Effektive Lösungen für langlaufende KI-Agenten

In der heutigen Zeit, in der KI-Agenten zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen, die sich über Stunden oder sogar Tage erstrecken, stehen Entwickler vor der Herausforderung, diese Agenten dazu zu bringen, über mehrere Kontextfenster hinweg konsistent Fortschritte zu machen. Diese Problematik ist besonders relevant in der Softwareentwicklung, wo Agenten oft in diskreten Sitzungen arbeiten und jede neue Sitzung ohne Erinnerung an vorherige Fortschritte beginnt.

Die Herausforderung der langlaufenden Agenten

Die Kernherausforderung bei langlaufenden Agenten besteht darin, dass sie in diskreten Sitzungen arbeiten müssen. Jede neue Sitzung beginnt ohne Gedächtnis an das, was zuvor geschehen ist. Man kann sich das wie ein Softwareprojekt vorstellen, bei dem Ingenieure in Schichten arbeiten, wobei jeder neue Ingenieur ohne Wissen über die vorherigen Schichten ankommt. Diese Limitierung der Kontextfenster führt dazu, dass Agenten eine Möglichkeit benötigen, die Lücke zwischen den Codierungssitzungen zu überbrücken.

Die Lösung: Initialisierungs- und Codierungsagenten

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde eine zweigleisige Lösung entwickelt, die es dem Claude Agent SDK ermöglicht, effektiv über viele Kontextfenster hinweg zu arbeiten. Diese Lösung umfasst:

• Initializer Agent: Dieser Agent richtet die Umgebung bei der ersten Ausführung ein.
• Coding Agent: Dieser Agent ist dafür verantwortlich, in jeder Sitzung inkrementelle Fortschritte zu erzielen und klare Artefakte für die nächste Sitzung zu hinterlassen.

Umgebungsmanagement

Ein wichtiger Aspekt der Lösung ist das Management der Umgebung. Der Initialisierungsagent wird mit einem speziellen Prompt angestoßen, der ihn auffordert, die Umgebung mit allen notwendigen Kontextinformationen einzurichten, die zukünftige Codierungsagenten benötigen, um effektiv arbeiten zu können. Dies umfasst das Erstellen einer umfassenden Liste von Funktionen, die auf den ursprünglichen Benutzeranfragen basieren.

Inkrementeller Fortschritt

Nach der Einrichtung der Umgebung wird der Codierungsagent aufgefordert, nur an einem Feature gleichzeitig zu arbeiten. Dieser inkrementelle Ansatz ist entscheidend, um die Tendenz der Agenten zu vermeiden, zu viel auf einmal zu versuchen. Es ist auch wichtig, dass der Agent die Umgebung nach jeder Änderung in einem sauberen Zustand hinterlässt, um die Effizienz zu steigern und die Notwendigkeit zu verringern, dass zukünftige Agenten raten müssen, was zuletzt getan wurde.

Testing und Qualitätssicherung

Ein weiteres häufiges Problem war, dass der Agent Funktionen als abgeschlossen markierte, ohne sie ordnungsgemäß zu testen. Um dies zu beheben, wurde der Agent explizit aufgefordert, Tests durchzuführen, um sicherzustellen, dass jede Funktion end-to-end funktioniert. Der Einsatz von Automatisierungstools zur Durchführung von Tests hat die Leistung des Agenten erheblich verbessert.

Zukünftige Entwicklungen

Die Forschung zeigt, dass es noch offene Fragen gibt, insbesondere ob ein einzelner, allgemeiner Codierungsagent die beste Leistung über verschiedene Kontexte hinweg erbringt oder ob eine Multi-Agenten-Architektur bessere Ergebnisse erzielen kann. Zukünftige Arbeiten könnten sich darauf konzentrieren, diese Erkenntnisse auf andere Bereiche wie wissenschaftliche Forschung oder Finanzmodellierung zu übertragen.

Quellenliste:

• Quelle: Effective Harnesses for Long-Running Agents
• Claude Agent SDK Overview
• Claude 4 Prompting Guide