Was sind GPT-Agenten, und wie funktionieren sie?

Die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickeln sich rasant weiter und revolutionieren mehrere Sektoren und Abteilungen.

Der globale KI-Markt wird voraussichtlich 1811,8 Milliarden Dollarerreichen –mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 37,3 %. Diese Statistik zeigt die rasante Entwicklung und zunehmende Akzeptanz von KI-Technologien, und eine dieser neuen Technologien sind GPT-Agenten.

Sie haben sicher schon von Tools wie ChatGPT gehört und diese genutzt, die jeweils nur eine Aufgabe erledigen – die Eingabe einer Anfrage und die Rückgabe einer Ausgabe für dieselbe.

Aber GPT-Agenten arbeiten darüber hinaus, denken darüber hinaus und erzeugen mithilfe fortschrittlicher Algorithmen menschenähnliche Antworten. GPT-Agenten werden auch als autonome Agenten bezeichnet und reagieren auf Anfragen, Zustände und Ereignisse unabhängig von der ursprünglichen Anfrage des Benutzers. Sie generieren die Antworten so lange, bis sie die gestellte Frage beantworten und die Absicht des Benutzers erfüllen.

Wenn das zu schwer zu verstehen war, keine Sorge.

Wir werden Ihnen anhand von Beispielen näher erläutern, was GPT-Agenten sind, wie sie funktionieren, welche Vorteile sie bieten, welche Anwendungsfälle es gibt und wie die Zukunft dieser fortschrittlichen KI-Technologie aussieht.

Was sind GPT-Agenten?

Bevor wir GPT-Agenten in ihrer Gesamtheit verstehen, sollten wir zunächst die Begriffe aufschlüsseln und sehen, was GPT und Agenten einzeln bedeuten.

GPT, oder Generative Pre-trained Transformer, ist ein zentrales Modell für Deep Learning und maschinelles Lernen (ML), das große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT antreibt und auf großen Datensätzen trainiert wird, um menschenähnliche Antworten auf eine bestimmte Aufforderung zu generieren.

Ein Agent ist ein großes Sprachmodell, das iterativ arbeitet und weiterläuft, um die definierte Aufgabe zu erfüllen. Sie umfassen komplexe Arbeitsabläufe, bei denen das LLM mit sich selbst spricht, ohne dass ein Mensch eingreift. Damit unterscheiden sie sich von den in ChatGPT verwendeten Agenten, bei denen Sie eine einzige Antwort auf eine gestellte Frage erhalten.

In Anbetracht der beiden oben genannten Interpretationen können wir GPT-Agenten als KI-gestützte Programme definieren, die, wenn sie eine bestimmte Aufgabe erhalten, durch selbstgesteuerte Anweisungen in einer Schleife Aufgaben erstellen, abschließen, priorisieren und neu priorisieren können – und bei jeder Iteration Aktionen ausführen, um das Endziel zu erreichen.

Da GPT-Agenten auf der Grundlage umfangreicher Daten trainiert werden, können sie den Kontext leicht verstehen und die Muster und sprachlichen Nuancen erlernen, so dass sie relevante und kohärente Antworten generieren können. Dank der zugrundeliegenden Deep-Learning-Technologie können GPT-Agenten menschliches Verhalten und Konversation genau nachahmen, was sie für den Kundensupport und -service, die virtuelle Assistenz sowie die Automatisierung und Erstellung von Inhalten äußerst nützlich macht.

Die Bedeutung von GPT-Agenten im NLP

GPT-Agenten haben einen erheblichen Einfluss auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), da sie in der Lage sind, menschenähnliche Ausgaben zu generieren und bei verschiedenen Aufgaben, wie z.B. Textvervollständigung, Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse, Beantwortung von Fragen u.v.m., eine Spitzenleistung erbringen.

Aufgrund ihrer Vielseitigkeit und ihrer Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, leisten GPT-Agenten einen wichtigen Beitrag zur Inhaltserstellung, zu Chatbots und virtueller Assistenz sowie zum kreativen Schreiben – sie verstehen den Kontext und generieren relevante Prompts, die für NLP wertvoll sind.

GPT-Agenten spielen auch eine große Rolle bei Übersetzungen und mehrsprachigen Anwendungen im NLP. Sie sind in der Regel auf die Übersetzung abgestimmt und ermöglichen eine sprachübergreifende Kommunikation.

Darüber hinaus können GPT-Agenten auch Herausforderungen im NLP angehen, wie z.B. Voreingenommenheit und Diskriminierung, um Inklusion zu ermöglichen und eine ethische und bessere soziale Wirkung zu erzielen.

Aufgrund der Effektivität umfangreicher vortrainierter Sprachmodelle, die die Generierung und Automatisierung von Inhalten, das Transferlernen und die Förderung von Forschung und Entwicklung verbessern, sind GPT-Agenten zu einem Eckpfeiler des modernen NLP geworden.

Wie funktionieren GPT-Agenten?

GPT-Agenten oder autonome Agenten verwenden die Transformer-Architektur, um sequentielle Daten zu verarbeiten, zu verstehen und auf der Grundlage der empfangenen Eingaben einen menschenähnlichen Ausgabetext zu erzeugen.

Mit einfachen Worten: GPT-Agenten verstehen und analysieren das Kernziel und entwickeln sequenzielle Aufgaben, um diese nacheinander zu erledigen und das Endziel zu erreichen.

Darüber hinaus verfügen GPT-Agenten aber auch über eine Reihe anderer Fähigkeiten, die sie in die Lage versetzen, jede digitale Aufgabe zu erledigen, zu der ein Mensch in der Lage ist:

• Zugriff auf das Internet und die Verwendung von Plugins und Anwendungen

• Zugriff auf das Kurz- und Langzeitgedächtnis

• Zugriff auf Zahlungsmittel wie eine Kreditkarte

• Zugriff auf große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT, um zu antworten, zu analysieren, zusammenzufassen oder eine Meinung abzugeben.

Diese GPT-Agenten arbeiten auf unterschiedliche Weise. Während einige im Verborgenen arbeiten – ohne dass der Benutzer im Nachhinein weiß, was vor sich geht -, sind einige autonome Agenten sichtbar, so dass die Benutzer jeden Schritt und den Prozess hinter der KI sehen und mitverfolgen können.

Die Grundlage für die Arbeit eines GPT-Agenten ist ein ausreichend großer Datensatz, der als Wissensbasis, Gedächtnis, Techniken wie Reinforcement Learning und Entscheidungsfindung dient.

Hier finden Sie eine Darstellung des Rahmens, dem ein GPT-Agent folgt, mit einer schrittweisen Aufschlüsselung der einzelnen Phasen.

• Der Benutzer gibt dem GPT-Agenten eine Aufgabe oder ein Ziel vor.

• Die Aufgabe geht dann an die Aufgabenwarteschlange, die das Ziel an den ‘Execution Agent’ weitergibt

• Vom Execution Agent geht die Aufgabe in den ‘Speicher’ und wird dort gespeichert.

• Anschließend fügt er dem Ziel einen Kontext hinzu, indem er von seiner Wissensdatenbank lernt, die dann an den Ausführungsagenten gesendet und an den Agenten für die Aufgabenerstellung weitergegeben wird

• Unter Berücksichtigung des Ziels und des Kontexts erstellt der Agent für Aufgabenerstellung nun neue Aufgaben und leitet sie an die Aufgabenwarteschlange weiter.

• Die Aufgaben gehen dann an den ‘Task Prioritization Agent’, der die Aufgaben priorisiert.

• Sobald die Aufgaben priorisiert sind, sendet der Aufgabenpriorisierungs-Agent die bereinigte Aufgabenliste an die Aufgabenwarteschlange und der Prozess wird fortgesetzt, bis das Ziel erreicht ist und der Benutzer eine Antwort auf die gestellte Frage erhält.

Auf diese Weise demonstrieren die GPT-Agenten die Fähigkeit der KI-gesteuerten LLMs, autonom neue Aufgaben zu erstellen, Aufgaben zu priorisieren und sie erneut zu priorisieren, bis das Ziel erreicht ist – und zeigen damit die Anpassungsfähigkeit der KI-gesteuerten großen Sprachmodelle.

Nachdem die technische Funktionsweise des großen Sprachmodells erläutert wurde, wollen wir uns nun ein Beispiel ansehen, um besser und klarer zu verstehen, wie ein GPT-Agent arbeitet.

Betrachten wir einen GPT-Agenten, dem wir die Aufforderung geben: “Finden Sie die neuesten Fortschritte in der KI und schreiben Sie eine Zusammenfassung darüber.”

• Der erste offensichtliche Schritt besteht darin, dem GPT-Agenten eine entsprechende Aufforderung zu geben.

• Der GPT-Agent liest und versucht, das Ziel mit Hilfe von OpenAIs GPT-4 zu verstehen und erstellt Aufgaben, um das Ziel zu erreichen.

• Die erste Aufgabe, die dem Agenten einfallen kann, ist zum Beispiel “Suche bei Google nach den neuesten Fortschritten in der KI”

• Der Agent sucht bei Google nach den neuesten Fortschritten auf dem Gebiet der KI, findet eine Liste der wichtigsten Artikel und gibt die Liste der Links aus – damit ist die erste Aufgabe erfüllt.

• Dies ist jedoch nicht das Endziel und entspricht nicht dem Kernziel. Daher analysiert der GPT-Agent das Ziel erneut: Er soll die neuesten KI-Fortschritte finden und dann eine kurze Zusammenfassung darüber schreiben. Auf der Grundlage dieses Verständnisses und der Erledigung der ersten Aufgabe entwickelt der GPT-Agent seinen nächsten Satz von Aufgaben.

• Er kann zum Beispiel folgende Aufgaben erstellen: 1. Schreiben Sie eine Zusammenfassung der durchgeführten Recherche, und 2. Lesen Sie den Inhalt der wichtigsten Links, um die neuesten Fortschritte in der KI zu finden.

• Bevor er loslegt, erkennt der GPT-Agent, dass er keine Zusammenfassung schreiben, sondern den Inhalt lesen und dann die Zusammenfassung schreiben sollte. Basierend auf dieser Erkenntnis priorisiert der Agent die Aufgaben also mit 1. Lesen Sie den Inhalt der Top-Links, um die neuesten Fortschritte in der KI zu finden, und 2. Schreiben Sie eine Zusammenfassung der durchgeführten Forschung.

• Der GPT-Agent liest sich den Inhalt des Artikels durch und kehrt dann zur Aufgabenwarteschlange zurück, um seine nächste Aufgabe zu überprüfen: das Schreiben einer kurzen Zusammenfassung.

• Der Agent schreibt dann die Zusammenfassung und sendet sie als endgültige Ausgabe, womit die Absicht erfüllt und das Endziel erreicht ist.

Dies ist also der einfache Arbeitsablauf eines GPT-Agenten mit einem einfachen Beispiel.

Anwendungsfälle von GPT-Agenten

Bevor wir uns mit den Vorteilen befassen, lassen Sie uns einen Blick auf die verschiedenen Anwendungsfälle von GPT-Agenten werfen.

• Persönliche Assistenz/Zugriff auf das Web: Sie können autonome Agenten einsetzen, um mehrere Aufgaben nacheinander zu erledigen, z. B. die Suche im Web nach Links/Antworten auf Anfragen, die Verwaltung von Finanzen und die Erstellung von KI-Kalendern, die Buchung von Reisen oder anderen Veranstaltungen sowie die Überwachung von Wellness- und Gesundheitsaktivitäten.

• Erstellung von Inhalten: GPT-Agenten können hochwertige Inhalte generieren, z. B. lange Blogs, Marketingtexte und Beiträge für soziale Medien, und so den Vermarktern und Erstellern von Inhalten Zeit sparen.

• Interaktive Spiele: GPT-Agenten können auch für interaktive Spiele eingesetzt werden, z. B. für die Entwicklung adaptiver KI-Charaktere, die Erstellung interaktiver und intelligenter NCPs und die kontextbezogene Interaktion mit Spielern im Spiel.

• Kundenbetreuung: GPT-Agenten können Kundenanfragen über Chatbots effektiv bearbeiten – sie bieten Support auf Websites, Anwendungen und Messaging-Plattformen. Sie nehmen Kundenanfragen zu vergangenen Transaktionen, Zahlungen oder Fragen zu den Produkten oder Dienstleistungen der Website entgegen.

• Finanzverwaltung: GPT-Agenten bieten auch finanzielle Unterstützung, z. B. durch recherchierte Finanzberatung, automatisierte Betrugserkennung und Risikobewertung, Kreditkartenbewertungen, Compliance-Management, Berichterstattung usw.

Dies sind nur einige wenige Anwendungsfälle von GPT-Agenten, aber ihre Einsatzmöglichkeiten erstrecken sich auf eine Vielzahl anderer Zwecke, darunter prädiktive Analysen, interaktives Storytelling, Forschung und Datenanalyse, Anwendungen im Gesundheitswesen und in der Medizin und vieles mehr.

Vorteile von GPT-Agenten

GPT-Agenten revolutionieren die Geschäftsabläufe. Hier sind die entscheidenden Vorteile von GPT-Agenten:

• Verbesserte Effizienz: Durch die Automatisierung redundanter Aufgaben, wie z.B. der Produktrecherche, der Erstellung eines Artikelentwurfs oder der Bearbeitung des Kundensupports, können GPT-Agenten mehrere aufeinander folgende Aufgaben rationalisieren und so die Gesamtproduktivität und Effizienz des Unternehmens steigern.

• Bessere Entscheidungsfindung: Da GPT-Agenten auf große Datensätze trainiert sind, bieten sie Unternehmen wertvolle Einblicke, indem sie ML-Funktionen und Datenanalysen nutzen und so besser informierte Entscheidungen treffen können.

• Wettbewerbsvorteil: Durch die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse und die Automatisierung von Arbeitsabläufen können GPT-Agenten Unternehmen dabei helfen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und den Markt zu schlagen.

• Skalierbarkeit: GPT-Agenten lassen sich leicht an die sich ändernden Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens anpassen und weiterentwickeln, wenn die Prozesse komplexer werden. Das macht sie zu skalierbaren und äußerst vielseitigen Lösungen.

• Kosteneffizienz: GPT-Agenten helfen Unternehmen, ihre Arbeits- und Betriebskosten zu senken, indem sie Prozesse automatisieren, Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen und die Ressourcenzuweisung verbessern.

• Komplexe Problemlösung: Die Fähigkeit von GPT-Agenten, sich an vergangene Handlungen und Erfahrungen zu erinnern und einen riesigen Datensatz zu verarbeiten, macht sie zu einer idealen Lösung für die Lösung komplexer Probleme, die anstehen.

Jetzt werden wir die Grenzen von GPT-Agenten untersuchen.

Beschränkungen von GPT-Agenten

GPT-Agenten haben auch eine ganze Reihe von Nachteilen und Einschränkungen, darunter:

• Sicherheitsbedenken: Vielen GPT-Agenten, die auf den LLM-Grundmodi aufbauen, fehlen integrierte Tools oder Schutzmaßnahmen, die erforderlich sind, um die Datensicherheit und -integrität zu gewährleisten – was die Sicherheit zu einem großen Problem bei der Verwendung von GPT-Agenten macht.

• Sicherheitsbedenken: Wenn wir GPT-Agenten für Verkehrskontrollen und autonome Fahrzeuge einsetzen, gibt es immer Sicherheitsbedenken, wie z.B. kleinere oder größere Verletzungen aufgrund der eingeschränkten menschlichen Kontrolle und der zusätzlichen Sensoren.

• Schurkenhafte KI-Möglichkeiten: Eine der größten Sorgen bei GPT-Agenten ist, dass sie für böswillige Zwecke eingesetzt und trainiert werden und sich von der ursprünglichen Trainingsabsicht entfernen – was es schwierig macht, die Kontrolle wieder zu übernehmen.

• Voreingenommenheit und ethische Bedenken: GPT-Agenten können aufgrund von Verzerrungen in ihren Trainingsdaten unangemessene und verzerrte Ergebnisse liefern. Daher ist es für Unternehmen eine große Herausforderung, ethische Differenzen und Verzerrungen abzumildern und Fairness zu gewährleisten, vor allem wenn die Trainingsdaten Verzerrungen enthalten.

• Mangelnder Umgang mit Multimedia: GPT-Agenten sind in erster Linie für die Arbeit mit Textdaten und -eingaben konzipiert, was ihre Fähigkeit einschränkt, mit Multimedia zu arbeiten und multimodale Daten wie Audio, Bilder und Video zu verarbeiten, ohne dass zusätzliche spezielle Modelle erforderlich sind.

Es ist auch wichtig, sich der Grenzen der GPT-Agenten bewusst zu sein, um sie verantwortungsvoll, sicher und ethisch korrekt zu nutzen.

GPT-Agenten-Tools

Es stehen mehrere GPT-Agenten-Tools zur Verfügung, darunter Agent GPT und Auto GPT, die den Einsatz von GPT-Agenten in der Praxis demonstrieren.

#1. Agent GPT

Agent GPT ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Open-Source-KI-Tool für die Konfiguration, Erstellung und den Einsatz von autonomen KI-Agenten ohne ständige Benutzereingaben. Sie müssen lediglich Ihr Ziel angeben, und Agent GPT, das auf der GPT 3.5-Architektur basiert, erledigt den Rest.

Es generiert qualitativ hochwertige Texte in Echtzeit, indem es mehrere LLMs miteinander verknüpft, so dass jeder eingesetzte Agent frühere Aufgaben und Erfahrungen abrufen kann.

Dadurch lernt Agent GPT aus seinen eigenen früheren Erfahrungen und liefert mit der Zeit viel bessere und genauere Ergebnisse.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT ist ein autonomer Open-Source-Agent, der auf dem GPT-4-Modell von OpenAI basiert und selbstständig Aufgaben erledigt, um das Endziel des Benutzers zu erreichen.

Auto-GPT wurde von Toran Bruce Richards entwickelt, ist öffentlich auf GitHub verfügbar und wird bald als GUI/Web-App verfügbar sein. Es kann nahtlos mit Anwendungen, Software und lokalen und Online-Diensten wie Textverarbeitungen und Webbrowsern interagieren, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen.
Erfahren Sie mehr über die Installation von Auto-GPT anhand dieser einfachen und schrittweisen Anleitung.

#3. BabyAGI

BabyAGI ist ein quelloffenes, unabhängig verwaltetes und auf GitHub basierendes Python-Skript, das von der menschlichen kognitiven Entwicklung inspiriert wurde.

Dieses KI-gestützte Aufgabenverwaltungssystem verwendet OpenAI und Vektordatenbanken wie Weaviate und Chroma, um Aufgaben zu erstellen, zu priorisieren und auszuführen. Es konzentriert sich auf Sprachlernen, Verstärkungslernen und kognitive Entwicklung, um komplexe Aufgaben zu lernen und auszuführen.

#4. SuperAGI

SuperAGI ist ein autonomes KI-Framework, mit dem Sie schnell, einfach und zuverlässig autonome GPT-Agenten entwickeln und einsetzen können.

Tausende von Unternehmen, darunter Giganten wie Amazon, Microsoft, Google, Tesla und IBM, vertrauen auf SuperAGI und nutzen es, um ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren und autonome Anwendungen zu entwickeln.

SuperAGI bietet auch Vorlagen für den Aufbau und die Erstellung einfacher Softwareanwendungen anhand bestimmter Ziele und Anweisungen. Weitere wichtige Funktionen sind die Speicherung des Agentenspeichers, ein Ressourcenmanager, Leistungstelemetrie, mehrere Vektordatenbanken und Heuristiken zur Erkennung von Schleifen.

Wie sieht die Zukunft für GPT-Vertreter aus?

Derzeit befinden sich GPT-Agenten in der Anfangsphase von Experimenten, Entwicklung, Misserfolg und Erfolg, in der Forscher und Entwickler neue Dinge ausprobieren und Anwendungsfälle nutzen, um autonome Agenten in Geschäftsabläufe einzubinden.

Zwar gibt es noch keine kommerziellen Produkte, die GPT-Agenten verwenden, da sie sich noch in der Entwicklungsphase befinden, aber das wird sich bald ändern. Man geht davon aus, dass GPT-Agenten in jedem Sektor auftauchen und Prozesse wie Forschung und Datenanalyse, Bildung und Lernen, Gesundheitswesen und Medikamente sowie die Automobilindustrie automatisieren werden.

Mit der Entwicklung und dem technologischen Fortschritt von autonomen GPT-Agenten wird die Gewährleistung von ethischer Voreingenommenheit, Transparenz, Verantwortung und Rechenschaftspflicht jedoch von entscheidender Bedeutung sein und eine große Herausforderung darstellen, die es zu bewältigen gilt.

Es wird spannend und aufregend sein zu sehen, was GPT-Agenten in der Zukunft zu bieten haben und wie sie die alltäglichen Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe verändern werden.