Lernen (Ausbildung, MBA, Abschluss)
Wenn ein neuer Mitarbeiter in einem Unternehmen anfängt, bringt er eine Reihe von Wissen und Fähigkeiten mit, die er sich während seiner Ausbildung und früheren Erfahrungen angeeignet hat.
Aber das bedeutet nicht, dass sein Lernen abgeschlossen ist.
Tatsächlich ist es üblich, dass Unternehmen in Ausbildung und Qualifikationen investieren, damit ihre Mitarbeiter neue Fähigkeiten erlernen und auf dem neuesten Stand bleiben können.
Dies kann von internen Workshops und Seminaren bis hin zur Finanzierung externer Kurse und Aufbaustudiengänge reichen.
Bei AI Agents ist das Prinzip ähnlich.
Wenn wir einen KI-Agenten erstellen, verfügt er bereits über eine Basis an Wissen und Fähigkeiten, die während seiner ersten Schulung (dem Prozess der Erstellung des Sprachmodells, das als sein „Gehirn“ dient) „gelernt“ wurden.
Aber genau wie beim Menschen reicht dieses anfängliche Lernen nicht immer aus.
Damit sich unsere KI-Agenten weiterentwickeln und an die spezifischen Anforderungen unseres Unternehmens anpassen können, kann es von Vorteil sein, in ihr kontinuierliches Lernen zu investieren.
Hierfür gibt es mehrere fortgeschrittene Techniken, wie zum Beispiel Feinabstimmung, Bestärkendes Lernen und kontinuierliches Lernen.
Auf die technische Komplexität dieser Ansätze gehen wir hier jedoch nicht näher ein.
Konzentrieren wir uns stattdessen auf eine bestimmte Technik, die besonders leistungsfähig und zugänglich ist: Speichererweiterung.
Denken Sie über die folgende Analogie nach: Stellen Sie sich vor, Sie haben einen hochqualifizierten und kompetenten Mitarbeiter, müssen aber von Zeit zu Zeit neue Informationen über die Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse des Unternehmens erfahren.
Eine Möglichkeit wäre, diesen Mitarbeiter wieder in die Schule zu schicken oder ihn intensiv zu schulen, um alles von Grund auf neu zu lernen.
Ein viel effizienterer Ansatz wäre jedoch, ihm einfach die relevanten Materialien zur Verfügung zu stellen, beispielsweise ein aktualisiertes Handbuch, eine Anleitung oder ein Notizbuch mit den neuen Informationen.
Mit AI Agents können wir durch Speichererweiterung eine ähnliche Strategie verfolgen.
Da wir im Allgemeinen keinen direkten Zugriff auf das „Gehirn“ (Sprachmodell) des Agenten haben, um komplexe Änderungen vorzunehmen, besteht die effektivste Möglichkeit, ihn mit neuen Informationen zu „trainieren“, darin, ihm externe Materialien zum „Lesen“ und Aufnehmen bereitzustellen.
Dazu können Dinge wie Wissensdatenbanken, interne Dokumente, Kundendienstaufzeichnungen oder jede andere Art von Daten gehören, die für die Aufgaben und Funktionen dieses bestimmten Agenten relevant sind.
Der große Vorteil besteht darin, dass KI-Agenten diese Materialien „sehr schnell“ „lesen“ und verarbeiten können, sodass sie viel schneller Aktualisierungen und Anpassungen durchführen können, als dies mit einem menschlichen Mitarbeiter möglich wäre.
Darüber hinaus ist dieser Ansatz tendenziell wesentlich kostengünstiger als der Versuch, das Sprachmodell des Agenten jedes Mal von Grund auf neu zu trainieren, wenn neue Informationen gelernt werden müssen.
Im nächsten Thema werden wir genauer untersuchen, wie diese Speichererweiterung funktioniert und wie wir sie strategisch nutzen können, um unsere KI-Agenten immer auf dem neuesten Stand zu halten und auf die Anforderungen unseres Unternehmens abzustimmen.
Der entscheidende Punkt besteht jedoch vorerst darin, zu verstehen, dass kontinuierliches Lernen für KI-Agenten zwar nicht immer unbedingt erforderlich ist, in vielen Fällen jedoch äußerst vorteilhaft sein kann.
Und eine der leistungsstärksten und zugänglichsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die intelligente Verwaltung des „externen Speichers“ dieser Agenten.