Agent

In der KI bezeichnet ein Agent ein System, das eigenständig Ziele verfolgt — im Gegensatz zu einem passiven Modell, das lediglich auf Eingaben reagiert. Ein Agent nimmt seine Umgebung wahr, trifft Entscheidungen und handelt, um sein Ziel zu erreichen.

Das Konzept reicht zurück bis Russell und Norvig, die in ihrem Standardwerk „Artificial Intelligence: A Modern Approach" (1995) verschiedene Agenten-Typen unterscheiden: einfache Reflexagenten (reagieren auf aktuelle Wahrnehmung), modellbasierte Agenten (führen eine interne Repräsentation der Welt) und zielbasierte Agenten (planen voraus).

2024 hat der Begriff durch „KI-Agenten" auf Basis großer Sprachmodelle neue Bedeutung bekommen. Systeme wie AutoGPT, BabyAGI oder Claude mit Tool Use können Werkzeuge aufrufen, Zwischenergebnisse auswerten und ihre Strategie anpassen. Der Agent ist kein monolithisches Programm mehr, sondern ein LLM mit Zugang zu APIs, Datenbanken und Code-Interpretern.

Andrew Ng beschrieb 2024 vier Design-Patterns für KI-Agenten: Reflection (das Modell überprüft seine eigene Ausgabe), Tool Use (Zugriff auf externe Werkzeuge), Planning (mehrstufige Aufgabenzerlegung) und Multi-Agent Collaboration (mehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen). Diese Muster bilden das Grundgerüst moderner Agenten-Frameworks wie LangChain, CrewAI oder AutoGen.