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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.