Agentische Muster

Häufige agentische Muster

Mehrere Architekturmuster haben sich als effektive Ansätze für den Aufbau von KI-Agentensystemen herausgestellt. Jedes Muster bietet unterschiedliche Kompromisse zwischen Zuverlässigkeit, Transparenz und Fähigkeiten.

🧠

ReAct (Reason + Act)

Verschachtele Denk-Traces mit Aktionen für bessere Transparenz und Kontrolle.

📋

Plan-and-Execute

Erstelle zürst einen übergeordneten Plan, dann führe die Schritte sequentiell aus.

👥

Multi-Agenten-Systeme

Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Aufgaben zu lösen.

🔍

Reflexion

Agenten überprüfen ihre eigenen Ausgaben und verbessern sie iterativ.

ReAct-Muster im Detail

ReAct (Reasoning + Acting) verschachtelt Chain-of-Thought-Reasoning mit Aktionsausführung. Das Modell äußert explizit sein Denken vor jeder Aktion.

Wie es funktioniert

1.Gedanke: Das Modell überlegt, was als nächstes zu tun ist

2.Aktion: Das Modell ruft ein Tool auf oder führt eine Aktion aus

3.Beobachtung: Das Modell sieht das Ergebnis

4.Wiederholen bis die Aufgabe abgeschlossen ist

Vorteile

• Hochgradig transparent—du kannst genau sehen, warum der Agent was getan hat
• Leichter zu debuggen und Fehler zu verstehen
• Natürliche Fehlerbehebung durch explizites Reasoning

Nachteile

• Mehr Tokens verwendet (Reasoning braucht Platz)
• Kann durch explizite Reasoning-Schritte langsamer sein
• Kann einfache Aufgaben überdenken

Plan-and-Execute im Detail

Dieses Muster trennt Planung von Ausführung. Ein Planer erstellt einen übergeordneten Plan, dann führt ein Executor jeden Schritt aus.

Wie es funktioniert

1.Planer analysiert die Aufgabe und erstellt einen schrittweisen Plan

2.Executor führt jeden Schritt nacheinander aus

3.Neuplanung erfolgt, wenn die Ausführung fehlschlägt oder neue Infos auftauchen

Vorteile

• Besser für komplexe, mehrstufige Aufgaben
• Kann verschiedene Modelle für Planung vs. Ausführung verwenden
• Pläne können vor der Ausführung überprüft werden

Nachteile

• Pläne können während der Ausführung veralten
• Schwieriger mit unerwarteten Situationen umzugehen
• Neuplanung fügt Latenz und Kosten hinzu

Das richtige Muster wählen

Wähle ein Muster basierend auf deinen spezifischen Bedürfnissen und Einschränkungen.

Für einfache, klar definierte AufgabenDirekte Tool-Aufrufe (kein Muster nötig)

Wenn du Transparenz und Debuggbarkeit brauchstReAct-Muster

Für komplexe, mehrstufige AufgabenPlan-and-Execute

Wenn Ausgabequalität kritisch istReflexionsmuster

Für diverse AufgabentypenMulti-Agent mit spezialisierten Agenten

🔄

Mustervergleich

Erkunde verschiedene agentische Architekturen

ReAct

Reasoning + Acting

Beobachten

→

Denken

→

Handeln

→

Loop

Beobachten: Receive input or tool result

pseudocode

while not done:
  observation = get_current_state()
  thought = llm.reason(observation)
  action = llm.decide_action(thought)
  result = execute(action)
  if is_final_answer(result):
    return result

Wichtige Erkenntnisse

1Wähle Muster basierend auf Aufgabenkomplexität und Zuverlässigkeitsanforderungen
2ReAct ist großartig für Transparenz, kann aber langsamer sein
3Multi-Agenten-Systeme erhöhen die Komplexität, ermöglichen aber Spezialisierung
4Reflexionsmuster können die Ausgabequalität erheblich verbessern