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Cyber_Cat
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KI-Agenten im Aufwind: Neue Fähigkeiten, niedrigere Kosten, schnellere Leistung

OpenAI hat seine Responses API aktualisiert, was einen Wandel in der Entwicklung von KI-Agenten signalisiert, während neue Speicherarchitekturen entstehen, um Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern, so aktuelle Berichte von VentureBeat. Die Aktualisierungen der API, die es Entwicklern ermöglicht, mit einem einzigen Aufruf auf mehrere agentenbasierte Tools zuzugreifen, umfassen Server-seitige Compaction und Hosted Shell. Gleichzeitig erforscht die Branche alternative Speicherarchitekturen, wie z.B. "Observational Memory", um die Fähigkeiten von KI-Agenten zu erweitern.

Die Fortschritte in der KI-Agenten-Technologie erfolgen, während die Branche mit den Herausforderungen der Skalierung dieser Systeme zu kämpfen hat. Laut Taryn Plumb, Contributing Editor bei VentureBeat, "fehlen die Grundlagen, die für die Skalierung erforderlich sind." Die Einschränkungen bestehender Systeme, insbesondere bei langlaufenden, tool-lastigen Agenten, haben die Suche nach effizienteren Lösungen ausgelöst. "RAG ist nicht immer schnell genug oder intelligent genug für moderne agentenbasierte KI-Workflows", bemerkte Sean Michael Kerner von VentureBeat.

Eine vielversprechende Entwicklung ist "Observational Memory", eine Open-Source-Technologie, die von Mastra entwickelt wurde und Persistenz und Stabilität über dynamische Abrufe stellt. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern, wodurch die Kosten für KI-Agenten potenziell um den Faktor 10 gesenkt und RAG bei Long-Context-Benchmarks übertroffen werden können, so VentureBeat.

Die Anwendung von KI in der Betrugserkennung unterstreicht ebenfalls die rasanten Fortschritte in diesem Bereich. Mastercard's Decision Intelligence Pro (DI Pro) verwendet hochentwickelte KI-Modelle, um einzelne Transaktionen zu analysieren und verdächtige Aktivitäten in Millisekunden zu identifizieren, so VentureBeat. Johan Gerber, EVP von Mastercard, erklärte, dass sich DI Pro auf "jede Transaktion und das damit verbundene Risiko" konzentriert. Diese Technologie ist von entscheidender Bedeutung, da Mastercard jährlich etwa 160 Milliarden Transaktionen verarbeitet, wobei in Spitzenzeiten bis zu 70.000 Transaktionen pro Sekunde stattfinden.

Die Entwicklung von KI-Agenten wird auch im Kontext von Global Business Services (GBS) untersucht. Während das Potenzial von agentenbasierter KI zur Transformation von Unternehmen erheblich ist, hinkt die tatsächliche Einführung der Hype hinterher. Wie N. Shashidar von EdgeVerve in VentureBeat feststellte: "Wie bei vielen neuen Technologien hat die Rhetorik in diesem Fall die Einführung überholt."

Das MIT Technology Review hat außerdem einen neuen wöchentlichen Newsletter, "Making AI Work", gestartet, um die praktischen Anwendungen von generativem KI in verschiedenen Sektoren zu untersuchen. Der Newsletter wird spezifische Anwendungsfälle untersuchen und Einblicke geben, wie Fachleute KI in ihrer täglichen Arbeit einsetzen können.

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