Wie man mit SearchGPT bessere KI-Agenten entwickelt

Die KI-Landschaft steht vor einem grundlegenden Wandel. OpenAIs Ankündigung der Web-Suchfunktionen von ChatGPT (SearchGPT) ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu wirklich autonomen KI-Agenten, die auf Informationen in Echtzeit zugreifen, diese überprüfen und entsprechend handeln können.

Für Unternehmen und Einzelpersonen, die KI-Lösungen entwickeln und einsetzen, stellt diese Entwicklung eine ständige Herausforderung dar: Wie können KI-Systeme entwickelt werden, die in unserer sich schnell verändernden Welt aktuell und genau bleiben? Bislang waren selbst die ausgefeiltesten KI-Agenten durch ihre Trainingsdaten begrenzt und operierten in einer Wissensblase, die veraltet, sobald das Training endet.

Die Implikationen sind erheblich. Olivier Godement, Produktchef von OpenAI, stellt sich das so vor: "Spulen wir ein paar Jahre zurück - jeder Mensch auf der Erde, jedes Unternehmen hat einen Agenten. Dieser Agent kennt Sie extrem gut. Er kennt Ihre Vorlieben." Um diese Zukunft zu erreichen, müssen sich KI-Agenten jedoch von den Zwängen statischer Trainingsdaten befreien.

Wenn die Trainingsdaten nicht ausreichen

Die Grenzen des Trainings von Modellen, die nur auf Daten basieren, werden immer deutlicher, je mehr KI-Agenten in realen Anwendungen eingesetzt werden. Es gibt einige Punkte, die sie behindern.

Jedes KI-Modell steht vor einer grundlegenden Herausforderung: ihr Wissen hat ein Verfallsdatum. Ob es sich um aktuelle Ereignisse, aktualisierte Dokumentationen oder neue Produktinformationen handelt, herkömmliche KI-Modelle können auf diese Informationen nicht zugreifen, es sei denn, sie werden neu geschult - ein Prozess, der sowohl kostspielig als auch zeitaufwändig ist.

Der Zugang zu aktuellen Informationen ist unerlässlich. Das Weltgeschehen entwickelt sich stündlich, Informationen ändern sich ständig, und die Bedürfnisse entwickeln sich kontinuierlich weiter. KI-Agenten, die nur mit Trainingsdaten arbeiten, können nicht die Echtzeit-Einsichten liefern, die für fundierte Entscheidungen erforderlich sind.

Vielleicht am kritischsten, Modelle, die nur mit Trainingsdaten arbeiten, haben Schwierigkeiten bei der Verifizierung. Wenn ein KI-Agent eine Behauptung aufstellt oder Informationen bereitstellt, müssen die Nutzer darauf vertrauen können, dass diese korrekt und aktuell sind. Ohne Zugang zu Echtzeit-Quellen wird diese Überprüfung unmöglich, was zu potenziellen Fehlinformationen und Vertrauensproblemen führt.

Der Bedarf an dynamischeren KI-Lösungen ist in vielen Bereichen offensichtlich:

• Forschung und Analyse: KI-Systeme müssen Bedingungen überwachen, Veränderungen verfolgen und aufkommende Trends in Echtzeit erkennen. Selbst Trainingsdaten von vor ein paar Monaten könnten entscheidende Veränderungen oder Entwicklungen verpassen.

• Zugang zu Informationen: Moderne Anwendungen erfordern einen sofortigen Zugriff auf die neuesten Informationen, Aktualisierungen und Statusänderungen. KI-Agenten müssen genaue, aktuelle Antworten geben, die der aktuellen Realität entsprechen.

• Wissensarbeit: In schnelllebigen Bereichen erfordert das Verständnis der neuesten Entwicklungen einen Datenzugang in Echtzeit. KI-Agenten, die auf Trainingsdaten beschränkt sind, können nicht die zeitnahen Erkenntnisse liefern, die für eine effektive Unterstützung erforderlich sind.

Diese Einschränkungen haben einen klaren Zwang zur Veränderung geschaffen. Da wir uns bei der Bewältigung komplexer Aufgaben zunehmend auf KI-Agenten verlassen, ist die Möglichkeit, auf aktuelle Informationen zuzugreifen und diese zu überprüfen, nicht nur eine Bereicherung, sondern eine Notwendigkeit.

Einblick in ChatGPTs neue Suchfunktion

Die neue Suchfunktion von ChatGPT hilft uns, einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise einzuleiten, wie KI-Agenten mit der Welt interagieren. Durch die Integration eines Echtzeit-Webzugriffs kann ChatGPT nun Informationen überprüfen, auf aktuelle Daten zugreifen und aktuelle Antworten geben. Aber wie funktioniert das, und warum ist es wichtig?

Im Kern ermöglicht die neue Suchfunktion ChatGPT etwas, was für Menschen selbstverständlich ist: sich selbst zu überprüfen. Bei Fragen zu aktuellen Ereignissen, Marktbedingungen oder anderen Themen, die sich seit der Ausbildung geändert haben könnten, kann ChatGPT nun das Internet durchsuchen, um sein Wissen zu überprüfen und zu aktualisieren.

Diese Fähigkeit adressiert das, was Olivier Godement von OpenAI als eine der beiden größten Hürden für KI-Agenten identifiziert: die Fähigkeit, sich mit verschiedenen Tools zu verbinden. Die Integration der Suche ist der erste Schritt zu KI-Agenten, die nicht nur auf Informationen zugreifen, sondern auch mit verschiedenen Systemen und Tools interagieren können, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.

Aber es geht um mehr als nur eine Suchmaschine, die auf einen Chatbot aufgesetzt wird. Das System muss:

• Verstehen, wann es nach Informationen suchen muss

• Formulieren Sie effektive Suchanfragen

• Die Ergebnisse auswerten und zusammenfassen

• diese neuen Informationen mit ihrem vorhandenen Wissen zu integrieren

• Kohärente, präzise Antworten geben

Das Ergebnis ist ein KI-Agent, der zuverlässigere, aktuellere und überprüfbare Informationen liefern kann - ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu vertrauenswürdigen KI-Assistenten, die Aufgaben in der realen Welt übernehmen können.

Die Kluft zwischen Suche und Autonomie

Die Websuche stellt zwar einen bedeutenden Fortschritt dar, aber zwischen den derzeitigen Fähigkeiten und wirklich autonomen KI-Agenten klafft noch eine erhebliche Lücke. Das Verständnis dieser Lücke ist für jeden, der mit KI-Lösungen arbeitet oder sie implementiert, von entscheidender Bedeutung.

Aktueller Stand: Informationsbeschaffung und -synthese

Heutige KI-Agenten, selbst mit Websuchfunktionen, zeichnen sich dadurch aus:

• Finden und Zusammenfassen von Informationen

• Beantwortung von Abfragen mit aktuellen Daten

• Überprüfung von Fakten und Aussagen

• Bereitstellung kontextbezogener Antworten

Aber sie sind immer noch in entscheidenden Punkten eingeschränkt. Zwei große Hürden müssen noch überwunden werden.

1. Die Herausforderung der Vernunft

Die erste Hürde ist die zuverlässige Argumentation. OpenAI hat zwar ein "Gedankenkette" in ihren neuesten Modellen zu verarbeiten, bleibt noch einiges zu tun. KI-Agenten müssen:

• Informationen systematischer verarbeiten

• Eigene Fehler zu erkennen und zu korrigieren

• Komplexe Probleme effektiv aufschlüsseln

• Versuchen Sie verschiedene Ansätze, wenn erste Versuche fehlschlagen

2. Das Hindernis der Werkzeugintegration

Die zweite große Herausforderung ist die Verbindung von KI-Agenten mit verschiedenen Werkzeugen und Systemen. Die Suche ist zwar ein wichtiger erster Schritt, aber wirklich autonome Agenten müssen das auch:

• Schnittstelle zu mehreren Systemen

• Ausführen von Aktionen über verschiedene Plattformen hinweg

• Sicherer Umgang mit sensiblen Daten

• Verwalten komplexer Arbeitsabläufe

Der Blick in die Zukunft zeigt einen klaren, aber anspruchsvollen Entwicklungspfad. Künftige KI-Agenten werden gebraucht:

• Verbesserte logische Fähigkeiten, die auch bei komplexen Aufgaben eingesetzt werden können

• Robuste Sicherheitsrahmen für den Umgang mit sensiblen Informationen

• Zuverlässige Methoden für die Ausführung von Aktionen in der realen Welt

• Klare Mechanismen für Rechenschaftspflicht und Fehlerbehandlung

Aufbau von AI-Agenten müssen wir darauf vertrauen, dass sie komplexe Aufgaben erledigen und die richtigen Entscheidungen treffen werden. Dieses Vertrauen kann nur durch Fortschritte bei den Argumentationsfähigkeiten und der Integration praktischer Werkzeuge erreicht werden.

Auf dem Weg von der heutigen suchfähigen KI zu wirklich autonomen Agenten geht es nicht nur um technologischen Fortschritt, sondern auch um die Entwicklung von Systemen, denen man in der realen Welt zuverlässig vertrauen kann. Die Suchfunktion von ChatGPT ist zwar ein bedeutender Schritt nach vorn, zeigt aber auch, welche Arbeit noch nötig ist, um die Vision von KI-Agenten zu verwirklichen, die wirklich als fähige Assistenten in unserem täglichen Leben agieren können.

Zahlen sprechen: Erste Ergebnisse von Web-Enabled AI

Die Integration der Websuche in KI-Agenten ist nicht nur theoretisch vielversprechend - erste Anwendungen zeigen bereits messbare Auswirkungen. Schauen wir uns an, wie diese Fähigkeit Schlüsselbereiche verändert:

Marktforschung, die niemals schläft

Herkömmliche Marktforschung kann Wochen oder Monate dauern. Web-fähige KI-Agenten können jetzt:

• Überwachung der Bewegungen von Wettbewerbern in Echtzeit

• Verfolgen Sie Preisänderungen auf verschiedenen Märkten

• Aufkommende Trends erkennen, sobald sie auftreten

• Zusammenstellen und Analysieren von Nachrichten und Stimmungen in sozialen Medien

Ein Prozess, der früher eine ständige manuelle Aktualisierung erforderte, kann nun kontinuierlich ablaufen und immer aktuelle Erkenntnisse liefern. So kann ein KI-Agent beispielsweise Produkteinführungen, Preisänderungen und Marktreaktionen bei mehreren Wettbewerbern gleichzeitig verfolgen - eine Aufgabe, für die normalerweise ein Team von Analysten rund um die Uhr arbeiten müsste.

Kundenbetreuung 2.0

Die Auswirkungen auf den Kundensupport sind besonders deutlich. KI-Agenten mit Webzugang können:

• Genaue, aktuelle Produktinformationen bereitstellen

• Verweis auf aktuelle Richtlinien und Verfahren

• Bieten Sie relevante Lösungen auf der Grundlage der jüngsten Aktualisierungen an

• Bearbeitung komplexer Abfragen, die Informationen in Echtzeit erfordern

Der Unterschied ist beträchtlich: Anstatt Kunden auf Websites zu verweisen oder auf menschliche Mitarbeiter zu warten, können diese KI-Assistenten sofort auf aktuelle Informationen zugreifen und diese weitergeben, was die Lösungszeiten drastisch verkürzt und die Zufriedenheitsrate erhöht.

Forschung und Analyse in Echtzeit

Die vielleicht größte Umwälzung findet in der Forschung und Analyse statt. Web-fähige KI-Agenten können:

• Synthese von Informationen aus mehreren aktuellen Quellen

• Querverweise auf Behauptungen und Überprüfung von Fakten

• Identifizieren und Analysieren von Trendthemen

• Erstellen Sie umfassende Berichte mit den neuesten Daten

2025: Suchgestützte KI verändert die Unternehmenssoftware

Mit Blick auf das Jahr 2025 katalysiert die Integration von Suchfunktionen in KI-Agenten große Veränderungen in der Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Hier sehen Sie, was sich in den nächsten 12 Monaten wahrscheinlich entwickeln wird:

• Erweiterte Argumentationsfähigkeiten werden zum Standard in KI-Agenten

• Verbesserte Integration von Such- und Aktionsfunktionen

• Entwicklung von Spezialagenten für bestimmte Branchen und Aufgaben

• Standardisierung von Sicherheits- und Prüfprotokollen

Der wirkliche Wandel wird eintreten, wenn KI-Agenten nicht mehr nur Informationen suchen und synthetisieren, sondern sie auch tatsächlich nutzen. Zukünftige Entwicklungen umfassen:

• KI-Agenten, die Aktionen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen ausführen können

• Integration mit mehreren Tools und Plattformen

• Verbesserte Sicherheits- und Berechtigungsrahmen

• Anspruchsvollere Argumentationsfähigkeiten

Aktionsplan für webgestützte KI

Da Suchfunktionen in KI-Agenten zum Standard werden, brauchen Sie eine klare Implementierungsstrategie. Hier ist eine praktische Roadmap:

1. Identifizieren Sie hochwirksame Suchanwendungsfälle

• Aufgaben in der Forschung: Erstellen Sie einen Plan für sich wiederholende Recherche-Workflows, die eine Synthese von Informationen aus mehreren Webquellen erfordern.

• Zeitabhängige Updates: Auflistung von Prozessen, die derzeit unter dem verzögerten Zugang zu Echtzeitinformationen leiden (z. B. Konkurrenzbeobachtung, Marktanalyse)

• Workflows zur Faktenüberprüfung: Dokumentieren Sie, wo Ihr Team Zeit mit der Überprüfung von Informationen oder der Suche nach Aktualisierungen verbringt.

2. Bereiten Sie Ihre Datengrundlage vor

• Integration der Wissensdatenbank: Organisieren Sie Ihre interne Dokumentation und Daten, auf die Agenten neben der Websuche zurückgreifen müssen.

• Überprüfung der Quelle: Erstellen Sie eine Liste mit vertrauenswürdigen Quellen und Domains für Ihre Branche

• Abfragevorlagen: Entwickeln Sie standardisierte Suchmuster für den allgemeinen Informationsbedarf in Ihrem Bereich

3. Beginnen Sie mit fokussierten Agent-Implementierungen

• Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Einsatz eines Agenten, der sich auf das Sammeln und Zusammenfassen von Informationen aus bestimmten Quellen konzentriert

• Real-Time Monitor: Implementierung von Agenten, die bestimmte Websites oder Datenquellen auf Änderungen überwachen

• Fact-Checking-Agent: Schaffung eines Agenten, der darauf spezialisiert ist, Behauptungen anhand zuverlässiger Internetquellen zu überprüfen

4. Messen und Optimieren

• Antwortqualität: Verfolgen Sie die Genauigkeit und Relevanz von Agentenantworten, wenn Sie Webdaten mit internem Wissen kombinieren

• Zeitersparnis: Messung der Zeitersparnis bei manuellen Recherche- und Überprüfungsaufgaben

• Frische der Informationen: Überwachen Sie, wie schnell Ihre Mitarbeiter neue Informationen im Vergleich zu manuellen Prozessen aufnehmen

5. Plan für fortgeschrittene Integration

• API-Verbindungen: Ermitteln Sie, auf welche internen Tools Ihre Mitarbeiter neben der Websuche zugreifen müssen.

• Benutzerdefinierte Suchabgrenzungen: Definieren Sie spezifische Parameter dafür, wonach Ihre Agenten suchen können und wonach nicht

• Eskalationsprotokolle: Festlegung klarer Verfahren, wann Agenten sich auf menschliches Urteil verlassen sollten

Dieser strategische Ansatz stellt sicher, dass Sie den Wert von webfähigen KI-Agenten maximieren und gleichzeitig eine Grundlage für fortschrittlichere Funktionen schaffen, wenn sich die Technologie weiterentwickelt.

Die Einführung von Websuchfunktionen für KI-Agenten markiert einen entscheidenden Moment in ihrer Entwicklung von statischen Wissenssystemen zu dynamischen Echtzeit-Assistenten. Auch wenn es noch Herausforderungen bei den Argumentationsfähigkeiten und der Tool-Integration gibt, stellt die Fähigkeit, auf aktuelle Informationen zuzugreifen, sie zu überprüfen und darauf zu reagieren, einen entscheidenden Schritt auf dem Weg zu wirklich autonomen KI-Agenten dar.