KI-Agenten: Der ultimative Leitfaden (German Edition)

Kapitel 2. Architekturen und Muster: Planung, Reaktivität und Multi-Agenten-Systeme

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Aus „ “ weißt du inzwischen, dass KI-Agenten keine Zauberei sind. Es handelt sich um technisch entwickelte Systeme, deren Leistungsfähigkeit auf der strategischen Konfiguration ihrer Architektur beruht. Durch die Kombination von Schlussfolgerungsschleifen, Werkzeugen, zustandsbehaftetem Design und adaptiver Steuerung können LLMs über statische Eingabeaufforderungen hinauswachsen und sich zu MASs entwickeln, die in Echtzeit planen, reagieren und reflektieren. Dieses Kapitel befasst sich mit den Architekturen, die dies ermöglichen – von strukturierten Schlussfolgerungsmethoden wie „Chain of Thought“, „Tree of Thoughts“ und „React“ bis hin zu Architekturparadigmen wie Supervisor- und hierarchischen Agenten. Dabei wirst du ein tieferes Verständnis für Schlussfolgerungsabläufe gewinnen und sehen, wie „Human-in-the-Loop“-Mechanismen wie Genehmigungsschritte, Korrekturen und Unterbrechungen dafür sorgen, dass diese Systeme zuverlässig, abgestimmt und sicher bleiben.

Die Bedeutung der Architektur eines Agenten wird deutlich, wenn man vergleicht, wie ein einfacher Ein-Schritt-Agent eine Aufgabe bewältigt und wie ein Mehrschritt-Agent vorgeht. Ein Ein-Schritt-Agent nimmt die Anfrage entgegen, plant alles intern, führt die Aufgabe in einem Durchgang aus und gibt das Ergebnis ...