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 den Prognosen zufolge $1811.8 Milliarden-Wachstum 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 verwendet, die jeweils nur eine Aufgabe erledigen - die Eingabe einer Abfrage 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 sind auch als autonome Agenten bekannt. Sie reagieren auf Anfragen, Zustände und Ereignisse unabhängig von der ursprünglichen Anfrage des Benutzers und 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 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 die GPT-Agenten in ihrer Gesamtheit verstehen, wollen wir zunächst die Begriffe aufschlüsseln und sehen, was GPT und Agenten einzeln bedeuten. 

GPT, oder Generative Pre-trained Transformer, ist ein Kernstück des Deep Learning und Maschinelles Lernen (ML)-Modell, das Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT antreibt und auf großen Datensätzen trainiert wird, um menschenähnliche Antworten für eine bestimmte Aufforderung zu erzeugen. 

Ein Agent ist eine große Sprachmodell-Einrichtung, die 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 denen, die in ChatGPT verwendet werden, wo man eine einzige Antwort auf eine gestellte Frage erhält. 

In Anbetracht der beiden obigen Interpretationen können wir GPT-Agenten als KI-gestützte Programme definieren, die, wenn sie eine bestimmte Aufgabe erhalten, durch selbstgesteuerte Anweisungen in einer Schleife, die bei jeder Iteration Aktionen zur Erreichung des Endziels auslösen, Aufgaben erstellen, erledigen, priorisieren und neu priorisieren können. 

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

Bedeutung von GPT-Agenten im NLP

GPT-Agenten haben erhebliche Auswirkungen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), da sie in der Lage sind, menschenähnliche Ergebnisse zu erzeugen und bei verschiedenen Aufgaben wie Textvervollständigung, Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse, Beantwortung von Fragen usw. die beste Leistung erbringen. 

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

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

Darüber hinaus können GPT-Agenten auch Herausforderungen im NLP, einschließlich Voreingenommenheit und Diskriminierung, angehen, um Inklusivität 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 arbeiten die GPT-Agenten? 

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

Mit einfachen Worten: GPT-Agenten verstehen und analysieren das Hauptziel 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: 

• Zugang zum Surfen im Internet und zur Nutzung von Plugins und Anwendungen

• Zugriff auf das Kurz- und Langzeitgedächtnis 

• Zugang zu Zahlungsmitteln wie einer Kreditkarte

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

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

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

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

• Der Benutzer stellt einem GPT-Agenten eine Aufgabe oder ein Ziel zur Verfügung. 

• Die Aufgabe geht dann an die Aufgabenwarteschlange, die das Ziel an den "Ausführungsagenten" weitergibt.

• Vom Ausführungsagenten geht die Aufgabe in den "Speicher" und wird dort gespeichert. 

• Anschließend fügt er dem Ziel einen Kontext hinzu, indem er aus seiner Wissensbasis lernt, die dann an den Ausführungsagenten gesendet und an den Agenten zur Aufgabenerstellung weitergeleitet wird.

• Unter Berücksichtigung des Ziels und des Kontexts erstellt der Task Creative Agent nun neue Aufgaben und sendet sie an die Aufgabenwarteschlange. 

• Die Aufgaben werden dann an den "Task Prioritization Agent" weitergeleitet, der die Aufgaben priorisiert. 

• Sobald die Aufgaben priorisiert sind, sendet der Aufgabenpriorisierungsagent 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. 

So demonstrieren die GPT-Agenten die Fähigkeit der KI-gestützten LLMs, selbstständig neue Aufgaben zu erstellen, Aufgaben zu priorisieren und sie erneut zu priorisieren, bis das Ziel erreicht ist - ein Beweis für die Anpassungsfähigkeit der KI-gestützten großen Sprachmodelle. 

Während dies die technische Funktionsweise des großen Sprachmodells erklärte, wollen wir uns ein Beispiel ansehen, um besser und klarer zu verstehen, wie ein GPT-Agent arbeitet. 

Nehmen 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 durch OpenAIs GPT-4 zu verstehen und erstellt Aufgaben, um das Ziel zu erreichen. 

• Die erste Aufgabe, die dem Agenten gestellt werden kann, ist zum Beispiel "Suche bei Google nach den neuesten Entwicklungen im Bereich der KI". 

• Der Agent sucht bei Google nach den neuesten Fortschritten im Bereich 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 nach Abschluss der ersten Aufgabe stellt der GPT-Agent seine nächsten Aufgaben zusammen. 

• Zum Beispiel kann es Aufgaben wie 1. eine Zusammenfassung der durchgeführten Forschung schreiben, 2. den Inhalt der wichtigsten Links durchlesen, um die neuesten Fortschritte in der KI zu finden. 

• Bevor er fortfährt, stellt der GPT-Agent fest, dass er keine Zusammenfassung schreiben sollte, sondern den Inhalt lesen und dann die Zusammenfassung schreiben. Basierend auf dieser Erkenntnis priorisiert der Agent die Aufgaben: 1. Lesen des Inhalts der Top-Links, um die neuesten Fortschritte in der KI zu finden, und 2. Verfassen einer 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, wollen wir uns die verschiedenen Anwendungsfälle von GPT-Agenten ansehen. 

• Persönliche Unterstützung/Zugang zum Internet: Sie können autonome Agenten einsetzen, um mehrere Aufgaben nacheinander zu erledigen, z. B. im Internet nach Links/Antworten auf Anfragen zu suchen, Finanzen zu verwalten und kalenderSie buchen Reisen oder andere Veranstaltungen und überwachen Wellness- und Gesundheitsaktivitäten. 

• Generierung von Inhalten: GPT-Agenten können qualitativ hochwertige Inhalte erstellen, z. B. lange Blogs, Marketingtexte und Beiträge für soziale Medien, und so Zeit für Content-Vermarkter und -Ersteller sparen. 

• Interaktive Spiele: GPT-Agenten können auch in großem Umfang für interaktive Spiele eingesetzt werden, z. B. für die Entwicklung adaptiver KI-Charaktere, die Erstellung interaktiver und intelligenter NCPs und die Bereitstellung kontextbezogener Interaktionen im Spiel für die Spieler. 

• 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. 

• Finanzielle Verwaltung: 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 für GPT-Agenten, aber ihre Einsatzmöglichkeiten erstrecken sich auch auf eine Vielzahl anderer Zwecke, wie z. B. prädiktive Analysen, interaktives Storytelling, Forschung und Datenanalyse, Anwendungen im Gesundheitswesen und in der Medizin und vieles mehr. 

Vorteile der 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 die GPT-Agenten auf große Datensätze trainiert sind, liefern sie den Unternehmen wertvolle Erkenntnisse, indem sie ML-Funktionen und Datenanalysen nutzen und so fundiertere Entscheidungen treffen können. 

• Wettbewerbsvorteil: Durch die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse und die Automatisierung von Arbeitsabläufen können GPT-Agenten Unternehmen dabei helfen, der Zeit voraus zu sein und sich gegen die Konkurrenz durchzusetzen. 

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

• Kosteneffizienz: GPT-Agenten helfen Unternehmen, Arbeits- und Betriebskosten zu senken, indem sie Prozesse automatisieren, verbesserungswürdige Bereiche identifizieren und die Ressourcenzuweisung verbessern. 

• Komplexe Problemlösung: Die Fähigkeit der 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. 

Nun werden wir die Grenzen der GPT-Agenten untersuchen.

Beschränkungen für 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 für die Gewährleistung der Datensicherheit und -integrität erforderlich sind, was die Sicherheit zu einem Hauptproblem beim Einsatz 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. 

• Möglichkeiten der Schurken-KI: Eines der größten Probleme 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 zurückzugewinnen. 

• 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 Unterschiede und Voreingenommenheiten abzumildern und Fairness zu gewährleisten, insbesondere wenn die Trainingsdatensätze Voreingenommenheiten enthalten. 

• Fehlender 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, die Grenzen des GPT-Mittels zu kennen, um es verantwortungsvoll, sicher und ethisch korrekt einzusetzen. 

GPT-Agenten Werkzeuge

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 autonomer 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 erzeugt 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 erzielt 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 Ziel 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 Textverarbeitungsprogrammen und Webbrowsern interagieren, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. 
Erfahren Sie mehr über Installation von Auto-GPT durch diese einfache und schrittweise Anleitung.

#3. BabyAGI

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

Dieses KI-gestützte Aufgabenverwaltungssystem nutzt OpenAI und Vektordatenbanken wie Weaviate und Chroma, um Aufgaben zu erstellen, zu priorisieren und auszuführen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Sprachenlernen, Verstärkungslernenund 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 AmazonMicrosoft, Google, Tesla und IBM vertrauen und nutzen SuperAGI, um ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren und autonome Anwendungen zu entwickeln. 

SuperAGI bietet auch Vorlagen für die Entwicklung und Erstellung einfacher Softwareanwendungen mit spezifischen Zielen und Anweisungen. Weitere wichtige Funktionen sind Agentenspeicher, 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 der Erprobung, Entwicklung, des Scheiterns und des Erfolgs, in der Forscher und Entwickler neue Dinge und Anwendungsfälle ausprobieren, um autonome Agenten in die Geschäftsabläufe zu integrieren. 

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. Es wird prognostiziert, dass GPT-Agenten in jedem Sektor auftauchen und Prozesse wie Forschung und Datenanalyse, Bildung und Lernen, Gesundheitswesen und Medikamente sowie die Automobilindustrie automatisieren werden. 

Angesichts der Entwicklung und des technologischen Fortschritts autonomer ÖPNV-Agenten wird die Gewährleistung von ethischer Voreingenommenheit, Transparenz, Verantwortung und Rechenschaftspflicht jedoch eine entscheidende Rolle spielen und eine große Herausforderung darstellen, die es zu bewältigen gilt. 

Es macht Spaß und ist spannend zu sehen, welche Möglichkeiten GPT-Agenten in Zukunft haben und wie sie die täglichen Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe verändern werden.

Als Nächstes sehen Sie sich ChatGPT mit VS Code: der erste Schritt zum mühelosen Programmieren.