Wie ich KI-Räte nutze, um mehrdeutige Engineering-Probleme zu lösen

Ein KI-Assistent ist nützlich. Er reicht jedoch nicht immer aus.

Wenn Sie KI zum Programmieren nutzen, kennen Sie das Muster. Sie beschreiben ein Problem. Das Modell schlägt eine Lösung vor. Sie sieht gut aus. Sie implementieren sie. Drei Tage später finden Sie dann einen massiven Fehler. Die Architektur hat eine Randbedingung nicht berücksichtigt. Sie hat zwei Dinge miteinander gekoppelt, die getrennt bleiben sollten.

Das ist kein Versagen des Modells. Es ist ein Versagen des Prozesses. Ein einzelnes Modell besitzt nicht die Fähigkeit, seine eigenen Annahmen zu hinterfragen.

Für komplexe Engineering-Aufgaben benötigen Sie einen KI-Rat (AI Council). Dies ist keine neue Plattform. Es ist ein strukturierter Workflow, bei dem mehrere KI-Rollen einen Vorschlag aus verschiedenen Perspektiven prüfen.

Das Ziel ist es, die Nutzung von KI in einen kontrollierten Engineering-Workflow zu verwandeln.

So funktioniert der Workflow:

• Problem Statement: Sie formulieren das Problem. • Architect Agent: Ein quellengestützter Agent erstellt einen ersten Entwurf. • AI Council: Verschiedene KI-Rollen prüfen den Entwurf. • Feedback Synthesis: Ein Agent führt das gesamte Feedback zusammen und identifiziert Konflikte. • Objection Ledger: Sie verfolgen jeden Einwand, dessen Schweregrad und dessen Lösung. • Human Governance: Sie entscheiden, wann gestoppt oder fortgefahren wird. • Executor Agent: Ein separater Agent implementiert den Plan. • Auditor Agent: Ein abschließender Agent prüft den Code gegen die ursprüngliche Spezifikation.

Die Rollen in Ihrem Rat sollten Folgendes umfassen:

  • System Thinker: Bewertet Risiken und Systemgrenzen.
  • Critical Reviewer: Hinterfragt Annahmen und findet Lücken.
  • Simplifier: Findet unnötige Komplexität.
  • Alternatives Reviewer: Schlägt alternative Ansätze vor.

Die Magie liegt nicht darin, mehr Modelle zu verwenden. Die Magie liegt in der Rollentrennung. Wenn Sie eine KI bitten, „dies zu überprüfen“, erhalten Sie vage Antworten. Wenn Sie eine KI bitten, „die drei größten Architekturrisiken zu finden“, erhalten Sie handlungsrelevante Daten.

Sie müssen auch die Kontexte trennen. Der Agent, der den Code schreibt, sollte nicht derselbe Agent sein, der den Code prüft. Dies verhindert, dass die KI dieselben blinden Flecken teilt.

Der Mensch erledigt nicht die manuelle Arbeit. Der Mensch kontrolliert die Entscheidungspunkte (Gates). Sie entscheiden, wann das Feedback ausreicht. Sie entscheiden, welche Risiken akzeptiert werden. Sie sind der Engineering Manager, nicht der manuelle Arbeiter.

Nutzen Sie dies für risikoreiche Refactorings und mehrdeutige Architekturen. Nutzen Sie es nicht für triviale Fehlerbehebungen. Der Mehraufwand lohnt sich nur dann, wenn die Kosten eines Fehlers hoch sind.

Quelle: https://dev.to/j3nnning/how-i-use-ai-councils-to-solve-ambiguous-engineering-problems-4dii

Optionale Lern-Community: https://t.me/GyaanSetuAi