Context Engineering für Agenten
In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere bei der Entwicklung von Agenten ist das Konzept des “Context Engineering” von entscheidender Bedeutung. Es handelt sich dabei um die Kunst und Wissenschaft, den Kontext mit genau den Informationen zu füllen, die zu jedem Zeitpunkt im Verlauf eines Agenten benötigt werden. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Strategien des Context Engineering untersuchen, die für den Aufbau effektiver Agenten unerlässlich sind, und erläutern, wie LangGraph diese Strategien unterstützt.
Was ist Context Engineering?
Context Engineering bezieht sich auf die Methoden, die verwendet werden, um den Kontext, in dem ein Agent arbeitet, zu optimieren. Dies ist besonders wichtig, da Agenten oft mit einer Vielzahl von Informationen umgehen müssen, um ihre Aufgaben erfolgreich zu erfüllen. Laut Andrej Karpathy sind große Sprachmodelle (LLMs) wie ein neues Betriebssystem, wobei das LLM die zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) darstellt und das Kontextfenster wie der Arbeitsspeicher (RAM) fungiert. Das Kontextfenster hat eine begrenzte Kapazität, und daher ist es wichtig, den Kontext effektiv zu verwalten.
Strategien des Context Engineering
Die Strategien des Context Engineering lassen sich in vier Hauptkategorien unterteilen: Schreiben, Auswählen, Komprimieren und Isolieren.
1. Schreiben von Kontext
Das Schreiben von Kontext bedeutet, Informationen außerhalb des Kontextfensters zu speichern, um einem Agenten bei der Ausführung einer Aufgabe zu helfen. Eine gängige Methode hierfür ist die Verwendung von Scratchpads, in denen Agenten Notizen machen können, um Informationen während der Aufgabenbearbeitung festzuhalten. Diese Informationen können dann bei Bedarf abgerufen werden.
2. Auswählen von Kontext
Das Auswählen von Kontext bezieht sich auf das Ziehen relevanter Informationen in das Kontextfenster, um einem Agenten bei der Durchführung seiner Aufgaben zu helfen. Dies kann durch die Verwendung von Erinnerungen geschehen, die Agenten helfen, relevante Informationen für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.
3. Komprimieren von Kontext
Das Komprimieren von Kontext beinhaltet das Beibehalten nur der notwendigen Tokens, die zur Ausführung einer Aufgabe erforderlich sind. Eine gängige Methode ist die Zusammenfassung von Agenteninteraktionen, um die Menge an benötigten Tokens zu reduzieren. Dies kann durch verschiedene Strategien wie rekursive oder hierarchische Zusammenfassungen erfolgen.
4. Isolieren von Kontext
Das Isolieren von Kontext bedeutet, ihn aufzuteilen, um einem Agenten bei der Durchführung einer Aufgabe zu helfen. Dies kann durch die Verwendung von Multi-Agenten erreicht werden, bei denen verschiedene Agenten spezifische Teilaufgaben übernehmen und jeweils ihren eigenen Kontext verwalten.
Die Rolle von LangGraph im Context Engineering
LangGraph ist ein Framework, das speziell entwickelt wurde, um die Implementierung dieser Strategien zu erleichtern. Es bietet Funktionen zur Verwaltung von kurz- und langfristigem Gedächtnis, sodass Agenten Informationen über mehrere Sitzungen hinweg speichern und abrufen können. LangGraph ermöglicht es Entwicklern, den Zustand eines Agenten zu definieren und zu steuern, was eine feinkörnige Kontrolle über den Kontext ermöglicht, der dem LLM in jedem Schritt präsentiert wird.
Fazit
Context Engineering ist eine Kunst, die Entwickler von Agenten beherrschen sollten. Die Strategien des Schreibens, Auswählens, Komprimierens und Isolierens von Kontext sind entscheidend für den Erfolg von Agenten. Mit LangGraph haben Entwickler ein leistungsstarkes Werkzeug zur Hand, um diese Strategien effektiv umzusetzen und die Leistung ihrer Agenten zu optimieren.
Hinterlasse einen Kommentar
An der Diskussion beteiligen?Hinterlasse uns deinen Kommentar!