LLM (Large Language Models)
Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Google Gemini und Claude sind KI-Systeme, die in der Lage sind, Texte zu generieren und zu bearbeiten. Diese Systeme arbeiten auf Basis riesiger Datenmengen und können auf einfache Anfragen wie das Erstellen einer E-Mail reagieren. Ein Beispiel für ihre Anwendung ist das Bitten von ChatGPT, eine E-Mail zu formulieren, um einen Kaffee-Termin zu vereinbaren. Obwohl LLMs viele Informationen beherrschen, stoßen sie an Grenzen, insbesondere wenn es um proprietäre Informationen wie persönliche oder firmeninterne Daten geht. Außerdem sind sie passiv und benötigen eine initiale Eingabe, bevor sie antworten können, was etwa deutlich wird, wenn sie nicht auf den nächsten Kaffee-Termin im Kalender zugreifen können.
AI Workflows
AI-Workflows sind vordefinierte Prozesse, die es einem Language-Modell ermöglichen, Informationen aus externen Quellen wie Kalendern abzurufen, bevor es eine Antwort gibt. Ein Beispiel ist ein Workflow, bei dem ein Modell anweist, den Google-Kalender nach einem Termin zu durchsuchen, wenn nach einem persönlichen Ereignis gefragt wird. Solche Workflows werden von Menschen programmiert und können durch Hinzufügen von weiteren Schritten, etwa durch die Integration von Wetterinformationen via API, erweitert werden. Ein reales Beispiel für einen AI-Workflow ist die Automatisierung von Social-Media-Beiträgen, bei dem AI-Tools Nachrichtenartikel zusammenfassen und daraus Inhalte generieren.
AI Agents
AI-Agents gehen über einfache Workflows hinaus, indem sie autonome Entscheidungen treffen. Dabei ersetzt ein LLM den menschlichen Entscheidungsträger, um Ziele zu erreichen, wie etwa die Erstellung von Social-Media-Beiträgen aus Nachrichtenartikeln. Ein AI-Agent analysiert, welche Tools am besten zur Aufgabe passen, entscheidet zum Beispiel zwischen Microsoft Word und Google Sheets, und iteriert seine Ergebnisse, um die beste Lösung zu finden. Ein Beispiel ist ein AI-Agent, der Videoclips nach bestimmten Inhalten durchsucht und die relevanten Clips automatisch identifiziert. Dies zeigt, wie AI-Agents komplexe Aufgaben optimieren, ohne dass ein menschlicher Eingriff notwendig wird. Ein bekanntes Beispiel aus der Praxis ist eine Demo-Website, die zeigt, wie ein AI-Agent automatisch relevante Videoclips zum Thema „Skifahrer“ identifiziert.sively in surrounded. Points six way enough she its father. Folly sex downs tears ham green forty.