PortAgent: KI-gesteuerter Fahrzeugdisponenten-Agent für Hafenterminals

Fahrzeugdispositionssysteme (VDS) sind das Herzstück automatisierter Containerterminals, doch ihre breite Einführung bleibt durch geringe Übertragbarkeit an verschiedenen Terminals zurückgehalten. Die Hauptprobleme liegen in der starken Abhängigkeit von Port-Operations-Spezialisten, dem hohen Bedarf an terminalspezifischen Daten und dem zeitaufwändigen manuellen Deployments.

PortAgent löst diese Hürden, indem er ein auf Large Language Models (LLMs) basierendes System entwickelt, das den gesamten VDS-Transferprozess vollständig automatisiert. Die Lösung bietet drei entscheidende Vorteile: keine Notwendigkeit für menschliche Spezialisten, ein geringerer Datenbedarf und eine rasche Bereitstellung.

Im Kern steht das Virtual Expert Team (VET), das aus vier virtuellen Experten besteht – Knowledge Retriever, Modeler, Coder und Debugger. Diese Experten simulieren ein menschliches Expertenteam und übernehmen die Aufgaben des VDS-Transferworkflows. Durch einen Few‑Shot-Lernansatz können sie aus wenigen Beispielen wertvolles Fachwissen erlangen.

Der Knowledge Retriever nutzt Retrieval‑Augmented Generation (RAG), um relevante Informationen aus vorhandenen Quellen abzurufen und so den Bedarf an terminalspezifischen Daten drastisch zu reduzieren. Gleichzeitig sorgt der Modeler dafür, dass die gewonnenen Erkenntnisse in ein funktionsfähiges VDS-Design überführt werden.

Ein automatisierter Design‑Workflow, der von einem selbstkorrigierenden Loop inspiriert ist, der auf dem LLM‑Reflexion‑Framework basiert, eliminiert zusätzliche manuelle Eingriffe. Dieser Loop überprüft kontinuierlich die Ergebnisse, identifiziert Fehler und korrigiert sie, wodurch die Qualität des Endprodukts gesteigert wird.

Durch die Kombination von LLM‑Technologie, virtuellen Experten und einem selbstkorrigierenden Workflow ermöglicht PortAgent eine schnelle, kostengünstige und hochgradig anpassbare Implementierung von Fahrzeugdispositionssystemen in jedem Hafenterminal.