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Die wichtigsten Erkenntnisse von ZDNET
- Das MIT hat eine Liste der besten KI-Agenten und ihrer Funktionalitäten veröffentlicht.
- Der größte Teil konzentriert sich auf Unternehmensabläufe.
- Forschung und Informationssynthese sind der wichtigste Anwendungsfall.
Welche autonomen oder halbautonomen Agenten haben heutzutage den größten Einfluss auf die Welt – und möglicherweise auch auf Ihren Job? Bestimmte Agenten sorgen in letzter Zeit für Schlagzeilen, aber es gibt eine Reihe funktionsspezifischer Agenten, die Entwicklern und Benutzern zur Verfügung stehen.
Das CSAIL des MIT – das Universitätslabor für KI-Forschung – hat sich zum Ziel gesetzt, den Hintergrund und die Fähigkeiten dieser Agenten zu identifizieren und zu dokumentieren. Die Ergebnisse werden im neuesten AI Agent Index detailliert beschrieben. Die Forscher führten eine ökosystemweite Analyse modernster KI-Agenten anhand von 1.350 Datenpunkten durch.
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Was ist die Funktionalität und Herkunft führender Agenten? Die Forscher fanden heraus, dass Schnittstellen am häufigsten vorkommen, dicht gefolgt von Enterprise-Workflow-Plattformen. Sie deckten auch Risiken auf, die diese Agenten gemeinsam haben, wie mein ZDNET-Kollege Tiernan Ray untersuchte.
Zu den im MIT-Index aufgeführten Agenten gehören:
- Anthropischer Claude/Claude-Code
- Google Gemini/Gemini-CLI
- KI-Handschuh
- OpenAI ChatGPT/ChatGPT Agent/Codex/AgentKit
- Verwirrung
- Alibaba MobileAgent
- ByteDance Agent TARS
- Ratlosigkeit Komet
- IBM Watsonx Orchestrate
- Microsoft 365 Copilot
- SAP Joule Studio
- Salesforce Agentforce
- ServiceNow KI-Agenten
Hier sind die drei wichtigsten Kategorien von Wirkstoffen, die von den Forschern identifiziert wurden:
Enterprise-Workflow-Agenten (13 der 30 abgedeckten Systeme): Hierbei handelt es sich um Plattformen mit Agentenfunktionen zur Automatisierung von Geschäftsaufgaben. Beispiele hierfür sind Microsoft 365 Copilot und ServiceNow Agent.
Chat-Anwendungen mit Agenten-Tools (12 Systeme): In diese Kategorie fallen den Forschern zufolge vor allem Chat-Schnittstellen mit umfangreichem Tool-Zugriff. Beispiele hierfür sind universelle Codierungsagenten wie Claude Code sowie in umfassendere Produkte eingebettete Agenten wie Manus AI und ChatGPT Agent.
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Browserbasierte Agenten (5 Systeme): Hierbei handelt es sich um Agenten, deren primäre Schnittstelle die Browser- oder Computernutzung ist und die über umfangreiche Browser-/Computer-Interaktionstools verfügen. „Sie unterscheiden sich von Chat-Agenten mit Websuchfunktionen – ChatGPT-Websuche, Claude-Websuche – die hauptsächlich das Abrufen und Zusammenfassen durchführen“, erklären die Forscher. „Browserbasierte Agenten bergen höhere Risiken durch Hintergrundausführung, Ereignisauslöser und direkte Transaktionen.“ Beispiele hierfür sind Perplexity Comet, ChatGPT Atlas und ByteDance Agent TARS.
Was sind die beliebtesten Einsatzmöglichkeiten für KI-Agenten?
Zu den Top-Anwendungsfällen für KI-Agenten, die sich über die oben genannten Kategorien erstrecken, gehören Forschung und Informationssynthese, wie bei 12 der 30 abgedeckten Agenten zu sehen ist, die sowohl Verbraucher-Chat-Assistenten als auch Unternehmensplattformen umfassen. Direkt hinter dieser Funktionalität verbirgt sich die Workflow-Automatisierung in allen Geschäftsfunktionen – wie HR, Vertrieb, Support und IT –, die durch 11 Agenten ermöglicht wird, die hauptsächlich in Unternehmensprodukten zu finden sind. In sieben Modellen sind Agenten vorhanden, die sich auf GUI- oder Browserfunktionen konzentrieren und für Aufgaben wie Formulare, Bestellungen und Buchungen verwendet werden.
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Der Grad der Autonomie variiert erheblich, fanden die Forscher heraus. Chat-First-Assistenten verfügen über das geringste Maß an Autonomie. Diese basieren auf rundenbasierten Interaktionen und umfassen Anthropic Claude, Google Gemini und OpenAI ChatGPT, das „einen einzelnen Satz von Aktionen ausführt und auf die nächste Benutzeraufforderung wartet“.
Am oberen Ende der Autonomie bieten Browser-Agenten „begrenztere Möglichkeiten für Eingriffe während der Ausführung“. Dazu gehört Perplexity’s Comet, der nach Aufforderung autonom Aufgaben ausführt. „Sobald eine Anfrage gesendet wurde, können Benutzer nicht mehr einfach eingreifen oder den Agenten steuern, bis er fertig ist.“
Unternehmensplattformen sind hinsichtlich der Agentenautonomie gespalten. „Während der Entwurfsphase konfigurieren Benutzer manuell Auslöser, Aktionen und Leitplanken mithilfe visueller Leinwände“, schreiben die Forscher. Andere bieten möglicherweise KI-Unterstützung für diesen Prozess an. Nach der Bereitstellung arbeiten diese Agenten häufig auf einem höheren Grad an Autonomie, „ausgelöst durch Ereignisse wie eine neue E-Mail oder eine Datenbankänderung, ohne dass ein Mensch während der eigentlichen Aufgabenausführung beteiligt ist“. Zu diesen Agenten gehören Glean, Google Gemini Enterprise, IBM watsonx, Microsoft 365 Copilot, n8n und OpenAI AgentKit.
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Einige Angebote gelten als Entwickler-/Befehlszeilenschnittstellen-Agenten (CLI), die eine explizite Bestätigung für vertrauliche Vorgänge wie Dateibearbeitungen und Befehlsausführung erfordern. Einige Agenten bieten einen „Überwachungsmodus“ zur Echtzeitüberwachung kritischer Aktionen, darunter ChatGPT Agent/Atlas und Opera Neon.
Die Studie ergab auch, dass sich Agentenentwickler auf die USA und China konzentrieren, während andere Regionen nur begrenzt vertreten sind.
