Was ist agentenbasierte KI?
Agentenbasierte KI ist ein autonomes KI-System, das unabhängig handeln kann, um vorab festgelegte Ziele zu erreichen. Herkömmliche Software folgt vordefinierten Regeln, und auch herkömmliche künstliche Intelligenz erfordert Prompts und schrittweise Anleitung. Agentenbasierte KI ist jedoch proaktiv und kann komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Aufsicht ausführen. „Agentenbasiert“ steht für Handlungsfähigkeit – die Fähigkeit dieser Systeme, unabhängig, aber zielorientiert zu handeln.
KI-Agenten können miteinander und mit anderen Softwaresystemen kommunizieren, um bestehende Geschäftsprozesse zu automatisieren. Über die statische Automatisierung hinaus treffen sie jedoch unabhängige kontextbezogene Entscheidungen. Sie lernen aus ihrer Umgebung und passen sich an veränderte Bedingungen an, sodass sie komplexe Workflows präzise ausführen können.
Ein agentenbasierte KI kann beispielsweise die Schichtpläne von Mitarbeitern optimieren. Wenn ein Mitarbeiter krank ist, kann der Agent mit anderen Mitarbeitern kommunizieren und den Plan neu anpassen, wobei er weiterhin die Anforderungen an Projektressourcen und Zeit einhält.
Was sind die Merkmale von agentenbasierten KI-Systemen?
Hier sind die wichtigsten Features einer agentenbasierten KI-System.
Proaktiv
Agentenbasierte KI handelt proaktiv, anstatt auf direkte Eingaben zu warten. Herkömmliche Systeme sind reaktiv, reagieren nur, wenn sie ausgelöst werden, und folgen vordefinierten Workflows. Im Gegensatz dazu antizipieren agentenbasierte Systeme Bedürfnisse, identifizieren sich abzeichnende Muster und ergreifen die Initiative, um potenzielle Probleme anzugehen, bevor sie eskalieren. Ihr proaktives Verhalten wird durch Umweltbewusstsein und ihre Fähigkeit, Ergebnisse anhand langfristiger Ziele zu bewerten, angetrieben.
In einer Lieferkette aktualisiert eine herkömmliche Logistikplattform beispielsweise den Lieferstatus, wenn ein Benutzer sich anmeldet oder durch regelmäßige Benachrichtigungen. Ein agentenbasiertes KI-System kann jedoch Lagerbestände überwachen, Wetterbedingungen verfolgen und Versandverzögerungen vorhersehen. Es kann proaktiv Warnmeldungen ausgeben und sogar Sendungen umleiten, um Ausfallzeiten zu reduzieren.
Anpassungsfähig
Ein wesentliches Feature der agentenbasierten KI ist ihre Fähigkeit, sich an veränderte Umgebungen und spezifische Bereiche anzupassen. Herkömmliche SaaS-Lösungen sind so konzipiert, dass sie branchenübergreifend skalieren und wiederholende Aufgaben bewältigen können, aber oft fehlt ihnen die Tiefe, um einzigartige bereichsspezifische Situationen zu verstehen. Agentenbasierte Systeme schließen diese Lücke, indem sie Kontextbewusstsein und Fachwissen nutzen, wodurch KI-Agenten intelligent reagieren können. Sie passen ihre Aktionen auf der Grundlage von Echtzeit-Eingaben an und können komplexe Szenarien bewältigen, die mit Standardlösungen nicht möglich sind.
Während eine generische Kundendienstplattform beispielsweise mit vordefinierten Antworten reagieren könnte, versteht ein agentenbasiertes KI-System, das einen Gesundheitsdienstleister unterstützt, medizinische Terminologie und hält sich an die Vorschriften im Gesundheitswesen. Es kann sich an veränderte Patientenanliegen anpassen und bietet eine genauere, kontextsensitive Unterstützung.
Kollaborativ
Agentenbasierte KI ist darauf ausgelegt, mit Menschen und anderen agentenbasierten KI-Systemen zusammenzuarbeiten. KI-Agenten arbeiten als Teil eines größeren Teams. Sie können gemeinsame Ziele verstehen, menschliche Absichten interpretieren und Handlungen entsprechend koordinieren. Sie eignen sich gut für Umgebungen, die menschliche Aufsicht oder Entscheidungsfindung erfordern, indem sie Input aus mehreren Quellen berücksichtigen.
Beispielsweise kann ein Behandlungsplanungsagent mit mehreren verschiedenen medizinischen Teams zusammenarbeiten, um einen integrierten Behandlungs- und Nachsorgeplan für einen Krebspatienten zu erstellen.
Spezialisiert
Agentenbasierte KI basiert in der Regel auf mehreren hochspezialisierten Agenten, von denen sich jeder auf einen engen Fachbereich konzentriert. Diese KI-gestützten Agenten koordinieren sich untereinander, tauschen Erkenntnisse aus und übergeben Aufgaben nach Bedarf weiter. Dieser Ansatz ermöglicht eine deutlich tiefere fachspezifische Leistung.
Im Finanzdienstleistungsbereich könnte sich beispielsweise ein Agent auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften spezialisieren, ein anderer auf die Betrugsaufdeckung und ein weiterer auf die Portfoliooptimierung. Durch ihre Zusammenarbeit können sie Transaktionen in Echtzeit überwachen, Anomalien kennzeichnen und Anpassungen der Investitionen empfehlen, während sie gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten.
Was sind die Anwendungsfälle von agentenbasierter KI?
Agentenbasierte KI hat unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten und kann vollständig an jede Anforderung angepasst werden. Wir nennen einige Beispiele für eine frühzeitige Einführung.
Unterstützung von Forschung und Entwicklung
Forschung und Entwicklung in jedem Bereich erfordern einen hohen Anteil an manuellen Prozessen, wie beispielsweise das Testen von Hypothesen, das Sammeln von Forschungsinformationen, das Erfassen von Daten, das Zusammenführen von Insights aus verschiedenen Datenquellen und vieles mehr. Agentenbasierte KI kann den Bedarf an menschlichem Eingreifen bei diesen manuellen Prozessen reduzieren. Sie rationalisiert die Forschung und koordiniert Teams, die an Forschungs- und Entwicklungsaufgaben arbeiten, besser.
Agentenbasierte KI erleichtert auch die Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der Supervisoren mehrere Spezialmodelle verwenden, um komplexe Forschungs- und Entwicklungspipelines aufzubauen. Beispielsweise könnte agentenbasierte KI auf aktuelle Forschungsergebnisse zurückgreifen, die auf glaubwürdigen Plattformen veröffentlicht wurden, die Ergebnisse synthetisieren, weitere Tests planen und den Forschern das Endprodukt präsentieren, das sie für ihre Untersuchungen benötigen. Dieser Ansatz spart erheblich Zeit und Kosten bei der Forschung.
Code-Transformation
Agentenbasierte KI kann mithilfe spezialisierter KI-gestützter Agenten die Komplexität von Modernisierungs- und Migrationsaufgaben reduzieren. Beispielsweise können agentenbasierte KI-Modelle für .NET Windows-basierte .NET-Anwendungen mithilfe von Machine Learning, graphischen neuronalen Netzwerken, großen Sprachmodellen (LLMs) und Automated Reasoning deutlich schneller auf Linux modernisieren.
Ebenso kann agentenbasierte KI monolithische z/OS-COBOL-Anwendungen in einzelne Komponenten zerlegen und so den Zeitrahmen für diesen Prozess von Monaten auf Minuten reduzieren. Agentenbasierte KI bietet unübertroffene Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Leistung bei der Automatisierung der Anwendungsmigration und -modernisierung.
Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle
Wann immer ein Vorfall auftritt, sei es aufgrund einer Schwachstelle oder eines manuellen Fehlers, kann agentenbasierte KI den Prozess der Reaktion auf Vorfälle beschleunigen, wodurch Ihr Unternehmen Zeit spart und die Wiederherstellungszeit verkürzt wird. Agentenbasierte KI kann den gesamten Prozess der Reaktion auf Vorfälle automatisieren, Probleme rückgängig machen, Vorfallsberichte erstellen und alle Teammitglieder benachrichtigen, die auf dem Laufenden bleiben müssen.
Agentenbasierte KI verbessert die Geschwindigkeit der Reaktion auf Vorfälle und bietet gleichzeitig eine spezifischere und tiefergehende Analyse nach dem Vorfall, um zu verhindern, dass sich dieselben Fehler in Zukunft wiederholen.
Automatisierung des Kundenservice
In vielen Kundenservice-Szenarien sind die Informationen, die ein Kunde benötigt, bereits online in einem Tutorial oder Hilfeartikel verfügbar. Agentenbasierte KI verarbeitet Kundenservice-Anfragen und durchsucht schnell die verfügbaren Unternehmensdokumente, um eine passende Antwort zu finden, die dem Kunden weiterhilft. Wenn dies allein nicht ausreicht, um eine Anfrage zu lösen, kann die agentenbasierte KI mit dem Benutzer kommunizieren, um weitere Informationen zu seinem Fall zu sammeln und ihn zu einer Lösung zu führen. Sie sind mit modularen Komponenten wie Schlussfolgerungsmaschinen, Speicher, kognitiven Fähigkeiten und Tools ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, die überwiegende Mehrheit der Probleme zu beheben.
KI-gestützte Agenten können unabhängig arbeiten, aus ihrer Umgebung lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und effektivere Strategien zur Unterstützung der Kunden entwickeln. Wenn sie nach mehreren Versuchen das Problem eines Kunden nicht lösen kann, kontaktiert sie einen menschlichen Kundendienstmitarbeiter und weist ihm den Fall zu. Die Nutzung dieser Form der KI im Kundenservice entlastet die menschlichen Teams und ermöglicht es, die meisten kundenorientierten Dienste rund um die Uhr anzubieten.
Was sind die Vorteile von agentenbasierter KI?
Die Verwendung von agentenbasierter KI bietet mehrere geschäftliche Vorteile.
Erhöhte Effizienz
Agentenbasierte künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Unternehmen, die Komplexität verschiedener anspruchsvoller oder spezialisierter Aufgaben durch Automatisierung zu vereinfachen. Anstatt sich auf manuelle, von Menschen ausgeführte Praktiken zu verlassen, können mit agentenbasierter KI mühsame Prozesse automatisiert werden, wodurch Ihren Mitarbeitern Zeit zur Verfügung steht. Ihre Mitarbeiter können die zusätzliche Zeit, die ihnen die agentenbasierte KI spart, für anspruchsvollere Aufgaben wie Problemlösung, strategische Planung und andere Wachstumsfaktoren nutzen.
Erhöhtes Vertrauen der Benutzer
Agentenbasierte KI kann bei der Interaktion mit Kunden ein höheres Maß an Personalisierung bieten. Durch die Nutzung vorhandener Kundendaten kann agentenbasierte KI schnell maßgeschneiderte Nachrichten erstellen, mit dem Kunden in seinem bevorzugten Ton kommunizieren und praktische Produktempfehlungen geben. Mit der Zeit verbessert agentenbasierte KI die Kundenbeziehungen und baut Vertrauen zwischen den Kunden und Ihrem Unternehmen auf.
Unternehmen können auch die agentenbasierte künstliche Intelligenz zur Nutzung bei der Analyse von Kundenfeedback, zur Identifizierung der am häufigsten vorkommenden Informationen und zur Weiterleitung an Produktingenieure einsetzen. Sie kann auch direkt auf Benutzer reagieren, die Feedback hinterlassen, und so positive Feedback-Schleifen schaffen, in denen Kunden das Gefühl haben, dass ihr Feedback von Ihrem Unternehmen ernst genommen wird.
Kontinuierliche Verbesserung
Agentenbasierte KI kann kontinuierlich lernen und sich verbessern und sich an alle ihr zugewiesenen Aufgaben anpassen. Sie interagiert, lernt aus Feedback und optimiert ihre Entscheidungsfindung auf der Grundlage dieser rekursiven Schleife. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie im Laufe der Zeit immer mehr Vorteile bietet.
Menschliche Erweiterung
Agentenbasierte KI kann als hervorragendes KollaborationsTool für menschliche Agenten dienen, ihre Produktivität steigern und die Anzahl der mühsamen manuellen Aufgaben reduzieren, die sie erledigen müssen. Durch die Zusammenarbeit mit agentenbasierten KI-Modellen können menschliche Agenten komplexe Herausforderungen bewältigen, schwierige Entscheidungsprozesse automatisieren und ihre Effizienz steigern.
Welche Arten von agentenbasierten KI-Systemen gibt es?
Agentenbasierte KI kann als Einzel- oder Mehrfachagentensystem eingerichtet werden. In einem System mit nur einer agentenbasierten KI übernimmt ein KI-Agent alle Aufgaben nacheinander. Diese Systeme sind vorzuziehen, wenn Unternehmen eine schnellere Lösung benötigen, die für ein klar definiertes Problem oder einen klar definierten Prozess geeignet ist.
Bei Systemen mit mehreren agentenbasierten KIs hingegen arbeiten mehrere KI-Agenten zusammen, um komplexe Workflows in kleinere Segmente zu unterteilen. Dieser Ansatz ist skalierbarer als Einzelsysteme und wesentlich flexibler für die Lösung komplexer Szenarien. Die überwiegende Mehrheit der agentenbasierten KI-Agenten bezieht sich auf diese letztere, vielfältigere Form der KI-Bereitstellung.
Im Folgenden werden einige verschiedene Strukturen von Multi-Agenten-Systemen vorgestellt.
Horizontal mit mehreren Agenten
Horizontale auf mehreren Agenten basierende KI ist ein Arbeitssystem, bei dem jeder KI-Agent über das gleiche Maß an technischer Kompetenz und Komplexität verfügt. Jeder Agent ist auf eine bestimmte Fähigkeit spezialisiert und trägt seine Erkenntnisse zur Lösung eines komplexen Problems bei. Diese Struktur nutzt die laterale Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen den spezialisierten KI-Agenten.
Vertikales Multi-Agenten-System
In einem vertikalen Multi-Agenten-System gibt es eine hierarchische Struktur, in der KI-Agenten auf niedrigerer Ebene im Vergleich zu denen auf höherer Ebene „einfachere“ Aufgaben haben. Die höchsten Ebenen dieser Struktur übernehmen Aufgaben, die mehr Rechenleistung und LLMs erfordern, wie etwa kritisches Denken, Schlussfolgern und Entscheidungsfindung. Die untergeordneten KI-Agenten in dieser Struktur führen Aufgaben wie das Sammeln, Formatieren oder Verarbeiten von Daten durch, um diese an höhere Ebenen weiterzuleiten.
Wie funktioniert agentenbasierte KI?
Agentenbasierte KI-Agenten arbeiten anhand eines strukturierten Pfades, der vier Stufen durchläuft: Wahrnehmen, Denken, Handeln und Lernen. Jede Stufe dieses Prozesses integriert mehrere fortschrittliche KI-Technologien und -Methoden.
Wahrnehmen
In der Wahrnehmungsstufe sammeln KI-Agenten Echtzeitdaten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen und erfassen dabei strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Die Agenten interagieren direkt mit RESTful-APIs, gRPC-Diensten und GraphQL-Endpunkten, um bei Bedarf Daten aus Cloud-Plattformen, Unternehmenssystemen und SaaS-Anwendungen zu erfassen.
In bestimmten Legacy-Systemen oder solchen, die eine Interaktion mit dokumentenintensiven Umgebungen erfordern, können optimale Zeichenerkennungstechnologie (OCR) und natürliche Sprachverarbeitung dabei helfen, gescannte Dokumente nach relevanten Informationen zu durchsuchen. Auf der Wahrnehmungsstufe verarbeiten Agenten auch Daten, um anhand des Aufgabenkontexts, in dem sie arbeiten, zu bestimmen, was nützlich ist.
Argumentieren
Die Argumentationsstufe wird durch LLMs unterstützt, die dabei helfen, den Kontext der Ziele eines Modells zu interpretieren, einen Aktionsplan zu entwickeln und sich in Echtzeit anhand neuer Informationen anzupassen, die in der Wahrnehmungsphase empfangen wurden. LLMs verwenden Modelle, die semantische Schlussfolgerungen und Fehlerbehandlung nutzen und sich an mehrdeutige Benutzer-Eingaben anpassen.
Über die reine Verarbeitung von Ideen und die Entwicklung von Strategien in dieser Stufe hinaus verwenden einige LLMs prädiktive Machine-Learning-Modelle, um komplexe Probleme zu bewältigen. Beispielsweise kann ein prädiktives ML-Modell Nachfragespitzen prognostizieren und so eine bessere Vorbereitung auf zukünftige Anwendungsfälle ermöglichen.
In dieser Stufe verwenden LLMs Langzeitgedächtnissysteme, um sicherzustellen, dass situations- und kontextabhängige Aufgaben während des gesamten Prozesses konsistent bleiben.
Handeln
In der Handlungsstufe ergreift die agentenbasierte KI Maßnahmen, um die in der Schlussfolgerungsstufe festgelegten Ziele effektiv zu erreichen. Da die agentenbasierte KI auf vom Administrator installierte Plugins auf jedem dieser externen Softwaresysteme zugreifen kann, kann sie direkt mit diesen Anwendungen von Drittanbietern interagieren und Aufgaben darauf ausführen.
In der Handlungsstufe werden mehrere Teilaufgaben koordiniert, die agentenbasierten Modelle dann nacheinander bearbeiten, mit spezifischen Aktionen, die vom Kompilieren von Code über die Interaktion mit Software und Dokumenten bis hin zum Ausführen von Simulationen, Migrieren von Anwendungen und Ausführen von Funktionen innerhalb einer Anwendung eines Drittanbieters reichen. Bei einigen agentenbasierten KI-Modellen werden die Aktionen durch Human-in-the-Loop-Systeme gesteuert, bei denen Entwickler überprüfen müssen, was das Modell tut, und seine Aktionen genehmigen müssen.
Alle von einem Modell ergriffenen Aktionen werden genau überwacht und protokolliert, sodass Unternehmen sich an die Governance-Vorgaben halten und die Nutzung dieser Technologie sicherstellen können.
Lernen
Die Lernstufe der agentenbasierten KI ermöglicht es diesen Modellen, ihre Funktionalität und Effektivität kontinuierlich zu verbessern. Der Agent nutzt Techniken des verstärkenden Lernens, wie etwa Proximal Policy Optimization (PPO) und Q-Learning, um Aktionen auf der Grundlage des Erfolgs einer bestimmten Aufgabe innerhalb des übergeordneten Systems zu verfeinern.
KI-Agenten lernen von autonomen Agenten, LLMs oder durch menschliches Feedback, wodurch das System optimiert werden kann, um seine Funktionsweise zu verbessern. Es gibt mehrere Metriken, mit denen ein Modell seine Leistung verfolgen kann, darunter Latenz, Vertrauen und Erfolgsquote. Multi-Agent-KI verteilt das Lernen in der Regel auf verschiedene Agenten und teilt Informationen in gemeinsamen Speicherschichten, um die Leistung des gesamten Systems zu verbessern.
Im Laufe der Zeit kann diese Art des verstärkenden Lernens erfolgreiche Iterationen nutzen, um seine Gesamtfunktionalität zu verbessern und die Effizienz kontinuierlich zu steigern.
Was sind die Herausforderungen bei agentenbasierten KI-Systemen?
Mit agentenbasierter KI und der Entwicklung effektiver Modelle sind mehrere Herausforderungen verbunden.
Systemdesign
Der Aufbau einer Multi-Agenten-Architektur, die sich effektiv mit anderen Modellen koordiniert, über spezifisches Wissen zur Bewältigung bestimmter Aufgaben verfügt und hochgradiges Denken und strategische Planung leisten kann, ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Agentenbasierte KI ist ein hochmoderner Technologiebereich, der auf zahlreichen anspruchsvollen KI-Strategien basiert. Aufgrund der Komplexität der Entwicklung eines effektiven Systems werden viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, auf eine effektive Version der agentenbasierten KI zuzugreifen.
Testen und Debuggen
Agentenbasierte KI arbeitet unabhängig und mit minimalem menschlichem Eingriff. Dieser Vorteil macht es auch zu einer Herausforderung, zu testen, zu debuggen und festzustellen, wo ein KI-Modell fehlerhaft ist. Entwickler müssen Rückverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit in das KI-Modell einbauen, wobei besonderes Augenmerk auf die Rückverfolgung von Fehlern und die Ermittlung ihrer Ursachen gelegt werden muss.
Vertrauen und Transparenz
Selbst in fortschrittlichen KI-Systemen können KI-Halluzinationen Workflow beeinträchtigen und zu erheblichen Fehlern und Problemen für das Unternehmen führen, das das Modell betreibt. Wenn Modelle falsche Informationen generieren und diese dann an die übrigen KI-Agenten weitergeben, können sich fehlerhafte Daten schnell verbreiten und zu eskalierenden Fehlern im Endergebnis führen. Insbesondere in Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen, die erhebliche Auswirkungen auf die reale Welt haben, müssen Unternehmen großes Vertrauen in ihr Produkt haben, bevor sie es in großem Umfang einsetzen.
Wie kann AWS Ihre Anforderungen an agentenbasierte KI unterstützen?
AWS hat es sich zum Ziel gesetzt, der beste Ort für die Entwicklung und Bereitstellung der weltweit vertrauenswürdigsten und nützlichsten Agenten zu sein. AWS begleitet Kunden auf ihrem Weg zur agentenbasierten KI und bietet ihnen alles, was sie benötigen, um agentenbasierte KI in ihrem Unternehmen einzusetzen. Ganz gleich, ob Sie vorhaben, vorgefertigte Agenten schnell zur Verfügung zu stellen, um die Produktivität zu steigern, mit Open-Source-Tools zu experimentieren oder eine Flotte hochentwickelter benutzerdefinierter Agenten aufzubauen – AWS bietet Ihnen die Modelle, Tools, Infrastruktur und das Fachwissen, die Sie für Ihren Erfolg benötigen. AWS bietet außerdem eine robuste KI-Infrastruktur, benutzerdefinierte Halbleiter und eine Datengrundlage, die dazu beitragen, die Langlebigkeit Ihrer agentenbasierten KI-Bemühungen sicherzustellen.
Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der eine Auswahl branchenführender Basismodelle (FMs) sowie eine breite Palette von Funktionen bietet, die für die Entwicklung generativer KI-gestützter Anwendungen und Agenten erforderlich sind. Bedrock ermöglicht es, auf führende Basismodelle zuzugreifen, Tools zur privaten Anpassung von Modellen und Anwendungen mit Ihren Daten zu verwenden, Integritätsschutz anzuwenden, Kosten und Latenz zu optimieren sowie schnell zu iterieren.
Bedrock umfasst auch AgentCore, eine Reihe von Diensten zur sicheren Bereitstellung und zum skalierten Betreiben von Agenten, unter Verwendung beliebiger Frameworks und Modelle. Mit Amazon Bedrock AgentCore können Entwickler die Produktion von KI-Agenten mit der für den Einsatz in der Praxis entscheidenden Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit beschleunigen. AgentCore bietet Tools und Funktionen, um Agenten effektiver und leistungsfähiger zu machen, eine speziell entwickelte Infrastruktur zum sicheren Skalieren von Agenten und Kontrollen zum Betrieb vertrauenswürdiger Agenten.
Strands Agents ist ein von Amazon angebotenes Open-Source-Python-SDK zum Erstellen von Agenten mit nur wenigen Zeilen Code. Es ist einfach zu verwenden und macht eine komplexe Agent-Orchestrierung überflüssig, indem es die Funktionen modernster Modelle zum Planen, Verknüpfen von Gedanken, Aufrufen von Tools und Reflektieren nutzt.
AWS bietet auch bereitgestellte Agenten mit weiteren Anpassungsgelegenheiten, um geschäftsspezifische und anwendungsspezifische Anforderungen zu erfüllen. AWS Transform ist der erste agentenbasierte KI-Dienst zur Transformation von .NET-, Mainframe- und VMware-Workloads. Basierend auf 19 Jahren Migrationserfahrung stellt es spezialisierte KI-Agenten bereit, um komplexe Aufgaben wie Beurteilungen, Code-Analyse, Faktorwechsel, Zerlegung, Abhängigkeitszuordnung, Validierung und Transformationsplanung zu automatisieren. Kiro ist eine KI-IDE, die Entwicklern dabei unterstützt, mit spezifikationsgesteuerter Entwicklung vom Konzept zur Produktion zu gelangen. Die Agenten von Kiro helfen Ihnen bei der Lösung anspruchsvoller Probleme und der Automatisierung von Aufgaben wie der Erstellung von Dokumentationen und Unit-Tests. Amazon Q Business unterstützt Sie bei der Suche nach Informationen, der Gewinnung von Erkenntnissen und der Umsetzung von Maßnahmen am Arbeitsplatz, während Amazon Q Developer die Softwareentwicklung beschleunigt und die internen Daten von Unternehmen nutzt. Und AWS Marketplace bietet einen zentralisierten Katalog mit kuratierten, vorgefertigten Agenten, Tools und Lösungen von AWS-Partnern, um die Bemühungen im Bereich der agentenbasierten KI zu beschleunigen
Beginnen Sie noch heute mit agentenbasierter KI in AWS, indem Sie ein kostenloses Konto erstellen.