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Zu Beginn wirken Large Lan­guage Mod­els (LLMs) wie intel­li­gente Antwort­ge­ber, jedoch fehlt ihnen oft die Fähigkeit zu pla­nen, anzu­passen und zu reflek­tieren. Der Schlüs­sel zu effek­tiv­en Ergeb­nis­sen liegt, so Pao­lo Per­rone in Stop Prompt­ing, Start Design­ing: 5 Agen­tic AI Pat­terns That Actu­al­ly Work in der Struk­turierung mit­tels agen­tic AI pat­terns. Diese Design-Tech­niken ver­lei­hen LLMs mehr Inten­tion und ermöglichen es ihnen, kom­plexere Auf­gaben zu bewälti­gen. Die fünf wichtig­sten Muster sind:

  • Reflec­tion: Das Mod­ell über­prüft und verbessert seine eige­nen Antworten, um Fehler zu min­imieren und Details zu ver­fein­ern.
  • Tool Use: LLMs kön­nen externe Tools wie Daten­banken, APIs oder Code-Inter­preter nutzen, um auf reale Dat­en zuzu­greifen und keine falschen Infor­ma­tio­nen zu erfind­en.
  • ReAct (Rea­son­ing + Act­ing): Das Mod­ell denkt Schritt für Schritt nach, han­delt iter­a­tiv und passt sich neuen Infor­ma­tio­nen an, anstatt alles in einem Durch­gang zu lösen.
  • Plan­ning: Auf­gaben wer­den in kleinere, mach­bare Schritte zer­legt, wodurch kom­plexe Work­flows effizient abgear­beit­et wer­den kön­nen.
  • Mul­ti-Agent: Mehrere spezial­isierte Agen­ten arbeit­en zusam­men, übernehmen unter­schiedliche Rollen und verbessern durch Zusam­me­nar­beit die Ergeb­nisse.

Faz­it

Agen­tic Design verbessert nicht die Intel­li­genz des Mod­ells selb­st, son­dern die Sys­teme, die es steuern. Durch klare Struk­turen und Rollen wird aus einem „glo­ri­fied auto­com­plete“ ein leis­tungs­fähiger und adap­tiv­er Assis­tent. Die wahre Intel­li­genz liegt also in der Gestal­tung des Prozess­es – nicht nur im Mod­ell.

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