Wie man effektive KI-Agenten aufbaut

Investieren Sie nicht in KI-Agenten, ohne diesen Anthropic-Bericht gelesen zu haben

Hier ist eine umfassende Zusammenfassung der Forschung...

Oft kann die meisten Automatisierung, die wir täglich verwenden, leicht mit einigen LLMs und APIs durchgeführt werden, und das ist auch etwas, was Anthropic zu vermitteln versucht.

Diese Forschung teilt mit, was sie für KI-Agents halten und warum Sie nicht immer eines bauen sollten.

Wir haben kürzlich Googles Whitepaper besprochen, in dem wir erläutert haben, wie Google seine Vision von KI-Agents sieht.

Nachdem wir nun sowohl Googles als auch Anthropics Ansatz gelesen haben, kann man sicher sagen, dass Googles Papier mehr über Was KI-Agents war.

Während Anthorpic's Ansatz viel mehr über Warum und Wann Sie KI-Agents verwenden sollten, geht.

Hier ist eine kurze Zusammenfassung aus ihrer Forschung:

Agents vs. Workflows: Agents sind dynamische Systeme, in denen LLMs ihre eigenen Prozesse und Werkzeugnutzungen steuern, während Workflows vorgegebene Pfade folgen. Agents glänzen, wenn Flexibilität und Entscheidungsfindung im Vordergrund stehen.

Kernbestandteile von KI-Agents:

Erweiterte LLMs
Werkzeuge, die von den erweiterten LLMs verwendet werden
Umgebung
Speicher

Kern-Workflow für Agents:

Prompt-Ketten: Aufteilung von Aufgaben in sequenzielle Schritte für höhere Genauigkeit.
Routing: Weiterleitung von Eingaben an spezialisierte Aufgaben für bessere Leistung.
Parallelisierung: Ausführung von Aufgaben gleichzeitig für Geschwindigkeit oder vielfältige Ausgaben.
Orchestrator-Worker: Ein zentrales LLM, das Aufgaben an Worker-LLMs delegiert.
Evaluator-Optimizer: Iterative Verfeinerung durch mehrere Prozesse für polierte Ergebnisse.

Wann Sie Agents verwenden sollten:

Sie müssen nicht immer Agents verwenden, oft kann Ihre Automatisierung leicht mit einigen Automatisierung-Workflow-Tools wie N8N und anderen kommerziellen Tools durchgeführt werden.

Hier sind einige Probleme, bei denen Sie KI-Agents verwenden sollten:

Offene Probleme, die Flexibilität erfordern.
Aufgaben, bei denen die Entscheidungsfindung mit der Komplexität skaliert.
Umgebungen mit vertrauenswürdiger Autonomie und klaren Feedback-Schleifen.

Einige von Anthropic vorgeschlagene Frameworks:

LangGraph (LangChain)
Amazon Bedrocks KI-Agents-Framework
Rivet und Vellum für GUI-basiertes Workflow-Building

Schlüsselauskunft:

Erfolg besteht nicht darin, das komplexeste System zu bauen, sondern das richtige System.
Fangen Sie einfach an, messen Sie die Leistung und fügen Sie Komplexität nur hinzu, wenn sie die Ergebnisse erkennbar verbessert.
Manchmal verstehen wir ohne das Kernaspekt eines Agents zu verstehen, redundante Code aus einigen Frameworks zu verwenden, was oft dazu führt, dass redundanter Code ohne Verständnis aufgehäuft wird.
Daher haben sie diese Forschung speziell darauf abgezielt, mehr Klarheit für diejenigen zu bringen, die KI-Agents für ihre Unternehmen bauen möchten.

Bitte beachten Sie, dass die deutsche Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können.

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