Mit animierten Grafiken (GIFs) einfach und verständlich KI-Agenten erklären

Wie kann ich am besten die Funktionsweise von AI Agents erklären? Das Format von GIFs, also animierten Grafiken, eignet sich dafür wirklich gut. Dieser Beitrag nutzt Abbildungen des Tech-Influencers Deepak Bhardwaj, der über Linkedin regelmäßig super Grafiken im Bereich des Machine Learnings erstellt. Es lohnt sich, ihm zu folgen!

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Im Folgenden wurde die Grafik als GIF auf ChatGPT hochgeladen, um sie dort von dem Reasoning-Modell o1 kurz zusammenfassen zu lassen. Hierfür wurde das Datentraining im Backend ausgestellt.

Prompt: ***analysiere die Grafik zu beginn in einer kurzen Zusammenfassung und danach die wichtigsten Fakten in Stichpunkten***

Start Output ChatGPT-o1

Kurze Zusammenfassung

Die Grafik zeigt den Aufbau eines KI-Agenten, der auf verschiedene Komponenten wie ein Large Language Model (LLM), Tools, Planungs- und Speicherfunktionen zugreift. Der Nutzer interagiert über eine Chat-Schnittstelle, woraufhin der KI-Agent Daten aus einer Basismodellebene („Foundation Model“), spezialisierten Modellen („Fine-tuned Model“) und diversen Tools bezieht. Zudem nutzt er Methoden wie Reflexion, Kettengedanken (Chain of Thoughts), Unterziel-Analyse (Decompose Subgoals) und Selbstkritik, um Aufgaben effektiv zu lösen.

Wichtigste Fakten in Stichpunkten

• Aufbau:

  • Nutzer: Gibt Anweisungen und Fragen ein
  • Chat-Interface: Schnittstelle zur Interaktion mit dem KI-Agenten
  • AI-Agent: Zentrales KI-System, das die Aufgaben verarbeitet

• Modelle:

  • Foundation Model: Große Sprachmodelle (z. B. LLMs) als Basis
  • Fine-tuned Model: Angepasste Modelle für spezifische Anwendungsfälle

• Zentrale Komponenten:

  • LLM: Kern der Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Tools: Externe Funktionen (z. B. Code Interpreter, Such-Tools, Schnittstellen zu Knowledge Graphs)
  • Plan: Strukturiert das Vorgehen des Agents bei komplexen Aufgaben
  • Memory: Speicher für Kurzzeit- und Langzeitinformationen

• Zusätzliche Funktionen:

  • Code Interpreter: Ermöglicht das Ausführen und Testen von Code
  • Search: Zugriff auf externe Suchquellen
  • Knowledge Graph: Nutzung von Wissensdatenbanken für kontextbezogene Informationen
  • APIs: Integration weiterer Dienste und Datenschnittstellen

• Denkprozesse:

  • Reflection: Selbstreflexion zur Qualitätssicherung
  • Chain of Thoughts (Kettengedanken): Gedankenkette zur Argumentation und Entscheidungsfindung
  • Decompose Subgoals (Unterziel-Analyse): Komplexe Aufgaben in Teilaufgaben zerlegen
  • Self-Critique: Automatische Selbstprüfung und Fehlererkennung

• Gesamtkonzept:

  • Die Grafik verdeutlicht, wie ein moderner KI-Agent interaktiv mit dem Nutzer arbeitet, dabei mehrere Modelle und Tools nutzt und verschiedene kognitive Strategien einsetzt, um Aufgaben zielgerichtet und reflektiert zu lösen.

Ende Output ChatGPT-o1

Die Grafik wurde nun von Deepak Bhardwaj von der Darstellung eines Single Agents hin zu Multi-Agents erweitert. Auch diese Abbildung wurde auf ChatGPT hochgeladen und mit demselben Prompt untersucht. Hierfür wurde das Datentraining im Backend ausgestellt.

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Kurze Zusammenfassung

Die Grafik illustriert verschiedene KI-Agenten-Konzepte („Agentic AI Patterns“). Im oberen Bereich wird ein einzelner KI-Agent gezeigt, der über ein LLM, ein Gedächtnis (Memory), ein Planungsmodul (Plan) und verschiedene Tools verfügt. Außerdem nutzt er Methoden wie Reflexion, Kettengedanken (Chain of Thoughts), Unterziel-Analyse (Decompose Subgoals) und Selbstkritik (Self-Critique). In den unteren Bereichen werden verschiedene Organisationsmuster mehrerer KI-Agenten dargestellt: Network, Supervision, Hierarchy und Custom.

Wichtigste Fakten in Stichpunkten

• Einzelner KI-Agent („Single AI-Agent“)

  • LLM (Large Language Model): Kernkomponente zur Sprachverarbeitung.
  • Memory: Enthält Kurzzeit- und Langzeitspeicher.
  • Tools: Externe Komponenten wie Code Interpreter, Suchfunktionen, Knowledge Graph, APIs usw.
  • Plan: Plant und strukturiert die Aufgabenbearbeitung.
  • Denkprozesse:
    • Reflection: Selbstreflexion, um Ergebnisse zu prüfen und zu verbessern.
    • Chain of Thoughts: Schrittweise Gedankenkette für komplexe Problemstellungen.
    • Decompose Subgoals: Aufteilung komplexer Aufgaben in Teilziele.
    • Self-Critique: Selbstkritische Prüfung von Resultaten und Vorgehensweisen.

• Mehr-Agenten-Modelle („Agentic AI Patterns“)

  • Network: Mehrere Agenten sind gleichberechtigt miteinander vernetzt und tauschen Informationen aus.
  • Supervision: Ein übergeordneter Agent steuert oder überwacht mehrere untergeordnete Agenten.
  • Hierarchy: Struktur mit Ebenen, in denen ein Agent mehreren Agenten übergeordnet ist, die wiederum weitere Agenten anleiten.
  • Custom: Anpassbares Modell, bei dem die Agenten unterschiedlich angeordnet oder verbunden sein können.

• Ziel:

  • Zeigen, wie ein einzelner KI-Agent aufgebaut ist und wie mehrere Agenten in verschiedenen Konstellationen zusammenarbeiten oder gesteuert werden können.

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Fazit

Solche Abbildungen, ob nun als GIF animiert oder “nur” als PNG/JPEG sind tolle Formate, um kompliziert erscheinende Prozesse recht simpel darzustellen. Viele internationale Tech-Influencer basteln super Grafiken rund um Künstliche Intelligenz und erzielen damit nicht selten hohe Reichweiten über Linkedin & Co. Um mehr Details zu erfahren, da einfach nicht mehr Text auf eine Abbildung passt, können diese gerne auf einen Chatbot wie ChatGPT, Claude oder weitere hochgeladen, um diese dort zu analysieren, am besten zeiteffizient in Stichpunkten.

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Matthias Kindt auf Linkedin