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# Einführung
Agentische KI wird branchenübergreifend immer beliebter und relevanter. Es stellt aber auch einen grundlegenden Wandel in der Artwork und Weise dar, wie wir intelligente Systeme aufbauen: Agenten-KI-Systeme, die komplexe Ziele aufschlüsseln, entscheiden, welche Instruments verwendet werden sollen, mehrstufige Pläne ausführen und sich anpassen, wenn etwas schief geht.
Beim Aufbau solcher Agenten-KI-Systeme entwerfen Ingenieure Entscheidungsarchitekturen, implementieren Sicherheitsbeschränkungen, die Fehler verhindern, ohne die Flexibilität zu beeinträchtigen, und bauen Suggestions-Mechanismen auf, die Agenten dabei helfen, Fehler zu beheben. Die erforderliche technische Tiefe unterscheidet sich erheblich von der herkömmlichen KI-Entwicklung.
Agentische KI ist noch neu, daher ist praktische Erfahrung viel wichtiger. Achten Sie darauf, nach Kandidaten zu suchen, die praktische Agenten-KI-Systeme entwickelt haben und Kompromisse besprechen, aufgetretene Fehlermodi erklären und ihre Designentscheidungen mit echten Argumenten begründen können.
So verwenden Sie diesen Artikel: Diese Sammlung konzentriert sich auf Fragen, die testen, ob Kandidaten Agentensysteme wirklich verstehen oder nur die Schlagworte kennen. Sie finden Fragen zu den Themen Werkzeugintegration, Planungsstrategien, Fehlerbehandlung, Sicherheitsdesign und mehr.
# Erstellen Sie Agenten-KI-Projekte, die von Bedeutung sind
Bei Projekten gilt stets: Qualität geht vor Quantität. Erstellen Sie keine zehn unausgegorenen Chatbots. Konzentrieren Sie sich auf den Aufbau eines Agenten-KI-Techniques, das tatsächlich ein echtes Drawback löst.
Was macht ein Projekt „agentisch“? Ihr Projekt sollte zeigen, dass eine KI mit einer gewissen Autonomie agieren kann. Denken Sie daran: mehrere Schritte planen, Instruments verwenden, Entscheidungen treffen und Fehler beheben. Versuchen Sie, Projekte zu erstellen, die Verständnis zeigen:
- Persönlicher Forschungsassistent – Beantwortet eine Frage, durchsucht mehrere Quellen, fasst Ergebnisse zusammen und stellt klärende Fragen
- Code-Assessment-Agent – Analysiert Pull-Requests, führt Exams durch, schlägt Verbesserungen vor und erklärt seine Gründe
- Datenpipeline-Builder – Versteht Anforderungen, entwirft Schemata, generiert Code und validiert Ergebnisse
- Besprechungsvorbereitungsagent – Sammelt Kontext zu den Teilnehmern, ruft relevante Dokumente ab, erstellt eine Tagesordnung und schlägt Gesprächsthemen vor
Was hervorzuheben ist:
- Wie Ihr Agent komplexe Aufgaben aufschlüsselt
- Welche Instruments es verwendet und warum
- Wie mit Fehlern und Unklarheiten umgegangen wird
- Wo Sie ihm Autonomie statt Einschränkungen gegeben haben
- Echte Probleme, die es gelöst hat (auch wenn nur für Sie)
Ein solides Projekt mit durchdachten Designentscheidungen wird Ihnen mehr beibringen – und mehr beeindrucken – als ein Portfolio von Tutorials, denen Sie gefolgt sind.
# Kernagentenkonzepte
// 1. Was zeichnet einen KI-Agenten aus und wie unterscheidet er sich von einer Commonplace-LLM-Anwendung?
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Verständnis von Autonomie, zielorientiertem Verhalten und mehrstufigem Denken.
Antwort in dieser Richtung: „Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das seine Umgebung wahrnehmen und mit ihr interagieren kann, Entscheidungen trifft und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu Commonplace-LLM-Anwendungen, die auf einzelne Eingabeaufforderungen reagieren, behalten Agenten den Standing über Interaktionen hinweg bei, planen mehrstufige Arbeitsabläufe und können ihren Ansatz basierend auf Suggestions ändern. Zu den Schlüsselkomponenten gehören Zielspezifikation, Umgebungswahrnehmung, Entscheidungsfindung, Aktionsausführung und Lernen aus Ergebnissen.“
🚫 Vermeiden Sie: Agenten durch einfache Software-Calls zu verwirren, den autonomen Aspekt nicht zu verstehen und die zielorientierte Natur zu vermissen.
Sie können sich auch darauf beziehen Was ist Agentische KI und wie funktioniert sie? Und Generative KI vs. Agentische KI vs. KI-Agenten.
// 2. Beschreiben Sie die wichtigsten Architekturmuster für die Erstellung von KI-Agenten
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Kenntnisse über ReAct, planungsbasierte und Multi-Agenten-Architekturen.
Antwort in dieser Richtung: „ReAct (Reasoning + Performing) wechselt zwischen Argumentationsschritten und Aktionsausführung und macht Entscheidungen beobachtbar. Planungsbasierte Agenten erstellen im Voraus vollständige Aktionssequenzen und führen sie dann aus – besser für komplexe, vorhersehbare Aufgaben. Multi-Agenten-Systeme verteilen Aufgaben auf spezialisierte Agenten. Hybride Ansätze kombinieren Muster basierend auf der Aufgabenkomplexität. Jedes Muster muss zwischen Flexibilität, Interpretierbarkeit und Ausführungseffizienz abwägen.“
🚫 Vermeiden Sie: Nur ein Muster zu kennen, nicht zu verstehen, wann unterschiedliche Ansätze zu verwenden sind, die Kompromisse zu verpassen.
Wenn Sie nach umfassenden Ressourcen zu Agentenentwurfsmustern suchen, schauen Sie hier vorbei Wählen Sie ein Designmuster für Ihr Agent-KI-System von Google Und Einführung und exemplarische Vorgehensweise zu Agentic AI Design Patterns von Amazon Internet Providers.
// 3. Wie gehen Sie mit der Statusverwaltung in Agenten-Workflows mit langer Laufzeit um?
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Verständnis von Persistenz, Kontextmanagement und Wiederherstellung nach Fehlern.
Antwort in dieser Richtung: „Implementieren Sie eine explizite Statusspeicherung mit Versionierung für den Workflow-Fortschritt, Zwischenergebnisse und den Entscheidungsverlauf. Verwenden Sie Prüfpunkte bei kritischen Workflow-Schritten, um die Wiederherstellung zu ermöglichen. Behalten Sie sowohl den Kurzzeitkontext (aktuelle Aufgabe) als auch das Langzeitgedächtnis (gelernte Muster) bei. Entwerfen Sie den Standing so, dass er serialisierbar und wiederherstellbar ist. Schließen Sie eine Statusvalidierung ein, um Korruption zu erkennen. Ziehen Sie einen verteilten Standing für Multiagentensysteme mit Konsistenzgarantien in Betracht.“
🚫 Vermeiden Sie: Sich nur auf den Gesprächsverlauf zu verlassen, die Wiederherstellung nach Fehlern nicht in Betracht zu ziehen und die Notwendigkeit einer expliziten Zustandsverwaltung zu übersehen.
# Software-Integration und Orchestrierung
// 4. Entwerfen Sie ein robustes Software-Aufrufsystem für einen KI-Agenten
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Fehlerbehandlung, Eingabevalidierung und Überlegungen zur Skalierbarkeit.
Antworten Sie wie folgt: „Implementieren Sie Software-Schemata mit strenger Eingabevalidierung und Typprüfung. Verwenden Sie eine asynchrone Ausführung mit Zeitüberschreitungen, um Blockierungen zu verhindern. Integrieren Sie Wiederholungslogik mit exponentiellem Backoff für vorübergehende Fehler. Protokollieren Sie alle Software-Aufrufe und -Antworten zum Debuggen. Implementieren Sie Ratenbegrenzung und Schutzschalter für externe APIs. Entwerfen Sie Software-Abstraktionen, die einfaches Testen und Verspotten ermöglichen. Integrieren Sie eine Software-Ergebnisvalidierung, um API-Änderungen oder -Fehler zu erkennen.“
🚫 Vermeiden: Fehlerfälle nicht berücksichtigen, fehlende Eingabevalidierung, keine Skalierbarkeitsplanung.
Betrachten Software Calling ist für KI-Agenten nicht nur Klempnerarbeit – Roy Derks um zu verstehen, wie Sie Toolaufrufe in Ihren Agentenanwendungen implementieren.
// 5. Wie würden Sie mit Fehlern und Teilergebnissen beim Software-Aufruf umgehen?
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Sleek-Degradation-Strategien und Fehlerbehebungsmechanismen.
Antworten Sie wie folgt: „Implementieren Sie abgestufte Fallback-Strategien: Versuchen Sie es mit anderen Parametern erneut, verwenden Sie various Instruments oder verringern Sie die Funktionalität sanft. Entwerfen Sie für Teilergebnisse Fortsetzungsmechanismen, die aus Zwischenzuständen wieder aufgenommen werden können. Schließen Sie bei kritischen Fehlern eine Human-in-the-Loop-Eskalation ein. Protokollieren Sie Fehlermuster, um die Zuverlässigkeit zu verbessern. Verwenden Sie Leistungsschalter, um kaskadierende Fehler zu vermeiden. Entwerfen Sie Software-Schnittstellen, um strukturierte Fehlerinformationen zurückzugeben, über die Agenten nachdenken können.“
🚫 Vermeiden Sie: Einfache Strategien, bei denen es nur um Wiederholungen geht, keine Planung für Teilergebnisse, fehlende Eskalationspfade.
Abhängig vom Framework, das Sie zum Erstellen Ihrer Anwendung verwenden, können Sie auf die spezifischen Dokumente verweisen. Zum Beispiel, Umgang mit Software-Aufruffehlern behandelt die Behandlung solcher Fehler für das LangGraph-Framework.
// 6. Erklären Sie, wie Sie ein Software-Erkennungs- und -Auswahlsystem für Agenten aufbauen würden
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Dynamisches Werkzeugmanagement und intelligente Auswahlstrategien.
Antworten Sie in dieser Richtung: „Erstellen Sie eine Software-Registrierung mit semantischen Beschreibungen, Funktionsmetadaten und Verwendungsbeispielen. Implementieren Sie die Software-Rangliste basierend auf Aufgabenanforderungen, vergangenen Erfolgsraten und aktueller Verfügbarkeit. Verwenden Sie Einbettungsähnlichkeit für die Software-Erkennung basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache. Beziehen Sie Kosten- und Latenzüberlegungen in die Auswahl ein. Entwerfen Sie Plugin-Architekturen für dynamisches Software-Laden. Implementieren Sie Software-Versionierung und Abwärtskompatibilität.“
🚫 Vermeiden Sie: Fest codierte Werkzeuglisten, keine Auswahlkriterien, fehlende dynamische Erkennungsfunktionen.
# Planung und Argumentation
// 7. Vergleichen Sie verschiedene Planungsansätze für KI-Agenten
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Verständnis für hierarchische Planung, reaktive Planung und hybride Ansätze.
Antwort in dieser Richtung: „Hierarchische Planung zerlegt komplexe Ziele in Unterziele, was eine bessere Organisation ermöglicht, aber gute Zerlegungsstrategien erfordert. Reaktive Planung reagiert auf unmittelbare Bedingungen und bietet Flexibilität, aber möglicherweise fehlen optimale Lösungen.“ Monte-Carlo-Baumsuche erforscht Handlungsräume systematisch, erfordert aber gute Bewertungsfunktionen. Hybride Ansätze nutzen eine Planung auf hoher Ebene mit reaktiver Ausführung. Die Wahl hängt von der Vorhersehbarkeit der Aufgabe, den Zeitbeschränkungen und der Komplexität der Umgebung ab.“
🚫 Vermeiden: Nur einen Ansatz kennen, Aufgabenmerkmale nicht berücksichtigen, Kompromisse zwischen Planungstiefe und Ausführungsgeschwindigkeit verpassen.
// 8. Wie implementieren Sie eine effektive Zielzerlegung in Agentensystemen?
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Strategien zum Aufschlüsseln komplexer Ziele und zum Umgang mit Abhängigkeiten.
Antworten Sie in dieser Richtung: „Verwenden Sie eine rekursive Zielzerlegung mit klaren Erfolgskriterien für jedes Unterziel. Implementieren Sie die Abhängigkeitsverfolgung, um die Ausführungsreihenfolge zu verwalten. Beziehen Sie Zielpriorisierung und Ressourcenzuweisung ein. Entwerfen Sie Ziele so, dass sie spezifisch, messbar und zeitgebunden sind. Verwenden Sie Vorlagen für gemeinsame Zielmuster. Beziehen Sie Konfliktlösung für konkurrierende Ziele ein. Implementieren Sie Zielrevisionsfunktionen, wenn sich die Umstände ändern.“
🚫 Vermeiden: Advert-hoc-Zerlegung ohne Struktur, kein Umgang mit Abhängigkeiten, fehlender Kontext.
# Multiagentensysteme
// 9. Entwerfen Sie ein Multi-Agenten-System zur kollaborativen Problemlösung
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Kommunikationsprotokolle, Koordinationsmechanismen und Konfliktlösung.
Antwort in dieser Richtung: „Definieren Sie spezialisierte Agentenrollen mit klaren Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten. Implementieren Sie Nachrichtenübermittlungsprotokolle mit strukturierten Kommunikationsformaten. Verwenden Sie Koordinierungsmechanismen wie Aufgabenauktionen oder Konsensalgorithmen. Beziehen Sie Konfliktlösungsprozesse für konkurrierende Ziele oder Ressourcen ein. Entwerfen Sie Überwachungssysteme, um die Effektivität der Zusammenarbeit zu verfolgen. Implementieren Sie Lastausgleichs- und Failover-Mechanismen. Beziehen Sie Shared-Reminiscence- oder Blackboard-Systeme für den Informationsaustausch ein.“
🚫 Vermeiden: Unklare Rollendefinitionen, keine Koordinationsstrategie, fehlende Konfliktlösung.
Wenn Sie mehr über den Aufbau von Multiagentensystemen erfahren möchten, lesen Sie sich durch Multi-KI-Agentensysteme mit CrewAI von DeepLearning.AI.
# Sicherheit und Zuverlässigkeit
// 10. Welche Sicherheitsmechanismen sind für produktionsagente KI-Systeme unerlässlich?
Worauf Sie sich konzentrieren sollten: Verständnis der Anforderungen an Eindämmung, Überwachung und menschliche Aufsicht.
Antwort in dieser Richtung: „Implementieren Sie Aktions-Sandboxing, um Agentenfunktionen auf genehmigte Vorgänge zu beschränken. Verwenden Sie Berechtigungssysteme, die eine explizite Autorisierung für wise Aktionen erfordern. Schließen Sie die Überwachung auf anomale Verhaltensmuster ein. Entwerfen Sie Notausschalter für sofortiges Herunterfahren von Agenten. Implementieren Sie Human-in-the-Loop-Genehmigungen für Entscheidungen mit hohem Risiko. Verwenden Sie Aktionsprotokollierung für Prüfpfade. Integrieren Sie Rollback-Mechanismen für umkehrbare Vorgänge. Regelmäßige Sicherheitstests mit gegnerischen Szenarien.“
🚫 Vermeiden: Keine Eindämmungsstrategie, fehlende menschliche Aufsicht, keine Berücksichtigung kontroverser Szenarien.
Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Agentische KI sicher einsetzen: Ein Leitfaden für Technologieführer Bericht von McKinsey.
# Zusammenfassung
Agentisches KI-Engineering erfordert eine einzigartige Kombination aus KI-Experience, Systemdenken und Sicherheitsbewusstsein. Diese Fragen untersuchen das praktische Wissen, das zum Aufbau autonomer Systeme erforderlich ist, die zuverlässig in der Produktion funktionieren.
Die besten Agenten-KI-Ingenieure entwerfen Systeme mit geeigneten Sicherheitsmaßnahmen, klarer Beobachtbarkeit und eleganten Fehlermodi. Sie denken über einzelne Interaktionen hinaus bis hin zur vollständigen Workflow-Orchestrierung und dem langfristigen Systemverhalten.
Möchten Sie, dass wir eine Fortsetzung mit weiteren verwandten Fragen zur Agenten-KI machen? Lass es uns in den Kommentaren wissen!
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-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.