KI-Agenten: MCP & A2A ebnen den Weg

Die Morgendämmerung der vernetzten KI-Agenten-Ära: MCP- und A2A-Protokolle ebnen den Weg

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, wobei KI-Agenten als zentraler Punkt der Innovation in den Vordergrund treten. Jüngste Entwicklungen wie die Einführung des Github MCP-Servers von Microsoft, die Vorstellung des A2A-Inter-Agenten-Kommunikationsprotokolls von Google und die Integration des MCP-Servers durch Alipay haben das Interesse an dem Potenzial von KI-Agenten geweckt.

KI-Agenten verstehen: Kernkomponenten und aktuelle Landschaft

Während eine allgemein akzeptierte Definition eines KI-Agenten weiterhin schwer fassbar ist, bietet Lilian Weng, eine ehemalige OpenAI-Forscherin, eine weithin anerkannte Perspektive. Weng postuliert, dass ‘Planung’, ‘Gedächtnis’ und ‘Werkzeugnutzung’ die wichtigsten Bausteine eines KI-Agenten sind.

Der aktuelle Stand der KI-Agenten-Entwicklung: Begrenzte Monetarisierung und ungenutztes Potenzial

Derzeit werden nur eine Handvoll KI-Agenten unabhängig monetarisiert, was auf eine relativ geringe Marktdurchdringung hindeutet. Die meisten Agenten sind in den breiteren Serviceangeboten von großformatigen Modellen gebündelt. Standalone-Angebote wie Manus und Devin, die über autonome Aufgabenplanungsfunktionen verfügen, sind oft mit erheblichen Einschränkungen verbunden. Die Benutzererfahrung für diese fortschrittlichen Agenten kann eingeschränkt sein, was ihre breite Akzeptanz behindert.

Die Zukunft sieht jedoch vielversprechend aus. Da sich die Denkfähigkeiten großer Modelle immer weiter verbessern, werden KI-Agenten voraussichtlich zu den Lieblingen der Anwendungsinnovation werden. Mehrere Faktoren kommen zusammen, um die breite Akzeptanz von KI-Agenten zu erleichtern:

1. Exponentielles Wachstum der Kontextfenster für Modelltraining: Die Fähigkeit von Modellen, riesige Mengen an Informationen zu verarbeiten, erweitert sich rasant, gekoppelt mit dem zunehmenden Einsatz von Techniken des verstärkenden Lernens. Dies führt zu anspruchsvolleren und robusteren Denkmodellen.
2. Florierendes Ökosystem: Protokolle wie MCP und A2A entwickeln sich rasant und erleichtern es Agenten, auf eine breite Palette von Werkzeugen zuzugreifen und diese zu nutzen. Im November 2024 veröffentlichte Anthropic das MCP-Protokoll und machte es quelloffen, mit dem Ziel, zu standardisieren, wie externe Daten und Werkzeuge Kontext für Modelle bereitstellen.

MCP und A2A: Ermöglichen nahtlose Konnektivität für KI-Agenten

Das MCP-Protokoll ermöglicht es KI-Agenten, problemlos eine Verbindung zu externen Daten und Werkzeugen herzustellen, während A2A die Kommunikation zwischen Agenten erleichtert. Während sich MCP auf die Verbindung von Agenten mit externen Ressourcen konzentriert und A2A auf die Agenten-zu-Agenten-Kommunikation, können sich beide Funktionen in einer komplexen Umgebung überschneiden, in der Werkzeuge als Agenten verkapselt werden können. Dieser gesunde Wettbewerb ist unerlässlich, um die Kosten für große Modelle beim Zugriff auf externe Werkzeuge zu senken und die Kommunikation zu erleichtern.

Die Zukunft der KI-Agenten visualisieren: Wichtige Entwicklungspfade

Die Entwicklung von KI-Agenten verspricht, neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen zu erschließen. Hier sind einige potenzielle Entwicklungspfade:

1. End-to-End-Funktionalität: Eliminierung der Notwendigkeit für vom Menschen definierte Arbeitsabläufe

Viele derzeit verfügbare KI-Agenten basieren auf Plattformen wie Coze und Dify, die es Benutzern ermöglichen, Arbeitsabläufe vorzudefinieren. Dies sind rudimentäre Agenten, ähnlich wie fortgeschrittene Formen des Prompt Engineerings. Fortgeschrittenere Agenten sind ‘End-to-End’ und in der Lage, Aufgaben von Anfang bis Ende autonom auf der Grundlage von Benutzereingaben zu erledigen. Diese fortschrittlicheren Agenten sind sehr wünschenswert und werden wahrscheinlich die nächsten bahnbrechenden KI-Anwendungen sein.

2. Stärkung der Robotik und des autonomen Fahrens

Wenn wir das Konzept der KI-Agenten auf verkörperte Intelligenz anwenden, sehen wir, dass Roboter und Fahrzeuge, die von großen Modellen gesteuert werden, ebenfalls Agenten sind. In der Robotik ist der primäre Engpass nicht das ‘Kleinhirn’, das für physische Aktionen verantwortlich ist, sondern das ‘Gehirn’, das entscheidet, welche Aktionen ausgeführt werden sollen. Hier können KI-Agenten eine entscheidende Rolle spielen.

3. Förderung der Inter-Agenten-Kommunikation und KI-nativer Netzwerke mit DID und anderen Technologien

In Zukunft sollten KI-Agenten in der Lage sein, miteinander zu kommunizieren, sich selbst zu organisieren und zu verhandeln, wodurch ein effizienteres und kostengünstigeres Kollaborationsnetzwerk als das aktuelle Internet entsteht. Die chinesische Entwicklergemeinschaft entwickelt Protokolle wie ANP, die darauf abzielen, das HTTP-Protokoll für die Agenten-Internet-Ära zu werden. Technologien wie Decentralized Identity (DID) können für die Agentenauthentifizierung verwendet werden.

Investitionsmöglichkeiten: Die steigende Nachfrage nach Denkfähigkeiten

Der Markt hat Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit der Nachfrage nach KI-Rechenleistung aufgrund begrenzter Trainingsdaten und der sich nähernden Grenzen des vortrainierten Scaling Law geäußert. KI-Agenten werden jedoch die Nachfrage nach mehr Denkfähigkeiten freisetzen. Verschiedene Organisationen entwickeln aktiv Agenten, und die Wettbewerbslandschaft entwickelt sich noch. Die Rechenleistung, die ein Agent benötigt, um Aufgaben zu erledigen, mit seinem langen Kontextfenster und der kontinuierlichen Anpassung auf der Grundlage von Umweltveränderungen, ist weitaus größer als die, die für einfache Textantworten großer Modelle erforderlichist.

Die rasante Entwicklung von KI-Agenten wird voraussichtlich zu einem sprunghaften Anstieg der Nachfrage nach deduktiver Rechenleistung führen. Wir sehen bedeutende Chancen in:

• Hersteller von Computerchips: NVIDIA, Inphi, Accton, New Era und Cambrian.
• Unternehmen für die Entwicklung zugrunde liegender Protokolle: Google (A2A-Protokoll).
• Anbieter von Cloud-Computing-Diensten: Alibaba und Tencent.
• Hersteller großer Modelle: Alibaba und ByteDance.

Potenzielle Risiken

• Fehlen einer robusten MCP-Distributionsplattform: Dem MCP-Ökosystem fehlt derzeit eine zentrale Distributionsplattform. Der Markt erfordert, dass Cloud-Plattformen und andere Anbieter diese Lücke füllen.
• Langsamere als erwartete Entwicklung der Technologie großer Modelle: Große Modelle stehen weiterhin vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf Kontextfenster und Halluzinationen.
• Langsamere als erwartete Kommerzialisierung von Agenten: Obwohl KI-Agenten Gebühren angekündigt haben, ist ihre Gebührensituation nicht öffentlich, und die Nachhaltigkeit ihres Geschäftsmodells ist fraglich.

Ein tiefer Einblick in KI-Agenten: Das Potenzial von MCP- und A2A-Protokollen erschließen

Der Aufstieg von KI-Agenten bedeutet einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Diese intelligenten Einheiten sind so konzipiert, dass sie Aufgaben autonom ausführen, aus ihren Erfahrungen lernen und sich an veränderte Umgebungen anpassen. Das Aufkommen von Protokollen wie MCP (Model-Context-Protocol) und A2A (Agent-to-Agent) beschleunigt die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten weiter. Lassen Sie uns tiefer in diese Konzepte eintauchen und ihre Auswirkungen untersuchen.

Das Wesen eines KI-Agenten: Jenseits einfacher Chatbots

Während Chatbots wie ChatGPT die Fantasie der Öffentlichkeit beflügelt haben, stellen KI-Agenten eine fortschrittlichere Form der KI dar. Benutzer erwarten von diesen Agenten, dass sie nicht nur auf explizite Anfragen reagieren, sondern auch proaktiv ihre Bedürfnisse verstehen, komplexe Aufgaben aufschlüsseln und sogar abgeschlossene Projekte liefern. Dies erfordert ein höheres Maß an Autonomie und Intelligenz.

Schlüsselkomponenten eines KI-Agenten: Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung

Wie Lilian Weng formulierte, sind die Kernkomponenten eines KI-Agenten Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung.

• Planung: Dies beinhaltet die Fähigkeit, komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte zu zerlegen und über die Fortschritte bei der Erreichung des gewünschten Ergebnisses nachzudenken.
• Gedächtnis: KI-Agenten benötigen sowohl Kurzzeit- als auch Langzeitgedächtnis, um Informationen über vergangene Interaktionen zu speichern, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich an veränderte Umstände anzupassen.
• Werkzeugnutzung: Die Fähigkeit, auf externe Werkzeuge wie Suchmaschinen und APIs zuzugreifen und diese zu nutzen, ist für KI-Agenten von entscheidender Bedeutung, um Informationen zu sammeln, Aktionen auszuführen und mit der realen Welt zu interagieren.

Die reifende KI-Agenten-Landschaft: Von Forschungsprojekten zu monetarisierten Diensten

Anfangs waren KI-Agenten-Projekte hauptsächlich forschungsorientiert, mit dem Ziel, das Potenzial von KI in verschiedenen Bereichen zu erforschen. Mit zunehmender Reife der Technologie sehen wir jedoch eine Verlagerung hin zur Kommerzialisierung.

Das Aufkommen monetarisierter KI-Agenten-Dienste

Viele Unternehmen integrieren KI-Agenten jetzt in ihre bestehenden Serviceangebote, oft als Teil von Premium-Abonnementpaketen. So bietet beispielsweise das Gemini-Modell von Google eine Deep-Research-Funktion für zahlende Nutzer, die es ihnen ermöglicht, die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen, um eingehende Recherchen durchzuführen und Berichte zu erstellen.

Einschränkungen und Verbesserungsmöglichkeiten

Trotz der erzielten Fortschritte stehen KI-Agenten noch vor Einschränkungen. Viele der aktuellen Angebote sind in Bezug auf Nutzung und Funktionalität eingeschränkt, was ihre Attraktivität für ein breiteres Publikum einschränkt. Diese Einschränkungen stellen jedoch auch Chancen für weitere Innovation und Entwicklung dar.

Die Rolle von Kontextfenstern, verstärkendem Lernen und Denkmodellen

Mehrere Faktoren haben zu den jüngsten Fortschritten in der KI-Agenten-Technologie beigetragen.

Die Leistungsfähigkeit großer Kontextfenster

KI-Agenten sind in hohem Maße auf Speicher angewiesen, um Informationen zu speichern und zu verarbeiten. Die zunehmende Größe der Kontextfenster in großen Modellen hat es Agenten ermöglicht, mehr Informationen zu speichern und komplexere Aufgaben auszuführen.

Verstärkendes Lernen: Agenten trainieren, um optimale Entscheidungen zu treffen

Techniken des verstärkenden Lernens haben sich als besonders wirksam erwiesen, um KI-Agenten für die Ausführung von Aufgaben zu trainieren, die objektiv bewertet werden können, wie z. B. Code-Generierung und mathematische Problemlösung.

Die Weiterentwicklung von Denkmodellen

KI-Agenten sind im Wesentlichen Anwendungen von Denkmodellen. Die Entwicklung anspruchsvollerer Denkmodelle wie OpenAIs Chain of Thought (CoT) hat den Weg für fähigere und intelligentere Agenten geebnet.

Die Bedeutung von MCP- und A2A-Protokollen

Das Aufkommen standardisierter Kommunikationsprotokolle ist entscheidend für die Erleichterung der Entwicklung und des Einsatzes von KI-Agenten.

MCP: Vereinfachung der Integration mit externen Daten und Werkzeugen

Das MCP-Protokoll zielt darauf ab, zu standardisieren, wie KI-Modelle auf externe Daten und Werkzeuge zugreifen und diese nutzen. Dies reduziert die Komplexität und die Kosten der Integration von Agenten mit verschiedenen Diensten.

A2A: Ermöglichen der Kommunikation zwischen KI-Agenten

Das A2A-Protokoll erleichtert die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Erstellung komplexer, verteilter KI-Systeme.

Die Zukunft der KI-Agenten: Eine Welt intelligenter Assistenten

Die Entwicklung von KI-Agenten steckt noch in den Anfängen, aber das Potenzial ist enorm. In Zukunft können wir mit KI-Agenten rechnen, die in der Lage sind, eine breite Palette von Aufgaben autonom auszuführen, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich an veränderte Umstände anzupassen. Diese intelligenten Assistenten werden die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, revolutionieren und verschiedene Aspekte unseres Lebens verändern.

Herausforderungen und Überlegungen

Da KI-Agenten immer häufiger werden, ist es wichtig, potenzielle Herausforderungen und Bedenken anzugehen.

• Ethische Überlegungen: KI-Agenten müssen auf verantwortungsvolle und ethische Weise entwickelt und eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass sie keine Vorurteile aufrechterhalten oder bestimmte Gruppen diskriminieren.
• Sicherheitsrisiken: KI-Agenten können anfällig für Sicherheitsbedrohungen wie Hacking und Datenschutzverletzungen sein. Es ist von entscheidender Bedeutung, robuste Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um diese Systeme zu schützen.
• Arbeitsplatzverluste: Die Automatisierungsfähigkeiten von KI-Agenten können in bestimmten Branchen zu Arbeitsplatzverlusten führen. Es ist wichtig, sich auf diese Veränderungen vorzubereiten und betroffenen Arbeitnehmern Unterstützung zu bieten.