AI Agents 入门指南：从概念到实践

Künstliche Intelligenz Agenten (AI Agents) entwickeln sich rasant zu einem Hotspot im Technologiebereich. Sie sind nicht nur Chatbots, sondern intelligente Entitäten, die in der Lage sind, Aufgaben selbstständig auszuführen und sogar an wirtschaftlichen Aktivitäten teilzunehmen. Dieser Artikel führt Sie in die Welt der AI Agents ein und vermittelt Ihnen ein Verständnis für ihre Konzepte, den aktuellen Entwicklungsstand, Anwendungsszenarien und zukünftige Trends.

Was ist ein AI Agent?

Ein AI Agent kann als ein intelligentes System definiert werden, das in der Lage ist, seine Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Werkzeugen verfügen AI Agents über ein gewisses Maß an Autonomie und können Aufgaben ohne menschliches Zutun erledigen. Sie umfassen in der Regel die folgenden Kernkomponenten:

感知模块： 负责收集来自环境的信息，例如通过传感器、API 或用户输入。 Wahrnehmungsmodul: Verantwortlich für das Sammeln von Informationen aus der Umgebung, z. B. über Sensoren, APIs oder Benutzereingaben.
决策模块： 利用 AI 模型（例如 LLM）分析信息，制定行动计划。 Entscheidungsmodul: Nutzt AI-Modelle (z. B. LLM), um Informationen zu analysieren und Aktionspläne zu erstellen.
行动模块： 执行决策，例如调用 API、发送消息或控制物理设备。 Aktionsmodul: Führt Entscheidungen aus, z. B. durch Aufrufen von APIs, Senden von Nachrichten oder Steuern physischer Geräte.
记忆模块： 存储历史信息和经验，用于改进未来的决策。 Speichermodul: Speichert historische Informationen und Erfahrungen, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern.

AI Agents 的发展现状

Von den ersten Chatbots bis hin zu intelligenten Entitäten, die heute an wirtschaftlichen Aktivitäten teilnehmen können, hat die Entwicklung von AI Agents eine rasante Entwicklung durchlaufen.

从聊天机器人到经济参与者： 最初的 AI Agents 主要以聊天机器人的形式存在，用于提供客户服务或回答问题。现在，它们已经进化为能够自主赚钱、支付计算资源、自我改进和复制的经济参与者。例如，Sigil Wen 的 Automaton 允许 Agents 赚取资金，支付计算费用，进行自我完善和复制，这是一种软件自我所有权的体现。 Vom Chatbot zum Wirtschaftsteilnehmer: Die ersten AI Agents existierten hauptsächlich in Form von Chatbots, die zur Bereitstellung von Kundenservice oder zur Beantwortung von Fragen dienten. Heute haben sie sich zu Wirtschaftsteilnehmern entwickelt, die in der Lage sind, selbstständig Geld zu verdienen, Rechenressourcen zu bezahlen, sich selbst zu verbessern und zu replizieren. Beispielsweise ermöglicht Sigil Wens Automaton Agents, Geld zu verdienen, Rechengebühren zu bezahlen, sich selbst zu verbessern und zu replizieren, was eine Manifestation des Software-Selbsteigentums ist.
硬件 democratization： 有些团队正在努力降低 AI Agent 的运行成本。一个中国硬件团队成功将一个需要 599 美元 Mac Mini 和 1GB 内存的 43 万行代码的 AI 助手，用 Go 语言重写，使其可以在 9.9 美元的开发板上运行，且仅需不到 10MB 的内存。启动时间也从 500 秒缩短到 1 秒。 Hardware-Demokratisierung: Einige Teams arbeiten daran, die Betriebskosten von AI Agents zu senken. Einem chinesischen Hardware-Team ist es gelungen, einen AI-Assistenten mit 430.000 Codezeilen, der einen 599-Dollar-Mac Mini und 1 GB Speicher benötigte, in Go neu zu schreiben, sodass er auf einem 9,9-Dollar-Entwicklungsboard mit weniger als 10 MB Speicher ausgeführt werden kann. Die Startzeit wurde ebenfalls von 500 Sekunden auf 1 Sekunde verkürzt.
真实世界的应用： AI Agents 已经开始在实际业务中发挥作用。它们能够接听数百万个电话，并每次都成功地冒充人类。 Anwendungen in der realen Welt: AI Agents beginnen bereits, in realen Unternehmen eine Rolle zu spielen. Sie können Millionen von Anrufen entgegennehmen und jedes Mal erfolgreich Menschen imitieren.
框架和工具的涌现： 出现了许多用于构建和部署 AI Agents 的框架和工具，例如 OpenClaw。这些工具降低了开发 AI Agents 的门槛，使其更容易被开发者和企业采用。 Aufkommen von Frameworks und Tools: Es sind viele Frameworks und Tools zum Erstellen und Bereitstellen von AI Agents entstanden, wie z. B. OpenClaw. Diese Tools senken die Hürde für die Entwicklung von AI Agents und erleichtern deren Einführung durch Entwickler und Unternehmen.
安全和隐私问题： 随着 AI Agents 的自主性增强，安全和隐私问题也日益突出。例如，有讨论涉及到 AI Agents 之间相互销售“数字毒品”的情况，这引发了对 AI 伦理和监管的担忧。 Sicherheits- und Datenschutzprobleme: Mit der zunehmenden Autonomie von AI Agents werden auch Sicherheits- und Datenschutzprobleme immer wichtiger. Beispielsweise gibt es Diskussionen über den gegenseitigen Verkauf von "digitalen Drogen" zwischen AI Agents, was Bedenken hinsichtlich der AI-Ethik und -Regulierung aufwirft.

AI Agents 的应用场景

Die Anwendungsszenarien von AI Agents sind sehr vielfältig und umfassen verschiedene Branchen.

电商和营销： AI Agents 可以用于生成用户原创内容 (UGC) 广告，例如 Clawdbot + Kling 能够每天生成 550 个视频广告，成本仅为 5 美元，生产时间仅需几分钟。它们还可以用于个性化推荐、客户服务和市场营销活动。 E-Commerce und Marketing: AI Agents können verwendet werden, um von Benutzern generierte Inhalte (UGC) für Werbung zu erstellen. Beispielsweise können Clawdbot + Kling täglich 550 Videoanzeigen für nur 5 US-Dollar und in wenigen Minuten Produktionszeit erstellen. Sie können auch für personalisierte Empfehlungen, Kundenservice und Marketingkampagnen verwendet werden.
金融： AI Agents 可以用于 KYC (Know Your Customer) 和 AML (Anti-Money Laundering) 等任务，例如 Sphinx_HQ。 Finanzen: AI Agents können für Aufgaben wie KYC (Know Your Customer) und AML (Anti-Money Laundering) verwendet werden, z. B. Sphinx_HQ.
供应链管理： AI Agents 可以用于优化库存管理、预测需求和协调物流。 Supply Chain Management: AI Agents können verwendet werden, um das Bestandsmanagement zu optimieren, die Nachfrage vorherzusagen und die Logistik zu koordinieren.
智能家居： AI Agents 可以用于控制智能家居设备、提供个性化服务和增强安全性。 Smart Home: AI Agents können verwendet werden, um Smart-Home-Geräte zu steuern, personalisierte Dienste bereitzustellen und die Sicherheit zu erhöhen.
网络安全： AI Agents 可以用于检测和响应网络威胁，例如入侵检测和恶意软件分析。 Cybersicherheit: AI Agents können verwendet werden, um Cyberbedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren, z. B. durch Intrusion Detection und Malware-Analyse.
游戏和娱乐： AI Agents 可以用于创建更智能的非玩家角色 (NPC) 和更逼真的游戏世界。例如，SimCityAgent 支持 OpenClaw 和 Ethoswarm Agents，构建 Agent Game。 Spiele und Unterhaltung: AI Agents können verwendet werden, um intelligentere Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs) und realistischere Spielwelten zu erstellen. Beispielsweise unterstützt SimCityAgent OpenClaw- und Ethoswarm-Agents, um ein Agent Game zu erstellen.
软件开发： AI Agents 可以辅助编程，自动生成代码，减少开发时间。 Claude 4 是一款非常优秀的编码模型，可以深度思考并同时使用各种工具。 Softwareentwicklung: AI Agents können die Programmierung unterstützen, automatisch Code generieren und die Entwicklungszeit verkürzen. Claude 4 ist ein sehr gutes Codierungsmodell, das tiefgründig denken und gleichzeitig verschiedene Tools verwenden kann.
科学研究： AI Agents 可以用于自动化实验、分析数据和发现新的科学规律。 Wissenschaftliche Forschung: AI Agents können verwendet werden, um Experimente zu automatisieren, Daten zu analysieren und neue wissenschaftliche Gesetze zu entdecken.## Wie man mit AI Agents beginnt

Um mit AI Agents anzufangen, können Sie folgende Aspekte berücksichtigen:

Grundlagen lernen: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning.
Geeignete Frameworks und Tools auswählen: Wählen Sie je nach Ihren Bedürfnissen die passenden AI Agent Entwicklungs-Frameworks und Tools aus. Hier sind einige gängige Tools:
- LLM: Claude, Gemini, GPT, Kimi
- Coding Agents: Claude code, Cursor, Opencode, Lovable
- Computer-Use Agents: Manus, openai/claude
- AI Image: Nano banana pro, GPT-image, Midjourney
- AI Video: (Diskussion noch nicht abgeschlossen)
Einige bemerkenswerte frühe Projekte:
```
@AGIHoldings (AI agents)
@Clawtomaton_Bot (AI agents)
@ValeoAgent (AI agents)
@automaton_otto (AI agents)
@openclawdy (AI agents)
@CaesarPSA (AI agents)
@TandemSkill (AI)
@SingularityEngn (AI)
@arlo_fi (AI)
@janitr_ai (AI)
@clawrapp (AI)
```
An Open-Source-Projekten teilnehmen: Die Teilnahme an Open-Source-Projekten im Zusammenhang mit AI Agents, wie z. B. Agent World Model, kann Ihnen helfen, die praktischen Anwendungen von AI Agents zu verstehen. Agent World Model bietet 1000 ausführbare Welten, 10000 Benutzeraufgaben und 35.000 automatisch generierte Tools zum Trainieren von AI Agents.
Communitys und Foren verfolgen: Verfolgen Sie Communitys und Foren im Zusammenhang mit AI Agents, um Erfahrungen mit anderen Entwicklern auszutauschen.
Praktische Projekte: Festigen Sie Ihr Wissen durch praktische Projekte. Sie können beispielsweise versuchen, einen einfachen AI Agent zu erstellen, um eine sich wiederholende Aufgabe zu automatisieren. Nutzen Sie beispielsweise OpenClaw, um einen Agenten mit personalisierten Merkmalen zu erstellen.

Best Practices für AI Agents

Ziele definieren: Bevor Sie mit dem Aufbau eines AI Agent beginnen, sollten Sie dessen Ziele und Aufgaben klar definieren.
Geeignete Technologie auswählen: Wählen Sie je nach Komplexität der Aufgabe die passende Technologie aus, z. B. LLM, Reinforcement Learning usw.
Auf Datenqualität achten: Die Leistung des AI Agent hängt von der Qualität der Daten ab. Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
Ausreichende Tests durchführen: Führen Sie vor der Bereitstellung des AI Agent ausreichende Tests durch, um sicherzustellen, dass seine Leistung stabil und zuverlässig ist.
Kontinuierliche Verbesserung: AI Agents müssen ständig lernen und sich verbessern, um sich an sich ändernde Umgebungen anzupassen. Bewerten Sie regelmäßig die Leistung und passen Sie sie basierend auf dem Feedback an.
Sicherheit und Datenschutz berücksichtigen: Berücksichtigen Sie bei der Entwicklung und Bereitstellung von AI Agents Sicherheits- und Datenschutzaspekte und ergreifen Sie die erforderlichen Maßnahmen, um die Daten und die Privatsphäre der Benutzer zu schützen.

Zukünftige Trends

Zu den zukünftigen Entwicklungstrends von AI Agents gehören:

Stärkere Autonomie: AI Agents werden autonomer und können komplexere Aufgaben selbstständig erledigen.
Breitere Anwendung: AI Agents werden in alle Branchen eindringen und zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Lebens und der Arbeit der Menschen werden.
Höheres Intelligenzniveau: AI Agents werden ein höheres Intelligenzniveau aufweisen, die Bedürfnisse der Menschen besser verstehen und personalisiertere Dienstleistungen anbieten können.
Teilnahme an wirtschaftlichen Aktivitäten: AI Agents werden sich stärker an wirtschaftlichen Aktivitäten beteiligen und eine Maschinenwirtschaft bilden. Sie werden Dienstleistungen untereinander austauschen und letztendlich die wirtschaftliche Größenordnung zwischen Menschen übertreffen.
Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz: Mit der Verbreitung von AI Agents werden Sicherheits- und Datenschutzprobleme immer wichtiger. Es müssen entsprechende Gesetze, Vorschriften und technische Standards entwickelt werden, um das Verhalten von AI Agents zu regeln.## Fazit

KI-Agenten verändern unsere Welt. Sie haben ein enormes Potenzial, die Effizienz zu steigern, die Lebensqualität zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. Mit dieser Einführungsanleitung haben Sie die grundlegenden Konzepte, den aktuellen Entwicklungsstand, die Anwendungsbereiche, die praktischen Methoden und die zukünftigen Trends von KI-Agenten kennengelernt. Ich hoffe, dies ist der Ausgangspunkt für Ihre KI-Agenten-Reise. Denken Sie daran, Rom wurde nicht an einem Tag erbaut. Beginnen Sie mit kleinen Projekten und sammeln Sie schrittweise Erfahrungen. Auch Sie können leistungsstarke KI-Agenten entwickeln!