LLM Agents erklaert: Von GPT zu autonomen Systemen

Large Language Models (LLMs) wie GPT haben die Art, wie wir mit Computern interagieren, revolutioniert. Doch was macht aus einem LLM einen Agent?

Ein LLM allein kann Text generieren, Fragen beantworten und Informationen zusammenfassen. Aber es kann nicht handeln. Es hat keinen Zugriff auf die Aussenwelt.

Ein Agent erweitert das LLM um drei entscheidende Faehigkeiten: Tool-Nutzung (APIs aufrufen, Datenbanken abfragen), Memory (Kontext ueber Gespraeche hinweg behalten) und Planning (komplexe Aufgaben in Schritte zerlegen).

In der Praxis sieht das so aus: Du sagst dem Agent "Buche einen Termin mit Kunde X naechste Woche". Der Agent prueft den Kalender, findet freie Slots, kontaktiert den Kunden, handelt einen Termin aus und traegt ihn ein.

Die Herausforderung bei Agents ist die Zuverlaessigkeit. LLMs koennen halluzinieren oder Fehler machen. Deshalb setzen wir bei AgentXO auf mehrere Sicherheitsebenen und menschliche Ueberpruefung bei kritischen Entscheidungen.

Die Entwicklung geht rasant voran. Was heute noch Science Fiction scheint, wird in wenigen Jahren Standard sein. Unternehmen, die jetzt in Agentic Workflows investieren, verschaffen sich einen entscheidenden Vorsprung.