Agenten bauen — KI-Agenten-Entwicklung
Das Engineering selbst: Architekturmuster, Tool-Calling ohne halluzinierte Argumente, Gedächtnis, das relevant bleibt, Retrieval, das Antworten belegt, und Multi-Agenten-Systeme, die ihre Komplexität wert sind.
5 Leitfäden
Multi-Agenten-Systeme: wann mehrere Agenten besser sind
Mehrere Agenten helfen, wenn Teilaufgaben wirklich unabhängig sind und andere Werkzeuge brauchen. Sonst kaufen Sie Latenz, Kosten und eine unauffindbare Fehlerfläche.
RAG für Agenten: Antworten belegen, ohne im Kontext zu ertrinken
Retrieval als Werkzeug, das der Agent aufruft, schlägt Retrieval, das vor jede Anfrage geschraubt ist. Nach Bedeutung chunken, Quelle zitieren, und ein ehrliches Nichts zulassen.
Gedächtnis in KI-Agenten: behalten, komprimieren, wegwerfen
Agenten haben kein Gedächtnis; sie haben, was Sie zurück in den Kontext legen. Vier Ebenen — Ziel, jüngst, komprimiert, abgerufen — lösen das meiste.
Tool Calling: Werkzeuge entwerfen, die der Agent richtig nutzt
Die meisten Agentenfehler sind Werkzeugdesignfehler. Enger Umfang, typisierte Argumente, ehrliche Fehler und Idempotenz lösen mehr als jede Prompt-Überarbeitung.
KI-Agenten-Architektur: die Muster, die in Produktion tragen
Sechs Muster decken fast jeden Produktionsagenten ab: begrenzte Schleife, Planer-Ausführer, Kritiker, Werkzeug-Gateway, Gedächtnisebenen und menschliches Tor.