KI-Agent Klassifikationsrahmen
Erforschung verschiedener Ebenen von KI-Agenten und ihrer Fähigkeiten aus Funktionalitäts- und Autonomieperspektiven
Stufe 1: Einfacher Reflexagent
Beschreibung：
Reagiert direkt auf die Umgebung basierend auf vordefinierten Regeln oder Bedingungen, ohne komplexes Denken.
Merkmale：
- Nimmt die Umgebung wahr und handelt sofort.
- Kein Gedächtnis, keine Planung, einzelnes Verhalten.
Beispiele：
- Automatische E-Mail-Antwortregeln (z.B. 'Mit Dank antworten bei Erhalt').
- Intelligenter Heimthermostat (Heizung, wenn Temperatur unter X fällt).
Vergleich mit autonomem Fahren：
Ähnlich wie L1 (wie adaptiver Tempomat, nur eine einzelne Funktion automatisiert).
Stufe 2: Modellbasierter Reflexagent
Beschreibung：
Hat ein einfaches Modell der Umgebung, kann Verhalten basierend auf Kontext anpassen, ist aber immer noch hauptsächlich reaktiv.
Merkmale：
- Hat Kurzzeitgedächtnis oder Zustandsbewusstsein.
- Entscheidungen basierend auf Regeln oder einfachen Modellen, keine langfristige Planung.
Beispiele：
- Intelligente Kundenservice-Bots (Auswahl von Antworten basierend auf Gesprächsverlauf).
- Roboterstaubsauger (Anpassung des Weges bei Hindernissen).
Vergleich mit autonomem Fahren：
Ähnlich wie L2 (wie teilweise Automatisierung, erfordert menschliche Überwachung).
Stufe 3: Zielorientierter Agent
Beschreibung：
Kann Ziele verstehen und Aktionen planen, hat einen gewissen Grad an Autonomie, ist aber auf klare Anweisungen angewiesen.
Merkmale：
- Kann Aufgaben zerlegen und mehrstufige Operationen ausführen.
- Entscheidungen basierend auf Zielen, aber begrenzte Anpassungsfähigkeit.
- Erfordert normalerweise, dass der Mensch spezifische Ziele oder Grenzbedingungen vorgibt.
Beispiele：
- AutoGPT (ruft Werkzeuge autonom auf, um zugewiesene Aufgaben zu erledigen).
- Navigationssoftware (Planung optimaler Routen und Echtzeit-Anpassung).
Vergleich mit autonomem Fahren：
Ähnlich wie L3 (wie bedingte Automatisierung, kann in bestimmten Szenarien die Kontrolle übernehmen, erfordert aber menschliche Bereitschaft zum Eingreifen).
Stufe 4: Nutzenbasierter Agent
Beschreibung：
Optimiert Mehrzielentscheidungen in komplexen Umgebungen, mit hoher Anpassungsfähigkeit und Autonomie.
Merkmale：
- Kann verschiedene Optionen abwägen und die optimale Lösung wählen.
- Fähig, mehrdeutige Anweisungen oder Aufgaben mit mehreren Variablen zu bearbeiten.
- Nähert sich in bestimmten Domänen dem menschlichen Niveau an.
Beispiele：
- Manus (erledigt komplexe Aufgaben autonom, wie das Filtern von Lebensläufen und Erstellen von Berichten).
- Fortgeschrittene Empfehlungssysteme (berücksichtigen Benutzervorlieben, Zeit, Bestand und andere Faktoren).
Vergleich mit autonomem Fahren：
Ähnlich wie L4 (wie Hochautomatisierung, erfordert menschliches Eingreifen nur in extremen Situationen).
Stufe 5: Vollständig autonomer Agent
Beschreibung：
Arbeitet vollständig autonom in offenen Umgebungen, ohne menschliches Eingreifen, erreicht oder übertrifft menschliche Intelligenz.
Merkmale：
- Definiert Ziele selbst und optimiert langfristig.
- Domänenübergreifende Vielseitigkeit, Anpassung an unbekannte Umgebungen.
- Besitzt Lern-, Denk- und Kreativitätsfähigkeiten.