Der exakte Stack, den ich für den Bau von produktionsreifen KI-Agenten nutze

Demos zeigen das eine. Produktionssysteme zeigen etwas anderes. Es gibt eine Lücke zwischen ihnen, die viele Menschen ignorieren.

Heutzutage nennt man alles einen Agenten. Ein Chatbot mit Gedächtnis ist ein Agent. Ein Skript mit einer Schleife ist ein Agent. Dieser Fehler führt zu schlechtem Engineering. Man landet dabei in der Falle, einfache Aufgaben zu überdimensionieren und komplexe Aufgaben zu unterschätzen.

Ein Agent muss ein Ziel haben. Er sollte nicht einfach nur einer Anweisung folgen. Ein echter Agent entscheidet selbst, was als Nächstes zu tun ist. Er geht mit Fehlern um. Er weiß, wann die Arbeit erledigt ist.

Überprüfen Sie Ihr System anhand dieser Regeln:

  • Wenn ein Mensch jeden Schritt anleiten muss, handelt es sich um eine Chat-Schnittstelle, nicht um einen Agenten.
  • Wenn sich das System von einem fehlgeschlagenen Tool-Aufruf erholt, bauen Sie einen Agenten.
  • Wenn das System ein Ziel in Teilaufgaben zerlegt, haben Sie einen echten Agenten.

Erfolgreiche Teams bauen keine allgemeinen Reasoning-Engines. Sie bauen spezialisierte, zweckgebundene Pipelines. Sie konzentrieren sich auf drei Dinge:

  • Tool-Design: Erstellung sauberer Schnittstellen, die der Agent aufrufen kann.
  • Fehlerbehandlung: Entscheiden, was zu tun ist, wenn ein Tool nichts zurückgibt.
  • Observability: Nachverfolgen, warum ein Agent eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.

Frameworks wie LangChain oder CrewAI ändern sich jeden Monat. Das Framework ist weniger wichtig als die zugrunde liegenden Muster. Nutzen Sie diese Muster, um erfolgreich zu sein:

  • Planen, dann ausführen: Nutzen Sie einen Schritt, um einen Plan zu erstellen, und einen separaten Schritt, um diesen abzuarbeiten.
  • Retrieval vom Reasoning trennen: Das Abrufen von Kontext ist eine andere Aufgabe als dessen Nutzung.
  • Explizite Übergaben: Verwenden Sie strukturierte Logs, wenn ein Agent die Arbeit an einen anderen übergibt.

RAG ist Standard, aber die meisten scheitern am Chunking. Wenn Sie Text schlecht aufteilen, verliert das Modell den Kontext und halluziniert. Wenn Ihre Ergebnisse unbrauchbar sind, überprüfen Sie Ihre Metadaten und Chunking-Strategien, bevor Sie dem Modell die Schuld geben.

Die Herausforderung besteht nicht darin, Benchmarks nachzujagen. Die Herausforderung besteht darin, Systeme zu bauen, denen man vertrauen kann, während man nicht hinsieht. Konzentrieren Sie sich auf Governance, Observability und den zuverlässigen Einsatz von Tools.

Die besten Ingenieure werden sich auf das Systemdesign konzentrieren, nicht nur auf Prompt Engineering. Bauen Sie Systeme, die andere Menschen warten können.

Quelle: https://dev.to/aibughunter/the-exact-stack-i-use-to-build-production-ai-agents-no-fluff-2lmp