Beste Praktiken für den Bau mit KI-Agenten

Diese Woche veröffentlichte Anthropic einen hervorragenden Blogbeitrag über Best Practices für den Einsatz von KI-Agenten

Diese Woche veröffentlichte Anthropic einen hervorragenden Blogbeitrag über Best Practices für die Arbeit mit KI-Agents, und ich stimme ihrer Empfehlung gegen eine Überabhängigkeit von agentischen Frameworks voll zu. Obwohl diese Frameworks Aufgaben wie API-Aufrufe, Tool-Ketten und Antwortparsen vereinfachen können, führen sie oft zu unnötiger Abstraktion.

Dies erschwert nicht nur das Debugging, sondern fördert auch unnötige Komplexität, wenn einfache Lösungen ausreichen würden. Zunächst hat man das Gefühl, schneller voranzukommen, aber bald findet man sich selbst dabei wieder, das Problem in ihre Annahmen und Abstraktionen zu pressen. Meistens führt dieser Ansatz dazu, dass die Lösung brüchiger und übermäßig komplex wird.

Eine weitere große Herausforderung besteht darin, dass "agentische" Software grundlegend von traditioneller Workflow-Software abweicht. Es gibt noch keine Einigkeit darüber, wie man sie am besten aufbaut, und die Frameworks in diesem Bereich entwickeln sich rasch. Eine starke Abhängigkeit von ihnen kann sich wie das Bauen auf sich bewegenden Sand anfühlen.

Meine Erfahrung hat gezeigt, dass das Aufbauen und Neuaufbauen von Grund auf oft der beste Weg ist, um sich wirklich mit der Software-Design für Agents auseinanderzusetzen. Es zwingt einen dazu, bewusste Entscheidungen über:

• Die richtige Abstraktion für die eigenen Bedürfnisse

• Synchronisation und Orchestrierung zwischen Agents

• Eingaben und Ausgaben für jedes Modul

• Muster mit menschlicher Intervention zu treffen.

Das Starten mit direkten API-Aufrufen und das sorgfältige Hinzufügen von Abstraktionsschichten nach Bedarf hat sich für mich bewährt.

Wenn man ein Framework verwendet, bleibt Anthropics Rat auf den Punkt gebracht: Stellen Sie sicher, dass Sie genau verstehen, was unter der Haube passiert.

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