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# Einführung
Agentische KI-Systeme kann komplexe Aufgaben aufschlüsseln, Instruments verwenden und Entscheidungen über mehrere Schritte hinweg treffen, um Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots, die auf einzelne Anfragen reagieren, planen, führen Agenten ihre Vorgehensweise aus und passen sie auf der Grundlage der Ergebnisse an. Diese Fähigkeit eröffnet Möglichkeiten zur Automatisierung und Problemlösung, die mit früheren KI-Systemen nicht möglich waren.
Der Aufbau effektiver Agenten erfordert ein Verständnis dafür, wie man KI-Systemen Entscheidungsfreiheit verleiht und gleichzeitig Kontrolle und Zuverlässigkeit behält. Hier sind sieben Schritte, um die Entwicklung der Agenten-KI zu meistern.
# Schritt 1: Die Kernagentenschleife verstehen
Jeder Agent folgt einem Grundzyklus: Beobachten Sie den aktuellen Zustand, überlegen Sie, was als nächstes zu tun ist, ergreifen Sie Maßnahmen und beobachten Sie die Ergebnisse. Diese Schleife wird fortgesetzt, bis der Agent seine Aufgabe abschließt oder feststellt, dass er nicht fortfahren kann.
- In der Beobachtungsphase geht es darum, zu verstehen, welche Informationen verfügbar sind und was das Ziel ist.
- In der Argumentationsphase entscheidet das große Sprachmodell (LLM) auf der Grundlage seiner Anweisungen und des aktuellen Standing, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen.
- In der Aktionsphase wird diese Entscheidung ausgeführt, unabhängig davon, ob eine API aufgerufen, Code ausgeführt oder nach Informationen gesucht wird.
- Abschließend beobachtet der Agent die Ergebnisse und bezieht sie in seinen nächsten Argumentationsschritt ein.
Das Verständnis dieser Schleife ist von grundlegender Bedeutung. Jede Komponente kann ausfallen oder zu unerwarteten Ergebnissen führen. Ihr Agentendesign muss diese Möglichkeiten elegant bewältigen. Bauen Sie Ihr mentales Modell um diesen Zyklus herum auf, bevor Sie Code schreiben.
Sie können es durchlesen 7 unverzichtbare Designmuster für Agenten-KI um einen Überblick über Agentenentwurfsmuster zu erhalten.
# Schritt 2: Klare Aufgabengrenzen und Ziele definieren
Agenten benötigen klar definierte Ziele. Vage Ziele führen zu verwirrtem Verhalten, bei dem der Agent irrelevante Maßnahmen ergreift oder nie erkennt, wann er fertig ist. Ihre Aufgabendefinition sollte angeben, wie Erfolg aussieht und welche Einschränkungen gelten.
Für einen Kundendienstmitarbeiter besteht der Erfolg möglicherweise darin, das Downside des Kunden zu lösen oder es korrekt an einen Menschen weiterzuleiten. Zu den Einschränkungen kann gehören, dass Sie niemals Zusagen über Rückerstattungen über einem bestimmten Betrag machen. Diese Grenzen verhindern, dass der Agent bei der Verfolgung seines Ziels unangemessene Maßnahmen ergreift.
Schreiben Sie explizite Zielkriterien, die der Agent überprüfen kann. Anstelle von „Dem Benutzer helfen“ geben Sie an: „Beantworten Sie die Frage des Benutzers mithilfe der Wissensdatenbank oder informieren Sie ihn, dass seine Frage menschliche Hilfe erfordert.“ Konkrete Ziele ermöglichen eine konkrete Bewertung.
# Schritt 3: Auswahl der richtigen Instruments für Ihren Agenten
Instruments sind Funktionen, die Ihr Agent aufrufen kann, um mit der Umgebung zu interagieren. Dazu können das Durchsuchen von Datenbanken, das Aufrufen von APIs, das Ausführen von Code, das Lesen von Dateien oder das Senden von Nachrichten gehören. Die von Ihnen bereitgestellten Instruments definieren die Fähigkeiten Ihres Agenten.
Beginnen Sie mit einem minimalen Toolset. Jedes Software erhöht die Komplexität und potenzielle Fehlermöglichkeiten. Wenn Ihr Agent Informationen abrufen muss, stellen Sie ihm eine Suchfunktion zur Verfügung. Wenn Berechnungen durchgeführt werden müssen, stellen Sie einen Taschenrechner oder ein Codeausführungstool bereit. Wenn Aktionen ausgeführt werden müssen, stellen Sie spezifische Funktionen für diese Aktionen bereit.
Dokumentieren Sie jedes Werkzeug klar in der Aufforderung des Agenten. Geben Sie den Zweck des Instruments, die erforderlichen Parameter und die zu erwartenden Ergebnisse an. Gute Werkzeugbeschreibungen helfen dem Agenten, für jede Scenario das richtige Werkzeug auszuwählen. Schlechte Beschreibungen führen zu Werkzeugmissbrauch und Fehlern.
Implementieren Sie eine ordnungsgemäße Fehlerbehandlung in Ihren Instruments. Wenn ein Software ausfällt, geben Sie informative Fehlermeldungen zurück, die dem Agenten helfen, zu verstehen, was schief gelaufen ist, und möglicherweise einen anderen Ansatz auszuprobieren.
Lesen Was sind Agenten-Workflows? Muster, Anwendungsfälle, Beispiele und mehr um zu verstehen, wie man LLMs mit Instruments, Speicher und Abruffunktionen erweitert, um Agenten und Arbeitsabläufe zu erstellen. Wenn Sie durch Bauen lernen möchten, gehen Sie durch Agentische KI zum Anfassen in Python: Ein Video-Tutorial.
# Schritt 4: Effektive Aufforderungen und Anweisungen entwerfen
Dein Systemaufforderung des Agenten ist die Bedienungsanleitung. In dieser Eingabeaufforderung werden der Zweck des Agenten, die verfügbaren Instruments, die Lösung von Problemen und die Formatierung seiner Antworten erläutert. Pünktliche Qualität wirkt sich direkt auf die Zuverlässigkeit der Agenten aus.
Strukturieren Sie Ihre Eingabeaufforderung mit klaren Abschnitten: Rolle und Ziele des Agenten, verfügbare Instruments und deren Verwendung, Argumentationsstrategien, Anforderungen an das Ausgabeformat sowie Einschränkungen oder Regeln. Zeigen Sie dem Agenten anhand von Beispielen, wie er mit häufigen Szenarien umgeht.
Fügen Sie explizite Argumentationsanweisungen hinzu. Weisen Sie den Agenten an, Schritt für Schritt zu denken, Informationen vor dem Handeln zu überprüfen, Unsicherheiten anzuerkennen und bei Bedarf um Klarstellung zu bitten. Diese metakognitiven Anweisungen verbessern die Entscheidungsqualität.
Bringen Sie dem Agenten bei komplexen Aufgaben bei, vor der Ausführung Pläne zu erstellen. Ein Planungsschritt, bei dem der Agent seinen Ansatz darlegt, führt häufig zu einer kohärenteren Ausführung, als wenn er direkt zur Tat übergeht.
# Schritt 5: Robustes Zustands- und Speichermanagement implementieren
Agenten arbeiten über mehrere Runden hinweg und bauen während ihrer Arbeit Kontext auf. Verwalten von Standing und Speicher effektiv ist notwendig. Der Agent benötigt Zugriff auf den Gesprächsverlauf, die Ergebnisse früherer Aktionen und alle von ihm gesammelten Zwischendaten.
Gestalten Sie Ihre Landesvertretung sorgfältig. Welche Informationen muss der Agent nachverfolgen? Für einen Recherchemitarbeiter könnten dies bereits durchgeführte Abfragen, gefundene Quellen und extrahierte Informationen sein. Für einen Planungsagenten können dies verfügbare Zeitfenster, Teilnehmerpräferenzen und Einschränkungen sein.
Berücksichtigen Sie Token-Limits. Lange Gespräche können über Kontextfenster hinausgehen und Sie dazu zwingen, Speicherverwaltungsstrategien zu implementieren.
- Durch die Zusammenfassung werden ältere Interaktionen in prägnante Zusammenfassungen komprimiert, während wichtige Fakten erhalten bleiben.
- Durch verschiebbare Fenster bleiben aktuelle Austausche im Element erhalten, während älterer Kontext komprimiert oder weggelassen wird.
- Die selektive Aufbewahrung identifiziert und bewahrt wichtige Informationen – wie Benutzerpräferenzen, Aufgabenziele oder wichtige Entscheidungen – und entfernt gleichzeitig weniger relevante Particulars.
Implementieren Sie bei komplexen Agenten sowohl das Kurzzeit- als auch das Langzeitgedächtnis. Das Kurzzeitgedächtnis speichert den unmittelbaren Kontext, der für die aktuelle Aufgabe benötigt wird. Das Langzeitgedächtnis speichert Informationen, die über Sitzungen hinweg bestehen bleiben sollten, wie etwa Benutzerpräferenzen, erlernte Muster oder Referenzdaten. Speichern Sie den Langzeitspeicher in einer Datenbank oder einem Vektorspeicher, den der Agent bei Bedarf abfragen kann.
Machen Sie Zustandsänderungen für den Agenten sichtbar. Wenn eine Aktion den Zustand ändert, zeigen Sie dem Agenten deutlich, was sich geändert hat. Dies hilft ihm, die Auswirkungen seiner Maßnahmen zu verstehen und die nächsten Schritte entsprechend zu planen. Statusaktualisierungen konsistent formatieren, damit der Agent sie zuverlässig analysieren und beurteilen kann.
Sie können es durchlesen KI-Agentenspeicher: Was, warum und wie es funktioniert vom mem0-Staff für einen detaillierten Überblick über den Speicher in KI-Agenten.
# Schritt 6: Einbau von Leitplanken und Sicherheitsmaßnahmen
Agentensysteme benötigen Einschränkungen, um schädliches oder unbeabsichtigtes Verhalten zu verhindern. Diese Leitplanken funktionieren auf mehreren Ebenen: Auf welche Instruments der Agent zugreifen kann, welche Aktionen diese Instruments ausführen können und welche Entscheidungen der Agent autonom treffen darf.
Implementieren Sie eine Aktionsbestätigung für Vorgänge mit hohem Risiko. Bevor der Agent eine E-Mail sendet, einen Kauf tätigt oder Daten löscht, ist eine menschliche Genehmigung zwingend erforderlich. Das Human-in-the-Loop-Ansatz verhindert kostspielige Fehler und sorgt gleichzeitig für die Automatisierung von Routineaufgaben.
Setzen Sie dem Agentenverhalten klare Grenzen. Die maximale Anzahl an Schleifeniterationen verhindert Endlosschleifen. Maximale Kostenbudgets verhindern eine Überlastung externer Systeme. Ratenbegrenzungen verhindern eine Überlastung externer Systeme.
Überwachen Sie auf Fehlermodi. Wenn der Agent wiederholt dieselbe fehlgeschlagene Aktion versucht, greifen Sie ein. Wenn es anfängt, Toolaufrufe zu halluzinieren, die nicht existieren, stoppen Sie es. Wenn es außerhalb der Aufgabe liegt, leiten Sie es um. Implementieren Sie Schutzschalter, die die Ausführung stoppen, wenn etwas schief geht.
Protokollieren Sie alle Agentenaktionen und -entscheidungen. Dieser Audit-Path ist für das Debugging und das Verständnis des Verhaltens Ihres Agenten in der Produktion von unschätzbarem Wert. Wenn etwas schief geht, zeigen Ihnen die Protokolle genau, was der Agent gedacht und getan hat.
Sie können das überprüfen Erweiterte Leitplanken für KI-Agenten Tutorial von James Briggs, um mehr zu erfahren.
# Schritt 7: Kontinuierliches Testen, Bewerten und Verbessern
Das Agentenverhalten ist schwerer vorherzusagen als Single-Flip-Abschlüsse. Da Sie nicht jedes Szenario vorhersehen können, sind strenge Assessments unerlässlich. Erstellen Sie Testfälle, die gängige Szenarien, Randfälle und Fehlermodi abdecken.
Bewerten Sie sowohl die Aufgabenerfüllung als auch die Verhaltensqualität. Hat der Agent das Ziel erreicht? Hat es das so effizient gemacht? Wurden Anweisungen und Einschränkungen befolgt? Wurden Fehler angemessen behandelt? Alle diese Dimensionen sind wichtig.
Take a look at mit gegnerischen Eingaben:
- Was passiert, wenn Instruments unerwartete Daten zurückgeben?
- Was passiert, wenn der Benutzer widersprüchliche Anweisungen gibt?
- Was passiert, wenn externe APIs ausfallen?
Robuste Agenten gehen damit elegant um, anstatt sie kaputt zu machen. Messen Sie die Leistung nach Möglichkeit auch quantitativ. Verfolgen Sie Erfolgsraten, Anzahl der Schritte bis zum Abschluss, Werkzeugnutzungsmuster und Kosten professional Aufgabe. Mithilfe dieser Kennzahlen können Sie Verbesserungen erkennen und Rückschritte erkennen.
Benutzerfeedback ist wichtig. Der reale Einsatz offenbart Probleme, die beim Testen übersehen werden. Wenn Benutzer Probleme melden, können Sie den Entscheidungsprozess des Agenten nachvollziehen, um zu verstehen, was schief gelaufen ist. Struggle es ein sofortiges Downside? Ein Werkzeugproblem? Ein Denkfehler? Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihren Agenten zu verbessern.
Wenn Sie daran interessiert sind, mehr zu erfahren, können Sie die durchgehen Bewertung von KI-Agenten Kurs von DeepLearning.AI.
# Abschluss
Agentische KI ist ein spannender Bereich, der großes Interesse und Akzeptanz gefunden hat. Daher wird es immer neue Frameworks und verbesserte Designmuster geben.
Es ist wichtig, über die Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Aber die Grundlagen wie das Setzen klarer Ziele, geeignete Instruments, gute Eingabeaufforderungen, robuste Zustands- und Speicherverwaltung, geeignete Leitplanken und kontinuierliche Bewertung ändern sich nicht. Konzentrieren Sie sich additionally auf sie.
Sobald Sie diese Grundlagen beherrschen, können Sie Agenten entwickeln, die echte Probleme zuverlässig lösen. Der Unterschied zwischen einer beeindruckenden Demo und einem produktionsbereiten Agenten liegt im durchdachten Design, sorgfältigem Einschränkungsmanagement und strengen Assessments und Bewertungen. Bauen Sie weiter! Wenn Sie sich auch selbst Agenten-KI beibringen möchten, schauen Sie sich das an Agentische KI: Eine Roadmap zum Selbststudium für einen strukturierten Lernweg.
# Nützliche Lernressourcen
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.