Perfect Match: Analytics und Agenten
AI-Agenten sind Softwaresysteme, die eigenständig Aufgaben ausführen, aus Erfahrungen lernen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren. Sie können selbst komplexe Aufgaben autonom lösen, ohne dass ein menschliches Eingreifen notwendig ist. Wäre es nicht schön, sie gegen geringe oder gar keine Gebühr bauen zu können?
Das verspricht die kostenlose Analytics-Plattform von Knime in der neuen Version 5.5. Das auf Datenanalyse und AI spezialisierte Unternehmen aus Konstanz hat in die jüngste Variante seiner Open-Source-Analytics-Plattform die Möglichkeit zur Entwicklung von AI-Agenten eingebaut – das funktioniert angeblich ganz ohne Programmierkenntnisse. Und die Agentenwerkstatt direkt in Analytics macht Sinn – dort finden sie all die vielen Daten, die sie für ihr Handeln benötigen. So können sie beispielsweise automatisch Leads qualifizieren, passende Angebote vorschlagen oder Kundenanfragen beantworten.
Im globalen AI-Modellmarkt finden sich verschiedene Modelle, die sich durch unterschiedliche Eigenschaften auszeichnen: Manche versprechen bessere Leistung, andere geringere Kosten und wieder andere sind für spezifische Aufgaben ausgelegt. In der Version 5.5 finden sich daher neue Verbindungsknoten, mit denen Anthropic Claude, Gemini-Modelle von Google AI Studio und Google Vertex AI sowie Modelle von IBM watsonx.ai verwendet werden können.
Die dafür benötigten Tool-Workflows können entweder von Grund auf neu erstellt oder aus bestehenden Workflows mit wenigen Klicks in Agenten-Tools umgewandelt werden:
- Tool-Workflows können mit bereits vertrauten Konfigurationsknoten wie etwa String Configurations parametrisiert werden. Die Kommunikation zwischen Agent und Tool wird über den Output-Knoten definiert.
- Mithilfe von Workflow Input- und Workflow Output-Nodes lassen sich die Datenübertragung innerhalb von Agenten-Workflows umsetzen. Agenten können somit auch große Datentabellen an Tools übergeben – und umgekehrt.
- Der neue Workflow für Tool-Knoten liest Tool-Workflows und verbindet sie über Knoten wie Agent Prompter oder Agent Chat View direkt mit Agenten.
Nutzer mit Know-how für das Erstellen von Workflows in Knime können Agenten auch auf Basis bekannter Konzepte entwickeln. Neue Anwender sollen dank eines visuellen Workflow-Editors Agenten ganz ohne Programmierkenntnisse bauen können. Über eine integrierte Chat-Schnittstelle lassen sich die Agenten danach intuitiv steuern. Agentenkonversationsdaten werden dabei mit Unterstützung für strukturierte Nachrichten verarbeitet.
Weitere Verbesserungen und Schulungen
Die Verwaltung von Konversationsdaten von AI-Agenten kann schnell unübersichtlich werden. Ein neuer Nachrichtentyp strukturiert in der Version 5.5 Konversationsdaten inklusive Rollen und Inhalten. Alle Prompter-Knoten unterstützen dieses neue Format, zudem erleichterten die neuen Knoten „Message Creator“ und „Message Part Extractor“ die Verarbeitung von Nachrichteninhalten, angeblich ganz ohne Scripting oder benutzerdefinierten Code.
In der neuen Version finden sich zudem eine überarbeitete Benutzeroberfläche für intuitive Bedienbarkeit, eine vereinheitlichte Verarbeitung von Datum- und Zeit-Datentypen sowie die direkte Integration mit Microsoft Fabric. Begleitend zur Veröffentlichung stehen neue, kostenfreie Online-Kurse zur Verfügung, als da wäre ein Einstieg in die Agentenerstellung mit eigenen Daten, die Integration generativer AI in bestehende Workflows sowie praxisnahe Anwendungen und verantwortungsvoller Umgang mit AI.