In a nutshell: What are AI agents (EN = AI Agents)?
"AI agents" is an umbrella term for software based on artificial intelligence (AI). Advanced AI agents are able to interact with multiple systems, make decisions completely independently and perform complex tasks.
Chatbots such as ChatGPT and Microsoft Copilot, which only perform individual tasks and deliver the results in the form of text, voice or images, are also AI agents.
What distinguishes AI agents from chatbots?
The chatbots known worldwide since 2022 at the latest (e.g. ChatGPT, Microsoft Copilot) are examples of general AI agents. They answer questions, provide information and help with less complex tasks.
In addition to these general AI agents, there are specialized AI agents that have a different range of functions:
With a specialized image processing AI such as DALL-E or MidJourney, better images can be created than with chatbots.
Some programs are specifically trained for customer service and differ from general AI in that they make decisions independently across several levels and solve complex, multi-level tasks.
Cross-system AI agents can work together with hardware, software and other networks, which enables the control of machines in industry or autonomous driving, among other things.
AI agents is therefore an umbrella term for software with artificial intelligence. However, it is currently (as of January 2025) apparent from internet sources that "AI agents" is hardly used as an umbrella term for AI software anymore, but rather as a kind of buzzword to describe a certain type of AI.
Timo Specht will go into this in more detail in the following sections.
AI agents as systems to make autonomous decisions and achieve goals
In January 2025, "AI agent" establishes itself as a buzzword for comprehensive systems that interact with other software and hardware. These AI systems receive an order from humans, which they then carry out independently.
The special feature compared to AI software such as ChatGPT and Google Gemini is the ability to handle complex tasks that require multiple actions and autonomous decision-making.
For example, Amazon Web Services and Microsoft define AI agents in their newsrooms as software that captures physical and virtual interfaces (i.e. hardware and software) completely independently for machine learning and makes decisions based on the data received.
The goals set by the user serve as a guide for the AI to make target-oriented decisions and carry out efficient actions to achieve the goal. AI agents can also complete more complex tasks themselves over several stages thanks to their strong decision-making skills and interactions with hardware and software.
To clearly distinguish this interpretation of AI agents from chatbots, the following applies: While bots such as ChatGPT and Copilot have to divide complex and multi-stage tasks into several subtasks, the more autonomous AI agents can perform multi-stage tasks themselves.
Users formulate the goals they want to achieve with the AI agents, whereupon the AI agent takes all measures to do so.
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Example of application of AI technologies with a high degree of autonomy
Users of AI agents with a high degree of autonomy benefit from the fact that they can delegate a large number of more complex tasks to their AI assistant. Microsoft cites the example of an autonomous AI that knows a company's product catalog inside out.
The AI could be entrusted with the task of providing first and second-level support for customer inquiries in order to answer simple questions.
The AI could also automatically create and send product presentations.
It is also conceivable to delegate the creation of product descriptions on the website to the AI.
As a largely autonomous program, the AI agent in this example helps to increase efficiency and frees up employees so that they can focus on other tasks. All users have to do is tell the AI agent the goals they want to achieve.
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Special features and advantages of AI agents
If we assume advanced AI agents that exceed the capabilities of general bots such as ChatGPT and Claude 3.5 Sonnet, then the independent perception of data is a special functional feature.
AI agents extract the data independently from the connected software (e.g. CRM system, ERP system), perform a data analysis and use the data to make decisions.
In addition to the independent perception of data, autonomous decision-making is a special skill. Thanks to various principles, decisions can be derived from the collected data and data analysis, which contribute to the efficient completion of tasks.
Examples of decision-making principles are rule-based systems (use of predefined rules for decision-making) or heuristics (making decisions based on experience).
Advanced AI agents with a high degree of autonomy carry out actions independently to achieve their goals. The special feature of advanced AI agents is that, unlike chatbots, they can perform multiple actions.
They can even take breaks between actions in order to reflect on their actions by analyzing data and adapt them if necessary. This is the fourth special feature of AI agents: Learning and adaptation.
The benefits of such comprehensive AI agents surpass those of chatbots, making them a promising ChatGPT alternative. Instead of having individual tasks performed and re-prompting the AI model for each task, users access comprehensive systems with modern AI agents.
These AI systems interact with hardware and software and work together with them across interfaces . This significantly increases efficiency and productivity at work.
Conclusion: What are AI agents?
AI agents are any type of software that behaves in an artificially intelligent way - from chatbots like ChatGPT to self-driving cars. At the beginning of 2025, the term "AI agents" will be used less for chatbots and instead for a special form of AI software: for autonomous systems that perform complex and multi-step tasks and interact with different software and hardware.
Such comprehensive systems make it possible, for example, to have the computer operated completely automatically by the AI or to use the AI as a comprehensive project manager.
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Wir sind den KI-Agenten bereits näher als je zuvor, da Fortschritte in der künstlichen Intelligenz es ermöglichen, dass diese Systeme zunehmend komplexe Aufgaben autonom ausführen und effektiv mit Software und Hardware interagieren.
Wie baut man KI-Agenten?
Um KI-Agenten zu bauen, müssen Entwickler Algorithmen für künstliche Intelligenz erstellen, die Daten analysieren und lernen können, sowie Schnittstellen für die Interaktion mit Hardware und Software integrieren.
Was tut ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist in der Lage, eigenständig Daten zu erfassen, zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um komplexe Aufgaben zu erledigen und Ziele zu erreichen, indem er mit verschiedenen Software- und Hardware-Systemen interagiert.
Was sind die 5 Arten von KI-Agenten?
Die fünf Arten von KI-Agenten sind: regelbasierte Agenten, lernende Agenten, autonome Agenten, dialogorientierte Agenten und spezialisierte Bildverarbeitungs-Agenten. Jeder Typ hat spezifische Funktionen und Anwendungsbereiche, die auf unterschiedlichste Aufgaben zugeschnitten sind.
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind Softwarelösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und in der Lage sind, autonom Entscheidungen zu treffen, komplexe Aufgaben zu erfüllen und mit verschiedenen Systemen zu interagieren.
Was sind sie, die KI-Agenten?
KI-Agenten sind Softwarelösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und autonom mit verschiedenen Systemen interagieren können, um komplexe Aufgaben zu erfüllen und Entscheidungen zu treffen. Sie gehen über einfache Chatbots hinaus und agieren eigenständig.
Was ist ein Beispiel für einen intelligenten Agenten?
Ein Beispiel für einen intelligenten Agenten ist ein autonomes Fahrzeug, das mithilfe von Sensoren und KI-Systemen eigenständig Entscheidungen trifft, um sicher im Straßenverkehr zu navigieren.
Sind KI-Agenten die Zukunft?
Die Zukunft gehört den KI-Agenten. Durch ihre Fähigkeit, autonom Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu erledigen, revolutionieren sie verschiedene Branchen und verbessern die Effizienz, was sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil der digitalen Transformation macht.
Sind KI-Agenten Künstler?
KI-Agenten sind keine Künstler im traditionellen Sinne, da sie kreative Arbeiten generieren, indem sie Algorithmen und vorhandene Daten nutzen, statt eigene Intuition oder Emotionen zu verwenden.
Wie sind KI-Agenten zusammengesetzt?
Die Zusammensetzung von KI-Agenten umfasst fortschrittliche Algorithmen, Maschinenlernen, Datenanalysesysteme und Schnittstellen, die eine Interaktion mit Software und Hardware ermöglichen, um autonom Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Welche Fähigkeiten besitzen KI-Agenten?
Die Fähigkeiten von KI-Agenten umfassen die autonome Datenerfassung, komplexe Entscheidungsfindung und die Durchführung mehrstufiger Aufgaben. Sie können mit verschiedenen Software- und Hardware-Systemen interagieren und eigenständig Aktionen zur Zielerreichung ausführen.
Wie funktionieren KI-Agenten im Alltag?
KI-Agenten funktionieren im Alltag, indem sie Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben selbstständig erledigen. Sie interagieren mit Software und Hardware, um Prozesse zu optimieren, wie z.B. im Kundenservice oder bei der Automatisierung von Routineaufgaben.
Was sind Vorteile von KI-Agenten?
Die Vorteile von KI-Agenten sind vielseitig: Sie automatisieren komplexe Aufgaben, interagieren mit verschiedenen Systemen, treffen autonome Entscheidungen und steigern somit die Effizienz in Unternehmen erheblich, indem sie menschliche Ressourcen entlasten.
Wie interagieren Menschen mit KI-Agenten?
Die Interaktion zwischen Menschen und KI-Agenten erfolgt durch die Formulierung von Zielen und Anfragen. Benutzer kommunizieren über Texteingaben oder Sprachbefehle, woraufhin die KI-Agenten eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Wo werden KI-Agenten eingesetzt?
KI-Agenten werden in zahlreichen Bereichen eingesetzt, darunter Kundenservice, Datenanalyse, industrielle Automatisierung und autonomes Fahren. Sie ermöglichen effiziente Abläufe, indem sie komplexe Aufgaben selbstständig und interaktiv mit menschlichen Systemen sowie Hardware durchführen.
Welche Technologien unterstützen KI-Agenten?
Die Technologien, die KI-Agenten unterstützen, umfassen maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Robotik. Diese Technologien ermöglichen es den KI-Agenten, Daten zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und mit verschiedenen Systemen und Hardware zu interagieren.
Was sind die Herausforderungen bei KI-Agenten?
Die Herausforderungen bei KI-Agenten sind vielfältig: Dazu gehören Datensicherheit, ethische Fragestellungen, die Komplexität der Interaktion mit bestehenden Systemen sowie die Notwendigkeit, Algorithmen kontinuierlich zu optimieren und zu überwachen.
Wie lernen KI-Agenten aus Erfahrungen?
KI-Agenten lernen aus Erfahrungen durch kontinuierliches maschinelles Lernen, wobei sie Daten analysieren, Muster erkennen und Anpassungen vornehmen, um ihre Leistung und Entscheidungsfindung zu optimieren.
Welche Branchen profitieren von KI-Agenten?
Die Branchen, die von KI-Agenten profitieren, sind vor allem die IT- und Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Finanzsektor, Einzelhandel und Marketing, da sie durch Automatisierung und datengestützte Entscheidungen Effizienz und Innovation steigern können.
Wie optimieren KI-Agenten Geschäftsprozesse?
KI-Agenten optimieren Geschäftsprozesse, indem sie automatisierte Entscheidungen treffen, Daten analysieren und effizient komplexe Aufgaben bewältigen. Dadurch steigern sie die Effizienz, reduzieren menschliche Fehler und ermöglichen eine schnellere Reaktion auf Geschäftsanforderungen.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und Menschen?
Der Unterschied zwischen KI-Agenten und Menschen besteht darin, dass KI-Agenten auf Algorithmen und Daten basieren, um Entscheidungen autonom zu treffen, während Menschen emotionale Intelligenz und kreative Fähigkeiten besitzen, die über logische Analysen hinausgehen.
Wie wird die Leistung von KI-Agenten gemessen?
Die Leistung von KI-Agenten wird anhand verschiedener Kriterien gemessen, darunter Genauigkeit, Effizienz, Entscheidungsqualität und Interaktionsfähigkeit mit anderen Systemen. Diese Faktoren helfen, die Effektivität und den Nutzen der Agenten in realen Anwendungen zu bewerten.
Welches Wissen benötigen Entwickler für KI-Agenten?
Entwickler von KI-Agenten benötigen umfassendes Wissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse, Programmierung sowie Kenntnisse über spezifische KI-Frameworks und -Algorithmen, um autonome Systeme effektiv zu erstellen und zu optimieren.
Wie sicher sind KI-Agenten in der Anwendung?
Die Sicherheit von KI-Agenten in der Anwendung ist ein entscheidender Aspekt. Fortschrittliche KI-Agenten verfügen über Sicherheitsmechanismen, um Daten zu schützen und Risiken zu minimieren. Dennoch hängt ihre Sicherheit stark von der Programmierung und dem Einsatzkontext ab.
Welche Beispiele für KI-Agenten gibt es?
Beispiele für KI-Agenten sind Chatbots wie ChatGPT und Microsoft Copilot sowie spezialisierte Systeme wie DALL·E und MidJourney, die Bilder generieren können. Auch autonome Systeme in der Industrie, die Maschinen steuern, fallen in diese Kategorie.
Wie beeinflussen KI-Agenten die Beschäftigung?
Die Auswirkungen von KI-Agenten auf die Beschäftigung sind vielfältig: Sie können sowohl Arbeitsplätze automatisieren und dadurch die Nachfrage nach bestimmten Tätigkeiten reduzieren, als auch neue Jobs schaffen, die spezialisierte Fähigkeiten im Umgang mit KI erfordern.
Was sind ethische Fragen zu KI-Agenten?
Ethische Fragen zu KI-Agenten betreffen die Verantwortlichkeit für Entscheidungen, Transparenz der Algorithmen, Datenschutz und mögliche Diskriminierung. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass diese Systeme fair und verantwortungsvoll gestaltet und eingesetzt werden.
Wie sieht die Zukunft der KI-Agenten aus?
Die Zukunft der KI-Agenten zeichnet sich durch immer autonomer agierende Systeme aus, die komplexe Aufgaben übernehmen, effizient mit verschiedenen Software- und Hardwareumgebungen interagieren und somit entscheidungsfähiger und leistungsstärker werden.
Wie testen wir die Effektivität von KI-Agenten?
Die Effektivität von KI-Agenten wird getestet, indem wir ihre Leistung bei der Ausführung komplexer Aufgaben, ihre Fähigkeit zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung sowie ihre Interaktion mit anderen Systemen überwachen und auswerten.
Welche Algorithmen verwenden KI-Agenten am häufigsten?
KI-Agenten verwenden häufig Algorithmen wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Reinforcement Learning. Diese Methoden ermöglichen es ihnen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen, um komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen.
Wir sind den KI-Agenten bereits näher als je zuvor, da Fortschritte in der künstlichen Intelligenz es ermöglichen, dass diese Systeme zunehmend komplexe Aufgaben autonom ausführen und effektiv mit Software und Hardware interagieren.
Wie baut man KI-Agenten?
Um KI-Agenten zu bauen, müssen Entwickler Algorithmen für künstliche Intelligenz erstellen, die Daten analysieren und lernen können, sowie Schnittstellen für die Interaktion mit Hardware und Software integrieren.
Was tut ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist in der Lage, eigenständig Daten zu erfassen, zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um komplexe Aufgaben zu erledigen und Ziele zu erreichen, indem er mit verschiedenen Software- und Hardware-Systemen interagiert.
Was sind die 5 Arten von KI-Agenten?
Die fünf Arten von KI-Agenten sind: regelbasierte Agenten, lernende Agenten, autonome Agenten, dialogorientierte Agenten und spezialisierte Bildverarbeitungs-Agenten. Jeder Typ hat spezifische Funktionen und Anwendungsbereiche, die auf unterschiedlichste Aufgaben zugeschnitten sind.
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind Softwarelösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und in der Lage sind, autonom Entscheidungen zu treffen, komplexe Aufgaben zu erfüllen und mit verschiedenen Systemen zu interagieren.
Was sind sie, die KI-Agenten?
KI-Agenten sind Softwarelösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und autonom mit verschiedenen Systemen interagieren können, um komplexe Aufgaben zu erfüllen und Entscheidungen zu treffen. Sie gehen über einfache Chatbots hinaus und agieren eigenständig.
Was ist ein Beispiel für einen intelligenten Agenten?
Ein Beispiel für einen intelligenten Agenten ist ein autonomes Fahrzeug, das mithilfe von Sensoren und KI-Systemen eigenständig Entscheidungen trifft, um sicher im Straßenverkehr zu navigieren.
Sind KI-Agenten die Zukunft?
Die Zukunft gehört den KI-Agenten. Durch ihre Fähigkeit, autonom Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu erledigen, revolutionieren sie verschiedene Branchen und verbessern die Effizienz, was sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil der digitalen Transformation macht.
Sind KI-Agenten Künstler?
KI-Agenten sind keine Künstler im traditionellen Sinne, da sie kreative Arbeiten generieren, indem sie Algorithmen und vorhandene Daten nutzen, statt eigene Intuition oder Emotionen zu verwenden.
Wie sind KI-Agenten zusammengesetzt?
Die Zusammensetzung von KI-Agenten umfasst fortschrittliche Algorithmen, Maschinenlernen, Datenanalysesysteme und Schnittstellen, die eine Interaktion mit Software und Hardware ermöglichen, um autonom Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Welche Fähigkeiten besitzen KI-Agenten?
Die Fähigkeiten von KI-Agenten umfassen die autonome Datenerfassung, komplexe Entscheidungsfindung und die Durchführung mehrstufiger Aufgaben. Sie können mit verschiedenen Software- und Hardware-Systemen interagieren und eigenständig Aktionen zur Zielerreichung ausführen.
Wie funktionieren KI-Agenten im Alltag?
KI-Agenten funktionieren im Alltag, indem sie Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben selbstständig erledigen. Sie interagieren mit Software und Hardware, um Prozesse zu optimieren, wie z.B. im Kundenservice oder bei der Automatisierung von Routineaufgaben.
Was sind Vorteile von KI-Agenten?
Die Vorteile von KI-Agenten sind vielseitig: Sie automatisieren komplexe Aufgaben, interagieren mit verschiedenen Systemen, treffen autonome Entscheidungen und steigern somit die Effizienz in Unternehmen erheblich, indem sie menschliche Ressourcen entlasten.
Wie interagieren Menschen mit KI-Agenten?
Die Interaktion zwischen Menschen und KI-Agenten erfolgt durch die Formulierung von Zielen und Anfragen. Benutzer kommunizieren über Texteingaben oder Sprachbefehle, woraufhin die KI-Agenten eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Wo werden KI-Agenten eingesetzt?
KI-Agenten werden in zahlreichen Bereichen eingesetzt, darunter Kundenservice, Datenanalyse, industrielle Automatisierung und autonomes Fahren. Sie ermöglichen effiziente Abläufe, indem sie komplexe Aufgaben selbstständig und interaktiv mit menschlichen Systemen sowie Hardware durchführen.
Welche Technologien unterstützen KI-Agenten?
Die Technologien, die KI-Agenten unterstützen, umfassen maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Robotik. Diese Technologien ermöglichen es den KI-Agenten, Daten zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und mit verschiedenen Systemen und Hardware zu interagieren.
Was sind die Herausforderungen bei KI-Agenten?
Die Herausforderungen bei KI-Agenten sind vielfältig: Dazu gehören Datensicherheit, ethische Fragestellungen, die Komplexität der Interaktion mit bestehenden Systemen sowie die Notwendigkeit, Algorithmen kontinuierlich zu optimieren und zu überwachen.
Wie lernen KI-Agenten aus Erfahrungen?
KI-Agenten lernen aus Erfahrungen durch kontinuierliches maschinelles Lernen, wobei sie Daten analysieren, Muster erkennen und Anpassungen vornehmen, um ihre Leistung und Entscheidungsfindung zu optimieren.
Welche Branchen profitieren von KI-Agenten?
Die Branchen, die von KI-Agenten profitieren, sind vor allem die IT- und Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Finanzsektor, Einzelhandel und Marketing, da sie durch Automatisierung und datengestützte Entscheidungen Effizienz und Innovation steigern können.
Wie optimieren KI-Agenten Geschäftsprozesse?
KI-Agenten optimieren Geschäftsprozesse, indem sie automatisierte Entscheidungen treffen, Daten analysieren und effizient komplexe Aufgaben bewältigen. Dadurch steigern sie die Effizienz, reduzieren menschliche Fehler und ermöglichen eine schnellere Reaktion auf Geschäftsanforderungen.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und Menschen?
Der Unterschied zwischen KI-Agenten und Menschen besteht darin, dass KI-Agenten auf Algorithmen und Daten basieren, um Entscheidungen autonom zu treffen, während Menschen emotionale Intelligenz und kreative Fähigkeiten besitzen, die über logische Analysen hinausgehen.
Wie wird die Leistung von KI-Agenten gemessen?
Die Leistung von KI-Agenten wird anhand verschiedener Kriterien gemessen, darunter Genauigkeit, Effizienz, Entscheidungsqualität und Interaktionsfähigkeit mit anderen Systemen. Diese Faktoren helfen, die Effektivität und den Nutzen der Agenten in realen Anwendungen zu bewerten.
Welches Wissen benötigen Entwickler für KI-Agenten?
Entwickler von KI-Agenten benötigen umfassendes Wissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse, Programmierung sowie Kenntnisse über spezifische KI-Frameworks und -Algorithmen, um autonome Systeme effektiv zu erstellen und zu optimieren.
Wie sicher sind KI-Agenten in der Anwendung?
Die Sicherheit von KI-Agenten in der Anwendung ist ein entscheidender Aspekt. Fortschrittliche KI-Agenten verfügen über Sicherheitsmechanismen, um Daten zu schützen und Risiken zu minimieren. Dennoch hängt ihre Sicherheit stark von der Programmierung und dem Einsatzkontext ab.
Welche Beispiele für KI-Agenten gibt es?
Beispiele für KI-Agenten sind Chatbots wie ChatGPT und Microsoft Copilot sowie spezialisierte Systeme wie DALL·E und MidJourney, die Bilder generieren können. Auch autonome Systeme in der Industrie, die Maschinen steuern, fallen in diese Kategorie.
Wie beeinflussen KI-Agenten die Beschäftigung?
Die Auswirkungen von KI-Agenten auf die Beschäftigung sind vielfältig: Sie können sowohl Arbeitsplätze automatisieren und dadurch die Nachfrage nach bestimmten Tätigkeiten reduzieren, als auch neue Jobs schaffen, die spezialisierte Fähigkeiten im Umgang mit KI erfordern.
Was sind ethische Fragen zu KI-Agenten?
Ethische Fragen zu KI-Agenten betreffen die Verantwortlichkeit für Entscheidungen, Transparenz der Algorithmen, Datenschutz und mögliche Diskriminierung. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass diese Systeme fair und verantwortungsvoll gestaltet und eingesetzt werden.
Wie sieht die Zukunft der KI-Agenten aus?
Die Zukunft der KI-Agenten zeichnet sich durch immer autonomer agierende Systeme aus, die komplexe Aufgaben übernehmen, effizient mit verschiedenen Software- und Hardwareumgebungen interagieren und somit entscheidungsfähiger und leistungsstärker werden.
Wie testen wir die Effektivität von KI-Agenten?
Die Effektivität von KI-Agenten wird getestet, indem wir ihre Leistung bei der Ausführung komplexer Aufgaben, ihre Fähigkeit zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung sowie ihre Interaktion mit anderen Systemen überwachen und auswerten.
Welche Algorithmen verwenden KI-Agenten am häufigsten?
KI-Agenten verwenden häufig Algorithmen wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Reinforcement Learning. Diese Methoden ermöglichen es ihnen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen, um komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen.
