Sechs Prinzipien für Produktions-AI-Agenten

Systemdesign und eine angemessene Softwareentwicklung sind entscheidend für den Aufbau effektiver AI-Agenten. In der heutigen Zeit, in der KI-Technologien rasant voranschreiten, ist es wichtig, die Grundlagen zu verstehen, die den Erfolg von AI-Agenten bestimmen. In diesem Artikel werden wir sechs wesentliche Prinzipien untersuchen, die bei der Entwicklung von Produktions-AI-Agenten helfen können.

Einführung

Immer wieder fragen mich Menschen: „Ich bin neu in der agentischen Entwicklung und baue etwas, aber ich habe das Gefühl, dass mir einige grundlegende Kenntnisse fehlen. Kannst du mir helfen, auf den neuesten Stand zu kommen?“ Anstatt auf umfangreiche Kurse zu verweisen, habe ich beschlossen, sechs einfache empirische Erkenntnisse zusammenzustellen, die mir während der Entwicklung von app.build sehr geholfen haben. Diese Prinzipien sind eine schnelle Anleitung für Neulinge in der agentischen Ingenieurkunst.

Prinzip 1: Investiere in deinen System-Prompt

Ich war lange skeptisch gegenüber der Prompt-Entwicklung, da sie oft wie schamanistische Rituale erschien. Doch ich änderte meine Meinung, als ich erkannte, dass moderne LLMs (Large Language Models) einfach einen klaren und detaillierten Kontext benötigen. Es sind keine Tricks erforderlich, sondern klare Anweisungen ohne Widersprüche. Alle Anbieter von LLMs haben Bildungsressourcen zu den besten Praktiken, wie man ihre Modelle anregt. Ein Beispiel für einen System-Prompt, den wir verwenden, ist der von Claude für ast-grep, ein CLI-Tool für die strukturelle Code-Suche.

Prinzip 2: Teile den Kontext auf

Ein solider System-Prompt ist wichtig, aber das Kontextmanagement ist entscheidend. Modelle neigen dazu, zu halluzinieren oder falsche Antworten zu geben, wenn der Kontext zu groß ist. Wir haben festgestellt, dass es hilfreich ist, zunächst nur das Nötigste bereitzustellen und die Möglichkeit zu bieten, bei Bedarf mehr Kontext über Tools abzurufen. Logs und andere Artefakte können den Kontext schnell aufblähen, daher ist eine einfache Kontextkompression von Vorteil.

Prinzip 3: Entwerfe Tools sorgfältig

Die Kernfunktion eines AI-Agenten ist das Tool-Calling. Das Design eines Toolsets für den Agenten ist komplexer als das Design einer API. Tools für Agenten sollten einfache, klare Schnittstellen haben und gut getestet sein. Die meisten Software-Engineering-Agenten haben weniger als zehn multifunktionale Tools mit 1-3 Parametern. Eine gute Praxis ist es, die Agenten so zu gestalten, dass sie eine domänenspezifische Sprache (DSL) verwenden, um Aktionen zu beschreiben, anstatt Tools einzeln aufzurufen.

Prinzip 4: Gestalte eine Feedback-Schleife

Gute agentische Lösungen kombinieren die Vorteile von LLMs und traditioneller Software. Ein effektiver Ansatz ist die Gestaltung eines zweiphasigen Algorithmus, ähnlich dem Actor-Critic-Ansatz. Dabei entscheidet der Actor über Aktionen, während der Critic diese bewertet. Es ist wichtig, domänenspezifische Validierungen einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen.

Prinzip 5: LLM-gesteuerte Fehleranalyse

Fehleranalyse ist ein Eckpfeiler in der AI/ML-Entwicklung. Eine Methode zur Fehleranalyse besteht darin, häufige Fehler zu überprüfen und die Protokolle der Agenten zu analysieren. Ein Meta-Agentenloop kann sehr leistungsfähig sein: Erstelle eine Basislinie, erhalte Protokolle und analysiere sie mit einem LLM. Dies kann blinde Flecken im Kontextmanagement aufdecken.

Prinzip 6: Frustrierendes Verhalten signalisiert Systemprobleme

Frustrationen entstehen oft nicht durch Mängel des LLM, sondern durch Systemfehler, wie das Fehlen eines erforderlichen Tools oder unklare Anweisungen im System-Prompt. Wenn ein Agent nicht wie gewünscht funktioniert, sollte man zuerst das System debuggen. Fehlende Tools oder unzureichender Kontext sind häufig die Ursachen.

Fazit

Der Aufbau effektiver AI-Agenten erfordert kein silbernes Bullet, sondern ein durchdachtes Systemdesign und eine solide Softwareentwicklung. Konzentriere dich auf klare Anweisungen, schlankes Kontextmanagement, robuste Tool-Schnittstellen und automatisierte Validierungsschleifen. Wenn dein Agent frustrierend ist, debugge zuerst das System. Die Fehleranalyse sollte ein zentraler Bestandteil deines Entwicklungsprozesses sein.

Quellenliste:

• Quelle: Six Principles for Production AI Agents
• Hugging Face Agents Course
• Berkeley LLM Agents
• Anthropic Prompt Engineering
• Google Prompting Strategies