Agent Design Patterns: Die Zukunft autonomer Agenten

Wir nähern uns der Ära der langfristig autonomen Agenten. In diesem Artikel werden wir verschiedene Designmuster untersuchen, die in der Entwicklung dieser Agenten eine zentrale Rolle spielen. Diese Muster basieren auf den Erkenntnissen aus zahlreichen Blogs, wissenschaftlichen Arbeiten und Fachartikeln.

Einführung in Agent Design Patterns

Die Entwicklung autonomer Agenten hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Laut einem Bericht von METR verdoppelt sich die Aufgabenlänge von Agenten alle sieben Monate. Doch mit zunehmendem Kontext treten auch Herausforderungen auf, da die Modelle schlechter werden, je mehr Kontext sie verarbeiten müssen. Anthropic erklärt, dass Kontext als endliche Ressource betrachtet werden muss, die abnehmende Grenzerträge aufweist. Dies bedeutet, dass jeder neue Token die verfügbare Aufmerksamkeit verringert.

Wichtige Designmuster

1. Geben Sie Agenten einen Computer

Eine der grundlegenden Erkenntnisse ist, dass Agenten von einem Computer profitieren, der ihnen Zugang zu einem Dateisystem und einer Shell bietet. Diese Ressourcen ermöglichen es Agenten, persistenten Kontext zu speichern und verschiedene Aktionen durchzuführen. Claude Code hat sich als Agent etabliert, der “auf Ihrem Computer lebt”, während Manus eine virtuelle Computerumgebung nutzt, um Agenten zu unterstützen.

2. Multi-Layer Action Space

Agenten führen Aktionen durch, indem sie Werkzeuge aufrufen. Es ist wichtig, dass Agenten nicht mit zu vielen Werkzeugen überladen werden, da dies den Kontext überlasten kann. Viele beliebte Agenten verwenden überraschend wenige Werkzeuge, um eine Vielzahl von Aktionen auszuführen. Manus nutzt beispielsweise weniger als 20 Werkzeuge, um seine Aufgaben zu erfüllen.

3. Progressive Disclosure

Ein weiteres wichtiges Muster ist die progressive Offenlegung von Aktionen. Dies bedeutet, dass Agenten nur die wesentlichen Informationen zu Beginn anzeigen und weitere Details nur bei Bedarf offenbaren. Dies verbessert das Kontextmanagement und reduziert die Informationsüberlastung.

4. Offload Context

Agenten können Kontext von ihrem internen Speicher auf das Dateisystem auslagern. Manus speichert alte Werkzeugergebnisse in Dateien und wendet Zusammenfassungen nur an, wenn die Erträge abnehmen. Diese Technik hilft, die Effizienz zu steigern und wertvolle Informationen zu bewahren.

5. Cache Context

Agenten verwalten ihren Kontext oft als Liste von Nachrichten. Durch das Caching von Eingaben können Agenten Kosten und Latenzzeiten reduzieren. Manus hat die “Cache-Hit-Rate” als eine der wichtigsten Kennzahlen für Produktionsagenten hervorgehoben.

Herausforderungen bei der Entwicklung autonomer Agenten

Die Entwicklung autonomer Agenten bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich. Eine der größten ist die Verwaltung des Kontexts, insbesondere wenn Agenten langfristige Aufgaben übernehmen müssen. Die Isolation von Kontext in Sub-Agenten kann helfen, parallele Aufgaben effizienter zu bewältigen. Zudem ist die Notwendigkeit von Standards für die Beobachtbarkeit von Agenten und die Überwachung durch Menschen von entscheidender Bedeutung.

Zukünftige Entwicklungen

Die Zukunft der Agentenentwicklung wird von der Notwendigkeit geprägt sein, neue Infrastrukturen zu schaffen, die eine bessere Überwachung und Interaktion zwischen Agenten ermöglichen. Multi-Agenten-Koordination wird zunehmend wichtig, da Agenten größere Aufgaben übernehmen und gleichzeitig Konflikte vermeiden müssen.

Fazit

Die Entwicklung von Agent Design Patterns ist ein spannendes und dynamisches Feld. Die Herausforderungen, die mit der Skalierung und dem Kontextmanagement verbunden sind, erfordern innovative Ansätze und kontinuierliche Forschung. Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um die Effizienz und Effektivität autonomer Agenten zu verbessern.

Quellenliste:

• Quelle: Manus joins Meta for next era of innovation
• Claude Code reaches $1B run rate
• Measuring AI ability to complete long tasks
• Context rot
• How contexts fail and how to fix them
• Effective context engineering for AI agents