI-Agenten-Schwärmen noch ausgefeiltere IT-Angriffe durchgeführt werden. Darüber hinaus droht das Risiko, dass die KI zu komplex und damit nicht mehr beherrschbar wird.



Es wird immer schwerer vorhersehbar, wie eine KI ihre Ziele erreicht. Und, ob dazu überhaupt die gewünschten Entscheidungskriterien und -grundlagen verwendet wurden.