Verstärkendes Lernen: Antriebskraft für den Aufstieg der agentenbasierten KI im Jahr 2025

Erste Versuche mit KI-Agenten wie BabyAGI und AutoGPT im Jahr 2023, obwohl anfänglich vielversprechend, scheiterten aufgrund der Schwierigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) mit mehrschrittigem Schlussfolgern. Mitte 2024 änderte sich dies jedoch. Fortschritte im verstärkenden Lernen ermöglichten eine neue Generation von KI-Agenten, die komplexe, mehrschrittige Aufgaben konsistent erledigen können, wie beispielsweise Codegenerierungswerkzeuge wie Bolt.new und Anthropic's Claude 3.5 Sonnet. Verstärkendes Lernen überwindet durch Training durch Versuch und Irrtum das Problem der sich aufschaukelnden Fehler, die dem Imitationslernen innewohnen, und ermöglicht es Modellen, auch bei unbekannten Daten robust zu bleiben. Techniken wie OpenAIs RLHF und Anthropics konstitutionelle KI automatisieren Feedback und steigern so die Effizienz des verstärkenden Lernens. DeepSeks R1-Modell zeigte das bemerkenswerte Potenzial von Modellen, die sich durch verstärkendes Lernen das Schlussfolgern "selbst beibringen". Kurz gesagt, Fortschritte im verstärkenden Lernen sind der Haupttreiber für den Aufstieg der agentenbasierten KI im Jahr 2025.