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LLMs vs. KI-Agenten: Der Paradigmenwechsel in der KI

2025-09-07

Dieser Artikel beleuchtet ein kritisches Missverständnis im KI-Bereich: die Verwechslung von ChatGPT und Large Language Models (LLMs). ChatGPT hat sich von einer einfachen LLM-Schnittstelle zu einem ausgefeilten KI-Agenten entwickelt, der über Gedächtnis, Werkzeugintegration und mehrstufige Denkfähigkeit verfügt – ein bedeutender Architekturwandel. LLMs sind leistungsstarke Mustererkennungssysteme, denen es jedoch an Lern- und Anpassungsfähigkeit mangelt; KI-Agenten nutzen LLMs als Bestandteil ihrer kognitiven Architektur, interagieren mit externen Systemen und lernen aus Erfahrung. Dieser Unterschied hat tiefgreifende Auswirkungen auf Entwickler, Produktmanager, Geschäftsstrategien und Benutzer. Das Verständnis dieses Unterschieds ist entscheidend, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen und die Entwicklung veralteter Lösungen für zukünftige Probleme zu vermeiden.

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KI

KI: Der nächste logische Schritt in der Entwicklung der Informatik

2025-08-31

Von Lochkarten über grafische Benutzeroberflächen bis hin zur KI war die Geschichte der Informatik ein stetiger Fortschritt hin zu einer intuitiveren Mensch-Computer-Interaktion. KI ist keine radikale Abkehr von diesem Weg – sie ist der nächste natürliche Schritt, um Computer zugänglicher und nützlicher für die Menschheit zu machen. Sie ermöglicht es Computern, menschliche Ziele zu verstehen und danach zu handeln, anstatt nur explizite Anweisungen zu befolgen, wodurch die kognitive Belastung von den Menschen auf die Maschinen verlagert wird. Dies ermöglicht es Benutzern, sich auf das zu konzentrieren, was sie erreichen wollen, und nicht darauf, wie sie eine Maschine dazu anweisen. Die Zukunft wird die Mensch-Computer-Interaktion wahrscheinlich als eine Zusammenarbeit sehen, wobei die Grenze zwischen Anweisung und Zielsetzung verschwimmt und die menschliche Intelligenz erweitert anstatt ersetzt wird.

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KI

AGI-Engpass: Engineering, nicht Modelle

2025-08-24

Der rasante Fortschritt großer Sprachmodelle scheint an einen Engpass gestoßen zu sein. Die reine Skalierung von Modellen bringt keine signifikanten Verbesserungen mehr. Der Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) führt nicht über das Training größerer Sprachmodelle, sondern über den Aufbau von Ingenieursystemen, die Modelle, Gedächtnis, Kontext und deterministische Workflows integrieren. Der Autor argumentiert, dass AGI ein Ingenieurproblem ist, kein Modelltrainingsproblem, und erfordert den Aufbau von Kontextmanagement, Speicherdiensten, deterministischen Workflows und spezialisierten Modellen als modulare Komponenten. Das endgültige Ziel ist es, durch die synergistische Interaktion dieser Komponenten echte AGI zu erreichen.

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