Große Unternehmen sind involviert, und der "Agent Host" ist jetzt die heißeste Wettlaufstrecke.

In den letzten zwei Jahren hat man im Tech-Sektor immer wieder darüber diskutiert, was das „Trägergerät“ für KI eigentlich sein sollte. Soll es KI-Brillen, KI-Hörer oder ein KI-Ring sein?

Jetzt lautet die neueste Antwort „Agent Computer“, von manchen auch als Agent Box oder Agent-Hauptgerät bezeichnet.

Wir nennen es vorerst „Agent Computer“, ein „Computer“, der speziell für das Ausführen von Agenten wie „Lobster“ entwickelt wurde.

Theoretisch kann es zumindest dafür sorgen, dass Ihr „Lobster“ immer stärker und Euch besser versteht; außerdem kann es rund um die Uhr laufen und spart Token-Kosten. Darüber hinaus können Sie Ihre gesammelten Daten, Kontexte und Fähigkeiten in Ihren eigenen Händen halten, um sich nicht von Unternehmen oder Cloud-KI-Plattformen einschränken zu lassen und diese frei migrieren zu können.

Naturgemäß versprechen diese Produkte nicht nur die oben genannten Funktionen.

Die Reaktion der Branche war erstaunlich schnell. In nur einem Monat sind die ersten „Agent Computer“-Produkte aufgetaucht – von Start-ups wie Mianbi Intelligence, Wuyun Innovation, Tiiny AI, Fanling Artificial Intelligence und Violoop bis hin zu Hardwareherstellern wie Ugreen und Lenovo. Es gibt auch Gerüchte, dass einige Internetriesen bereits an der Vorbereitung solcher Produkte arbeiten.

Man kann sagen, dass ein neuer Wettlauf bereits gestartet hat.

Die Frage ist, wie ein Agent Computer aussehen und was sein Kernpunkt sein sollte. Welchen Sinn macht es, einen „exklusiven Computer“ für KI zu bauen? Wird es in Zukunft für jeden Standard sein?

01 Die ersten „Agent Computer“ werden in Serie hergestellt

Die Agent Computer-Produkte haben bisher keine einheitliche Form. Sie weisen sehr typische Merkmale der frühen Technologieentwicklung auf: Die Wege spalten sich, das Paradigma ist noch nicht festgelegt, und alle erkunden die Grenzen.

GeekPark hat die ersten Unternehmer getroffen, die derzeit „Agent Computer“ entwickeln, und festgestellt, dass drei Wege gleichzeitig entstehen:

Peripheriegeräte-Strömung: Ein „KI-Add-on“ für vorhandene Computer

Produkte, die diesen Weg wählen, ersetzen nicht die vorhandenen Computer, sondern fügen einem normalen Computer ein „Gehirn-Add-on“ hinzu. Sie werden normalerweise in Form von Peripheriegeräten (Boxen) an einen vorhandenen PC oder Mac angeschlossen, um dem Computer KI-Fähigkeiten zu verleihen, die sofort einsatzbereit sind.

Beispielsweise hat Violoop, über das GeekPark bereits berichtet hat, nach dem Aufstieg von „Lobster“ binnen eines Monats zwei aufeinanderfolgende Seed- und Angel-Runden mit mehreren Millionen Yuan finanziert.

Links unten ist Violoop, das auf dem Schreibtisch platziert werden kann | Bildquelle: Violoop

Violoop ist nur so groß wie eine Handfläche und wird über ein HDMI-Kabel direkt an den Computer angeschlossen. Es ist mit einem lokalen Inferences-Chip und einem speziellen Agent-System ausgestattet, verbraucht keine Rechenleistung des Computers und kann die persönliche KI ohne Cloud ablaufen lassen. Es ermöglicht es der KI, lokal kontinuierlich zu laufen, den Bildschirm zu betrachten, Maus und Tastatur zu bedienen und Aufgaben wie Dateien, E-Mails und Termine automatisch zu verarbeiten.

Die Benutzer müssen nur Befehle geben, und Violoop führt sie autonom aus. Dabei wird der lokale Betrieb bevorzugt, und Daten, Arbeitsabläufe und Präferenzen bleiben so weit wie möglich auf dem Gerät, sodass ein normaler Computer zu einem „KI-Computer“ werden kann.

Das Tiiny AI Pocket Lab von der KI-Infrastrukturfirma Tiiny AI ist ebenfalls ein beliebtes Produkt. Es ist tragbar und kann über einen Powerbank betrieben werden, was es zu einer Art kleinen „lokalen KI-Supercomputer“ macht.

Bild des Tiiny AI Pocket Lab, das ein großes Modell lokal ausführen kann und sofort einsatzbereit ist | Bildquelle: Tiiny AI-Website

Es wird über ein USB-C-Kabel direkt an den Computer angeschlossen. Der Computer ist für die Anzeige und die täglichen Bedienungen zuständig, während das Tiiny AI Pocket Lab vor allem die One-Click-Bereitstellung eines lokalen großen Modells (bis zu 120 Milliarden Parametern) unterstützt. Dadurch können persönliche Daten und Agent-Arbeitsabläufe möglichst auf dem Tiiny AI Pocket Lab-Gerät erledigt werden, was die Abhängigkeit von der Cloud verringert und sogar eine Token-Verbrauch von null ermöglicht.

Die Nachfrage nach solchen Produkten ist sehr hoch. Das Tiiny AI Pocket Lab hat auf Kickstarter binnen weniger als einem Monat eine Crowdfunding-Summe von 3 Millionen US-Dollar erreicht. Darüber hinaus hat Eco Lee, Vizepräsident und Geschäftsführer für die Kommerzialisierung von Tiiny AI, GeekPark mitgeteilt, dass sie jede Woche Einladungen von mehreren Investmentgesellschaften erhalten.

Neukonstruktions-Strömung: Ein neues Hauptgerät von Grund auf für Agenten bauen

Diese Strömung ist die radikalste. Sie entwirft von Grund auf ein Hardware-Software-Integrationsgerät für Agenten: neue Hardware, neue Software, neue Interaktion, neues Berechtigungsframework und sogar die Definition, wie ein Computer aussehen sollte, wird neu definiert.

Die Logik dieser Produkte lautet ungefähr, dass, wenn Agenten wirklich die zukünftigen Ausführungsobjekte der digitalen Welt sein werden, sie nicht länger in Computern leben sollten, die für „Menschen“ entwickelt wurden. Traditionelle Computer sind um Tastatur, Maus, Fenster und Desktop organisiert, während Agent-Hauptgeräte um kontinuierlichen Betrieb, Gedächtnis, Werkzeugaufruf und automatische Ausführung organisiert werden sollen. Das heißt, es ist nicht ein „Computer mit KI“, sondern ein „Computer für KI“.

Beispielsweise hat Wuyun Innovation (Zettlab), das kürzlich von GeekPark intensiv interviewt wurde, ein Agent-Computer-Produkt in Planung, das keinen Bildschirm, keine Tastatur und keine Maus hat und rund um die Uhr zu Hause läuft. Es ist mit einem speziellen KI-Chip und einem lokalen Modell ausgestattet und lässt „Lobster“ direkt nach dem Auspacken reibungslos laufen.

Spoiler-Bild des kommenden Agent Computers | Bildquelle: Zettlab

Benutzer können es über intelligente Geräte wie Computer und Mobiltelefone ferngesteuert nutzen.

Theoretisch werden alle multimodalen Daten, Fähigkeiten und Erinnerungen des Benutzers auf der Hardware gespeichert und können jederzeit auf andere Geräte migriert werden, was eine echte „Portabilität persönlicher KI-Assets“ ermöglicht. Darüber hinaus können die massiven multimodalen Daten auf dem Gerät durch das selbst eingestellte Edge-Modell präzise durchsucht werden.

Darüber hinaus folgt auch das EdgeClaw Box von der Edge-Modellfirma Mianbi Intelligence einem ähnlichen Konzept. Es kombiniert Hardware, eine verstärkte Version von „Lobster“ und branchenspezifische Fähigkeiten und verspricht eine einfache Bereitstellung.

Evolution-Strömung: Agent-Fähigkeiten aus bestehenden intelligenten Hardwaregeräten entwickeln

Diese Strömung baut keine neuen Maschinen von Grund auf, sondern entwickelt Agent-Funktionen aus Geräten wie NAS und Mini-Computern, die bereits über die Fähigkeit verfügen, rund um die Uhr betrieben zu werden.

Beispielsweise hat der NAS-Hersteller Ugreen angekündigt, das MiniMax-Großmodell einzubetten, um „Lobster“ sofort einsatzbereit zu machen. Ebenso hat Lenovo das YOGA AI Mini (konkurriert mit dem Mac mini) und das Think AI Tiny-Hauptgerät vorgestellt, die mit dem selbst entwickelten „Lobster“ DingClaw ausgestattet sind und so die komplexe Bereitstellung überflüssig machen. Sie richten sich jeweils an den privaten Verbrauchermarkt und den Unternehmensbereich.

Die beiden kommenden AI-nativen intelligenten Endgeräte – YOGA AI Mini und Think AI Tiny | Bildquelle: Lenovo Group-Offizielle WeChat-Account

Das Gemeinsame an diesen Produkten ist, dass sie die bestehende und etablierte Hardwarelieferkette nutzen können und sogar keine neuen Produktlinien eröffnen müssen. Nach einer Anpassung auf der Ebene der KI-Software können sie schnell Produkte auf den Markt bringen, um die Bedürfnisse von Agenten zu erfüllen.

Deshalb sind die Teilnehmer an dieser Strömung vielfältiger. Beispielsweise hat Chatoys, ein Anbieter von KI-Spielzeug und Digital-Life-Technologie, das ClawHouse entwickelt. Ein Team mit Hintergrund in der Spieleentwicklung hat virtuelle Liebhaber mit einem Mini-Computer kombiniert und den emotionalen Interaktions-Agenten mit der lokalen Hardware verknüpft, sodass „Lobster“ ein anpassbares virtuelles Erscheinungsbild erhält.

Außerdem unterstützen sie die Unternehmensanpassung und den Auslandsmarkt und sind somit auch in diesem Wettlauf aktiv.

Aufnahme des ClawHouse mit einem 3D-Hologramm-Kartoonbild, das interagieren kann | Bildquelle: ChaToys

Gesamt gesehen haben die drei Wege zwar unterschiedliche Formen, aber dasselbe Ziel: die Schaffung eines kostengünstigeren, sicheren, individuellen und Hardware-Software-integrierten „Lobster“, um KI von einer Plattformfähigkeit zu einem persönlichen Asset zu machen.

02 Das Bauen eines speziellen Computers für KI ist im Wesentlichen eine Reaktion auf die menschliche „Angst“

Wenn man den Agent Computer als „Hardwareprodukt“ ansieht, unterschätzt man diesen Wettlauf.

In den letzten Monaten hat sich in der KI-Branche ein Konsens gebildet: Wenn KI allmählich die Fähigkeiten zum Verstehen, Gedächtnis, Planen und Ausführen erlangt, wird es nicht mehr der Mensch sein, der die Software bedient, sondern der Agent wird im Namen des Menschen handeln.

Deshalb glauben immer mehr Unternehmer und Produktteams, dass Agenten einen eigenen „Computer“ brauchen.

Der Agent Computer bietet im Wesentlichen eine Laufzeitumgebung, in der Agenten kontinuierlich laufen können. Das heißt, es ist die „untere Systemumgebung“, in der Agenten kontinuierlich laufen, Aufgaben planen, Gedächtnis verwalten und Werkzeuge aufrufen können.

Von diesem Blickwinkel aus löst der Agent Computer mindestens vier Kernprobleme. Und dies entspricht genau den vier Arten von Angst, denen Menschen in der KI-Zeit gegenüberstehen.

Erstens: Die Kosten.

Wer schon mal einen „Lobster“ hatte, weiß, dass ein dauerhaft online verfügbarer Agent, wenn er vollständig von der Cloud abhängt, bei jeder Inferenz, jeder Aufgabenzerlegung und jedem Werkzeugaufruf laufende Kosten verursacht. Dies ist sehr teuer, vor allem wenn die Token-Preise ständig steigen.

Ein realistischerer Weg ist die Aufteilung zwischen „Cloud und lokal“: Die besten Cloud-Großmodelle sind für komplexe Inferenzen und Entscheidungen zuständig, während die lokalen Modelle für die Ausführung, die Verarbeitung vertraulicher Daten und repetitive Aufgaben verantwortlich sind.

Mehrere Unternehmer haben angegeben, dass sich langfristig ein End-Cloud-Kooperationsmodell mit „Cloud für Entscheidungen, Edge für Ausführung“ bilden wird.

Eco Lee, Vizepräsident und Geschäftsführer für die Kommerzialisierung von Tiiny AI, sieht in der großen Beliebtheit seines Produkts bei der ausländischen Crowdfunding-Kampagne einen Beleg für diese These.

Er hat GeekPark mitgeteilt, dass die Anzahl der Benutzer von Open-Source-Modellen/Agenten inzwischen die Anzahl der Benutzer von Cloud-Modellen übersteigt.

Diese Benutzer nutzen die Modelle nicht nur für Forschung und Coding, sondern auch für Unterhaltung, Schreiben und Informationsverarbeitung. Ein Schlüsselgrund für die Beliebtheit von Open-Source-Modellen ist die Kosteneffizienz und die lokale Kontrolle – was angesichts des steigenden Token-Verbrauchs ein absolutes Muss ist.

Zweitens: Die Kontrolle über persönliche Daten.

Die Fähigkeiten eines Agenten hängen nicht nur vom Modell ab, sondern auch von seiner Fähigkeit, den Benutzer zu verstehen. Die Grundlage für dieses Verständnis sind Daten.

Das Problem ist, dass die meisten dieser Daten heute auf verschiedenen Cloud-Plattformen verteilt sind und nicht wirklich dem Benutzer gehören.

Nach Ansicht von Guo Yanan, Gründer von Wuyun Innovation, ist der Wert von Daten umso höher, je größer die Datenmenge ist. Die derzeit verfügbaren Großmodelle sind im Wesentlichen eine Sammlung von öffentlichen Daten, und die öffentlichen Daten sind bereits weitgehend ausgeschöpft.

Da die öffentlichen Daten erschöpft sind, wird der Wert der privaten Daten immer wichtiger. Viele standardisierte Arbeitsabläufe (SOP) sind nicht in den Großmodellen enthalten und werden nur von Branchenexperten beherrscht. Deshalb werden persönliche und branchenspezifische private Daten in Zukunft großen Wert haben.

Der Kernpunkt des Agent Computers besteht darin, die privaten Daten des Benutzers, wie Präferenzen, Gewohnheiten, Aufgaben, Urteile und Wissen, auf einem lokalen Gerät zu speichern, das der Benutzer selbst kontrolliert.

Dies könnte in Zukunft eine neue Wertquelle für jeden werden.

Drittens: Die Vermögensbildung aus persönlichen Erfahrungen.

Wenn ein Agent lange Zeit an Ihrer Arbeit beteiligt ist, lernt er allmählich Ihre Urteilsweise, Ausdrucksgewohnheiten und Arbeitsabläufe. Diese Erfahrungen werden nicht nur zu Chatverläufen, sondern bilden eine Art „Fähigkeit“.

In der heutigen