KI-Agenten

KI-Agenten stellen eine Evolution über einfache Frage-Antwort-Interaktionen hinaus dar. Sie können mehrstufige Aufgaben planen, Tools verwenden und Aktionen ausführen, um Ziele zu erreichen. Das Verständnis von Agenten hilft Ihnen, deren Fähigkeiten in Ayunis Core für anspruchsvollere Automatisierung zu nutzen.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein KI-System, das:

1. Ziele verstehen kann: Interpretieren, was Sie erreichen möchten
2. Planen kann: Komplexe Aufgaben in kleinere Schritte zerlegen
3. Tools nutzen kann: Auf externe Fähigkeiten wie Suche, Berechnungen oder Datenbanken zugreifen
4. Aktionen ausführen kann: Schritte zur Zielerreichung durchführen
5. Sich anpassen kann: Pläne basierend auf Ergebnissen und Feedback anpassen

flowchart LR
    A[Benutzerziel] --> B[Planung]
    B --> C[Tool-Auswahl]
    C --> D[Aktionsausführung]
    D --> E{Ergebnisbewertung}
    E -->|Weitere Schritte nötig| B
    E -->|Ziel erreicht| F[Ausgabe]

Agenten vs. einfacher KI-Chat

Einfacher KI-Chat	KI-Agent
Beantwortet Fragen	Erledigt Aufgaben
Einzelne Interaktion	Mehrstufige Prozesse
Nutzt nur internes Wissen	Nutzt externe Tools
Passiver Antwortgeber	Aktiver Ausführer
Beschränkt auf Textgenerierung	Kann mit Systemen interagieren

Wie Agenten funktionieren

Agenten folgen einem Denk- und Handlungskreislauf, oft “ReAct”-Muster genannt:

1. Aufgabe empfangen: Benutzer beschreibt, was er erreichen möchte
2. Nachdenken: Agent analysiert die Aufgabe und plant einen Ansatz
3. Tool auswählen: Agent wählt ein geeignetes Tool für den nächsten Schritt
4. Ausführen: Agent nutzt das Tool und beobachtet das Ergebnis
5. Bewerten: Agent bestimmt, ob weitere Schritte nötig sind
6. Wiederholen oder abschließen: Fortfahren bis das Ziel erreicht ist

Beispiel: Recherche-Aufgabe

Benutzer: "Finden Sie die aktuellen Vorschriften für
Außengastronomie-Genehmigungen in München und fassen
Sie die Anforderungen zusammen"

Agent-Denken:
1. Ich muss nach Münchener Außengastronomie-Vorschriften suchen
2. Ich nutze das Websuche-Tool, um offizielle Quellen zu finden
3. [Führt Suche aus, prüft Ergebnisse]
4. Ich habe die offizielle Stadtseite und PDF-Richtlinien gefunden
5. Ich rufe die relevanten Dokumente ab und lese sie
6. [Liest Dokumente]
7. Jetzt kann ich die wichtigsten Anforderungen zusammenfassen
8. [Generiert Zusammenfassung für den Benutzer]

flowchart TD
    A[Aufgabenanalyse] --> B[Tool-Auswahl]
    B --> C[Ausführung]
    C --> D[Ergebnisverarbeitung]
    D --> E{Entscheidung}
    E -->|Weitere Schritte nötig| A
    E -->|Fertig| F[Finale Antwort]

Tools und Fähigkeiten

Tools erweitern, was Agenten über Textgenerierung hinaus tun können:

Häufige Tool-Typen

Tool-Kategorie	Beispiele	Anwendungsfälle
Suche	Websuche, Dokumentensuche	Aktuelle Informationen finden
Abruf	RAG, Datenbankabfragen	Organisationswissen abrufen
Berechnung	Taschenrechner, Code-Ausführung	Komplexe Berechnungen, Datenanalyse
Integration	APIs, Systemverbindungen	Mit anderer Software interagieren
Dateioperationen	Lesen, Dokumente analysieren	Hochgeladene Dateien verarbeiten

Tools in Ayunis Core

Ayunis Core bietet mehrere eingebaute Tools, die Agenten nutzen können:

• Internetsuche: Zugriff auf aktuelle Web-Informationen
• Code-Ausführung: Python-Code für Berechnungen und Analyse ausführen
• RAG-Quellen: Informationen aus Ihren hochgeladenen Dokumenten abrufen
• Dateianalyse: Hochgeladene Dateien verarbeiten und analysieren

Tipp

In Ayunis Core konfigurieren Sie, auf welche Tools ein Agent zugreifen kann. Einem Agenten nur die Tools zu geben, die er braucht, verbessert den Fokus und reduziert potenzielle Fehler.

Autonomiestufen

Agenten können auf verschiedenen Autonomiestufen arbeiten:

Niedrige Autonomie (Assistiv)

• Schlägt Aktionen vor, wartet aber auf Genehmigung
• Zeigt Überlegungen vor der Ausführung
• Benutzer kontrolliert jeden Schritt

Am besten für: Sensible Aufgaben, Lernphase, kritische Entscheidungen

Mittlere Autonomie (Überwacht)

• Führt Routine-Schritte automatisch aus
• Pausiert für Bestätigung bei bedeutsamen Aktionen
• Berichtet Fortschritt und Ergebnisse

Am besten für: Reguläre Arbeitsabläufe, etablierte Verfahren

Hohe Autonomie (Autonom)

• Erledigt ganze Aufgaben selbstständig
• Trifft Entscheidungen innerhalb definierter Grenzen
• Berichtet nur Endergebnisse oder Ausnahmen

Am besten für: Wiederholende Aufgaben, zeitunkritische Operationen

flowchart LR
    A[Mensch macht<br/>alles] --> B[KI schlägt vor]
    B --> C[KI führt mit<br/>Genehmigung aus]
    C --> D[KI führt aus<br/>und berichtet]
    D --> E[KI handelt<br/>selbstständig]

    style A fill:#D4E5CF
    style B fill:#A5C49A
    style C fill:#7E9871
    style D fill:#5F7356,color:#fff
    style E fill:#4A5A40,color:#fff

Achtung

Höhere Autonomie erfordert mehr Vertrauen und klarere Grenzen. Beginnen Sie mit niedrigerer Autonomie und erhöhen Sie sie, wenn Sie verifiziert haben, dass der Agent zuverlässig arbeitet.

Agenten in der öffentlichen Verwaltung

KI-Agenten können Verwaltungsabläufe transformieren:

Geeignete Anwendungsfälle

Dokumentenverarbeitung

"Prüfen Sie diesen Stapel Genehmigungsanträge, extrahieren
Sie Schlüsselinformationen und markieren Sie alle, bei
denen erforderliche Dokumente fehlen"

Recherche-Aufgaben

"Recherchieren Sie die neusten Bundesrichtlinien zu
Barrierefreiheitsanforderungen und vergleichen Sie sie
mit unseren aktuellen Richtlinien"

Berichterstellung

"Analysieren Sie die Beschwerden dieses Quartals,
identifizieren Sie Trends und erstellen Sie einen
zusammenfassenden Bericht mit Visualisierungen"

Multi-System-Koordination

"Wenn eine neü Gewerbeanmeldung eingereicht wird,
verifizieren Sie die Informationen, prüfen Sie auf
offene Probleme und bereiten Sie das Genehmigungspaket vor"

Governance-Überlegungen

Beim Einsatz von Agenten in Regierungsumgebungen:

1. Transparenz: Dokumentieren Sie, was Agenten können und wie sie Entscheidungen treffen
2. Verantwortlichkeit: Behalten Sie menschliche Aufsicht und Prüfmöglichkeiten bei
3. Audit-Trails: Protokollieren Sie Agentenaktionen für Compliance und Prüfung
4. Grenzen: Definieren Sie klar, was Agenten können und was nicht
5. Fehlerbehandlung: Etablieren Sie Verfahren für Problemfälle

Effektive Agenten erstellen

In Ayunis Core erstellen Sie Agenten durch Kombination von:

1. System-Prompt (Anweisungen)

Definieren Sie Zweck, Einschränkungen und Verhalten des Agenten:

Sie sind ein Genehmigungsantrags-Assistent für das
Bauamt.

Ihre Aufgaben:
- Bürgern helfen, Genehmigungsanforderungen zu verstehen
- Anträge auf Vollständigkeit prüfen
- Fragen zum Genehmigungsprozess beantworten

Sie dürfen NICHT:
- Genehmigungsentscheidungen treffen
- Bestimmte Zeitrahmen versprechen
- Auf Anträge anderer Bürger zugreifen oder diese besprechen

Zitieren Sie immer spezifische Vorschriften, wenn Sie
Anforderungen erklären.

2. Tool-Auswahl

Wählen Sie, auf welche Tools der Agent zugreifen kann:

• RAG für Zugriff auf Genehmigungsrichtlinien aktivieren
• Websuche für aktuelle Vorschriften aktivieren
• Tools deaktivieren, die für die Aufgabe nicht relevant sind

3. Modell-Auswahl

Wählen Sie ein geeignetes KI-Modell basierend auf:

• Aufgabenkomplexität
• Erforderlicher Argumentationsfähigkeit
• Geschwindigkeitsanforderungen
• Kostenüberlegungen

Hinweis

Leistungsfähigere Modelle bewältigen komplexe Argumentation besser, kosten aber mehr. Passen Sie die Modellfähigkeit an Ihre Aufgabenanforderungen an.

Einschränkungen von Agenten

Das Verständnis von Einschränkungen hilft, angemessene Erwartungen zu setzen:

Planungskomplexität: Sehr komplexe, verzweigte Pläne werden möglicherweise nicht perfekt ausgeführt

Tool-Fehler: Externe Tools können fehlschlagen oder unerwartete Ergebnisse liefern

Kontextbeschränkungen: Agenten sind weiterhin an Kontextfenster-Limits gebunden

Konsistenz: Ergebnisse können zwischen Durchläufen variieren

Wissensgrenzen: Agenten wissen nur, was ihr Training und ihre Tools bereitstellen

Wichtige Erkenntnisse

• KI-Agenten können planen, Tools nutzen und Aktionen ausführen, um Ziele zu erreichen
• Sie folgen einem Denk-Handlungs-Kreislauf, wählen Tools aus und passen sich basierend auf Ergebnissen an
• Autonomiestufen reichen von assistiv bis vollständig autonom
• In der öffentlichen Verwaltung eignen sich Agenten hervorragend für Dokumentenverarbeitung, Recherche und Berichterstellung
• Effektive Agenten brauchen klare Anweisungen, geeignete Tools und definierte Grenzen
• Behalten Sie immer menschliche Aufsicht bei, besonders bei sensiblen Entscheidungen