Was ist der Agenten-Zyklus?
Der Agenten-Zyklus ist der fundamentale Kreislauf, der es KI-Agenten ermöglicht, autonom mit ihrer Umgebung zu interagieren. Er besteht aus Beobachtungs-, Denk-, Handlungs- und Feedback-Phasen, die sich kontinuierlich wiederholen.
Die Realität? Ein Agent ist einfach ein LLM, das in einer while-Schleife läuft.
Die vier Phasen
Beobachten
Sammle Informationen aus der Umgebung, von Tools und Benutzereingaben.
Denken
Überlege zum aktuellen Zustand und entscheide über die nächste Aktion.
Handeln
Führe die gewählte Aktion mit verfügbaren Tools aus.
Lernen
Verarbeite Feedback und aktualisiere das Verständnis für die nächste Iteration.
Das Kernmuster
context = [system_prompt, tool_definitions]
context.append(user_message)
while True:
response = llm(context)
if response.has_tool_call:
# Execute the tool and add result to context
result = execute_tool(response.tool_call)
context.append(response)
context.append(result)
continue # Loop again
else:
# No tool call = final answer
return response.contentSieh es in Aktion
Sieh, wie sich der Kontext durch den Zyklus aufbaut
Reiseplan: beobachten, handeln, Fehler abfangen
Geskriptetes fiktives Reisebeispiel. Laufzeit und Tokenzahlen sind beispielhaft. Der Agent darf Hotels suchen und eine Reservierung vorschlagen; die Buchung braucht eine gesonderte Freigabe.
1. Nutzerauftrag
Plane eine dreitägige Tokio-Reise mit 2.000 € Budget. Suche Optionen, buche nichts.
Wichtige Erkenntnisse
- 1Der Zyklus setzt sich fort, bis die Aufgabe abgeschlossen oder beendet ist
- 2Jede Iteration baut auf vorherigen Beobachtungen und Aktionen auf
- 3Fehlerbehandlung und Wiederherstellung sind entscheidend für robuste Agenten
- 4Die Qualität der Tools beeinflusst direkt die Fähigkeiten des Agenten