de.wedoany.com-Bericht: Die Chinesische Akademie für Informations- und Kommunikationstechnologie (CAICT) hat am 18. Juni die zehn Schlüsselbegriffe für KI-Agenten 2026 veröffentlicht und gibt damit einen zukunftsweisenden Überblick über technologische Durchbrüche, Anwendungsimplementierung und den Aufbau des Ökosystems von KI-Agenten. Die zehn Schlüsselbegriffe lauten: Infrastruktur für KI-Agenten, Interkonnektivität und Zusammenarbeit von KI-Agenten, Engineering von KI-Agenten, Lernen und Evolution von KI-Agenten, Gedächtnis von KI-Agenten, Fähigkeiten von KI-Agenten, Produktinnovation bei KI-Agenten, Zahlungsprotokoll für KI-Agenten, Vertrauenswürdigkeit von KI-Agenten, Full-Stack-Bewertung von KI-Agenten.
Die Infrastruktur für KI-Agenten ist das grundlegende System, das die Entwicklung, Bereitstellung, den Betrieb und die Governance von KI-Agenten unterstützt. Es umfasst Ressourcenbasen wie Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Cloud-Ressourcen, Engineering-Unterstützung wie Sandboxen, Entwicklungsframeworks, Bereitstellungsplattformen und Laufzeitumgebungen, Schlüsselkomponenten wie Modellintegration, Gedächtnisverwaltung, Tool-Aufruf, Fähigkeitsorchestrierung, Aufgabenplanung und Zustandsverwaltung sowie Governance-Mechanismen wie Beobachtbarkeit, Bewertbarkeit, Prüfbarkeit, Sicherheitsisolierung und Zugriffskontrolle. Mit dem Übergang von KI-Agenten von Pilotprojekten zur breiten Anwendung stellen die Bearbeitung komplexer Aufgaben höhere Anforderungen an hohe Parallelität, lange Laufzeiten, mehrere Tools und mehrere Berechtigungen. Die Akteure der Branche beschleunigen den Aufbau einer integrierten Umgebung für Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb und fördern die Entwicklung der Infrastruktur in Richtung Standardisierung, Modularisierung und Cloud-Edge-Koordination. In Zukunft wird die Infrastruktur für KI-Agenten eine wichtige Grundlage für die Unterstützung der Zusammenarbeit mehrerer Agenten, der Ausführung komplexer Aufgaben und der Umsetzung von Geschäftsprozessen über die gesamte Kette hinweg sein.
Interkonnektivität und Zusammenarbeit von KI-Agenten bezieht sich auf das Fähigkeitssystem, das es verschiedenen KI-Agenten, Modellen, Tools und Geschäftssystemen ermöglicht, über Standardschnittstellen, Kooperationsprotokolle und Aufgabenorchestrierungsmechanismen miteinander zu kommunizieren und zu interagieren. Der Kern liegt darin, die Entwicklung von KI-Agenten vom Einzelbetrieb zur Gruppenkoordination voranzutreiben, sodass verschiedene Agenten Informationen austauschen, Aufgaben teilen und unter der Gewährleistung von Mechanismen wie Identitätsverwaltung, Zugriffskontrolle und Sicherheitsprüfung zuverlässige Kooperationsnetzwerke bilden können. Die Interkonnektivität und Zusammenarbeit von KI-Agenten öffnet die Verbindungskanäle zwischen virtuellen und physischen Agenten, fördert die geschlossene Zusammenarbeit von Entscheidungsfindung, Wahrnehmung und Ausführung und treibt die Zusammenarbeit über Systeme, Plattformen und Organisationen hinweg voran, um ein offenes Ökosystem intelligenter Dienste zu schaffen. In Zukunft wird es die Systemgrenzen und Anwendungsbereiche weiter durchbrechen, die Koordination mehrerer Agenten, die Bearbeitung komplexer Aufgaben und die Entwicklung eines intelligenten Internets der Dinge unterstützen und so zu einer entscheidenden Grundlage für die Gruppenintelligenz und die großflächige Anwendung von KI-Agenten werden.
Das Engineering von KI-Agenten ist der entscheidende Weg, um KI-Agenten vom Konzeptnachweis zur großflächigen Anwendung zu führen. Es zielt darauf ab, die Herausforderungen bei der Implementierung zu lösen, wie z. B. nicht standardisierte Entwicklungsprozesse, unkontrollierbare Betriebsabläufe und schwer zu gewährleistende Ergebnisqualität in komplexen Szenarien. Da KI-Agenten durch offene Ziele, dynamische Pfade und unsichere Ergebnisse gekennzeichnet sind, muss ein geschlossenes System über den gesamten Lebenszyklus aufgebaut werden, das Anforderungsanalyse, Architekturdesign, Entwicklung und Konstruktion, Tests und Verifizierung, Bereitstellung und Betrieb, Überwachung und Optimierung sowie Kostenbewertung umfasst. Der Schwerpunkt liegt auf der Förderung des Engineerings von Vermögenswerten und Prozessen. Einerseits werden Modelle, Tools, Fähigkeiten, Prozesse und Wissen als wiederverwendbare Vermögenswerte konsolidiert, andererseits werden durch Standardprozesse, Laufzeitüberwachung, Effektivitätsbewertung und kontinuierliche Optimierung die Systemstabilität und -kontrollierbarkeit verbessert, um einen „wiederholbaren, beobachtbaren und optimierbaren" Geschäftszyklus zu schaffen. In Zukunft wird das Engineering von KI-Agenten, mit der kontinuierlichen Verbesserung von Engineering-Methoden, Betriebskontrollen sowie Bewertungs- und Feedback-Mechanismen, zum Kernmotor für die skalierbare und kontrollierbare Anwendung von KI-Agenten werden.
Lernen und Evolution von KI-Agenten bezieht sich auf den Prozess, bei dem KI-Agenten durch kontinuierliche Interaktion mit der Umgebung, Benutzern und Aufgaben ihre Leistung und Anpassungsfähigkeit verbessern, indem sie Erfahrungen reflektieren, das Gedächtnis rekonstruieren, Strategien aktualisieren und Fähigkeiten weiterentwickeln. Der Kern liegt darin, die statische Fähigkeitsvorgabe durch eine dynamische, geschlossene Optimierung zu ersetzen und die Phasen Wahrnehmung und Verständnis, Aufgabenplanung, Aktionsausführung und Ergebnisrückmeldung zu durchlaufen. Dies ermöglicht es den Agenten, kontinuierlich Interaktionserfahrungen aufzunehmen, Aufgabenstrategien zu optimieren, Gedächtnisstrukturen zu verbessern und Verhaltensmuster anzupassen, wodurch die Anpassungsfähigkeit, Stabilität und Aufgabenqualität in verschiedenen Szenarien verbessert wird und ein Sprung von der passiven „Befehlssteuerung" zum aktiven „Selbstwachstum" vollzogen wird. In Zukunft wird das Lernen und die Evolution von KI-Agenten ein technologisches Paradigma des kontinuierlichen Feedbacks, der dynamischen Optimierung und des langfristigen Nutzens bilden, das es dem System ermöglicht, in komplexen Umgebungen kontinuierlich Erfahrungen zu sammeln, Abweichungen zu korrigieren und Fähigkeiten zu erweitern, und so eine wichtige Unterstützung für den Langzeitbetrieb und die Bearbeitung komplexer Aufgaben bietet.
Das Gedächtnis von KI-Agenten ist eine Kernfähigkeit, die Kontextkontinuität, Benutzerverständnis und Erfahrungsakkumulation unterstützt. Es hilft KI-Agenten, Kontinuität, Stabilität und langfristige Anpassungsfähigkeit in Interaktionen und Aufgabenausführungen aufrechtzuerhalten. Im Gegensatz zu statisch gespeicherten Informationen in traditionellen Systemen legt das Gedächtnis von KI-Agenten mehr Wert auf die dynamische Verwaltung von Interaktionshistorie, Aufgabenstatus, Benutzerpräferenzen, Umgebungsfeedback und Ausführungserfahrungen. Es muss sowohl die Kontextverfolgung und Aufzeichnung von Zwischenschritten innerhalb einer einzelnen Aufgabe als auch die Informationskonsolidierung und Erfahrungswiederverwendung über Sitzungen und Aufgaben hinweg unterstützen. Der Schlüssel liegt darin, durch Mechanismen wie Informationsspeicherung, semantische Suche, Gedächtnisaktualisierung, Inhaltskomprimierung, aktives Vergessen und Berechtigungsverwaltung eine effektive Organisation, genaue Abfrage und sichere Kontrolle des Gedächtnisses zu erreichen. In Zukunft wird sich das Gedächtnis von KI-Agenten in Richtung einer stärker strukturierten, orchestrierbaren und adaptiven Form entwickeln, die es den Agenten ermöglicht, bei gleichzeitiger Wahrung einer kontinuierlichen Erfahrung und einer einheitlichen Identität ihre Fähigkeiten in den Bereichen Aufgabenverständnis, Strategieoptimierung und langfristige Evolution kontinuierlich zu verbessern.
Die Fähigkeiten von KI-Agenten sind ein Schlüsselmechanismus, um spezifische Operationen, Geschäftsregeln und Fachwissen aus dem Aufgabenausführungsprozess in aufrufbare, kombinierbare und wiederverwendbare Einheiten zu abstrahieren und zu kapseln. Sie können effektiv die Defizite von KI-Agenten bei der Bewältigung vielfältiger Aufgaben in komplexen, dynamischen Umgebungen ausgleichen. Im Gegensatz zur alleinigen Abhängigkeit von Modellergebnissen ermöglichen Fähigkeiten es KI-Agenten, externe Fähigkeiten wie Suche, Analyse, Berechnung, Generierung, Systemoperation und Gerätesteuerung rund um das Aufgabenziele aufzurufen und diese dynamisch unter Berücksichtigung von Szenariobeschränkungen, Ausführungsfeedback und Sicherheitsregeln zu orchestrieren. Durch das Fähigkeitsdesign können wiederkehrende Aufgaben standardisiert, Geschäftsregeln strukturiert, Branchenwissen toolisiert und Ausführungsprozesse mit Mechanismen wie Validierung, Rollback, Zugriffskontrolle und Sicherheitstoleranz versehen werden, wodurch die Genauigkeit, Stabilität und Übertragbarkeit der Aufgabenerfüllung verbessert wird. In Zukunft werden sich die Fähigkeiten von KI-Agenten in Richtung Standardisierung, Offenheit, domänenübergreifende Wiederverwendung und autonome Orchestrierung entwickeln und so die Entwicklung von KI-Agenten von der Reaktion auf einzelne Aufgaben zur Ausführung komplexer Geschäftsprozesse über die gesamte Kette hinweg wirkungsvoll unterstützen.
Produktinnovation bei KI-Agenten ist ein wichtiger Ausdruck der tiefen Integration von technologischen Fähigkeiten von KI-Agenten und Anwendungsszenarien. Sie markiert den Übergang der Anwendungen von KI-Agenten von der Funktionsvalidierung zu einer neuen Phase der Szenario-, Produkt- und Serviceorientierung. Die neue Generation von KI-Agenten ist nicht mehr auf Frage-Antwort-Interaktionen beschränkt, sondern verfügt über grundlegende Fähigkeiten in den Bereichen Aufgabenverständnis, Prozessplanung, Tool-Aufruf und Systemoperation. Durch Multi-Endgeräte-Zugang, Zugriffskontrolle, Fähigkeitserweiterung und Gedächtniskonsolidierung können sie die gesamte Kette von der Benutzerinteraktion bis zur Aufgabenausführung und vom Frontend-Einstieg bis zum Backend-System durchgängig gestalten. Von den praktischen Wellen der KI-Agenten, wie z. B. der „Garnelen- und Pferdezucht", bis hin zu den ständig auftauchenden Produktformen wie intelligenten Assistenten, intelligenten Kundendienstmitarbeitern und digitalen Mitarbeitern entwickeln sich KI-Agenten von einer einzigen Dialog-Schnittstelle zu einem vielfältigen Produktsystem, das Büro, Produktion, Leben und Branchendienste abdeckt. In Zukunft wird die Produktinnovation bei KI-Agenten weiter in Richtung Personalisierung, Proaktivität, Szenario-Orientierung und Ökosystem-Bildung voranschreiten. Sie wird die Fähigkeit, Benutzerbedürfnisse zu verstehen, Aufgaben autonom zu planen und Geschäftssysteme zu verknüpfen, weiter verbessern und sich allmählich zu einem digitalen Partner entwickeln, der Benutzer, Szenarien und Dienste verbindet.
Das Zahlungsprotokoll für KI-Agenten ist ein neues Regelwerk für autonome Transaktionen, Dienstaufrufe und Wertschöpfungsaustausch von KI-Agenten. Es kann die Hürden und Kosten für automatisierte Zahlungen erheblich senken und gleichzeitig Probleme lösen, die in traditionellen Zahlungssystemen in KI-Agenten-Szenarien auftreten, wie z. B. eingeschränkte Rechtspersönlichkeit, unklare Verantwortlichkeiten und unzureichende Anpassung an dynamische Bedingungen. Das Zahlungsprotokoll für KI-Agenten zeichnet sich durch flexible Konfiguration von Regeln, transparente Prozesse, überprüfbare Ergebnisse und nachvollziehbare Verantwortlichkeiten aus. In Kombination mit kommerziellen Vertrauensmechanismen bietet es eine standardisierte Unterstützung für die Zusammenarbeit von KI-Agenten über Plattformen und Endgeräte hinweg, die Identifikation, Berechtigungsautorisierung, Dienstinteraktion, automatische Abrechnung und Vertrauenssicherung umfasst. Es treibt die Entwicklung von KI-Agenten von Informationsknotenpunkten zu aktiven Transaktionssubjekten voran. In Zukunft wird das Zahlungsprotokoll für KI-Agenten die Mechanismen für autonome Transaktionen, Dienstaufrufe und Abrechnung von KI-Agenten weiter verbessern, den vertrauenswürdigen Wertschöpfungsaustausch über Systeme, Plattformen und Organisationen hinweg fördern und eine wichtige Unterstützung für die Transaktionsausführung und Dienstkoordination in komplexen Geschäften und Multi-Akteur-Kooperationsszenarien bieten.
Die Vertrauenswürdigkeit von KI-Agenten ist eine wichtige Voraussetzung für die standardisierte Implementierung, den stabilen Betrieb und die kontinuierliche Anwendung von KI-Agenten. Der Kern liegt darin, sicherzustellen, dass KI-Agenten in komplexen Aufgaben und offenen Umgebungen über zuverlässige Generierung, kontrollierte Ausführung, transparente Entscheidungsfindung, konforme Interaktion und nachvollziehbare Verantwortlichkeit verfügen. Mit dem Übergang von KI-Agenten von Informationsfragen und -antworten zur Aufgabenausführung werden die beteiligten Geschäftsketten länger, die aufgerufenen externen Ressourcen zahlreicher und die realen Auswirkungen direkter. Probleme wie instabile Wissensquellen, unklare Verhaltensgrenzen, unkontrollierbare Ausführungsprozesse, undurchsichtige Entscheidungspfade, schwer zu verifizierende Ergebnisqualität und schwer nachvollziehbare Verantwortungsketten treten deutlicher hervor. Um die Vertrauenswürdigkeit von KI-Agenten zu verbessern, müssen Anstrengungen in den drei Bereichen Daten, Technologie und Bewertung unternommen werden: Hochwertige Datenversorgung und Wissensgovernance stärken die fachliche Zuverlässigkeit; vertrauenswürdiges Denken, Zugriffskontrolle, Verhaltenseinschränkung und Risikoschutz gewährleisten die Kontrollierbarkeit der Aufgabenausführung; mehrdimensionale Bewertungsrahmen und Risikoüberwachungsmechanismen ermöglichen Problemerkennung, Risikoquantifizierung und kontinuierliche Verbesserung. In Zukunft wird die Vertrauenswürdigkeit von KI-Agenten die Zuverlässigkeit, Kontrollierbarkeit, Robustheit und Nachvollziehbarkeit weiter stärken, eine solide Vertrauensbasis für die großflächige Anwendung von KI-Agenten schaffen und deren qualitativ hochwertige und nachhaltige Entwicklung in komplexen, offenen Szenarien unterstützen.
Die Full-Stack-Bewertung von KI-Agenten ist ein systematisches Bewertungssystem für die technologischen Fähigkeiten, den Anwendungswert und die Betriebseffizienz von KI-Agenten. Sie ist ein wichtiges Instrument, um zu messen, ob KI-Agenten tatsächlich implementiert werden, kontinuierlich laufen und Werte schaffen können. Im Gegensatz zur Modellbewertung muss die Bewertung von KI-Agenten mehrere Aspekte abdecken, darunter Aufgabenverständnis, Planungslogik, Tool-Aufruf, Ausführungsfeedback, Stabilität, Sicherheit und Benutzererfahrung. Sie hilft Entwicklern, die Fähigkeitsgrenzen und technischen Defizite zu identifizieren, unterstützt Geschäftsverantwortliche bei der Beurteilung der Szenario-Eignung, des Benutzerwerts und der strategischen Übereinstimmung und liefert dem Management eine Grundlage für die Kosten-Nutzen-Analyse und die Berechnung der Kapitalrendite. Der „Fangsheng"-Benchmark-Test für KI-Agenten der CAICT verbessert kontinuierlich die Bewertungsmethoden für Kernfähigkeiten, allgemeine Aufgaben und Branchenszenarien und fördert die koordinierte Entwicklung von Fähigkeitsbewertung, Wertbewertung und Effizienzbewertung. Dabei konzentriert sich die Fähigkeitsbewertung auf die Qualität der Aufgabenerfüllung, die Bearbeitung komplexer Aufgaben und das Niveau der Branchenanpassung; die Wertbewertung konzentriert sich auf die Benutzererfahrung, den Geschäftsbeitrag und den Grad der strategischen Übereinstimmung; die Effizienzbewertung konzentriert sich auf den Automatisierungsgrad von Aufgaben, die Effizienzsteigerung, die Kostenoptimierung und die Kapitalrendite. In Zukunft wird sich die Full-Stack-Bewertung von KI-Agenten auf reale Geschäftsszenarien und dynamische Aufgabenumgebungen konzentrieren, quantifizierbare, reproduzierbare und umsetzbare Bewertungsmethoden entwickeln und eine Grundlage für die Qualitätsverbesserung, Wertbeurteilung und Risikokontrolle von KI-Agenten-Anwendungen schaffen.
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