𝐄𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬
AI-Agenten haben sich schnell von einfachen Textmodellen zu leistungsstarken Denksystemen entwickelt.
Jede Phase ihrer Evolution hat Kontext, Gedächtnis, Werkzeuge und Entscheidungsfähigkeiten hinzugefügt, die sie näher an menschliche Intelligenz bringen. Lassen Sie uns das aufschlüsseln 👇
𝟏. 𝐒𝐦𝐚𝐥𝐥 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰 𝐋𝐋𝐌𝐬
Frühe LLMs arbeiteten mit begrenzten Eingaben, erzeugten nützliche Ausgaben, hatten jedoch Schwierigkeiten mit langen Gesprächen oder detailliertem Kontext.
𝟐. 𝐋𝐚𝐫𝐠𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰 𝐋𝐋𝐌𝐬
Erweiterte Kontextfenster verbesserten die Kontinuität und ermöglichten es Modellen, längere Texteingaben zu verarbeiten und reichhaltigere, kohärentere Ausgaben zu erzeugen.
𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + 𝐓𝐨𝐨𝐥 𝐔𝐬𝐚𝐠𝐞
Durch die Integration von Werkzeugen konnten LLMs Daten abrufen, Berechnungen durchführen und Ausgaben über die reine Textverarbeitung hinaus erzeugen.
𝟒. 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐋𝐋𝐌 + 𝐓𝐨𝐨𝐥 𝐔𝐬𝐞 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
Die Hinzufügung multimodaler Fähigkeiten (Text, Bild, Audio) plus Gedächtnis erlaubte es LLMs, Kontext abzurufen und sich über Aufgaben hinweg anzupassen.
𝟓. 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐑𝐞𝐚𝐬𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
Die fortschrittlichste Phase - Agenten kombinieren jetzt multimodale Eingaben, Werkzeuge sowie sowohl Kurzzeit- als auch Langzeitgedächtnis. Sie treffen Entscheidungen, planen Aktionen und führen Aufgaben autonom aus.
Von kleinen Kontextmodellen zu Denk-Agenten bewegt sich KI stetig auf adaptive, autonome Intelligenz zu.
𝐖𝐡𝐢𝐜𝐡 𝐬𝐭𝐚𝐠𝐞 𝐞𝐱𝐜𝐢𝐭𝐞𝐬 𝐲𝐨𝐮 𝐭𝐡𝐞 𝐦𝐨𝐬𝐭 𝐚𝐛𝐨𝐮𝐭 𝐭𝐡𝐞 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐚𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬?
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