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# Einführung
Agentische KI Systeme, die verwenden große Sprachmodelle (LLMs) zum Begründen, Planen und Ausführen mehrstufiger Aufgaben versprechen eine neue Ära der Automatisierung. Ihre nichtdeterministische Natur – jedes Mal, wenn dasselbe Datenelement eingegeben wird, führt zu einem anderen Ergebnis – bringt jedoch einzigartige Herausforderungen mit sich, wie z. B. die Unvorhersehbarkeit von LLMs. Mehrstufige Arbeitsabläufe schlagen fehl mitten in der Ausführung und Agenten verlieren wichtigen Kontext. Der Schlüssel zum Übergang vom Prototyp zur Produktion liegt darin, Systeme zu schaffen, die nicht nur funktionsfähig sind, sondern auch Fehler bewältigen und den Zustand zuverlässig verwalten können.
In diesem Artikel lernen Sie die fünf wesentlichen Designmuster kennen, die diese grundlegenden Herausforderungen bewältigen. Benutzen LangChain und es ist LangGraph Wenn Sie die Erweiterung als Referenzrahmen verwenden, untersuchen wir Muster, die Ihren Agentenanwendungen Struktur, Belastbarkeit und Beobachtbarkeit verleihen. Die folgende Tabelle bietet einen schnellen Überblick über diese Muster und ihre Hauptvorteile.
| Muster | Kernidee | Schlüsselmechanismus für Robustheit | Idealer Anwendungsfall |
|---|---|---|---|
| Einzelagent mit ReAct Loop | Ein autonomer Agent, der iterativ plant und handelt | Selbstkorrektur durch einen integrierten „Gedanken“-Schritt | Offene Aufgaben, die einen dynamischen Werkzeugeinsatz erfordern (z. B. Recherche, Analyse) |
| Sequenzieller Multi-Agent-Workflow | Eine Kette spezialisierter Agenten, die die Ausgabe linear weiterleiten | Modularität isoliert Fehler und klare Datenverträge | Strukturierte, reproduzierbare Pipelines (z. B. Daten extrahieren, bereinigen, laden) |
| Multi-Agent Parallel & Collect | Mehrere Agenten arbeiten gleichzeitig; Die Ausgaben werden synthetisiert | Latenzreduzierung und vielfältige Perspektivensammlung | Aufgaben mit unabhängigen Unteraufgaben (z. B. Multi-Supply-Analyse, Validierung) |
| Supervisor-Controller mit State Checkpointing | Ein zentraler Controller verwaltet einen persistenten, fortsetzbaren Zustandsgraphen | Fehlertoleranz durch Zustands-Snapshots und Human-in-the-Loop-Eingriffe | Langwierige, komplexe oder geschäftskritische Arbeitsabläufe |
| Feedbackschleife zwischen Rezensenten und Kritikern | Die Ausgabe eines Turbines wird von einem speziellen Kritikagenten validiert | Qualitätskontrolle durch unabhängige, objektive Validierung | Ausgaben, die eine hohe Genauigkeit oder die Einhaltung von Regeln erfordern (z. B. Code, Inhaltsgenerierung) |
# Implementierung eines einzelnen Agenten mit ReAct Loop
Das Grundmuster für Agentensysteme ist ein einzelner Agent, der mit Werkzeugen ausgestattet ist und vom Purpose and Act (ReAct)-Framework geleitet wird. Dieser Agent arbeitet in einer Schleife; Es begründet die Aufgabe und ihren aktuellen Standing, entscheidet über eine Aktion (häufig mithilfe eines Werkzeugs), handelt und beobachtet dann das Ergebnis, bevor der Zyklus wiederholt wird.
Einzelagent mit ReAct-Schleife | Bild vom Autor
In LangChaindies wird normalerweise mit einem implementiert AgentExecutor. Die Robustheit dieses Musters ergibt sich aus der Fähigkeit des Agenten, seinen Plan basierend auf Beobachtungen anzupassen und so eine grundlegende Kind der Fehlerbehebung bereitzustellen. Das Haupthindernis sind jedoch Komplexitätsbeschränkungen. Wenn Aufgaben komplexer werden, kann die Leistung eines einzelnen Agenten sinken.
Der Fokus liegt auf der Umsetzung LangChain zeigt hier Robustheit, hängt stark von einer zeitnahen Konstruktion und Werkzeugkonstruktion ab. Klare Werkzeugbeschreibungen und eine intestine strukturierte Systemaufforderung, die den Agenten anweist:Denken Sie Schritt für Schritt„sind entscheidend für zuverlässiges Denken.
# Verwalten des sequentiellen Multi-Agent-Workflows
Bei komplexen, strukturierten Aufgaben kann die Arbeit zerlegt und einer Reihe spezialisierter Agenten zugewiesen werden. Jeder Agent ist ein Experte für eine bestimmte Teilaufgabe, und die Ausgabe eines Agenten wird in einer vordefinierten, linearen Pipeline zur Eingabe für den nächsten.
Dieses Muster erhöht die Robustheit durch Modularität und klare Verträge. Ein Fehler in einem Agenten ist eingedämmt und einfacher zu debuggen als ein komplexer Fehler in der Logik eines monolithischen Agenten. Beispielsweise könnte in einer Datenpipeline ein „Information Extractor“-Agent Rohdaten an einen „Information Cleaner“-Agenten weiterleiten, der sie dann an einen „Information Loader“-Agenten weitergibt.
Sequenzieller Multi-Agent-Workflow mit strukturierten Datenübergaben | Bild vom Autor
Die Herausforderung hierbei besteht darin, dass das Hauptrisiko ein Kontextverlust oder eine Korruption während der Kontrollübertragung ist. Verhindern Sie dies, indem Sie strukturierte Ausgabeschemata (z. B. JSON) zwischen Agenten erzwingen und ein gemeinsames Statusobjekt verwenden (wie in LangGraph), um den Kontext sauber weiterzugeben, anstatt sich auf unstrukturierte natürliche Sprache zu verlassen.
# Koordinierung von Multi-Agent Parallel und Collect
Wenn eine Aufgabe in unabhängige Unteraufgaben unterteilt werden kann, kann das parallele Muster die Latenz erheblich reduzieren. Mehrere spezialisierte Agenten werden gleichzeitig aufgerufen und ihre Ausgaben werden später von einem endgültigen Agenten gesammelt und synthetisiert.
Multi-Agent-Parallel-and-Collect | Bild vom Autor
Ein klassischer Anwendungsfall ist die Analyse eines Kundensupporttickets, bei dem ein Agent die Stimmung analysiert, ein anderer Schlüsselentitäten extrahiert, ein dritter das Downside kategorisiert und ein letzter Agent eine Zusammenfassung auf der Grundlage all dieser parallelen Analysen schreibt.
Die Herausforderung, die dieses Muster mit sich bringt, ist die Komplexität der Koordination und das Risiko, dass der Syntheseschritt aufgrund widersprüchlicher Eingaben fehlschlägt. Implementieren Sie Zeitüberschreitungen und Schutzschalter für jeden Parallelzweig, um zu verhindern, dass ein langsamer oder ausgefallener Agent den gesamten Prozess blockiert. Die Eingabeaufforderung des Syntheseagenten muss so gestaltet sein, dass fehlende oder teilweise Eingaben ordnungsgemäß verarbeitet werden.
# Verwendung von Supervisor-Controller mit State Checkpointing
Dies ist ein Metamuster zum Einrichten komplexer, lang laufender oder bedingter Arbeitsabläufe, das am besten mit implementiert wird LangGraph. Hier eine Zentrale StateGraph definiert verschiedene Knoten (die Agenten, Werkzeuge oder Logik sein können) und die bedingten Kanten (Übergänge) zwischen ihnen. Der Graph verwaltet ein persistentes Zustandsobjekt, das durch das System fließt.
Der Eckpfeiler der Robustheit in diesem Muster ist der Kontrollpunkt. LangGraph Behält das Statusobjekt nach jeder Knotenausführung automatisch bei. Wenn der Workflow abstürzt oder absichtlich angehalten wird, kann er genau ab dem letzten abgeschlossenen Knoten fortgesetzt werden, ohne dass die Arbeit wiederholt werden muss oder der Kontext verloren geht. Dies ermöglicht auch Human-in-the-Loop-Muster, bei denen ein Mensch den Arbeitsablauf an bestimmten Stellen genehmigen, ändern oder umleiten kann.
Supervisor-Controller-Muster mit einem zentralen Zustandsgraphen für Persistenz und Checkpointing | Bild vom Autor
// Implementierungsfokus (LangGraph)
Entwerfen Sie Ihr Zustandsschema sorgfältig, da es die einzige Quelle der Wahrheit für den Arbeitsablauf ist. Verwenden LangGraphDie integrierten Persistenz- und Unterbrechungsfunktionen ermöglichen den Aufbau nachverfolgbarer, neu startender Systeme, die zuverlässig genug für die Produktion sind.
# Anwendung der Suggestions-Schleife zwischen Gutachtern und Kritikern
Die Qualitätssicherung kann durch das Prüfer-Kritiker-Muster (oder Generator-Kritiker-Muster) fest in das System codiert werden. Dabei handelt es sich häufig um eine spezielle Implementierung eines Schleifenmusters. Ein Agent (der Generator) erstellt eine Ausgabe, die dann von einem separaten, unabhängigen Agenten (dem Kritiker oder Prüfer) anhand bestimmter Kriterien (Genauigkeit, Sicherheit, Stil) bewertet wird.
Dieses Muster ist entscheidend für die Generierung anspruchsvoller Inhalte wie Code oder Rechtstext. Der Kritiker bietet eine objektive, externe Validierungsebene, die Halluzinationen und Spezifikationsabweichungen drastisch reduziert.
Rezensenten-Kritiker-Feedbackschleife | Bild vom Autor
Der Kritiker muss wirklich unabhängig sein. Es sollte eine andere Systemeingabeaufforderung und möglicherweise sogar ein anderes großes Sprachmodell verwendet werden, um zu vermeiden, dass die Annahmen des Turbines geteilt werden oder blinde Lücken in der Argumentation entstehen. Implementieren Sie immer eine maximale Iterationsgrenze, um endlose Auswertungsschleifen zu verhindern.
# Zusammenfassung robuster Designmuster
Diese Muster sind nicht unbedingt getrennt; Einige der robustesten Produktionssysteme kombinieren sie. Möglicherweise verfügen Sie über ein Supervisor-Controller-Diagramm (Muster 4), das einen sequentiellen Arbeitsablauf orchestriert (Muster 2), wobei ein Schritt eine parallele Sammlung (Muster 3) von Informationen und ein letzter Schritt eine Prüfer-Kritiker-Schleife (Muster 5) umfasst, um die Qualität sicherzustellen.
Der Weg zur Robustheit beginnt mit der Erkenntnis, dass Ausfälle in Agentensystemen unvermeidlich sind. Durch die Übernahme dieser strukturierten Muster, insbesondere derjenigen, die durch zustandsbehaftete Checkpoint-Orchestrierung ermöglicht werden LangGraphSie bewegen sich vom Aufbau fragiler Eingabeaufforderungsketten zur Entwicklung widerstandsfähiger Systeme, die mit Unsicherheiten umgehen, Fehler beheben und die für kontinuierliche Verbesserung und Benutzervertrauen erforderliche Transparenz bieten können.
Ich hoffe, dass dieser detaillierte Leitfaden eine solide Grundlage für die Gestaltung Ihrer robusten Agentensysteme bietet.
Shittu Olumide ist ein Software program-Ingenieur und technischer Autor, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, modernste Technologien zu nutzen, um fesselnde Erzählungen zu erschaffen, mit einem scharfen Blick fürs Element und einem Gespür für die Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie können Shittu auch auf finden Twitter.