OpenAI stellt ein 'Multi-Agent'-Team ein: Ein neuer Fortschritt in der KI-Entwicklung

OpenAI hat kürzlich das o1 KI-Modell eingeführt und entschieden, ein Forschungsteam für "Multi-Agenten" zu bilden, um die Entwicklung künstlicher Intelligenz voranzutreiben. Forscher Noam Brown teilte diese Neuigkeit auf der Plattform X mit.

Laut der fünfstufigen Skala von OpenAI fällt das neu veröffentlichte o1-Modell in die zweite Kategorie: "Denker". Die Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen ist entscheidend, um die Ziele der dritten Stufe zu erreichen. Die fünf Stufen sind wie folgt definiert:

1. Chatbots: KI mit grundlegenden Kommunikationsfähigkeiten.

2. Denker: KI, die in der Lage ist, Probleme auf menschlichem Niveau zu lösen.

3. Agenten: KI, die Aufgaben im Auftrag von Nutzern ausführen kann.

4. Innovatoren: KI, die bei der Generierung neuer Ideen hilft.

5. Organisatoren: KI, die organisatorische Aufgaben effizient bewältigt.

OpenAI und Brown sind der Meinung, dass Multi-Agenten-Systeme entscheidend für die Verbesserung der KI-Fähigkeiten sind. Brown betonte: "Wir glauben, dass Multi-Agenten ein Weg zu überlegener KI-Argumentation sind."

Laut Information Daily entwickelt OpenAI zwei Arten von KI-Agenten zur Automatisierung komplexer Aufgaben:

- Agenten, die sich auf die Steuerung von Geräten konzentrieren und in der Lage sind, Daten zu übertragen oder komplexe Berichte zu erstellen.

- Agenten, die auf webbasierte Aufgaben spezialisiert sind, wie das Sammeln öffentlicher Daten oder das Buchen von Flügen.

Gleichzeitig arbeitet Googles DeepMind aktiv an KI-Agenten. CEO Demis Hassabis prognostiziert, dass diese Systeme innerhalb eines bis zwei Jahren einsatzbereit sein könnten. In einem Bloomberg-Interview äußerte er seine Vorfreude auf die nächste Phase großer allgemeiner Modelle und bemerkte: "Wir können in diesem Jahr oder im nächsten mit mehr Verhaltensweisen rechnen, die diesen Agenten ähneln."

Einführung in Multi-Agenten-Systeme

Multi-Agenten-Systeme bestehen aus mehreren unabhängigen Agenten, die durch große Sprachmodelle an bestimmten Stellen miteinander verbunden sind. Jeder Agent ist mit eigenen Eingabeaufforderungen, einem großen Sprachmodell (LLM) und relevanten Werkzeugen ausgestattet. Dieses System ist darauf ausgelegt, eine effiziente Zusammenarbeit der Agenten zu ermöglichen, sodass sie komplexe Aufgaben gemeinsam bewältigen können. Dieser kollaborative Ansatz bietet flexiblere und leistungsfähigere Lösungen zur Bewältigung komplizierter Herausforderungen.