Best Practices für den Aufbau agentischer KI-Systeme: Was in der Produktion tatsächlich funktioniert

In der heutigen digitalen Welt, in der Unternehmen zunehmend auf KI setzen, um Prozesse zu optimieren und Kundenfeedback zu analysieren, ist der Aufbau effektiver agentischer KI-Systeme von entscheidender Bedeutung. Shayan Taslim, der Gründer von UserJot, teilt seine Erfahrungen und Erkenntnisse über die Implementierung solcher Systeme und gibt wertvolle Einblicke in die besten Praktiken, die in der Produktion tatsächlich funktionieren.

Einführung in agentische KI-Systeme

Agentische KI-Systeme sind komplexe Systeme, die aus mehreren spezialisierten Agenten bestehen, die miteinander kommunizieren, Aufgaben delegieren und effizient arbeiten, ohne sich gegenseitig in die Quere zu kommen. Ziel dieser Systeme ist es, Kundenfeedback in großem Maßstab zu analysieren, Muster zu erkennen und automatisch Änderungsprotokolle zu generieren. Der Aufbau solcher Systeme erfordert eine durchdachte Architektur und klare Kommunikationsprotokolle.

Das zweistufige Agentenmodell

Ein zentrales Element von Taslims Ansatz ist das zweistufige Agentenmodell. Anstatt komplexe Hierarchien zu schaffen, empfiehlt er, nur zwei Ebenen zu verwenden:

• Primäre Agenten: Diese Agenten sind dafür verantwortlich, die Konversation zu führen, den Kontext zu verstehen und Aufgaben zu zerlegen. Sie fungieren als Projektmanager, die keine Codezeilen schreiben.
• Subagenten: Diese Agenten führen spezifische Aufgaben aus, ohne Gedächtnis oder Kontext. Sie sind darauf ausgelegt, eine Funktion effizient auszuführen.

Ein Beispiel für diese Struktur könnte wie folgt aussehen:

User → Primärer Agent (beinhaltet Kontext) ├─→ Forschungsagent (findet relevantes Feedback) ├─→ Analyseagent (verarbeitet Sentiment) └─→ Zusammenfassungsagent (erstellt Berichte)

Stateless Subagenten: Die wichtigste Regel

Eine der wichtigsten Regeln bei der Entwicklung von agentischen Systemen ist, dass jeder Subagentenaufruf wie ein Aufruf einer reinen Funktion behandelt werden sollte. Dies bedeutet:

• Keine gemeinsame Nutzung von Speicher
• Keine Konversationshistorie
• Vorhersehbares Verhalten

Diese Herangehensweise ermöglicht eine parallele Ausführung, einfache Tests und eine unkomplizierte Caching-Strategie.

Aufgabenzerlegung: Strategien zur effektiven Arbeitsteilung

Die Zerlegung von Aufgaben kann auf zwei Arten erfolgen:

• Vertikale Zerlegung: Für sequenzielle Aufgaben, bei denen eine Abhängigkeit besteht.
• Horizontale Zerlegung: Für parallele Aufgaben, die unabhängig voneinander ausgeführt werden können.

Ein Beispiel für eine gemischte Zerlegung könnte die Verarbeitung von Kundenfeedback sein, bei der zunächst Feedback kategorisiert und dann in Phasen priorisiert wird.

Kommunikationsprotokolle für Agenten

Eine klare und strukturierte Kommunikation zwischen den Agenten ist entscheidend. Jedes Task-Management zwischen primären und Subagenten sollte folgende Elemente enthalten:

• Klare Zielsetzung
• Begrenzter Kontext
• Ausgabespezifikation
• Constraints

Diese Struktur sorgt dafür, dass die Agenten effizient arbeiten und die Ergebnisse klar und nachvollziehbar sind.

Fehlerbehandlung und Leistungsoptimierung

Da Agenten häufig Fehler aufweisen, ist es wichtig, eine robuste Fehlerbehandlung zu implementieren. Strategien wie das sofortige Wiederholen bei Netzwerkfehlern oder das Testen mit umformulierten Eingaben können helfen, die Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Leistungsoptimierungen können durch die Auswahl geeigneter Modelle für verschiedene Aufgaben, parallele Ausführung und Caching-Strategien erreicht werden. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Effizienz der Agenten zu maximieren.

Häufige Fallstricke vermeiden

Bei der Implementierung agentischer Systeme gibt es einige häufige Fallstricke, die vermieden werden sollten:

• Die „Smart Agent“-Falle: Versuchen Sie nicht, Agenten zu schaffen, die selbstständig Entscheidungen treffen. Seien Sie explizit in den Anforderungen.
• State Creep: Vermeiden Sie es, den Agenten Zustand hinzuzufügen, da dies zu Instabilität führen kann.
• Zu tiefe Hierarchien: Halten Sie die Struktur einfach, um Debugging-Probleme zu vermeiden.

Fazit

Die Implementierung agentischer KI-Systeme erfordert eine sorgfältige Planung und Strukturierung. Durch die Anwendung der besten Praktiken, die in diesem Artikel beschrieben werden, können Unternehmen effektive Systeme entwickeln, die in der Lage sind, Kundenfeedback effizient zu verarbeiten und wertvolle Einblicke zu gewinnen. UserJot bietet eine Plattform, die diese Prinzipien in der Praxis umsetzt und es Unternehmen ermöglicht, ihre Produkte und Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern.

Quellenliste:

• Quelle: Best Practices for Building Agentic AI Systems: What Actually Works in Production
• The Future of AI Agent Systems: What You Need to Know
• Understanding Agentic AI Systems