!RE-UPLOAD! KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

UNF#CK YOUR DATA

Ein Anbieter hatte Probleme mit dem Intro/Outro - Deshalb müssen wir die Folge nochmal hochladen!

Sorry für die Verwirrung!

Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl (aka AI Babsi)

Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.

Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.

Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.

Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.

Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.

Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in einem sehr offenen Feld.

Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.

Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.

Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?

Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:

1) Ein Evaluationskonzept

2) Ein Semantic Layer

3) Ein Memory Layer

Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.

Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.

Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.

Und noch einer der wichtigsten Punkte:

KI ist kein Projekt mit Enddatum!

Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉

Erwähnte Folgen:

Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd

Babsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4

Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc

Larysa: https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5

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Buchempfehlung von Barbara: The AI Engineer's Guide to Surviving the EU AI Act - Larysa Visengeriyeva

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00:00 Einführung in den Datenpodcast

02:50 Agenten und ihre Definitionen

05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis

08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten

11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten

14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten

18:38 Risiken von Prompt Injection

22:58 Scraping und seine Gefahren

25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten

27:26 Herausforderungen in großen Organisationen

30:11 Fortschritte in der Agententechnologie

31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten

35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen

36:50 Die Bedeutung von Memory Layers

39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI

41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten

43:17 Evaluationskonzepte und die Rolle von LLMs

45:28 Human in the Loop und Entscheidungsfindung

48:07 Zukünftige Herausforderungen in der Cybersecurity

50:18 Buchempfehlung und die Bedeutung von AI-Governance