Agentische-KI, RAGs & Physische-KI

TL;DR

• Die autonomen KI-Agenten sind in der Lage selbstständig komplexe Aufgaben zu planen und umzusetzen – von Reiseorganisation über Recherchen bis zur Terminkoordination – wobei jedoch wichtige ethische Fragen zur Kontrolle und sicheren Nutzung dieser Technologie noch geklärt werden müssen.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein KI-Ansatz, der die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Sprachmodellen verbessert, indem er externe Datenquellen durchsucht und deren aktuelle Informationen in die Antwortgenerierung einbezieht, wodurch Wissenslücken geschlossen und Halluzinationen reduziert werden.
• Physical AI bezeichnet KI-Systeme, die durch Multi-Embodiment-Technologie in der realen, physischen Welt agieren können – von selbstfahrenden Autos bis zu humanoiden Robotern – indem sie ihre Umgebung autonom wahrnehmen, verstehen und komplexe Aktionen ausführen.

Was ist Agentic AI?

Heutzutage können schon die autonomen KI-Agenten selbstständigen Pläne entwickeln und die auch umsetzen. Die KI-Agenten werden in der Zukunft aktiv mit der Umgebung interagieren, auch Tools nutzen, APIs aufrufen, Daten sammeln oder Aufgaben delegieren.

Du kannst KI-Agenten ein Ziel vorgeben (z.B. “Organisiere meine Reise nach Hamburg”), und sie überlegen selbst, welche Schritte dafür nötig wären. Sie können auch auf unerwartete Situationsveränderungen reagieren und ihre Strategie anpassen.

Hier sind ein paar Beispiele:

• Ein KI-Agent, der eigenständig Recherchen durchführt, mehrere Quellen vergleicht und einen Bericht erstellt.
• Coding-Assistenten, die nicht nur Code schreiben, sondern auch testen, debuggen und optimieren.
• Virtuelle Assistenten, die komplexe Aufgaben wie Terminplanung mit mehreren Beteiligten koordinieren.

Agentische KI wird sich in den kommenden Jahren noch weiter entwickeln und immer mehr Aufgaben in unserem alltäglichen Leben übernehmen. Du solltest mit dem Lernen jetzt schon starten, um herauszufinden, wie du am besten mit neuen “Digitalen Species” umgehen kannst.

Einige der Herausforderungen bei Agentische KI umfassen ethische Fragen, z.B. die Kontrolle über die KI. Es ist essenziell, die Ziele der KI präzise zu definieren. Hier stellt sich eine wichtige Frage: wie können wir sicherstellen, dass diese KI-Systeme sicher und verantwortungsbewusst agieren?

Was sind RAGs?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist die nächste Stufe der Künstlichen Intelligenz, die für generierten Antworten in natürlicher Sprache, die externen Datenquellen benutzt. Dieser KI-Ansatz wird aus zwei Quellen kombiniert:

• Retrieval – Die KI sucht gezielt in externen Datenquellen (Web, Dokumenten, Unternehmensdokumenten) und generiert eine Antwort auf deine Frage.
• Generative Modelle (Sprachmodelle, z.B. LLaMA) – Das Sprachmodell erhält die relevanten Textstellen und generiert auf dieser Basis eine Antwort auf deine Frage.

Du solltest dich nicht immer auf das gespeicherte Wissen des Modells verlassen. Die herkömmlichen LLMs holten sich das Wissen dynamisch aus vertrauenswürdigen Quellen, bevor sie antwortet (RAGs). Die KI-Modelle können zwar zitieren bzw. Belege liefern, aber die Halluzinationen sind leider noch nicht vermeidbar.

RAGs sind der Schritt hin zu hybriden, wissensbasierten KI-Systemen, die Verstehen (durch LLMs) und mit angereichtem Wissen (durch Datenbanken) ihre Antworten herstellen. In Zukunft könnten RAGs fast überall dort Standard sein, wo es auf Genauigkeit, Aktualität und Nachvollziehbarkeit ankommt, von Unternehmens-Intranets bis hin zu personalisierten KI-Assistenten.

Was ist Physical AI?

Die Physical AI (physische KI) markiert einen entscheidenden Schritt in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz, indem sie die digitale Intelligenz direkt in die physische Welt integriert.

Im Kern bezeichnet Physical AI die Anwendung von KI-Techniken zur Steuerung und Befähigung von Robotern und autonomen Maschinen. Sie überwindet die Grenzen rein virtueller Anwendungen und ermöglicht es Systemen, direkt mit ihrer realen Umgebung zu interagieren und dort komplexe Probleme zu lösen.

Diese neue Generation von KI-Systemen zeichnet sich durch autonome Fähigkeiten aus. Maschinen, die mit Physical AI ausgestattet sind, können ihre Umgebung wahrnehmen, verstehen und darauf basierend selbstständig komplexe Aktionen ausführen. Dies ist die logische Verschmelzung von KI und Robotik, die zur Entstehung wahrhaft autonomer Maschinen führt.

Ein zentrales Konzept ist das Multi-Embodiment von KI-Modellen. Hierbei wird dasselbe KI-Modell in unterschiedlichen physischen Systemen eingesetzt, um eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen. Beispiele hierfür sind autonome Fahrzeuge (Self-Driving Cars) und humanoide Roboter, die beide auf einer gemeinsamen intelligenten Basis agieren.

Physical AI ist somit der Schlüssel zur Schaffung intelligenter, handlungsfähiger Agenten, die in unsere zukünftige digitale Welt integriert werden.