Was ist ein Agenten-KI-System?

Ein Agentensystem organisiert Entscheidungen, Werkzeuge und Zustände im Hinblick auf ein Ziel. Wählen Sie eine Koordination basierend auf Abhängigkeiten zwischen Schritten.

Sie können diesen Kurs ohne Konto oder Programmierung absolvieren. Beispiele verwenden synthetische Daten und KI-Ergebnisse müssen überprüft werden.

Wie es funktioniert, Schritt für Schritt

Die Karte mit sieben Vorlagen

ReAct wählt die nächste Aktion; Reflexion überarbeitet einen Entwurf; Sequentiell wendet feste Phasen an. Der Router wählt einen Zweig aus, Orchestrator delegiert und kombiniert Ergebnisse dynamisch, Parallel verteilt unabhängige Aufgaben und Plan-and-Execute verwaltet und überarbeitet einen Plan. Fragen Sie, wer entscheidet, wo Ergebnisse erzielt werden und was die Ausführung stoppt.

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

Eine Support-Antwort muss möglicherweise einfach abgerufen und an einen Spezialisten oder ein Team weitergeleitet werden. Für FAQ ist ein Agent mit RAG ein guter Ausgangspunkt.

Probieren Sie es selbst aus

1. Vergleichen Sie eine feste Aufgabe, eine explorative Aufgabe und unabhängige Teilaufgaben.
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

Wählen Sie eine Vorlage nach Rollen und Abhängigkeiten statt nach maximaler Agentenanzahl. 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

Ein Workflow-Graph und ein Wissensgraph beschreiben unterschiedliche Dinge. 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.

Führt mehr Autonomie immer zu einem besseren Ergebnis?

Nein. Es erhöht auch den Spielraum für Fehler, Kosten und unnötige Maßnahmen.

Zu welchem ​​Ergebnis soll diese Übung führen?

Wählen Sie eine Vorlage nach Rollen und Abhängigkeiten statt nach maximaler Agentenanzahl.

Wichtige Begriffe

• Nicken: Eine Phase in einem Ausführungsdiagramm.
• Agentin: Ein System, das Schritte auswählen und Werkzeuge einsetzen kann, um ein Ziel zu erreichen.
• Regresie / Regression: Eine Änderung, die einen zuvor korrekten Fall aufhebt.

Quellen und Ihr nächster Schritt

• LangGraph — Workflows und Agenten

Zur Vorbereitung: A01 – Anatomie eines KI-Agenten · P02 – Kontext-Engineering: Was erreicht das Modell?