Das Framework adressiert ein wachsendes Problem in der KI-Community: Die rasante Verbreitung von Agentic-Tools hat es Entwicklern erschwert, die besten Lösungen für ihre spezifischen Bedürfnisse zu ermitteln. Diese Komplexität kann zu einer Analyse-Paralyse führen, die Innovationen behindert und die Entwicklung neuer KI-gestützter Anwendungen verlangsamt.

Die Forscher identifizierten zwei Hauptdimensionen zur Kategorisierung von Agentic-Frameworks: Agenten-Adaption und Tool-Adaption. Die Agenten-Adaption umfasst die Modifizierung des Basismodells, das dem Agentic-System zugrunde liegt. Dies kann durch Aktualisierung der internen Parameter oder Richtlinien des Agenten durch Methoden wie Fine-Tuning oder Reinforcement Learning erreicht werden. Die Tool-Adaption hingegen konzentriert sich auf die Modifizierung der Tools, die der Agent zur Interaktion mit der Umgebung verwendet. Dies kann die Erstellung neuer Tools, die Modifizierung bestehender Tools oder die Entwicklung von Strategien für den Agenten umfassen, um verfügbare Tools effektiv zu nutzen.

Laut den Forschern verlagert diese Neuausrichtung den Fokus für Unternehmensteams von der einfachen Auswahl eines Modells auf architektonische Entscheidungen. Diese Entscheidungen beinhalten die Festlegung, wie Trainingsbudgets zu verteilen sind, wie viel Modularität beibehalten werden soll und welche Kompromisse zwischen Kosten, Flexibilität und Risiko akzeptiert werden müssen.

Der Aufstieg der Agentic AI spiegelt einen breiteren Trend hin zu autonomeren und intelligenteren Systemen wider. Agentic AI-Systeme sind so konzipiert, dass sie ihre Umgebung wahrnehmen, über ihre Ziele nachdenken und Maßnahmen ergreifen, um diese Ziele zu erreichen. Diese Systeme haben das Potenzial, verschiedene Branchen zu revolutionieren, darunter das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und das Transportwesen. Die Komplexität der Entwicklung und Bereitstellung von Agentic AI-Systemen stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar.

Das neue Framework zielt darauf ab, diese Herausforderung zu bewältigen, indem es einen strukturierten Ansatz zum Verständnis und zur Navigation in der Landschaft der Agentic AI bietet. Durch die Kategorisierung von Frameworks auf der Grundlage ihrer Anpassungsstrategien hoffen die Forscher, Entwickler in die Lage zu versetzen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Entwicklung innovativer KI-Anwendungen zu beschleunigen. Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung der Berücksichtigung der Kompromisse zwischen verschiedenen Ansätzen, wie z. B. den Kosten für das Training eines Modells im Vergleich zur Flexibilität der Verwendung eines modularen Systems. Die Forscher planen, das Framework weiter zu verfeinern und neue Dimensionen für die Kategorisierung von Agentic AI-Systemen zu erforschen. Sie hoffen auch, mit Industriepartnern zusammenzuarbeiten, um das Framework in realen Anwendungen zu validieren.