Ausprobiert - So lassen sich KI-Agenten sinnvoll nutzen

Moritz Metz (0:00)

Fedi, das ist ja hier die 156 Folge KI verstehen. Was schätzt du, wer von unserem Team am häufigsten mit dabei war?

Friederike Walch-Nasseri (0:08)

Also Max und ich sind sicher nicht, weil wir sind ja jetzt später dazu gekommen. Ich vermute es war Carina.

Moritz Metz (0:15)

Ja, da liegst du gar nicht so falsch und ich hab das jetzt nicht selber gezählt, sondern ich hab einen Agenten befragt, der auf alle unsere KI verstehen Folgen Zugriff hat und die anhören kann. Und ich sag auch noch dazu, dass es jetzt eine KI-Stimme, die antwortet. Wir machen das sonst nicht im Deutschlandfunk, aber hier ist ja quasi Teil der Berichterstattung in dieser Folge.

SPEAKER_3 (0:31)

Am häufigsten war Carina dabei, in 73 Folgen. Ralf kommt auf 67, Moritz auf 66 Fedi, du bist bei 57 Folgen dabei und Max bei 22

Carina liegt also vorn und war in fast jeder zweiten Folge am Mikrofon.

Moritz Metz (0:48)

Da lag es jetzt gar nicht so falsch, Fedi. Jetzt noch die andere Frage, hat der Agent auch ausgewertet. Wer hatte den höchsten Redeanteil? Wer hat am meisten geredet?

Friederike Walch-Nasseri (0:56)

Also wenn du schon so fragst, vielleicht bist es ja du.

Moritz Metz (0:58)

Nee, da ist jemand anders vorne.

SPEAKER_3 (1:00)

Beim Redeanteil liegt Ralf in beiden Rollen vorn. Als Reporter übernimmt er im Schnitt 68 Prozent des Gesprächs, als Host 38 Prozent. Ralf fühlt sich am Mikrofon also offenbar ziemlich wohl. Die anderen liegen in beiden Rollen jeweils ein paar Prozentpunkte darunter. Bei euch beiden sieht man zum Beispiel Fedi kommt als Host auf 35 Prozent, Moritz auf 32

Fedi spricht beim Moderieren also etwas mehr, während Moritz anderen mehr Raum für die Recherche lässt.

Friederike Walch-Nasseri (1:30)

Ja, wobei Moritz diese drei Prozent, ich weiß nicht, ob die so einen riesen Unterschied machen und es liegt vielleicht auch darin, dass ich dich jedes Mal radikal kürze, wenn ich mit dir eine Folge aufnehme.

Moritz Metz (1:40)

Aha, mal gucken, wie das diesmal wird. Ich habe auf jeden Fall den Agenten auch noch gebeten, dass er uns Stellen aus dem Audio rausschneidet, wo wir beide unsere gegenseitigen Namen sagen und uns quasi begrüßen. Das tun wir jetzt. Der Schnitt ist aber noch nicht ganz perfekt. Fedi hat Moritz. Fedi hat Moritz.

Fedi. Moritz.

Friederike Walch-Nasseri (2:00)

Moritz. Moritz.

Moritz.

Moritz Metz (2:12)

Der Deutschlandfunk Podcast über Künstliche Intelligenz im Osten.

Friederike Walch-Nasseri (2:20)

Herzlich Willkommen zu einer neuen Folge KI verstehen. Nummer 156, wie ich gerade gelernt habe.

Mein Name ist Fedi, Friederike Walch und der Mann, der hier so genau Statistik führt, beziehungsweise führen lässt und der für diese Folge recherchiert hat, ist Moritz, Moritz Metz. Hallo.

Moritz Metz (2:37)

Hallo.

Friederike Walch-Nasseri (2:39)

Und ich dachte, ich steig heute einmal mit voller Transparenz ein. Ich hab letzte Woche nämlich mit Ralf telefoniert, weil wir noch besprechen wollten, welches Thema ich kommende Woche für KI verstehen recherchieren könnte. Und ich hab ihm gesagt, ich würde echt gern noch mal eine Folge zu Sicherheitsrisiken bei KI-Agenten machen. Das Thema ist gerade so wichtig, aber wird das nicht vielleicht ein bisschen viel mit diesen ganzen Agententhemen? Und das Ergebnis dieses Gesprächs war dann nein. Weil einerseits lösen Agenten gerade riesige Sicherheitsbedenken aus und auf der anderen Seite krempeln sie inzwischen die gesamte Arbeitswelt um. Immer mehr Menschen versuchen gerade mit Agenten ihren Alltag zu optimieren. Und genau da liegt unter anderem natürlich auch Moritz Expertise. Du hast versprochen, heute eigene Projekte mitzubringen und mir bzw. auch uns allen zu zeigen, welche Agenten du so ausprobiert hast und wie gut die auch wirklich schon funktionieren.

Denn unsere Frage heute ist, wie kann ich KI-Agenten wirklich sinnvoll einsetzen, zum Beispiel um mir Arbeit abzunehmen?

Moritz Metz (3:43)

Genau und ich finde, es gibt wirklich auch vieles kritisches zu KI-Agenten zu sagen. Und das habe ich getan in der Folge mit Ralf vor ungefähr zwei Wochen. Heute gehen die KI-Verstehen-Agenten-Wochen aber weiter und wir schauen auf die Einsatzbereiche von KI-Agenten. Schauen an, wie die wirklich intern funktionieren, probieren auch Sachen aus. Ich habe dir ein Spiel mitgebracht, Fedi.

Und wir haben viele Anregungen aus der Hörerschaft.

Friederike Walch-Nasseri (4:06)

Okay, also heute eine ganz praktische Hands-on-Folge. Moritz, du musst auch erzählen, wie du diese Statistik vom Anfang genau gemacht hast, beziehungsweise wie lange das so gedauert hat.

Aber vielleicht erst mal zu den Grundlagen. Also vielleicht können wir noch einmal klären, was genau ist denn eigentlich ein KI-Agent?

Moritz Metz (4:24)

KI-Agenten, das sind KI-Sprachmodelle, diese sogenannten LLMs. Aber die leben nicht nur im Chatbot-Fenster, sondern das sind Sprachmodelle, die dann außenrum noch viel mehr Möglichkeiten haben, Werkzeuge für die digitale Welt zu benutzen. Also das nennt man Harness. Das ist dann was sozusagen um das Sprachmodell noch außenrum ist. Und ein Sprachmodell und ein Harness sind dann eben ein KI-Agent. Und zu diesem Harness, was außenrum ist, gehören dann zum Beispiel Werkzeuge. Also dass der dann in der Lage ist, vielleicht Excel-Tabellen anzugucken oder ins Internet zu gehen, bestimmte Dinge zu recherchieren oder Audio-Schnittwerkzeuge zu verwenden oder aber eben auch Datenquellen anzuzapfen, zum Beispiel alle 155 KI-Verstehen folgen. Da ist dann noch ein anderes Stichwort wichtig. Ich sag's jetzt einmal, MCP heißt das, das heißt das Model Context Protocol. Und das ist sozusagen eine Datenschnittstelle, wie auch KI-Agenten, wenn alles ganz geordnet ablaufen soll, aufeinander zugreifen können, sich auch koordinieren können und wo sie eben Daten austauschen können. MCP, das sollte man vielleicht mal gehört haben. Und so ein Agent läuft dann immer in einem Loop, in einer Schleife, der überlegt erst, was soll ich jetzt eigentlich tun, auch wenn man denken jetzt nicht unbedingt eine Maschine attribuieren sollte. Dann führt er eine Tätigkeit aus mit seinen Werkzeugen und dann prüft er das Ganze auch wieder mit verschiedenen Werkzeugen und dann geht der Loop von vorne los, dann überlegt er wieder, was kann ich jetzt als nächstes tun. Das ist so das Grundprinzip von Agenten. Und weil die eben normalerweise in großen Rechenzentren laufen, sind uns KI-Agenten in der digitalen Welt wirklich tempomäßig die Menschen komplett überlegen.