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Schulungsübersicht

Grundlagen autonomer Agenten

  • Kernkonzepte hinter agentic AI
  • Arten von Frameworks für autonome Agenten
  • Aktuelle Forschungsperspektiven

Einblick in BabyAGI

  • Logik zur Aufgabengenerierung und Priorisierung
  • Ausführungsschleifen und Speicherstrukturen
  • Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs

Vergleich von BabyAGI mit anderen Agenten

  • LLM-basierte Aufgabenagenten und Planer
  • Frameworks für die Multi-Agenten-Orchestrierung
  • Reaktive versus deliberative Agentenmodelle

Bewertung von Autonomie und Kontrolle

  • Autonomiestufen in KI-Systemen
  • Modelle mit menschlicher Beteiligung (Human-in-the-loop) und Aufsicht
  • Fehlermodi und Risikofaktoren

Reale Anwendungen und Einsatzszenarien

  • Automatisierung von Forschungsvorhaben
  • Wissensworkflows in Unternehmen
  • Autonome Erkundungs- und Reasoning-Aufgaben

Benchmarking und Leistungsbewertung

  • Kriterien zur Bewertung autonomer Agenten
  • Stress-Tests und Verhaltensanalyse
  • Methoden für vergleichende Bewertungen

Entwurf und Bereitstellung agentic Systeme

  • Architekturüberlegungen
  • Integration in die bestehende Unternehmenssoftware
  • Skalierbarkeit und Betriebsmanagement

Zukünftige Entwicklungen der KI-Autonomie

  • Evolution von Agenten-Frameworks
  • Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
  • Strategische Implikationen für Forschung und Industrie

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in fortgeschrittenen KI-Konzepten
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
  • Vertrautheit mit Architekturen autonomer Agenten

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Innovationsleiter
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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