Entwicklung von Agenten-KI-Entwurfsmustern in LLM-basierten Anwendungen

Einführung

„KI-Agenten werden in Zukunft die primäre Artwork und Weise sein, wie wir mit Computern interagieren. Sie können unsere Bedürfnisse und Vorlieben verstehen und uns proaktiv bei Aufgaben und Entscheidungen unterstützen”

Satya Nadella, CEO von Microsoft

Diese Imaginative and prescient wird schnell zur Realität und die treibende Kraft dahinter ist die Entwicklung von KI-Agenten hin zu intelligenteren, flexibleren und proaktiveren Systemen. Aber was ermöglichen diese Agenten konkret? Große Sprachmodelle (LLMs)um uns nahtlos an unsere Bedürfnisse anzupassen und darauf zu reagieren? Die Antwort liegt in Agentenentwurfsmustern – den zugrunde liegenden Frameworks, die es LLMs ermöglichen, autonom die beste Abfolge von Aktionen zur Erfüllung einer Aufgabe zu bestimmen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie diese Muster LLMs in leistungsstarke, autonome Agenten verwandeln, die die Zukunft der Mensch-Pc-Interaktion vorantreiben können. Lassen Sie uns eintauchen und sehen, wie alles funktioniert.

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Überblick

• Agentische KI-Entwurfsmuster ermöglichen eine autonome Entscheidungsfindung in KI-Agenten, wodurch die Flexibilität und Aufgabenausführung von LLMs verbessert wird.
• GenAI-Agenten Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Daten zu interpretieren und Aufgaben wie Kundenservice, Codierung und Inhaltserstellung auszuführen.
• Werkzeuggebrauch ermöglicht es LLMs, mit externen Ressourcen zu interagieren, ihre Funktionalität zu verbessern und komplexere Problemlösungen zu ermöglichen.
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten teilt Aufgaben zwischen Agenten auf und optimiert komplexe Arbeitsabläufe wie Lieferkettenmanagement und autonome Systeme.
• Autonome Codieragenten Optimieren Sie die Softwareentwicklung durch die Generierung und Verfeinerung von Code, was in Branchen wie Fintech und autonomen Fahrzeugen von entscheidender Bedeutung ist.

Agentische KI-Entwurfsmuster

Agentische KI Design Patterns sind eine Reihe strukturierter Ansätze, die die Entwicklung und Ausführung autonomer KI-Agenten steuern.

Diese Muster gewährleisten robuste, skalierbare und effiziente KI-Systeme. Daher sieht ein KI-Entwickler sie als Leitfaden zur Verbesserung der Fähigkeiten von Sprachmodellen durch die Beeinflussung entschlossener, ehrgeiziger Verhaltensweisen.

Letztlich kommt es darauf an, welche Rolle KI-Agenten spielen und wie diese Agenten Entwicklern dabei helfen, nicht nur intelligente, sondern auch zuverlässige und benutzerfreundliche Anwendungen zu erstellen.

Werfen wir einen Blick auf einige der herausragenden Rollen von KI-Agenten.

Rolle von GenAI-Agenten

GenAI Agenten nutzen fortschrittliche Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens, um Daten zu interpretieren und Aufgaben auszuführen. Sie werden in verschiedenen realen Anwendungen eingesetzt, beispielsweise in Kundendiensten, Chatbots, automatisierten Codierungssystemen und Instruments zur Inhaltserstellung.

Um mehr über KI-Agenten und ihre Rollen zu erfahren, lesen Sie einen ausführlichen Artikel über KI-Agenten.

Sich entwickelnde Rolle von LLMs in der App-Entwicklung

LLMs haben seit ihrer Einführung einen langen Weg zurückgelegt. Ihre Fähigkeiten haben neue Horizonte eröffnet, von Kundenservice-Bots bis hin zu komplexen Datenanalysetools. Einbindung von Agentenentwurfsmustern in LLMs ist ein neuer Meilenstein in dieser Entwicklung.

Die Zukunft des Agenten-Frameworks in der Integration mit LLMs ist vielversprechend, da sich weitere weiterentwickeln.

• Fortschrittliche reflektierende Agenten
• Verbesserte Zusammenarbeit mehrerer Agenten
• Planung
• Und verbesserte Werkzeugnutzung

Diese erwarteten Fortschritte im Agenten-Workflow werden die Fähigkeiten von LLMs stärken, die diese Workflows jetzt ermöglichen.

Doch bevor wir zu weit in die Zukunft blicken, werfen wir einen Blick auf die Designmuster, die diese Arbeitsabläufe heute ermöglichen.

Durch die Verwendung von Instruments können LLMs während der Konversationsgenerierung mit externen Instruments interagieren. Dieses Muster ist nützlich, da es Agenten ermöglicht, ihre Funktionalitäten zu erweitern. Instruments können von Entwicklern geschriebene Funktionen, APIs für externe Dienste oder alle Ressourcen sein, mit denen LLM interagieren kann.

Lassen Sie uns das Muster der Werkzeugnutzung anhand des folgenden Diagramms verstehen.

• Aufgabendefinition: Im ersten Schritt definiert der Agent eine Aufgabe, die er lösen muss. Dabei kann es sich um eine Anfrage oder ein beliebiges arbeitsbezogenes Downside eines Benutzers handeln.
• LLM-Verarbeitung: Das LLM wertet die Anfrage aus und entscheidet, ob zur Lösung des Issues ein externes Device erforderlich ist. Es entscheidet anhand seiner Argumentationsqualitäten, welches Device aufgerufen werden soll.
• Interaktion zwischen Werkzeug und Umweltt: Sobald das Device fertiggestellt ist, interagiert es mit der Umgebung. Diese Aktionen erzeugen Suggestions, das dem System zugeführt wird.
• Rückmeldung zum LLM: Das aus der Interaktion zwischen Device und Umgebung erhaltene Suggestions wird an das LLM gesendet. Der LLM nutzt dieses Suggestions, um sein Verständnis der Aufgabe weiter zu verfeinern.
• Aufgabenlösung: Das LLM berücksichtigt Suggestions und setzt die Überlegungen fort, wobei möglicherweise weitere Instruments angeschlossen werden, bis die Aufgabe erledigt ist.

Praktische Anwendungen

In realen Szenarien lässt sich die Anwendung implementierter Device-Nutzungsmuster in der automatisierten Datenanalyse, der Nutzung statistischer Instruments zur Ableitung von Erkenntnissen oder im Kundensupport beobachten, wo auf die Datenbank zugegriffen wird, um schnell Informationen bereitzustellen.

Zusammenarbeit mehrerer Agenten

Das Multi-Agent-Kollaborationsmuster ist eine Kombination mehrerer autonomer Agenten, die zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Das Hauptziel ihrer Zusammenarbeit besteht darin, komplexe Aufgaben in Teilaufgaben zu zerlegen, die von verschiedenen Agenten ausgeführt werden.

Dieses Muster ist bedeutsam, weil Es ermöglicht eine Arbeitsteilung und verbessert die Problemlösungsfähigkeiten.

Praktische Anwendungen

Die Zusammenarbeit mehrerer Agenten umfasst mehrere automatisierte Roboter in der Fertigungsindustrie, wo verschiedene Agenten verschiedene Aspekte des Produktionsprozesses übernehmen und Lieferkettenabläufe optimieren, oder im Lieferkettenmanagement, um Roboter in Lagern zu koordinieren, um Lagerbestände zu verwalten, Artikel auszuwählen und zu verpacken.

Autonomer Codieragent

Autonome Codierungsagenten, manchmal auch als KI-Codierungsassistenten bezeichnet, sind Gen-KI-Agenten, die darauf ausgelegt sind, Code autonom zu optimieren. In diesem Prozess sind Agenten darauf ausgelegt, Code basierend auf den gegebenen Aufgaben zu generieren, zu ändern oder zu verbessern.

Diese Wirkstoffe folgen unterschiedlichen Mustern, um ihre Wirksamkeit zu optimieren. Schauen wir uns einen davon an und verstehen ihn.

• Benutzereingabe: Im ersten Schritt stellen Benutzer eine Abfrage oder Aufgabe über die API oder Benutzeroberfläche, die dann von den Agenten verfeinert und interpretiert wird.
• Agentenaktivierung: Der zentrale Agent initiiert den Prozess und beginnt mit der Bearbeitung. Es greift auf historische Daten und Vektordatenbanken zu, um die Codegenerierung anzupassen und anschließend die Aufgaben in Unteraufgaben aufzuteilen.
• Codegenerierung: Sobald dies erledigt ist, generieren und testen die Agenten gleichzeitig Code basierend auf dem Suggestions.

Praktische Anwendungen

Heutzutage gehören zu den Hauptanwendungen der autonomen Codegenerierung ihre Verwendung bei der Entwicklung von Software program für autonome Fahrzeuge, wo sie Codes für Entscheidungsalgorithmen generieren. Heutzutage hat auch der Fintech-Sektor damit begonnen, sein System zu automatisieren, um sichere Transaktionen zu gewährleisten.

Reflexion: Selbstkritik

Reflexion ist eines der vielversprechendsten Agentenentwurfsmuster, da sie es einem ermöglicht, die eigene Ausgabe zu kritisieren und iterativ zu verbessern. Indem wir einen Agenten dazu anregen, über seine eigene Leistung nachzudenken, können wir seine Fähigkeit nutzen, Verbesserungen vorzuschlagen. Dieses Entwurfsmuster kann umfassend in verschiedenen interaktiven Prozessen wie der Codegenerierung, dem Schreiben von Texten und der Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.

So funktioniert es normalerweise:

• Selbstbewusstsein: Um eine Anfrage zu beantworten, überwacht ein Agent zunächst seinen eigenen internen Zustand, einschließlich Wissensdatenbank, Ziele, Pläne und Aktionen.
• Argumentation: Sobald es beurteilt, ob sein aktuelles Verhalten mit den Zielen übereinstimmt, beginnt es mit der Überlegung, ob es mit seiner aktuellen Strategie fortfahren sollte.
• Anpassung: In diesem Entwurfsmuster verfügen Agenten über die Fähigkeit, ihr Verhalten zu ändern, d. h. ihre Entscheidungsfindung zu ändern, ihre Wissensbasis zu aktualisieren oder die Artwork und Weise zu ändern, wie sie mit der Umgebung interagieren.

Planung: Autonome Entscheidungsfindung

Planung ist das wichtigste Entwurfsmuster, auf das sich Agenten verlassen, da es LLM ermöglicht, autonom über die Schritte zu entscheiden, die es ausführen muss, um eine größere Aufgabe zu erfüllen. Dieses Entwurfsmuster ermöglicht es Agenten, komplexe Probleme in kleinere Teilaufgaben zu zerlegen.

Wenn LLMs aufgefordert werden, ein Ergebnis basierend auf zu erstellen Auffordernd reagierenOhne strukturierte Planung kann das Ergebnis zu einer geringeren Qualität führen. Das Generieren einer Benutzerabfrageanforderung zusammen mit dem Begründungsschritt kann LLMs dabei helfen, ihre Ausgabe zu planen.

Zusätzliche Designmuster

Neben den oben genannten Entwurfsmustern gibt es drei weitere bemerkenswerte KI-Entwurfsmuster für autonome Agenten, darunter die folgenden:

• Reaktive Agenten: Diese Agenten reagieren in Echtzeit und sind daher für dynamische Bedingungen geeignet.
• Proaktive Agenten: Im Gegensatz zum ersten Agenten ergreifen diese Agenten die Initiative auf der Grundlage vordefinierter Ziele, was sie superb für langfristige Projekte macht.
• Hybridagenten: Diese Agenten haben sowohl reaktive als auch proaktive Eigenschaften, was sie durch die Anpassung an den Kontext hybrid macht.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Agentenentwurfsmuster den Grundstein für die Entwicklung LLM-basierter Anwendungen legen. Von der Device-Nutzung bis zur Zusammenarbeit mit mehreren Agenten bieten diese Muster skalierbare Lösungen für Anwendungen verschiedener Branchen. Mit Blick auf die Zukunft birgt die Integration von Agentenentwurfsmustern in LLM-basierte Anwendungen ein enormes Potenzial für robuste KI-Systeme.

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Häufig gestellte Fragen