Entwicklung eines umfassenden Benchmarks für Agenten-gestützte KI in Unternehmen

In einem neuen Tutorial wird ein ganzheitliches Benchmarking-Framework vorgestellt, das verschiedenartige agentenbasierte KI-Systeme auf praxisnahen Unternehmenssoftwareaufgaben testet. Dabei werden Aufgaben wie Datenumwandlung, API-Integration, Workflow-Automatisierung und Leistungsoptimierung abgebildet, um die Vielseitigkeit der Systeme unter realen Bedingungen zu prüfen.

Die Autoren haben eine breite Palette an Herausforderungen konzipiert, die von einfachen Regel-basierten Logiken bis hin zu hochentwickelten LLM-gesteuerten und hybriden Agenten reichen. Durch systematisches Testen lassen sich die Stärken und Schwächen der einzelnen Ansätze vergleichen und gezielt Verbesserungen ableiten.

Das vorgestellte Framework bietet Unternehmen eine praxisnahe Möglichkeit, ihre KI-Lösungen zu bewerten und fundierte Entscheidungen für die Implementierung von Agenten-gestützten Systemen zu treffen.