!RE-UPLOAD! KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

Ein Anbieter hatte Probleme mit dem Intro/Outro - Deshalb müssen
wir die Folge nochmal hochladen!


Sorry für die Verwirrung!


Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo
stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber
spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“
mit Barbara Lampl (aka AI Babsi)


Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das
Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns
arbeiten.


Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.


Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres
dachte.


Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider
noch nicht.


Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit
gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.


Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und
die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches
Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in
einem sehr offenen Feld.


Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten
sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.


Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben.
Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen
für einen guten Zweck gespendet werden.





Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?


Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg
überhaupt möglich ist:


1) Ein Evaluationskonzept


2) Ein Semantic Layer


3) Ein Memory Layer





Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das
tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar
immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.


Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da
ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines
öffentlichen Herstellers abgebildet.


Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine
gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht
mehr relevant ist.





Und noch einer der wichtigsten Punkte:


KI ist kein Projekt mit Enddatum!


Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung
endet nicht





Erwähnte Folgen:


Babsi 1.0:
https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd





Babsi 2.0:
https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4





Sebastian KI Agenten:
https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc


Larysa:
https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5


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Buchempfehlung von Barbara: The AI Engineer's Guide to Surviving
the EU AI Act - Larysa Visengeriyeva





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Kontakt:





E-Mail: christian@uyd-podcast.com





Timestamps:


00:00 Einführung in den Datenpodcast


02:50 Agenten und ihre Definitionen


05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis


08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten


11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten


14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten


18:38 Risiken von Prompt Injection


22:58 Scraping und seine Gefahren


25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten


27:26 Herausforderungen in großen Organisationen


30:11 Fortschritte in der Agententechnologie


31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten


35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen


36:50 Die Bedeutung von Memory Layers


39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI


41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten


43:17 Evaluationskonzepte und die Rolle von LLMs


45:28 Human in the Loop und Entscheidungsfindung


48:07 Zukünftige Herausforderungen in der Cybersecurity


50:18 Buchempfehlung und die Bedeutung von AI-Governance