OpenAI sucht Verstärkung für ein neues Forschungsteam im Bereich Multi-Agenten-Systeme. Der Schritt deutet darauf hin, dass das Unternehmen bereits die nächste Stufe der KI-Entwicklung anvisiert.
OpenAI-Forscher Noam Brown gab auf der Plattform X bekannt, dass das Unternehmen Verstärkung für ein neues Multi-Agenten-Forschungsteam sucht. Die Entwicklung von KI-Agenten entspricht der dritten Stufe auf der kürzlich von OpenAI vorgestellten fünfstufigen Skala zur Messung des Fortschritts in Richtung AGI. Mit o1 sieht sich OpenAI wohl derzeit an der Schwelle zur zweiten Stufe, den sogenannten "Reasoners".
Wie The Information berichtet, arbeitet OpenAI bereits länger an zwei Arten von KI-Agenten zur Automatisierung komplexer Aufgaben. Ein Typ soll in der Lage sein, Geräte zu übernehmen, um beispielsweise Daten zwischen Dokumenten zu übertragen oder Spesenberichte auszufüllen. Der andere Typ konzentriert sich auf webbasierte Aufgaben wie das Sammeln öffentlicher Daten oder die Buchung von Flugtickets.
Auch Google DeepMind setzt auf die Entwicklung von KI-Agenten. CEO Demis Hassabis erwartet, dass solche Systeme in ein bis zwei Jahren einsatzbereit sein könnten. In einem Interview mit Bloomberg sagte er: "Ich bin wirklich begeistert von der nächsten Stufe dieser großen allgemeinen Modelle. Ich denke, das Nächste, was wir vielleicht dieses Jahr, vielleicht nächstes Jahr sehen werden, ist ein agentenähnlicheres Verhalten."
Diese Einschätzung teilt auch Nvidia-CEO Jensen Huang. In einem Gespräch mit Salesforce-CEO Marc Benioff prognostizierte er, dass die Entwicklung von KI-Agenten in den nächsten ein bis zwei Jahren "spektakulär und überraschend" sein werde.
Multi-Agenten auf dem Weg zu besseren Schlussfolgerungen
Projekte mit LLM-Agenten gibt es bereits, etwa im Bereich der Übersetzung. Die geplante Arbeit an Multi-Agenten-Systemen zielt jedoch auf mehr ab: OpenAI und Brown sehen in Multi-Agenten-Systemen generell einen Weg zu besseren KI-Fähigkeiten. In seinem X-Post sagt Brown: "Wir sehen Multi-Agenten als einen Weg zu noch besserem KI-Reasoning."
Brown, der zuvor bei Facebook AI Research tätig war, ist bekannt für seine Arbeit an KI-Systemen, die menschliche Spieler in komplexen Spielen wie Poker und Diplomacy besiegen können. Bei seiner Arbeit mit diesen Systemen, etwa der Poker-KI Libratus, beschäftigte er sich auch mit dem Konzept der "Test-Time Compute" - mehr Rechenzeit für Antworten führte zu besseren Spielzügen. Von FAIR wechselte er zu OpenAI, um seine Arbeit und die Konzepte auf Sprachmodelle zu übertragen. OpenAIs jüngsten o1-Modell ist ein Ergebnis dieser Arbeit.
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