Was ist ein autonomer Agent?
Ein autonomer Agent führt Funktionen innerhalb einer Umgebung aus, um bestimmte Ziele zu erreichen, ohne dazu angewiesen zu werden. Einige Computerprogramme fungieren als autonome Agenten, ebenso fortgeschrittene Robotik, Beispiele für künstliches Leben und Computerviren. Zahlreiche Forscher arbeiten auf diesem Gebiet, um ein tieferes Verständnis der Wirkstoffe und ihrer potenziellen Fähigkeiten sowie Anwendungen zu entwickeln. Fachzeitschriften und Jahreskonferenzen bieten ein Medium des Austauschs, um Informationen und Forschungsergebnisse auszutauschen.
Die Unterscheidung zwischen einem autonomen Agenten und Computerprogrammen kann schwierig sein. In einigen Fällen gibt es Überlappungen und die Linien der Definition können verschwimmen. Im Allgemeinen muss ein Agent in der Lage sein, Argumente zu verwenden, um mit einem System zu interagieren. Dies beinhaltet die Fähigkeit, Informationen zu erfassen, zu verarbeiten und in einigen Fällen zu manipulieren. Ein autonomer Agent muss sich auch zielgerichtet verhalten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Ein Beispiel für einen autonomen Agenten in Software könnte ein Supply-Chain-Management-Programm sein. Das Programm befasst sich mit Aspekten der Lieferkette und kann Aktivitäten wie das Bestellen und Verschieben von Verbrauchsmaterialien, das Planen von Personal und das Anfordern von LKWs ausführen. All diese Aktivitäten tragen zu einem größeren Ziel bei, die Lieferkette auf organisierte Weise in Bewegung zu halten. Dies unterscheidet sich von einem automatisierten System, das einfach reagieren kann. Vielleicht bestellt es neue Verbrauchsmaterialien, wenn eine Fabrik zu Ende geht, zum Beispiel als Reaktion auf einen Auslöser in der Programmierung.
Mehrere Agenten können innerhalb eines einzigen Systems agieren und kooperativ oder unabhängig voneinander sein. In der Robotik können Interaktionen autonomer Agenten wichtig sein. Sie können Sensoren verwenden, um visuelle Eingaben, Töne und andere Eingaben aus der Umgebung aufzunehmen. Diese Informationen können systemweit koordiniert werden, um Aufgaben wie das Erfassen und Bearbeiten von Elementen auszuführen. Systeme können auch aus ihren Erfahrungen lernen, verfeinerte Funktionen zu entwickeln und miteinander zu arbeiten, um Ziele zu erreichen.
Anwendungen für diese Forschung sind besonders wichtig in Bereichen wie künstlichem Leben, der Entwicklung komplexer Robotik und fortschrittlichen Computerprogrammen. Ein wirklich autonomer Agent benötigt keine Anweisung von einer externen Quelle wie einem Programmierer oder einem anderen Dienstprogramm und kann komplexe Aufgaben ausführen. Durch eine solche Automatisierung können Arbeitsstunden gespart werden, da das Programm möglicherweise in der Lage ist, Aktivitäten ohne Beteiligung von Arbeitnehmern effektiv abzuschließen. Beispielsweise generiert die automatische medizinische Abrechnung Rechnungen und Unterlagen, ohne dass ein erfahrener Mitarbeiter diese Aufgabe übernehmen muss.