Multi-Agenten-Systeme: Automatisierte Leistungsanpassung für bessere KI
Programme wie AutoGen verknüpfen spezifisch angepasste KIs zu einem Multi-Agenten-System, das automatisiert die Präzision und Leistung von LLMs steigern soll.
- Danny Gerst
In der KI-Forschung und -Entwicklung steigt das Interesse an Multi-Agenten-Systemen, in denen mehrere KI-Agenten kooperativ zusammenarbeiten, rapide an. Diese Systeme reichen von der Zusammenarbeit einzelner Agenten bis hin zu einem Schwarm von Einheiten und haben das Potenzial, herkömmliche Ansätze der Problemlösung, basierend auf einzelnen großen Sprachmodellen wie GPT-4, zu übertreffen. Dieser Artikel untersucht die Mechanismen und Prinzipien hinter dem Multi-Agenten-Ansatz und erklärt, wie er zu effektiveren und präziseren KI-Systemen führen kann.
Ein Agent ist ein Softwareprogramm, das eigenständig auf Ereignisse reagieren kann. Setzt man hier statt auf die traditionellen symbolischen Systeme nun auf große Sprachmodelle wie GPT-4, dann können die Agenten eine Vielzahl von Aufgaben lösen, die für Software bisher schwer zugänglich waren. Dies eröffnet die Möglichkeit, Agenten zu entwickeln, die noch flexibler und in gewisser Weise autonom handeln können. Diese Klasse fortgeschrittener Agenten bezeichnet man als KI-Agenten.
In einem Multi-Agenten-System arbeiten mehrere Agenten zusammen, um komplexe Aufgaben zu lösen – dieser Ansatz ahmt im Wesentlichen die gemeinsame Problemlösungsfähigkeit menschlicher Teams nach. Jeder Agent kann dabei unterschiedliche Rollen übernehmen und somit verschiedene Perspektiven abbilden. Die Agenten können einfache Softwarekomponenten, regelbasiert definiert oder durch ein großes Sprachmodell (Large Language Model – LLM) gestützt sein.
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