AI Agentic Workflows
AI Agentic Workflows
Die autonomen Alleskönner sind im Anmarsch
Was sind AI Agentic Workflows?
AI Agentic Workflows bezeichnen eine fortgeschrittene Form der Automatisierung, in der autonome Agenten, oft basierend auf Künstlicher Intelligenz, komplexe Aufgaben übernehmen und selbstständig Entscheidungen treffen. Diese Agenten können sowohl individuell als auch in Teams arbeiten, wobei sie Daten analysieren, Schlussfolgerungen ziehen und Aktionen ausführen, um spezifische, vordefinierte Ziele zu erreichen. Es wird angenommen, dass solche Agenten oder Agent-Teams imense Effizienzpotenziale erschließen werden. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf diese Technologie.
In einem kürzlich veröffentlichten Video erläutert Andrew Ng, wie Agentic Workflows durch die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz neu definiert werden. Er betont die Bedeutung von Large Language Models (LLMs) als Rückgrat dieser Workflows, die es ermöglichen, komplexe und variable Aufgaben effizient zu bewältigen. Ng beschreibt, wie diese Technologien in der Praxis eingesetzt werden können, um beispielsweise Kundendienst, Softwareentwicklung und sogar kreative Prozesse wie das Schreiben oder die Kunstproduktion zu automatisieren.
LLMs (Large Language Models) spielen eine entscheidende Rolle in Agentic Workflows, indem sie die Interaktion zwischen den Agenten steuern. Sie treffen Entscheidungen auf Basis riesiger Datenmengen und lernen kontinuierlich dazu. Diese Modelle können beispielsweise bestimmen, wann ein Agent eine Aufgabe an einen anderen Agenten weiterleiten sollte oder wann menschliche Intervention notwendig ist. Die Fähigkeit zur Selbstverbesserung und Adaption an neue Situationen macht sie besonders wertvoll.
Warum sind sie so interessant?
Agentic Workflows tragen durch die Automatisierung komplexer Abläufe zur Autonomie in verschiedenen Prozessen bei. Ein Schlüsselaspekt dabei ist die Planung, wie sie Andrew Ng in seinen Arbeiten beschreibt. Er definiert Planung als ein zentrales Designmuster in agentic AI, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) autonom entscheiden, welche Schritte zur Erreichung eines größeren Ziels notwendig sind. Beispielsweise könnte ein Agent, der mit Online-Recherchen beauftragt ist, die Aufgabe in kleinere Subaufgaben wie die Recherche spezifischer Unterthemen, die Synthese der Ergebnisse und das Erstellen eines Berichts unterteilen.
Ein eindrucksvolles Beispiel aus Ngs Erfahrungen zeigt, wie ein Forschungsagent während einer Live-Demo aufgrund eines unerwarteten Fehlers nicht auf die gewohnte Websuche zugreifen konnte und eigenständig auf eine alternative Suchmethode umschwenkte. Dies illustriert, wie Agentic Workflows unvorhergesehene Probleme eigenständig bewältigen können, was ihre Eignung für dynamische und unvorhersehbare Umgebungen unterstreicht.
Allerdings betont Ng auch die Herausforderungen, insbesondere die Unvorhersehbarkeit und die noch nicht ausgereifte Technologie hinter der Planungskomponente von Agentic Workflows. Während Reflexions- und Werkzeugnutzungsmuster zuverlässig funktionieren und die Leistung von Anwendungen verbessern, bleibt die Planung eine komplexe und schwer vorhersagbare Technologie, die jedoch schnell voranschreitet.
Zudem unterstreicht die Bedeutung von gut aufbereiteten Daten für die Effektivität von LLM-Anwendungen, wie Ng in seinem Kurs „Preprocessing Unstructured Data for LLM Applications“ hervorhebt, die Notwendigkeit einer sorgfältigen Datenverarbeitung und -vorbereitung. Diese Erkenntnisse sind entscheidend, da sie nicht nur die Leistungsfähigkeit von Agentic Workflows verbessern, sondern auch deren Integration in bestehende Systeme erleichtern.
Diese Aspekte machen Agentic Workflows zu einem vielversprechenden Bereich für Unternehmen, die ihre Prozesseffizienz steigern und gleichzeitig die Fähigkeit ihrer Systeme zur autonomen Problembehandlung verbessern möchten. Sie bieten zudem erhebliche Einsparpotenziale, indem sie zeitaufwendige Aufgaben automatisieren und menschliches Personal für komplexere und wertvollere Aufgaben freisetzen.
Anwendungsbeispiele zeigen das breite Einsatzspektrum von Agentic Workflows: In der Software-Entwicklung übernehmen sie Aufgaben wie das Debuggen von Code oder das Management von Versionskontrollen. Im Bereich der Forschung können sie durch die Analyse großer Datenmengen neue Erkenntnisse gewinnen oder komplexe Simulationen durchführen. Im Finanzwesen verändern sie die Rechnungsprüfung, indem sie Unregelmäßigkeiten schneller erkennen und in der Angebots- und Vertragserstellung sorgen sie für eine präzise und effiziente Dokumentenerstellung.
Wie werden sie programmiert?
Die Programmierung von Agentic Workflows kann durch eine Vielzahl von Tools unterstützt werden, die sowohl für Programmierer als auch für Nicht-Programmierer zugänglich sind. No-code Plattformen wie Zapier, Make oder Power Automate von Microsoft spielen eine zunehmend wichtige Rolle, indem sie es ermöglichen, komplexe Workflows ohne tiefgehende Kenntnisse in der Codierung zu erstellen und zu verwalten. Diese Tools sind benutzerfreundlich und erlauben es Nutzern, durch visuelles Programmieren Prozesse zu automatisieren und zu optimieren.
Im Bereich der programmierbaren Lösungen bieten mehrere Python-Frameworks umfassende Unterstützung für die Entwicklung von Agentic Workflows. Zu den prominenten Frameworks zählen LangChain, CrewAI oder AutoGen, die jeweils unterschiedliche Stärken und Anwendungsbereiche aufweisen. LangChain zum Beispiel ermöglicht eine tiefe Integration mit bestehenden AI-Modellen und eine flexible Handhabung verschiedener Datenquellen. CrewAI hingegen fokussiert sich auf die Schaffung kollaborativer Agenten-Teams, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben in Echtzeit zu bearbeiten. AutoGen (von Microsoft) bietet eine robuste Plattform für die Erstellung und das Management von Multi-Agenten-Systemen und wird oft für anspruchsvolle Projekte in der Softwareentwicklung und Automatisierung eingesetzt.
Beispiel Researcher mit CrewAI
Ein praktisches Beispiel für die Anwendung von CrewAI zeigt, wie ein Workflow für einen Researcher aufgebaut werden kann. Dieser Workflow könnte die Identifizierung relevanter Forschungsartikel, die Extraktion und Zusammenfassung von Informationen sowie das Erstellen und Verwalten von Literaturlisten automatisieren. Hierfür wird ein Agent als Researcher konfiguriert, der spezifische Suchanfragen durchführt und die Ergebnisse an einen anderen Agenten weiterleitet, der für die Analyse und Aufbereitung der Daten zuständig ist.
Was dürfen wir von Agentic Workflows erwarten?
Die Integration von Agentic Workflows in Unternehmens- und Forschungsprozesse zeigt bereits deutlich, wie diese die Effizienz und Dynamik in verschiedenen Arbeitsbereichen verbessern. Es ist davon auszugehen, dass die Bedeutung dieser Technologien in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird.
Entwicklungstrends
Technologische Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen dürften Agentic Workflows weiterhin verbessern. Besonders die Optimierung von Algorithmen zur Entscheidungsfindung und die Erweiterung der Verarbeitungskapazitäten könnten dazu führen, dass Agentic Workflows zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen. Die Einführung von fortgeschrittenem maschinellem Lernen, wie verstärkendes Lernen, ermöglicht es diesen Systemen, aus Erfahrungen zu lernen und ihre Leistungsfähigkeit eigenständig zu optimieren.
Mögliche Herausforderungen
Die fortschreitende Entwicklung bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Datenschutz und die Sicherheit von Systemen sind dabei von besonderer Bedeutung, da Agentic Workflows große Datenmengen verarbeiten und entscheidungsrelevante Funktionen übernehmen. Unternehmen müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren und gewährleisten, dass die Verarbeitung von Daten den rechtlichen Anforderungen entspricht. Ethische Fragen, insbesondere bezüglich der Autonomie der Systeme und der Nachvollziehbarkeit ihrer Entscheidungsprozesse, sind ebenfalls zu klären.
Langfristige Perspektiven
Auf lange Sicht könnten Agentic Workflows signifikant dazu beitragen, traditionelle Arbeitsweisen zu verändern. Sie bieten die Möglichkeit, nicht nur routinemäßige Aufgaben zu automatisieren, sondern auch innovative Formen der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Technologie zu etablieren. Dies könnte zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität führen und neue Arbeitsbereiche schaffen, die sich auf die Überwachung, Wartung und Weiterentwicklung dieser Systeme konzentrieren.
Insgesamt stehen Agentic Workflows vor signifikanten Veränderungen verschiedener Branchen. Ihre Fähigkeit, sich schnell anzupassen und komplexe Probleme effizient zu lösen, macht sie zu einem wertvollen Instrument für zahlreiche Anwendungsfelder. Die Aussichten für diese Technologie sind vielversprechend, sofern die Herausforderungen im Bereich Ethik und Datenschutz erfolgreich bewältigt werden.
Prompt Well And Prosper
Ihr
Martin Blaha
Kontakt- und Geschäftsanfragen gerne über LinkedIn.
Links
Andrew Ng - AI Ascent Event
AI Agent Tutorial by Matthew Berman
Build AI Agents by David Ondrej