Bei der Entwicklung von KI-Agenten sind einfache, zusammensetzbare Muster effektiver als komplexe Frameworks.
Agentensysteme können in Workflows und Agenten unterteilt werden, wobei Workflows durch vorgegebene Codepfade orchestriert werden und Agenten ihre Prozesse dynamisch lenken.
Der Einsatz von Agenten eignet sich für komplexe Aufgaben, bei denen Flexibilität und systemgesteuerte Entscheidungsfindung erforderlich sind.
Frameworks können die Implementierung von Agentensystemen erleichtern, es besteht jedoch die Gefahr von zusätzlicher Komplexität und Abstraktion.
Es gibt mehrere Workflow-Modelle wie Prompt Chaining, Routing und Parallelisierung, die verschiedene Vorteile für spezifische Anwendungen bieten.
Autonome Agenten können komplexe und unvorhersehbare Aufgaben bewältigen, erfordern jedoch umfassendes Testen und geeignete Sicherheitsmaßnahmen.
Bei der Implementierung von Agentensystemen sollten Einfachheit, Transparenz und eine gut dokumentierte Schnittstelle priorisiert werden.
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