Ein AI Agent für Unternehmen kann Ziele interpretieren, Kontext nutzen, Schritte planen, Tools verwenden und innerhalb definierter Geschäfts- und Governance-Grenzen arbeiten. Das Verständnis von Agent-Komponenten kann Unternehmen dabei helfen, AI Agents effektiv zu bewerten und zu nutzen. Jede Komponente erfüllt eine spezifische Funktion und ist dabei auf die anderen Komponenten angewiesen, um wirkungsvolle Ergebnisse zu liefern.
Wahrnehmung.
Wahrnehmung ist die Art, wie ein AI Agent Signale aus seiner aktuellen Umgebung empfängt und interpretiert. In Unternehmens-Software umfasst das normalerweise Benutzereingaben, Anwendungsstatus, Systemereignisse, APIs, Metadaten und genehmigte Datenquellen. Wahrnehmung kann dem Agent dabei helfen zu verstehen, was gerade passiert, was eine Person möchte und welche Bedingungen oder Einschränkungen die Aufgabe beeinflussen könnten.
Diese Komponente verleiht dem Agent situatives „Bewusstsein“ zu Beginn der Ausführung. Sie wandelt eingehende Signale in nutzbaren Kontext um, der die Überlegung, Planung und Handlung unterstützen kann. Zum Beispiel kann Wahrnehmung einem Agent dabei helfen, die Seite zu erkennen, auf der sich eine Person aktuell befindet, den Status eines Workflows, die beteiligten Datenobjekte, die geltenden Berechtigungen oder ob ein erforderliches Feld oder eine Abhängigkeit fehlt.
Rollen und Leitplanken.
Rollen und Leitplanken definieren die Rolle, Ziele und betrieblichen Beschränkungen eines AI Agents in eurem Unternehmen. Diese Komponente legt fest, wofür der Agent da ist, welche Art von Aufgaben er ausführen soll, auf welche Systeme er zugreifen darf, welche Richtlinien er befolgen muss und wann er an einen Menschen weiterleiten soll. Rollen und Leitplanken definieren die Grenzen dessen, was der Agent tun soll und was nicht, und helfen dabei sicherzustellen, dass zielorientierte Agents mit den Unternehmensprioritäten im Einklang bleiben. Beispiele für Aufgaben sind die Bestimmung des Aufgabenumfangs, Berechtigungen, Markenregeln, Eskalationsregeln und Genehmigungsanforderungen.
Gedächtnis.
Das Gedächtnis liefert den notwendigen Kontext für einen AI Agent, um Aufgaben innerhalb einer bestimmten Sitzung präzise auszuführen. Um die Genauigkeit zu gewährleisten, ist es wichtig, aktives Gedächtnis von statischem Wissensabruf zu unterscheiden. Das Gedächtnis funktioniert normalerweise über zwei verschiedene Ebenen:
- Kurzzeitgedächtnis für unmittelbaren Dialogkontext und Details zu aktiven Aufgaben
- Langzeitgedächtnis für wiederverwendbares Wissen, vergangene Interaktionen, Muster oder gespeicherte Präferenzen
Während Wissensabruf das Einholen von Informationen aus einer umfangreichen, externen Datenbank umfasst (wie einem Produktkatalog oder einer Dokumentation), fungiert das Gedächtnis als konkreter Speicher des Agents über vergangene Interaktionen. Diese Komponente impliziert kein uneingeschränktes, autonomes Lernen. Sie ermöglicht es dem Agent, konsistente Erlebnisse zu bieten, wenn Kontext bewusst gespeichert und reguliert wird. Durch den Zugriff auf diese historischen Kontaktpunkte kann ein Agent seine Antworten an etablierte Kundenpräferenzen und vorherige Workflows anpassen, ohne dass Benutzende grundlegende Anweisungen wiederholen müssen.
Planung.
Planung ist die Komponente, die dem AI Agent hilft, Ziele zu interpretieren, Aufgaben zu sequenzieren und zwischen genehmigten Aktionen zu wählen. Diese Komponente analysiert übergeordnete Ziele und unterteilt komplexe Aufgaben in eine logische Sequenz umsetzbarer Schritte. Anstatt einem starren Skript zu folgen, bewertet diese Komponente verfügbare Optionen und wählt den effizientesten Pfad zum gewünschten Ziel.
Diese Fähigkeit kann das strategische Denken ermöglichen, das nötig ist, um unerwartete Hindernisse zu überwinden, ähnlich wie im Projekt-Management. Sie ermöglicht es dem System, fundierte Entscheidungen basierend auf Echtzeitkontext zu treffen und seine Strategie anzupassen, wenn sich die Umstände ändern. Diese Flexibilität unterscheidet Agent-basierte Systeme von starren, regelbasierten Automatisierungen. Planungskomponenten ermöglichen es Agents, mit übergeordneten Geschäftszielen im Einklang zu bleiben, auch wenn sie in Situationen geraten, für die sie nicht explizit programmiert wurden.
Handlung.
Handlung übersetzt Entscheidungen in konkrete Aufgaben innerhalb von Unternehmenssystemen. Diese Komponente verbindet die Intelligenz des AI Agents mit realen Funktionen wie der Aktualisierung von Datensätzen, der Auslösung von Workflows, dem Versand von Nachrichten oder der Schnittstelle zu externen Services. Strategisches Denken bringt ohne Handlungsfähigkeit wenig. Die Handlungskomponente verbindet Überlegungen und Planung mit operativen Tools wie APIs, Anwendungen und Workflows.
