Eine Karte der Anwendung

Organisationen und Projekte stellen den Arbeitsraum zur Verfügung. Darin verbinden sich Agenten, Wissen, Tools und Widgets.

Diese Schritte beziehen sich auf im Anwendungscode identifizierte Funktionen. Dieses Material wurde nicht in einer Live-Instanz validiert; Überprüfen Sie die Dokumentation und die Optionen in Ihrer Version.

Wie es funktioniert, Schritt für Schritt

Ein Workflow hat eine explizite Struktur

Ein Knoten ist eine Stufe, eine Kante ist ein Übergang und ein Zustand überträgt Ergebnisse zwischen Stufen. Ein Workflow hat einen anwendungsdefinierten Pfad, obwohl das Modell möglicherweise einige Zweige auswählt. Agentensysteme umfassen sowohl Workflows als auch dynamisch agierende Agenten. Nymrio bietet ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel und Plan-and-Execute. Jeder ändert die Koordination; Es macht ein Modell nicht automatisch zum Experten. Mehr Agenten bedeuten mehr Anrufe und Verträge zwischen den Rollen. Beginnen Sie mit der einfachsten Lösung, die Ihre Tests besteht.

RAG greift auf Beweise zu, es führt keine Umschulung durch

RAG bedeutet Retrieval-Augmented Generation: Retrieval liefert relevante Passagen, bevor das Modell antwortet. Die Aufnahme bereitet Dokumente vor, während die Abfrageausführung den Index durchsucht und den Kontext erstellt. Ein Einbettungsmodell stellt Text numerisch dar; Das Antwortmodell schreibt die Antwort. Reranker-, Vision-, Graph- und Router-Modelle übernehmen bei Bedarf unterschiedliche Rollen. RAG hilft bei privaten oder sich ändernden Informationen, übernimmt jedoch keine Gewähr für die Richtigkeit. Verwenden Sie eine autorisierte API für Salden, genaue Bestände oder Berechtigungen; Ein altes Dokument ist keine verlässliche Quelle für den aktuellen Stand.

Host, Client und Server

MCP ist ein Protokoll, das KI-Anwendungen mit externen Funktionen verbindet. Der Host stellt das Erlebnis bereit, der Client verwaltet die Verbindung und der Server stellt je nach Support Tools, Ressourcen oder Eingabeaufforderungen bereit. Werkzeuge führen Operationen aus; Ressourcen stellen adressierbare Inhalte bereit; Eingabeaufforderungen stellen Vorlagen bereit. Nicht jeder Server implementiert alle drei. Der Transport überträgt Nachrichten, die Authentifizierung identifiziert Anrufer und die Autorisierung steuert den Zugriff. Überprüfen Sie die Protokollrevision und die unterstützten Erweiterungen an beiden Enden. Die Kompatibilität lässt sich nicht allein aus der Kennzeichnung „MCP“ ableiten.

Das erklärende Schaubild

Folgen Sie den durchgezogenen Pfeilen für den Hauptfluss. Gestrichelte blaue Pfeile liefern Daten oder Kontext; Gestrichelte rosa Pfeile zeigen Feedback oder zurückgegebene Ergebnisse an. Farben und Formen unterscheiden Modelle, Geschäfte, Entscheidungen und Ergebnisse. Scrollen Sie auf kleinen Bildschirmen horizontal, um das gesamte Schaubild zu verfolgen.

Ein vollständiges Beispiel

Luna Workshop enthält ein Richtlinien-RAG, einen Leitfadenagenten, einen Aktienserver und ein Widget. Gruppen organisieren Listen; Gehen Sie nicht davon aus, dass sie Zugriffsbeschränkungen erzwingen.

Probieren Sie es selbst aus

1. Erstellen Sie ein Testprojekt und zeichnen Sie Entitätsbeziehungen.
2. Notieren Sie die Eingabe, die Quelle und das erwartete Ergebnis, bevor Sie das Experiment durchführen. Verwenden Sie im Beispiel nur die fiktiven Daten.
3. Folgen Sie den Diagrammschritten. Notieren Sie bei jedem Schritt, welche Informationen empfangen und produziert werden. Verwechseln Sie Zwischenergebnisse nicht mit Endergebnissen.
4. Wiederholen Sie den Vorgang, nachdem Sie erforderliche Informationen entfernt oder die Eingabe mehrdeutig gemacht haben. Prüfen Sie, ob das System eine Antwort klärt, stoppt oder erfindet.
5. Vergleichen Sie mit der erklärten Lösung. Bewahren Sie die Konfiguration, das Datum, das Ergebnis und eine Erklärung für Unterschiede auf. Ändern Sie eine Sache und testen Sie es erneut.

Eine erklärte Lösung

Sie können jede Entität erläutern und das aktive Projekt überprüfen, bevor Änderungen vorgenommen werden. Mit einer erfolgreichen Übung können Sie den Zusammenhang zwischen Input, Phasen und Ergebnis aufzeigen. Bei fehlenden Informationen ist eine vorsichtige Antwort sinnvoller als erfundene Details. Vergleichen Sie mehr als nur Stil: Überprüfen Sie auch Bedingungen, Quellen und Vorgänge.

Wann dieser Ansatz hilft und wo seine Grenzen liegen

Das aktive Projekt wirkt sich auf sichtbare und nutzbare Entitäten aus. Wählen Sie diesen Ansatz, wenn er einen gemessenen Bedarf verbessert. Behalten Sie eine einfache Ausgangsbasis bei und vergleichen Sie die Ergebnisse mit identischen Eingaben. Ein erfolgreiches Beispiel stellt nicht in jeder Situation Verlässlichkeit dar.

Überprüfen Sie Ihr Wissen

Ist Multi-Agent eine achte Vorlage?

Nein. Es handelt sich um eine Architekturkategorie, die mehrere vorhandene Vorlagen verwenden kann.

Verändert RAG die LLM-Parameter?

Nein. Es stellt den Kontext zur Anforderungszeit bereit. Parameteränderungen gehören zum Training.

Zu welchem ​​Ergebnis soll diese Übung führen?

Sie können jede Entität erläutern und das aktive Projekt überprüfen, bevor Änderungen vorgenommen werden.

Wichtige Begriffe

• Nicken: Eine Phase in einem Ausführungsdiagramm.
• Abruf: Relevante Informationen in zugänglichen Quellen finden.
• MCP-Server: Ein Dienst, der Funktionen über das Model Context Protocol verfügbar macht.

Quellen und Ihr nächster Schritt

• LangGraph — Workflows und Agenten
• Lewis et al. — Retrieval-Augmented Generation
• Model Context Protocol — Spezifikation

Zur Vorbereitung: F06 – Chatbot, Assistent, Agent und Agentensystem